專家系統(tǒng)的應(yīng)用

1、專家系統(tǒng)及其應(yīng)用專家系統(tǒng)及其應(yīng)用1專家系統(tǒng)概述專家系統(tǒng)概述 知識(shí)庫(kù)知識(shí)庫(kù)人造專家人造專家2農(nóng)業(yè)專家系統(tǒng)發(fā)展概況農(nóng)業(yè)專家系統(tǒng)發(fā)展概況 3青霉素發(fā)酵過(guò)程的專家控制系統(tǒng)青霉素發(fā)酵過(guò)程的專家控制系統(tǒng)4其他專家系統(tǒng)其他專家系統(tǒng)1專家系統(tǒng)概述專家系統(tǒng)概述 一個(gè)學(xué)齡前兒童能夠領(lǐng)你在附近游覽，向一個(gè)學(xué)齡前兒童能夠領(lǐng)你在附近游覽，向你介紹每一座建筑的用途，告訴你所遇到你介紹每一座建筑的用途，告訴你所遇到每個(gè)人之間的關(guān)系，并且回答你在沿途所每個(gè)人之間的關(guān)系，并且回答你在沿途所遇到的任何問(wèn)題。遇到的任何問(wèn)題。 在城市大廳中的計(jì)算機(jī)可以告訴你建筑材在城市大廳中的計(jì)算機(jī)可以告訴你建筑材料的實(shí)際情況和圖樣，并且評(píng)估房屋的

2、價(jià)料的實(shí)際情況和圖樣，并且評(píng)估房屋的價(jià)值，但是它卻不能提供給你在游覽中孩子值，但是它卻不能提供給你在游覽中孩子向你傳達(dá)的那部分知識(shí)。向你傳達(dá)的那部分知識(shí)。人腦不善于的和計(jì)算機(jī)善于的人腦不善于的和計(jì)算機(jī)善于的 人類的大腦不善于儲(chǔ)存和回憶事情，但它人類的大腦不善于儲(chǔ)存和回憶事情，但它卻善于巧妙地處理知識(shí)卻善于巧妙地處理知識(shí)將事物間的聯(lián)將事物間的聯(lián)系合成信息。系合成信息。 另一方面，計(jì)算機(jī)更善于處理數(shù)據(jù)而不是另一方面，計(jì)算機(jī)更善于處理數(shù)據(jù)而不是知識(shí)。沒(méi)有人確切地知道人腦是如何儲(chǔ)存知識(shí)。沒(méi)有人確切地知道人腦是如何儲(chǔ)存和操縱知識(shí)的。和操縱知識(shí)的。 為使計(jì)算機(jī)能夠處理知識(shí)，人工智能研究為使計(jì)算機(jī)能夠處理知

3、識(shí)，人工智能研究者已經(jīng)開(kāi)始并且從沒(méi)有停止過(guò)從事這方面者已經(jīng)開(kāi)始并且從沒(méi)有停止過(guò)從事這方面技術(shù)的開(kāi)發(fā)。技術(shù)的開(kāi)發(fā)。 知識(shí)庫(kù)知識(shí)庫(kù) 數(shù)據(jù)庫(kù)僅僅包含事實(shí)，而知識(shí)庫(kù)還包含一個(gè)規(guī)則系統(tǒng)用來(lái)決定和改變事物間聯(lián)系。儲(chǔ)存在數(shù)據(jù)庫(kù)中的信息被嚴(yán)格地按類編排；而當(dāng)知識(shí)庫(kù)中的信息由于新信息的介入而發(fā)生改變時(shí)可以被重新組織。 計(jì)算機(jī)科學(xué)家們?cè)噲D開(kāi)發(fā)一個(gè)知識(shí)庫(kù)，使計(jì)算機(jī)能夠以孩子理解世界的模式來(lái)理解世界，但到目前為止還沒(méi)有取得很大進(jìn)展。 學(xué)齡前兒童能理解的事情 如果你把東西放在水里，它就會(huì)變濕。如果你把東西放在水里，它就會(huì)變濕。 如果蘇珊是菲爾的姐姐，那么菲爾是蘇珊的弟弟。如果蘇珊是菲爾的姐姐，那么菲爾是蘇珊的弟弟。 你

