**专家系统概述**
专家系统是一种基于人工智能的程序系统，它具备特定领域的专家级知识和推理能力，能够模拟人类专家的思维过程，解决那些通常需要专业领域专家才能解答的复杂问题。1968年，DENDRAL专家系统的诞生标志着人工智能在这一领域的开端。
**基本特征**
1. **专家水平的专门知识**：专家系统内部存储了大量领域专家的经验和专门知识。
2. **有效推理**：系统能进行逻辑推理，依据已有的知识来解决问题。
3. **知识获取能力**：系统有能力学习和更新知识库。
4. **灵活性**：适应各种情况变化，调整解决问题的策略。
5. **透明性**：有解释机制，能解释其决策过程。
6. **交互性**：允许用户与系统进行交互，提供输入或获取解释。
7. **实用性**：旨在解决实际问题，有实际应用价值。
8. **复杂性和难度**：处理的问题通常具有一定的复杂度。
**知识的三个层次**
- 数据级：基础事实和原始观测数据。
- 知识库级：包含专家知识的规则、模型和假设。
- 控制级：管理推理过程和知识使用策略的逻辑。
**专家系统与常规计算机程序的区别**
- 专家系统更注重知识的表达和推理，而常规程序侧重于算法和数据处理。
- 专家系统常有解释机构，可以解释其决策过程，而常规程序往往缺乏这种透明性。
**典型专家系统示例**
1. **DENDRAL**：用于预测未知化合物分子结构的系统，其发展催生了知识工程的概念。
2. **CASNET**：医疗诊断系统，可应用于多种疾病的诊断，如青光眼。
3. **MACSYMA**：数学符号计算和公式推导的专家系统。
4. **CADUCEUS**：大规模的内科诊断治疗系统。
5. **PROSPECTOR**：地质勘探系统，在矿物发现中发挥作用。
6. **SOPHIE**：智能计算机辅助教学系统。
7. **HEARSAY-Ⅱ和HARPPY**：语音理解实验系统。
**专家系统分类**
- 按处理问题类型：解释型、诊断型、预测型、设计型、规划型等。
- 按系统结构：集中式、分布式、神经网络、符号系统与神经网络结合等。
**专家系统的一般结构**
- 人机接口：用户与系统交互的界面。
- 解释机构：解释推理过程和结果。
- 推理机：执行推理逻辑的核心部分。
- 知识获取机构：获取和更新知识的机制。
- 数据库及其管理系统：存储和管理数据。
- 知识库及其管理系统：存储和管理领域知识。
- 用户：系统服务的对象。
- 领域专家：提供专业知识。
- 知识工程师：构建和维护专家系统。
**知识获取**
- **任务**：抽取、转换、输入和检测知识。
- **方式**：非自动化获取，通常涉及知识工程师与领域专家的交流，如阅读文献、对话等。
以上内容详细介绍了专家系统的基本概念、特征、分类、结构以及知识获取的过程，展示了专家系统在不同领域中的应用和重要性。专家系统通过模拟人类专家的思维方式，提供了高效、灵活的解决方案，对解决复杂问题具有显著价值。
