人工智能專家系統：你需要知道的一切

人工智能專家系統是當今科技界最突出的研究領域之一。 在深入探討這個話題之前，讓我們先了解一下人工智能是什麼。

人工智能或人工智能是計算機科學的一個分支，它處理使機器執行通常需要人類智能的任務。 這一跨學科研究領域於 1956 年誕生於達特茅斯學院的一個研討會。多年來，人工智能在科技行業的幾乎每個領域都變得越來越重要。 它正在激起漣漪，並為全球工作場所帶來範式轉變。 人工智能薪水是業內最高的之一。 了解有關人工智能應用的更多信息。

如果我們環顧四周，我們可以發現人工智能在日常生活中的各種應用。 微軟的 Cortana、蘋果的 Siri 和亞馬遜的 Alexa 等聊天機器人是最常見的例子。 優步等拼車應用程序使用人工智能來估計您到達目的地的時間，電子商務網站使用它根據您的瀏覽歷史推薦產品。

事實證明，基於人工智能的聊天機器人對服務行業的企業非常有幫助，因為它們可以處理諸如回答查詢、激發對話、安排約會、接單、計費等日常任務。甚至銀行和金融機構也採用了基於人工智能的系統來處理更好地為他們的客戶服務。

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HDFC銀行的EVA（電子虛擬助手）在篩選數千個知識源後，可以在不到0.4秒的時間內回答問題！ 詳細了解人工智能的顯著優勢。

人工智能是如何工作的？

AI 結合大量數據並使用迭代和智能算法對其進行進一步處理。 然後，程序自動從數據特徵、模式和存儲信息中學習——就像人類從他們的經驗中學習一樣。

以 SIRI 為例，它是一款基於語音的智能個人助理應用程序。 它可以通過自然語音處理來識別用戶的聲音和指令。 當軟件可以隨著時間的推移學習和回憶用戶的偏好時，人工智能的應用就會出現。

因此，人工智能驅動的系統正在慢慢塑造我們生活的社會以及我們的互動方式。 現在，讓我們繼續討論人工智能的專家系統。

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在人工智能中定義專家系統

自數學家艾倫·圖靈時代以來，基本問題一直是“機器能像人類一樣思考嗎？” 裝備機器以模仿某些人類任務和決策能力也是人工智能的主要目標。

專家系統是一種計算機應用程序，可以像專家一樣思考並解決與特定領域相關的複雜問題。 就像合格的專業人士利用他們的知識和經驗提供建議一樣，專家系統是一種基於計算機的系統，它使用事實和啟發式方法來提供解決方案。

AI 專家系統高度可靠，因為它們基於推理、易於理解、響應迅速且性能卓越。 因此，他們在不同的領域表現出聰明的行為和專業知識。 美國斯坦福大學計算機科學系介紹了人工智能的這一研究領域。

人工智能專家系統：應用

斯坦福研究人員於 1980 年建立的 Pathfinder 系統是美國醫學協會批准的第一個專家系統。 它可以診斷 100 多種症狀和 60 多種疾病，包括淋巴結疾病。

醫療領域中使用的專家系統的最新示例包括 MYCIN、DENDRAL、DXplain、CaDet 等。專家系統 ROSS 常用於商業環境中。 它是一個自學習系統，使用數據挖掘、深度學習、模式識別和自然語言處理等技術模仿人腦。

任何人工智能專家系統主要進行以下活動：

• 解讀：運用高級智能根據數據得出結論
• 預測：繪製可能的結果並做出預測
• 設計：根據設定的標準確定最佳配置、佈置和組合
• 計劃：通過提出一系列行動來幫助實現組織目標
• 監控：觀察實際結果並將其與標准或預期行為進行比較
• 修復：調試、建議和實施補救措施
• 控制：對系統進行整體治理
• 診斷：找出故障原因並檢測疾病
• 教學：輔助教學，幫助學生學習

AI 專家系統：組件

在本節中，我們將了解人工智能專家系統的工作原理。 通常，基於規則的系統具有知識庫、工作內存、推理引擎、解釋系統、用戶界面和知識編輯器等組件。

知識是專家系統的基礎。 就像人類通過觀察、書籍和教育獲得知識，並通過實踐和經驗發展技能一樣，人工智能使機器能夠收集知識並模仿人類智能。 專家系統收集數據、信息和經驗以創建知識庫。

這涉及從各種來源提取數據。 然後以“If-Then-Else”規則的形式組織和形式化知識。 它不僅僅是使用傳統的程序代碼，而是選擇最合適的結構來表示知識。 在此之後，對知識進行測試以確保其完整和準確。 因此，設計專家系統涉及知識獲取、表示和驗證三個關鍵步驟。

接下來，推理引擎從這個庫中獲取和操作知識以得出特定的解決方案。 它重複地將規則應用到從早期規則應用程序派生的事實，在需要時將新知識添加到數據庫中，並且還解決多個規則之間的衝突。 為此，它使用前向和後向鏈接的策略。

前向鏈接意味著遍歷事實並將它們整理出來以確定接下來會發生什麼。 在這種情況下，專家系統遵循一系列條件來得出解決方案。 這種推理引擎策略對於預測股票和房地產價格的市場價格很有用。 至於反向鏈接，推理引擎試圖回答為什麼在特定領域會發生某些事情。 例如，這種方法有助於醫學診斷。

因此，人工智能專家系統的典型架構包括知識庫和推理引擎。 用戶界面允許非專家與系統交互。

與任何技術分支一樣，人工智能專家系統有利也有弊。 其中一些將在下面討論。

人工智能專家系統的優勢

1. 人工智能中的專家系統能夠存儲和維護龐大的知識庫。 因此，擁有大量信息是人工智能專家系統的優點之一。
2. 專家系統通過消除冗長、耗時的程序來集中決策並避免延誤。
3. 由於專家系統可以自行解決特定領域的複雜問題，因此無需對員工進行專門培訓。 這為企業節省了成本。
4. 人工智能專家系統還可以幫助企業提高效率。 它們減少了時間和成本，並通過最大限度地減少錯誤來提高精度。
5. 人工智能專家系統負責處理重複性任務，為員工提供更多時間進行核心決策和職能。 它還通過消除等式中的情緒來平滑日常決策。
6. 在專家系統的幫助下做出決策可以作為競爭優勢。 快速決策和解決問題對於在快節奏的行業中運作特別有益。
7. 人工智能專家系統可以結合多個領域的專業知識。 很難找到適合這種知識庫和智能的“人”。

專家系統的缺點

1. 正如我們今天所知，機器無法提供創造性的答案。 人類以創造力和創新的形式獲得了一種獨特的成分，這是人工智能專家系統所缺乏的。
2. 與人類指導員不同，專家系統在得出特定問題的解決方案後可能無法解釋邏輯。
3. ES 可能無法識別沒有答案的情況。 它也缺乏常識。
4. 人工智能在自動化日常任務方面非常有益，但在處理複雜流程時會造成限制。
5. ES 在適應快速變化的環境方面可能不如人類強大。
6. 專家系統並非沒有錯誤。 他們可以根據錯誤的輸入數據提供不准確的預測。 系統的性能高度依賴於精確的知識獲取。
7. 基於 AI 的系統的維護成本可能很高，尤其是對於剛剛起步的組織而言。

結論性想法

人工智能作為一個研究領域正在不斷發展。 因此，不斷學習其技術方法和進步變得至關重要。 通過了解人工智能專家系統的概念，您可以領先一步！

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