4、不能從上至下建一座塔。你不能從上至下建一座塔。 狗經(jīng)常生活在房子里，可是牛卻不是。狗經(jīng)常生活在房子里，可是牛卻不是。 人不能穿墻而過(guò)。人不能穿墻而過(guò)。 如果你在飯館吃飯，你需要付賬并且留點(diǎn)小費(fèi)。如果你在飯館吃飯，你需要付賬并且留點(diǎn)小費(fèi)。 如果你從沈陽(yáng)到新馬泰去旅游，時(shí)間便在旅途中如果你從沈陽(yáng)到新馬泰去旅游，時(shí)間便在旅途中流逝流逝。計(jì)算機(jī)很難辦的事情 由于計(jì)算機(jī)不能汲取人們多年積累的經(jīng)驗(yàn)由于計(jì)算機(jī)不能汲取人們多年積累的經(jīng)驗(yàn)建立一個(gè)關(guān)于世界的精神模型，它也就不建立一個(gè)關(guān)于世界的精神模型，它也就不能自動(dòng)地獲取常識(shí)。能自動(dòng)地獲取常識(shí)。 許多人工智能研究集中在使計(jì)算機(jī)獲取和許多人工智能研究集中在使計(jì)算機(jī)

5、獲取和儲(chǔ)存現(xiàn)實(shí)世界的信息和日常知識(shí)。儲(chǔ)存現(xiàn)實(shí)世界的信息和日常知識(shí)。 開(kāi)發(fā)那些連兒童都具有的廣泛而淺顯的知開(kāi)發(fā)那些連兒童都具有的廣泛而淺顯的知識(shí)系統(tǒng)對(duì)計(jì)算機(jī)研究來(lái)說(shuō)卻很難取得成功。識(shí)系統(tǒng)對(duì)計(jì)算機(jī)研究來(lái)說(shuō)卻很難取得成功。專家系統(tǒng)的核心是知識(shí)庫(kù)專家系統(tǒng)的核心是知識(shí)庫(kù) 而當(dāng)知識(shí)庫(kù)被局限于狹窄并且深?yuàn)W而當(dāng)知識(shí)庫(kù)被局限于狹窄并且深?yuàn)W的領(lǐng)域中時(shí)的領(lǐng)域中時(shí)專家領(lǐng)域，它們卻專家領(lǐng)域，它們卻成為有效而實(shí)用的具有智能的工具。成為有效而實(shí)用的具有智能的工具。 例如，知識(shí)庫(kù)在商業(yè)、科學(xué)和工業(yè)例如，知識(shí)庫(kù)在商業(yè)、科學(xué)和工業(yè)中所使用的成百上千的專家系統(tǒng)中中所使用的成百上千的專家系統(tǒng)中處于核心地位。處于核心地位。人造專家人造

6、專家專家系統(tǒng)是軟件程序 正如這個(gè)引用所指，專家就是對(duì)某一特定領(lǐng)域的知識(shí)理解得極為深刻的人。 由于致力于某一領(lǐng)域的研究，專家會(huì)掌握這一領(lǐng)域的大量知識(shí)。 專家系統(tǒng)是一套軟件程序，它被設(shè)計(jì)用來(lái)模擬人類專家的決策過(guò)程。 每個(gè)專家系統(tǒng)的基礎(chǔ)都是含有特定領(lǐng)域觀點(diǎn)的知識(shí)庫(kù)。知識(shí)庫(kù)的建構(gòu) 由于知識(shí)庫(kù)是特定知識(shí)的集合，所以一個(gè)專家系統(tǒng)的知識(shí)庫(kù)必須由一名使用者、一位專家或者一名知識(shí)工程師來(lái)建構(gòu)。 知識(shí)工程師是采訪和觀察專家的言行并將其言行轉(zhuǎn)化為知識(shí)庫(kù)的專業(yè)人員。 一些新型專家系統(tǒng)可以在觀察人類決策者工作的同時(shí)，不斷擴(kuò)充自身的知識(shí)庫(kù)。但是對(duì)大多數(shù)專家系統(tǒng)來(lái)說(shuō)，這一過(guò)程仍然需要人類參與?；谥R(shí)的系統(tǒng) 嚴(yán)格地說(shuō)，專家

