人工智能专家系统：你需要知道的一切

人工智能专家系统是当今科技界最突出的研究领域之一。 在深入探讨这个话题之前，让我们先了解一下人工智能是什么。

人工智能或人工智能是计算机科学的一个分支，它处理使机器执行通常需要人类智能的任务。 这一跨学科研究领域于 1956 年诞生于达特茅斯学院的一个研讨会。多年来，人工智能在科技行业的几乎每个领域都变得越来越重要。 它正在激起涟漪，并为全球工作场所带来范式转变。 人工智能薪水是业内最高的之一。 了解有关人工智能应用的更多信息。

如果我们环顾四周，我们可以发现人工智能在日常生活中的各种应用。 微软的 Cortana、苹果的 Siri 和亚马逊的 Alexa 等聊天机器人是最常见的例子。 优步等拼车应用程序使用人工智能来估计您到达目的地的时间，电子商务网站使用它根据您的浏览历史推荐产品。

事实证明，基于人工智能的聊天机器人对服务行业的企业非常有帮助，因为它们可以处理诸如回答查询、激发对话、安排约会、接单、计费等日常任务。甚至银行和金融机构也采用了基于人工智能的系统来处理更好地为他们的客户服务。

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HDFC银行的EVA（电子虚拟助手）在筛选数千个知识源后，可以在不到0.4秒的时间内回答问题！ 详细了解人工智能的显着优势。

人工智能是如何工作的？

AI 结合大量数据并使用迭代和智能算法对其进行进一步处理。 然后，程序自动从数据特征、模式和存储信息中学习——就像人类从他们的经验中学习一样。

以 SIRI 为例，它是一款基于语音的智能个人助理应用程序。 它可以通过自然语音处理来识别用户的声音和指令。 当软件可以随着时间的推移学习和回忆用户的偏好时，人工智能的应用就会出现。

因此，人工智能驱动的系统正在慢慢塑造我们生活的社会以及我们的互动方式。 现在，让我们继续讨论人工智能的专家系统。

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在人工智能中定义专家系统

自数学家艾伦·图灵时代以来，基本问题一直是“机器能像人类一样思考吗？” 装备机器以模仿某些人类任务和决策能力也是人工智能的主要目标。

专家系统是一种计算机应用程序，可以像专家一样思考并解决与特定领域相关的复杂问题。 就像合格的专业人士利用他们的知识和经验提供建议一样，专家系统是一种基于计算机的系统，它使用事实和启发式方法来提供解决方案。

AI 专家系统高度可靠，因为它们基于推理、易于理解、响应迅速且性能卓越。 因此，他们在不同的领域表现出聪明的行为和专业知识。 美国斯坦福大学计算机科学系介绍了人工智能的这一研究领域。

人工智能专家系统：应用

斯坦福研究人员于 1980 年建立的 Pathfinder 系统是美国医学协会批准的第一个专家系统。 它可以诊断 100 多种症状和 60 多种疾病，包括淋巴结疾病。

医疗领域中使用的专家系统的最新示例包括 MYCIN、DENDRAL、DXplain、CaDet 等。专家系统 ROSS 常用于商业环境中。 它是一个自学习系统，使用数据挖掘、深度学习、模式识别和自然语言处理等技术模仿人脑。

任何人工智能专家系统主要进行以下活动：

• 解读：运用高级智能根据数据得出结论
• 预测：绘制可能的结果并做出预测
• 设计：根据设定的标准确定最佳配置、布置和组合
• 计划：通过提出一系列行动来帮助实现组织目标
• 监控：观察实际结果并将其与标准或预期行为进行比较
• 修复：调试、建议和实施补救措施
• 控制：对系统进行整体治理
• 诊断：找出故障原因并检测疾病
• 教学：辅助教学，帮助学生学习

AI 专家系统：组件

在本节中，我们将了解人工智能专家系统的工作原理。 通常，基于规则的系统具有知识库、工作内存、推理引擎、解释系统、用户界面和知识编辑器等组件。

知识是专家系统的基础。 就像人类通过观察、书籍和教育获得知识，并通过实践和经验发展技能一样，人工智能使机器能够收集知识并模仿人类智能。 专家系统收集数据、信息和经验以创建知识库。

这涉及从各种来源提取数据。 然后以“If-Then-Else”规则的形式组织和形式化知识。 它不仅仅是使用传统的程序代码，而是选择最合适的结构来表示知识。 在此之后，对知识进行测试以确保其完整和准确。 因此，设计专家系统涉及知识获取、表示和验证三个关键步骤。

接下来，推理引擎从这个库中获取和操作知识以得出特定的解决方案。 它重复地将规则应用到从早期规则应用程序派生的事实，在需要时将新知识添加到数据库中，并且还解决多个规则之间的冲突。 为此，它使用前向和后向链接的策略。

前向链接意味着遍历事实并将它们整理出来以确定接下来会发生什么。 在这种情况下，专家系统遵循一系列条件来得出解决方案。 这种推理引擎策略对于预测股票和房地产价格的市场价格很有用。 至于反向链接，推理引擎试图回答为什么在特定领域会发生某些事情。 例如，这种方法有助于医学诊断。

因此，人工智能专家系统的典型架构包括知识库和推理引擎。 用户界面允许非专家与系统交互。

与任何技术分支一样，人工智能专家系统有利也有弊。 其中一些将在下面讨论。

人工智能专家系统的优势

1. 人工智能中的专家系统能够存储和维护庞大的知识库。 因此，拥有大量信息是人工智能专家系统的优点之一。
2. 专家系统通过消除冗长、耗时的程序来集中决策并避免延误。
3. 由于专家系统可以自行解决特定领域的复杂问题，因此无需对员工进行专门培训。 这为企业节省了成本。
4. 人工智能专家系统还可以帮助企业提高效率。 它们减少了时间和成本，并通过最大限度地减少错误来提高精度。
5. 人工智能专家系统负责处理重复性任务，为员工提供更多时间进行核心决策和职能。 它还通过消除等式中的情绪来平滑日常决策。
6. 在专家系统的帮助下做出决策可以作为竞争优势。 快速决策和解决问题对于在快节奏的行业中运作特别有益。
7. 人工智能专家系统可以结合多个领域的专业知识。 很难找到适合这种知识库和智能的“人”。

专家系统的缺点

1. 正如我们今天所知，机器无法提供创造性的答案。 人类以创造力和创新的形式获得了一种独特的成分，这是人工智能专家系统所缺乏的。
2. 与人类指导员不同，专家系统在得出特定问题的解决方案后可能无法解释逻辑。
3. ES 可能无法识别没有答案的情况。 它也缺乏常识。
4. 人工智能在自动化日常任务方面非常有益，但在处理复杂流程时会造成限制。
5. ES 在适应快速变化的环境方面可能不如人类强大。
6. 专家系统并非没有错误。 他们可以根据错误的输入数据提供不准确的预测。 系统的性能高度依赖于精确的知识获取。
7. 基于 AI 的系统的维护成本可能很高，尤其是对于刚刚起步的组织而言。

结论性想法

人工智能作为一个研究领域正在不断发展。 因此，不断学习其技术方法和进步变得至关重要。 通过了解人工智能专家系统的概念，您可以领先一步！

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