专家系统
专家系统
DENDRAL: 这是一个作为化学分析专家系统的人工智能项目。借助其质谱和化学知识，可用于有机化学中检测未知有机分子。
MYCIN: 这是最早的向后链接专家系统之一，该系统旨在查找引起诸如菌血症和脑膜炎等感染的细菌。它也被用于推荐抗生素和诊断血液凝固疾病。
PXDES: 这是一个用于确定肺癌类型和水平的专家系统。为了确定疾病，需要从上半身拍一张照片，看起来像是阴影。这个阴影可以确定危害的类型和程度。
CaDeT: : CaDet专家系统是可以在早期检测出癌症的诊断支持系统。
高性能: 专家系统为解决特定领域的任何类型的复杂问题提供了高性能和高效率。
难以理解: 它以用户易于理解的方式进行响应。它可以接受人类语言的输入，并以相同的方式提供输出。
可靠: 生成高效，准确的输出非常可靠。
响应迅速: ES可以在很短的时间内为任何复杂的查询提供结果。
专家系统的组件
用户界面
推理引擎
知识库
1、用户界面
2、推理引擎(引擎规则)
推理引擎被称为专家系统的大脑，因为它是系统的主要处理单元。它将推理规则应用于知识库，以得出结论或推断新信息。它有助于得出用户询问的无错误解决方案。
该系统借助推理引擎从知识库中提取知识。
推理引擎有两种类型:
确定性推理引擎: 假定从这种类型的推理引擎得出的结论是正确的。它基于事实和规则。
概率推理引擎: 这种类型的推理引擎包含结论的不确定性，并基于概率。
前向链接: 它从已知事实和规则开始，并应用推理规则将其结论添加到已知事实中。
向后链接: 这是一种从目标开始并向后工作以证明已知事实的向后推理方法。
3、知识库
知识库是一种存储类型，用于存储从特定领域的不同专家那里获得的知识。它被认为是大量的知识存储。知识库越多，专家系统就越精确。
它类似于包含特定领域或主题的信息和规则的数据库。
还可以将知识库视为对象及其属性的集合。例如狮子是物体，它的属性是哺乳动物，不是家畜等。
事实知识: 基于事实并且被知识工程师接受的知识属于事实知识。
启发式知识: 该知识基于实践，猜测，评估和经验的能力。
专家系统的开发
首先，应向ES提供专业知识。对于MYCIN而言，专门从事细菌感染医学领域的人类专家将提供有关该领域的原因，症状和其他知识的信息。
MYCIN的KB已成功更新。为了测试它，医生给它提供了一个新的问题。问题是通过输入患者的详细信息(包括症状，当前状况和病史)来识别细菌的存在。
ES将需要由患者填写问卷，以了解有关患者的一般信息，例如性别，年龄等。
现在系统已经收集了所有信息，因此它将通过使用推理引擎并使用存储在知识库中的事实应用if-then规则来找到问题的解决方案。
最后，它将通过用户界面为患者提供响应。
专家: ES的成功很大程度上取决于人类专家提供的知识。这些专家是专门从事该特定领域的人。
知识工程师: 知识工程师是指从领域专家那里收集知识，然后根据形式主义将该知识编码到系统中的人。
最终用户: : 这是一个特定的人或一群可能不是专家的人，并且在专家系统上工作需要用于其查询的解决方案或建议，这很复杂。
为什么使用专家系统？
无内存限制: 它可以存储所需数量的数据，并可以在应用时将其存储。但是对于人类专家而言，每次记住所有事物都有一些限制。
高效: : 如果使用正确的知识更新了知识库，则它提供了高效的输出，这对于人类来说是不可能的。
某个领域的专家: 每个领域都有很多人类专家，他们都有不同的技能，不同的经验和不同的技能，因此要获得最终的成果并不容易查询。但是，如果我们将从人类专家那里获得的知识放入专家系统中，那么它将所有事实和知识融合在一起就可以提供有效的输出
不受情感影响: 这些系统不受诸如疲劳，愤怒，沮丧，焦虑等人类情感的影响。因此，性能保持恒定。
高安全性: : 这些系统为解决任何查询提供了高安全性。
考虑所有事实: 要回答任何查询，它会检查并考虑所有可用事实，并相应地提供结果。但是人类专家有可能由于任何原因而没有考虑某些事实。
定期更新可提高性能: : 如果专家系统提供的结果存在问题，我们可以通过更新知识库来提高系统的性能。
专家系统的功能
建议: 它能够为人员提供从特定ES查询任何域的建议。
提供决策能力: 它提供任何领域的决策能力，例如做出任何财务决策，医学决策等。
演示设备: 它可以演示任何新产品，例如其功能，规格，如何使用该产品等。
问题解决方案: 它具有解决问题的能力。
说明问题: 它也能够提供输入问题的详细说明。
解释输入: 它能够解释用户给出的输入。
预测结果: 它可用于预测结果。
诊断: 专为医疗领域设计的ES无需使用多个组件即可诊断疾病，因为它已经包含各种内置医疗工具。
专家系统的优势
这些系统具有很高的可重复性。
它们可用于人身不安全的危险场所。
如果知识库中包含正确的知识，则错误可能性较小。
这些系统的性能保持稳定，因为它不受情感，紧张或疲劳的影响。
它们提供了很高的响应特定查询的速度。
专家系统的局限性
如果知识库包含错误的信息，则专家系统的响应可能会出错。
像人类一样，它无法在不同情况下产生创意输出。
它的维护和开发成本很高。
获取设计知识非常困难。
对于每个域，我们都需要一个特定的ES，这是最大的限制之一。
它无法自学，因此需要手动更新。
专家系统的应用
在设计和制造领域
它可以广泛用于设计和制造相机镜头和汽车等物理设备。
在知识领域
这些系统主要用于将相关知识发布给用户。用于此域的两个流行的ES是顾问和税务顾问。
在金融领域
在金融行业，它用于检测任何类型的可能的欺诈，可疑活动，并建议银行家是否应该为企业提供贷款。
在设备的诊断和故障排除中
在医疗诊断中，使用了ES系统，这是使用这些系统的第一个领域。
计划和调度
专家系统还可以用于计划和调度某些特定任务，以实现该任务的目标。