7、系統(tǒng)提取專家的知識(shí)；有些系統(tǒng)還吸收其他資源，例如政府條例、公司章程和統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)庫(kù)，這些都被稱為基于知識(shí)的系統(tǒng)。 但在實(shí)際應(yīng)用中，專家系統(tǒng)和基于知識(shí)的系統(tǒng)這兩個(gè)術(shù)語(yǔ)經(jīng)常交替使用。基于模糊邏輯 一個(gè)知識(shí)庫(kù)經(jīng)常使用if - then （如果 就）這樣的規(guī)則形式來(lái)表現(xiàn)知識(shí)： 如果機(jī)器不運(yùn)轉(zhuǎn)并且燈也不亮，那么就檢查一下電池。 如果電池還有電，那么就檢查電池連接器。 人類所做出的大多數(shù)決定都有不確定性，所以許多現(xiàn)代專家系統(tǒng)都是基于模糊邏輯的。模糊邏輯允許使用概率（有70 的機(jī)會(huì)）而不是確定性描述結(jié)論。MYCIN 的例子 有一個(gè)來(lái)自MYCIN 的例子，MYCIN 是被設(shè)計(jì)學(xué)習(xí)醫(yī)生專業(yè)知識(shí)的第一個(gè)專家系統(tǒng)，他有

8、一個(gè)規(guī)則： 如果 1 ）感染主要來(lái)源于細(xì)菌感染； 2 ）繁殖場(chǎng)所是經(jīng)過(guò)消毒的； 3 ）懷疑生物體的人口是腸胃管道。 那么這種生物體有70 的可能是類桿菌。專家系統(tǒng)還包括 除了知識(shí)庫(kù)，一個(gè)完整的專家系統(tǒng)還包括人機(jī)界面來(lái)完成使用者和系統(tǒng)之間的信息交互，以及一個(gè)參考引擎，將使用者的輸入與知識(shí)庫(kù)對(duì)照，并應(yīng)用邏輯規(guī)則，產(chǎn)生所需的專家建議。 有時(shí)候?qū)＜蚁到y(tǒng)提供給專家自動(dòng)數(shù)據(jù)分析和第二條可行方案。此外，專家系統(tǒng)也可以基于一位或更多專家的判斷，給一名非專業(yè)人員提供意見(jiàn)。無(wú)論它們充當(dāng)?shù)慕巧绾?，在狹小、嚴(yán)格的領(lǐng)域內(nèi)專家系統(tǒng)可以有效地工作2農(nóng)業(yè)專家系統(tǒng)發(fā)展概況農(nóng)業(yè)專家系統(tǒng)發(fā)展概況 國(guó)際上出現(xiàn)的專家系統(tǒng)開(kāi)發(fā)工具已很

9、多，不少已國(guó)際上出現(xiàn)的專家系統(tǒng)開(kāi)發(fā)工具已很多，不少已成為通用的商品化軟件，有些已引人國(guó)內(nèi)。成為通用的商品化軟件，有些已引人國(guó)內(nèi)。 但由于對(duì)人工智能、專家系統(tǒng)的陌生以及外語(yǔ)障但由于對(duì)人工智能、專家系統(tǒng)的陌生以及外語(yǔ)障礙，作為各領(lǐng)域的技術(shù)人員在操作應(yīng)用方面不能礙，作為各領(lǐng)域的技術(shù)人員在操作應(yīng)用方面不能得心應(yīng)手，尤其像農(nóng)業(yè)方面的專業(yè)人員更感到望得心應(yīng)手，尤其像農(nóng)業(yè)方面的專業(yè)人員更感到望而生畏。而生畏。 國(guó)際上農(nóng)業(yè)專家系統(tǒng)的研究最早始于國(guó)際上農(nóng)業(yè)專家系統(tǒng)的研究最早始于20世紀(jì)世紀(jì)70年代末期。也許是受了專家系統(tǒng)最初應(yīng)用于醫(yī)療年代末期。也許是受了專家系統(tǒng)最初應(yīng)用于醫(yī)療診斷的啟迪當(dāng)時(shí)開(kāi)發(fā)的系統(tǒng)主要是面向農(nóng)

