专家系统

具有专门知识和经验的计算机智能程序系统
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专家系统（Expert System）[1]是一类具有专门知识和经验的计算机智能程序系统。它利用存储在计算机内的某一特定领域内人类专家的知识，来解决通常需要人类专家才能解决的现实问题[3]。可将其视作“知识库”[a]和“推理机”[b]的结合。[1]专家系统的典型任务包括分类、诊断、监控、设计、调度和专业工作的规划。[5]
第一代专家系统产生于20世纪60年代初，人工智能学者爱德华·费根鲍姆（Edward A.Feigenbaum）等教授于1968年[6]研制出世界上第一个专家系统Dendral。[7]20世纪70年代，专家系统开始成熟起来，扩展到了更广泛的领域，[6]20世纪80年代，第二代专家系统诞生了，其引入了概率模型来对原因及其可能影响进行推理。[8]到20世纪80年代中期，各类专家系统已遍布各个专业领域。[6]经过不断的迭代和深入研究，专家系统已经从单学科专业性应用型系统，到多学科综合性系统，再发展为具有多知识库、多主体的第四代专家系统。[7]
专家系统开创了人工智能从理论研究走向实际应用、从一般推理策略研究转向运用知识推理求解的先河。[7]专家系统具有解释、预测、诊断和设计等功能，[9]并且具有启发性、透明性和灵活性等特性[3]，在医学、化学、工业和农业等领域均得到了应用。[2]

发展历程

专家系统的发展经历了四代，从第一代的以高度专业化、求解专门问题的能力强为主要特点，到第二代属于单学科专业性应用型系统，再到第三代属于多学科综合性系统。第四代专家系统则采用大型多专家协作系统、多种知识表示、综合知识库、自组织求解、多学科协同求解与并行推理求解机制、专家系统工具与环境、深度学习知识获取及学习机制等最新人工智能技术来设计与实现具有多知识库、多主体的专家系统。[7]