10、作物診斷的啟迪當(dāng)時(shí)開(kāi)發(fā)的系統(tǒng)主要是面向農(nóng)作物的病蟲(chóng)害診斷。的病蟲(chóng)害診斷。 國(guó)際發(fā)展概況 1978年美國(guó)伊利諾斯大學(xué)開(kāi)發(fā)的大豆病蟲(chóng)害診斷專家系統(tǒng)PLANT/ds, 1982年開(kāi)發(fā)的玉米螟蟲(chóng)蟲(chóng)害預(yù)測(cè)專家系統(tǒng)PLANT/cd, 1983年日本千葉大學(xué)的西紅柿病蟲(chóng)害診斷專家系統(tǒng)MICCS等，但在當(dāng)時(shí)并未受到人們普遍重視。 到了80年代中期，隨著專家系統(tǒng)技術(shù)的迅速發(fā)展，農(nóng)業(yè)專家系統(tǒng)也取得了長(zhǎng)足的進(jìn)步，在數(shù)量上和水平上均有了較大的起色，已從單一的病蟲(chóng)害診斷轉(zhuǎn)向生產(chǎn)管理、經(jīng)濟(jì)分析決策、生態(tài)環(huán)境等，尤其以美國(guó)、中國(guó)、日本、歐洲的一些國(guó)家最為突出。 日本 作為政府部門(mén)對(duì)農(nóng)業(yè)專家系統(tǒng)較早引起重視的國(guó)家要算日本。日

11、本農(nóng)林水產(chǎn)省1984年專門(mén)組織了一個(gè)“知識(shí)工程技術(shù)應(yīng)用于產(chǎn)業(yè)界預(yù)測(cè)調(diào)查”委員會(huì)，集中了全國(guó)70 名信息和農(nóng)業(yè)兩方面專家調(diào)研分析，寫(xiě)出了詳細(xì)報(bào)告，其中一部分于1986年匯編成書(shū)：人工智能與農(nóng)業(yè)：精農(nóng)技術(shù)與尖端技術(shù)的融合，并提出全面實(shí)施計(jì)劃，反映出日本政府對(duì)這門(mén)高技術(shù)在農(nóng)業(yè)上的作用所給予的高度重視。 美國(guó) 80年代國(guó)際上著名的農(nóng)業(yè)專家系統(tǒng)要算由美國(guó)農(nóng)業(yè)部和全國(guó)棉花委員會(huì)組織研制的COMAX/GOSSYM，于1986年10月投人應(yīng)用，用于向棉花種植者推薦棉花管理措施。它是一個(gè)基于模型的專家系統(tǒng)，有一個(gè)模擬棉花生長(zhǎng)發(fā)育過(guò)程和水分營(yíng)養(yǎng)在土壤中傳遞過(guò)程的模型GOSSYM。它給出施肥、灌溉的日程表和落葉劑的

12、合理施用，給出棉花生產(chǎn)最佳管理方案，已在密西西比三角洲和南卡羅林納海濱等棉產(chǎn)區(qū)應(yīng)用。 這些地區(qū)在棉花收獲時(shí)節(jié)正當(dāng)雨季，準(zhǔn)確通知棉花成熟日期，使得農(nóng)戶可在雨季到來(lái)前收獲完，得到最好的產(chǎn)量。1988年在美國(guó)主要植棉州使用這一系統(tǒng)，獲得相當(dāng)成功。 CALEX系統(tǒng) 近年來(lái)COMAX又做了進(jìn)一步改進(jìn)。加利福尼亞大學(xué)戴維斯分校研制的CALEX系統(tǒng)，是又一個(gè)著名的例子。它開(kāi)始也是應(yīng)用于棉花的生產(chǎn)管理，已在加州的450個(gè)農(nóng)場(chǎng)應(yīng)用，稱為CALEX/COTTON，已應(yīng)用于加州的圣喬亞齊因流域棉區(qū)。 后又建造了CALEX/EACHES，用于桃樹(shù)園林管理。它已成為專用于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)管理的專家系統(tǒng)工具軟件。 水稻生產(chǎn)管理

13、近年來(lái)，又建造了CALEX/RICE,用于水稻生產(chǎn)管理。它的數(shù)據(jù)來(lái)源可以通過(guò)Internet從氣象數(shù)據(jù)庫(kù)和加州的農(nóng)藥數(shù)據(jù)庫(kù)得到。在美國(guó)，許多農(nóng)業(yè)專家系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)多是利用商用的工具，如LEVELS, VPEXPERT, INSIGHT等。還有一些是專用的工具，例如CALEX就是專用于作物管理的開(kāi)發(fā)環(huán)境，還有SELECT, PALMS等。幾乎無(wú)所不包 1996年6月在荷蘭瓦根寧根舉行的國(guó)際計(jì)算機(jī)技術(shù)應(yīng)用于農(nóng)業(yè)學(xué)術(shù)會(huì)議上，西班牙一位學(xué)者奧塞林在大會(huì)上對(duì)農(nóng)業(yè)專家系統(tǒng)做了一個(gè)綜述報(bào)告，列舉目前國(guó)際上農(nóng)業(yè)專家系統(tǒng)有近百個(gè)，廣泛應(yīng)用于作物生產(chǎn)管理、灌溉、施肥、品種選擇、病蟲(chóng)害控制、溫室管理、牛奶生產(chǎn)管理、牲畜

14、環(huán)境控制、土壤保持、食品加工、糧食儲(chǔ)存、環(huán)境污染控制、森林火災(zāi)控制、經(jīng)濟(jì)分析、財(cái)務(wù)分析、市場(chǎng)分析、農(nóng)業(yè)機(jī)械選擇、農(nóng)業(yè)機(jī)械故障檢修等眾多方面，幾乎無(wú)所不包。 我國(guó)農(nóng)業(yè)專家系統(tǒng) 我國(guó)農(nóng)業(yè)專家系統(tǒng)的研究，早在20 世紀(jì)80 年代初期就已開(kāi)始，是國(guó)際上開(kāi)展此領(lǐng)域研究與應(yīng)用比較早的國(guó)家。 中國(guó)科學(xué)院合肥智能機(jī)械研究所與安徽省農(nóng)業(yè)科學(xué)院土壤肥料研究所合作研制的“砂姜黑土小麥?zhǔn)┓蕦＜蚁到y(tǒng)”，于1985年10月建成，比美國(guó)1986年10月投人實(shí)用的著名農(nóng)業(yè)專家系統(tǒng)COMAX還早一年，開(kāi)拓了農(nóng)業(yè)專家系統(tǒng)在我國(guó)的應(yīng)用發(fā)展，并榮獲國(guó)家科技進(jìn)步二等獎(jiǎng)。 七五期間 在七五期間由中國(guó)科學(xué)院合肥智能機(jī)械研究所牽頭承擔(dān)了國(guó)家

15、七五科技攻關(guān)農(nóng)業(yè)專家系統(tǒng)專題，其中有中國(guó)科學(xué)院合肥智能機(jī)械研究所的施肥專家系統(tǒng)、中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué)院作物研究所的品種選育專家系統(tǒng)、植物保護(hù)研究所的粘蟲(chóng)測(cè)報(bào)專家系統(tǒng)、土壤肥料研究所的施肥專家系統(tǒng)、華中理工大學(xué)的園藝專家系統(tǒng)、浙江大學(xué)與中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué)院蠶桑研究所合作的蠶育種專家系統(tǒng)等課題。經(jīng)五年攻關(guān)，取得了可喜成績(jī)。 一批成果 河北省農(nóng)業(yè)廳與廊坊市農(nóng)林局應(yīng)用GURU 工具開(kāi)發(fā)的冀北小麥專家系統(tǒng)， 遼寧省農(nóng)業(yè)科學(xué)院的水稻新品種選育專家系統(tǒng)， 寧夏農(nóng)林科學(xué)院等應(yīng)用VPEXPERT 開(kāi)發(fā)的春小麥條銹病預(yù)測(cè)專家系統(tǒng)， 北京農(nóng)業(yè)大學(xué)的作物病蟲(chóng)預(yù)測(cè)專家系統(tǒng)和農(nóng)作制度專家系統(tǒng)， 中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué)院畜牧研究所的畜禽飼料配方專

16、家系統(tǒng)， 中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué)院農(nóng)業(yè)氣象研究所的玉米低溫冷害防御專家系統(tǒng)， 南京農(nóng)業(yè)大學(xué)和安徽省農(nóng)業(yè)科學(xué)院的水稻害蟲(chóng)管理和稻縱卷葉螟管理專家系統(tǒng)， 安徽省計(jì)算中心和安徽農(nóng)學(xué)院合作的水稻病蟲(chóng)害專家系統(tǒng)等等。 3 青霉素發(fā)酵過(guò)程的專家控制系統(tǒng) 青霉素是青霉菌的次生代謝產(chǎn)物。青霉素發(fā)酵過(guò)程作為一個(gè)非常復(fù)雜的生物化學(xué)過(guò)程，具有高度的非線性、時(shí)變性和不確定性，很難給出一個(gè)精確的數(shù)學(xué)模型，因此各種現(xiàn)代控制方法的效果都不能令人滿意。 而在50 多年的青霉素生產(chǎn)中，卻積累豐富的經(jīng)驗(yàn)和知識(shí)，基于這些知識(shí)，一些研究者構(gòu)建了青霉素流加發(fā)醉工業(yè)生產(chǎn)過(guò)程的專家控制系統(tǒng)，取得了較好的效果。青霉素流加發(fā)酵生產(chǎn)過(guò)程的專家控制系統(tǒng)的結(jié)

17、構(gòu) 知識(shí)庫(kù) 主要存放領(lǐng)域?qū)＜业闹R(shí)、操作人員的經(jīng)驗(yàn)以及有關(guān)生產(chǎn)數(shù)據(jù)，經(jīng)過(guò)歸納所形成的規(guī)則。 整個(gè)規(guī)則可劃分為兩部分： 一部分用于判定發(fā)醉階段， 另一部分用于確定糖、前體、尿素的流加。 整個(gè)規(guī)則庫(kù)共有30多條規(guī)則。 其中用于判斷是否從發(fā)酵階段 1 進(jìn)入發(fā)酵階段 2 的規(guī)則，含有五條子規(guī)則，如下所示： 子規(guī)則1 pH下降至最底點(diǎn)后回升超過(guò) pH0， CO2濃度大于CRP0， pH值不小于 pH0。 子規(guī)則2 殘?zhí)菨舛刃∮?Sr0， CO2濃度大于 CRP0 , pH值不小于 pH0。 子規(guī)則3 (Sr- Sr0）t 1, 2 ， CO2濃度大于 CRP0， pH 值不小于 pH0。判斷條件滿足后1

18、小時(shí)進(jìn)入發(fā)酵的第二階段。 子規(guī)則4 ( Sr- Sr0）t 1 , CO2 濃度大于CRP0 , pH值不小于 pH0。判斷條件滿足后半小時(shí)進(jìn)入發(fā)酵的第二階段。 子規(guī)則 5 發(fā)酵時(shí)間超過(guò) T 0 。說(shuō)明 以上各規(guī)則中 CRP0、 pH0、 Sr0分別表示開(kāi)始流加糖時(shí)的CO2釋放量、 pH和殘?zhí)菨舛取?只要滿足其中的任一條規(guī)則，即可進(jìn)人第二發(fā)酵階段。 子規(guī)則3、4是為了彌補(bǔ)殘?zhí)菨舛让?小時(shí)離線測(cè)量一次的缺陷而加入的增補(bǔ)條件。 數(shù)據(jù)庫(kù) 該系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(kù)用于存放有關(guān)發(fā)酵階段和各種基質(zhì)流加參數(shù)，有關(guān)過(guò)程的數(shù)據(jù)，操作的界限、報(bào)警閥值等。 因此數(shù)據(jù)庫(kù)在開(kāi)始運(yùn)行前存放系統(tǒng)設(shè)定值，在運(yùn)行時(shí)存放過(guò)程性結(jié)論。推理機(jī)

19、 推理即控制規(guī)則庫(kù)中規(guī)則的選擇和使用，根據(jù)當(dāng)前的和歷史的數(shù)據(jù)匹配規(guī)則庫(kù)中的規(guī)則，求得當(dāng)前的流加量。 規(guī)則推理常采用正向推理，其中規(guī)則匹配的順序根據(jù)專家考慮同一問(wèn)題的順序確定。 比如首先判斷發(fā)酵過(guò)程所處階段，然后根據(jù)階段與系統(tǒng)當(dāng)前狀態(tài)確定流加量。 具體推理過(guò)程4 其他專家系統(tǒng)其他專家系統(tǒng) 一些首批成功的專家系統(tǒng)都是基于藥學(xué)知一些首批成功的專家系統(tǒng)都是基于藥學(xué)知識(shí)庫(kù)開(kāi)發(fā)的。由于藥學(xué)知識(shí)可以有序地分識(shí)庫(kù)開(kāi)發(fā)的。由于藥學(xué)知識(shí)可以有序地分檔，研究者認(rèn)為這一領(lǐng)域的知識(shí)庫(kù)能夠獲檔，研究者認(rèn)為這一領(lǐng)域的知識(shí)庫(kù)能夠獲得成功。他們的看法是正確的。得成功。他們的看法是正確的。 MYCIN 這個(gè)醫(yī)療專家系統(tǒng)在診斷疾病

20、時(shí)勝這個(gè)醫(yī)療專家系統(tǒng)在診斷疾病時(shí)勝過(guò)許多醫(yī)學(xué)專家。雖然它們很少在醫(yī)療實(shí)過(guò)許多醫(yī)學(xué)專家。雖然它們很少在醫(yī)療實(shí)踐中使用，但還是存在其他數(shù)十個(gè)工作的踐中使用，但還是存在其他數(shù)十個(gè)工作的醫(yī)療專家系統(tǒng)。醫(yī)療專家系統(tǒng)。 同醫(yī)療團(tuán)體相比，商業(yè)企業(yè)更樂(lè)于接受并同醫(yī)療團(tuán)體相比，商業(yè)企業(yè)更樂(lè)于接受并使用專家系統(tǒng)。使用專家系統(tǒng)。 XCON 今天在商業(yè)應(yīng)用中最成功的專家系統(tǒng)之一，自從它1980 年被Digital 設(shè)備公司開(kāi)發(fā)出來(lái)后，它已經(jīng)配置了許多復(fù)雜的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)。這個(gè)系統(tǒng)的知識(shí)庫(kù)包含 10000條以上的有關(guān)不同計(jì)算機(jī)部件關(guān)系的規(guī)則描述。 據(jù)說(shuō)，它可以完成超過(guò) 300 位人類專家的工作量，并且比人類所犯的錯(cuò)誤要少得

21、多。 ( 1998 年， Digital 公司被 PC 制造商 Compaq 收購(gòu)，在很大程度上是因?yàn)樵摴驹谂渲?、維護(hù)和解決復(fù)雜系統(tǒng)所出現(xiàn)的問(wèn)題上的突出業(yè)績(jī)。）聯(lián)邦快遞公司 聯(lián)邦快遞公司使用專家系統(tǒng)自動(dòng)完成對(duì)信用卡的使用中出現(xiàn)的欺詐和濫用行為的檢查。這種信用卡的檢查必須在客戶等待時(shí)的 90 秒內(nèi)完成，而且如果出現(xiàn)錯(cuò)誤，損失可能是慘重的。 這家公司用13個(gè)月的時(shí)間開(kāi)發(fā)出這套系統(tǒng)，此系統(tǒng)是以該公司最優(yōu)秀的信用卡辦事員所具有的決策知識(shí)為模型設(shè)計(jì)的。 理賠專家系統(tǒng) 在弗吉尼亞的 Blue Crosse Blue Shield 公司，一個(gè)專家系統(tǒng)負(fù)責(zé)自動(dòng)處理保險(xiǎn)索賠。 這個(gè)專家系統(tǒng)每天處理超過(guò) 200

22、 件的索賠，使得辦事員有更多的時(shí)間去處理那些需要人類判斷的復(fù)雜情況。 該系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)人員從手冊(cè)中提取診斷規(guī)則，并觀察辦事員如何使用這些規(guī)則。 波音公司的工人在組裝飛機(jī)的電力連接器時(shí)，使用專家系統(tǒng)來(lái)確定合適的部件、工具和技術(shù)。 這套系統(tǒng)替代了 20000頁(yè)的文檔查詢，并且將查詢時(shí)間從 42 分鐘減少到 5 分鐘。 在石油勘探中定位可能開(kāi)采的位置， 為汽車和機(jī)器的維修提供幫助， 提供金融管理建議， 為市場(chǎng)活動(dòng)定位， 檢查電腦控制的機(jī)器中存在的問(wèn)題， 預(yù)測(cè)天氣，為航線控制提供建議， 幫助出版商設(shè)計(jì)基本的版面， 控制軍用設(shè)施， 為作曲家提供幫助 這個(gè)列表還在以驚人的速度遞增。 互聯(lián)網(wǎng)的專家系統(tǒng) 即使是內(nèi)

23、置于許多字處理軟件中的語(yǔ)法檢查器也可以被看作是專家系統(tǒng)，因?yàn)樗鼞?yīng)用了許多語(yǔ)言專家得出的格式和語(yǔ)法規(guī)則。 在互聯(lián)網(wǎng)上使用的專家系統(tǒng)同樣會(huì)做很多事情，從對(duì)鯨和昆蟲(chóng)進(jìn)行分類到執(zhí)行復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)查詢。 一個(gè)自動(dòng)畫(huà)家 最不同尋常的專家系統(tǒng)之一是 AARON ，這是一個(gè)自動(dòng)畫(huà)家，他的程序編寫(xiě)者是地處圣地亞哥的加利福尼亞大學(xué)的教授和藝術(shù)家哈羅德 科恩。 ARRON 利用自身的 l000 多條人體解剖學(xué)和行為學(xué)原理使用自動(dòng)繪畫(huà)機(jī)器繪制人物、植物和抽象的事物。這些繪畫(huà)在風(fēng)格上與科恩的作品極其相似，在藝術(shù)領(lǐng)域贏得了廣泛的贊譽(yù)。到底誰(shuí)是畫(huà)家 就在ARRON創(chuàng)作作品的同時(shí)，出現(xiàn)了一個(gè)有趣的問(wèn)題：到底誰(shuí)是畫(huà)家，科恩還是AR

24、RON？科恩認(rèn)為自己是作者，他認(rèn)為ARRON只是一件自動(dòng)化的藝術(shù)作品。 這個(gè)問(wèn)題看起來(lái)好像有些微不足道，但是它卻與更大的問(wèn)題有著深遠(yuǎn)的關(guān)聯(lián)：當(dāng)專家系統(tǒng)做出決定時(shí)，誰(shuí)應(yīng)該對(duì)這個(gè)決定負(fù)責(zé)？責(zé)任問(wèn)題 如果一名醫(yī)生利用專家系統(tǒng)協(xié)助手術(shù)而手術(shù)卻失如果一名醫(yī)生利用專家系統(tǒng)協(xié)助手術(shù)而手術(shù)卻失敗了，誰(shuí)應(yīng)該承擔(dān)這個(gè)責(zé)任，是醫(yī)生、程序員、敗了，誰(shuí)應(yīng)該承擔(dān)這個(gè)責(zé)任，是醫(yī)生、程序員、軟件公司還是其他人？如果你由于專家系統(tǒng)中的軟件公司還是其他人？如果你由于專家系統(tǒng)中的一個(gè)錯(cuò)誤而不能獲得醫(yī)療補(bǔ)助，你是投訴某個(gè)人、一個(gè)錯(cuò)誤而不能獲得醫(yī)療補(bǔ)助，你是投訴某個(gè)人、某個(gè)組織還是一個(gè)軟件呢？某個(gè)組織還是一個(gè)軟件呢？ 如果由于專家系統(tǒng)

25、沒(méi)能發(fā)現(xiàn)問(wèn)題而導(dǎo)致電站爆炸，如果由于專家系統(tǒng)沒(méi)能發(fā)現(xiàn)問(wèn)題而導(dǎo)致電站爆炸，誰(shuí)又應(yīng)該承擔(dān)這個(gè)責(zé)任？在專家系統(tǒng)不斷繁榮發(fā)誰(shuí)又應(yīng)該承擔(dān)這個(gè)責(zé)任？在專家系統(tǒng)不斷繁榮發(fā)展的同時(shí)，消費(fèi)者、律師、立法者和技術(shù)人員將展的同時(shí)，消費(fèi)者、律師、立法者和技術(shù)人員將不得不面對(duì)這類問(wèn)題。不得不面對(duì)這類問(wèn)題。專家系統(tǒng)的優(yōu)勢(shì) 幫助訓(xùn)練新雇員。幫助訓(xùn)練新雇員。 減少人為錯(cuò)誤的數(shù)量。減少人為錯(cuò)誤的數(shù)量。 執(zhí)行日常任務(wù)，使工作人員可以集中更多執(zhí)行日常任務(wù)，使工作人員可以集中更多精力在更具挑戰(zhàn)性的工作上。精力在更具挑戰(zhàn)性的工作上。 當(dāng)專家不在時(shí)，提供專業(yè)知識(shí)。當(dāng)專家不在時(shí)，提供專業(yè)知識(shí)。 在某些專家離開(kāi)單位時(shí)，保留這些專家所在某些專家離開(kāi)單位時(shí)，保留這些專家所具有的知識(shí)。具有的知識(shí)。 將數(shù)位專家的知識(shí)融合在一起。使更多的將數(shù)位專家的知識(shí)融合在一起。使更多的人獲得知識(shí)人獲得知識(shí)。專家系統(tǒng)的問(wèn)題 舉例來(lái)說(shuō)，今天專家系統(tǒng)的建設(shè)十分