Ⅰ 專家系統和機器學習在人工智慧中扮演什麼角色

專家系統已經過時
機器學習是目前人工智慧的主要方式
機器學習的方法論是通過數據來調整模型中的參數 達到解決問題的精度
機器學習需要學習很多演算法

Ⅱ 人工智慧中的專家系統

說到人工智慧，就不得不說說人工智慧涉及到的眾多學科中的專家系統，可以這么說，每一個人工智慧的系統都離不開專家系統，只有具備專家系統，人工智慧才能夠幫助我們做更多的事情。那麼什麼是專家系統呢，專家系統有什麼需要我們去理解的呢？下面我們直接進入正題。
1.專家系統的相關知識
專家系統是人工智慧應用研究最活躍和最廣泛的課題之一。專家系統就是運用特定領域的專門知識，通過推理來模擬通常由人類專家才能解決的各種復雜的、具體的問題，達到與專傢具有同等解決問題能力的計算機智能程序系統。它能對決策的過程作出解釋，並有學習功能，即能自動增長解決問題所需的知識。由此可見，人工智慧是一個十分重要的內容。
2.專家系統的發展歷程
專家系統是人工智慧中最重要的也是最活躍的一個應用領域，它實現了人工智慧從理論研究走向實際應用、從一般推理策略探討轉向運用專門知識的重大突破。在20世紀60年代初，出現了運用邏輯學和模擬心理活動的一些通用問題求解程序，它們可以證明定理和進行邏輯推理。但是這些通用方法無法解決大的實際問題，很難把實際問題改造成適合於計算機解決的形式，並且對於解題所需的巨大的搜索空間也難於處理。1965年，費根鮑姆等人在總結通用問題求解系統的成功與失敗經驗的基礎上，結合化學領域的專門知識，研製了世界上第一個專家系統，這個系統可以推斷化學分子結構。
3.專家系統涉及到的領域
專家系統的理論和技術不斷發展，應用滲透到幾乎各個領域，包括化學、數學、物理、生物、醫學、農業、氣象、地質勘探、軍事、工程技術、法律、商業、空間技術、自動控制、計算機設計和製造等眾多領域，開發了幾千個的專家系統，其中不少在功能上已達到，甚至超過同領域中人類專家的水平，並在實際應用中產生了巨大的經濟效益。由此可見，如果想要做出一個完善的人工智慧，那麼就一定需要做好專家系統。
在這篇文章中我們給大家介紹了專家系統的知識，具體分為專家系統的概念、發展歷程以及設計領域，雖然它在機器學習中所佔的比例不大，重要性卻是不分先後，猶如一輛汽車不能缺少任何一個零件。

Ⅲ 先進的專家系統有哪些特點人工智慧

專家系統是目前人工智慧中最活躍、最有成效的一個研究領域,它是一種具有特定領版域內大權量知識與經驗的程序系統。近年來，在「
專家系統」或「
知識工程」
的研究中已出現了成功和有效應用人工智慧技術的趨勢。人類專家由於具有豐富的知識，所以才能達到優異的解決問題的能力。那麼計算機程序如果能體現和應用這些知識，也應該能解決人類專家所解決的問題，而且能幫助人類專家發現推理過程中出現的差錯，現在這一點已被證實。如在礦物勘測、化學分析、規劃和醫學診斷方面，專家系統已經達到了人類專家的水平。成功的例子如：PROSPECTOR系統（用於地質學的專家系統）發現了一個鉬礦沉積，價值超過1億美元。DENDRL系統的性能已超過一般專家的水平，可供數百人在化學結構分析方面的使用。MY
CIN系統可以對血液傳染病的診斷治療方案提供咨詢意見。經正式鑒定結果，對患有細菌血液病、腦膜炎方面的診斷和提供治療方案已超過了這方面的專家。

Ⅳ 專家系統屬於人工智慧范疇嗎

C. 專家系統、自然語言理解和機器人

Ⅳ 計算機人工智慧專家系統的原理是什麼

神話故事裡「常常出現「分身術」，而這種「分身術」今天卻可以「成為」現實，比如某個醫生的病人實在太多，忙不過來，那麼我們就給他想個辦法，找個「替身」。這個「替身」就是計算機人工智慧專家系統。

首先，這個系統必須把某個大夫行醫的知識和經驗學到手，即由專業工作人員把相關的文字資料組織好，其中包括這個大夫診治過的病人的病歷、診斷結果、所開處方等等，然後由計算機軟體專家編制專門的程序把這些珍貴的原始資料輸入計算機儲存起來，這等於建立起一個這個大夫的知識庫。要使計算機具有應用這些知識的本領，計算機就要具有推理、判斷、演繹、決策等能力。這就是計算機專家系統的核心部分。當經過培訓的醫務人員利用這套人工智慧專家系統接待病人時，只需將病人的症狀特徵、化驗檢查結果等原始數據輸入計算機，計算機很快就會根據這些信息作出診斷，開出葯方，就好像這個大夫親自在給病人診治一樣。採用這種方法可以將許多不同優秀醫學專家的經驗製成計算機專家系統，這樣做有兩個好處：一方面可以保護和發揚我國傳統醫學的知識寶庫，另一方面也可以大大減少病人排隊等候治療的時間，可使病人及時就診。特別是在邊遠地區的醫院，如果也安裝上這樣的專家系統，病人不僅能及時地得到最好醫生的診治，而且用不著長途跋涉，既節省了時間，又減少了費用，真是一舉兩得的好事。

電腦的進步與發展，為人類帶來的方便是難以估量的，特別是在醫學上，它的貢獻更是成果卓著。

Ⅵ 目前計算機應用最廣泛的領域是a人工智慧和專家系統b科學技術和工程計算

C、數據處理和辦公自動化

Ⅶ 在人工智慧領域，分布式專家系統和協同式專家系統的區別

分布式專家系統強調 處理的分布 和知識的分布
協同式專家系統強調各子專家協調之間的協同合作
協同式專家協同並不一定要求多個處理機的硬體環境，而是在同一個處理機上實現各子專家系統

Ⅷ 人工智慧專家系統之間有何聯系

人工智慧是以自動機來為手段, 通過自模擬人類宏觀／外顯的思維行為為途徑, 從而高效率解決事實問題的科學和技術，主要研究領域有專家系統、自然語言理解、機器人學和模式識別等。
專家系統是對特定領域的特定難題用專家級水平去解決的智能計算機程序，一般由知識庫、資料庫、推理機、解釋器及知識獲取五個部分組成，是人工智慧的重要分支之一。人工智慧的發展為專家系統創造了新的手段，專家系統的成功打破了人工智慧研究的沉悶局面，兩者相互促進，共同發展。

Ⅸ 決策支持系統和專家系統的區別

決策支持系統和專家系統的區別為：原理不同、側重點不同、後續操作不同。

一、原理不同

1、決策支持系統：決策支持系統是使用人工智慧思想和技術，實現數據與模型的有機結合為用戶服務。

2、專家系統：專家系統抽取專家的知識並加以組織，以提供專家水平的咨詢。

二、側重點不同

1、決策支持系統：決策支持系統強調通用性，在大范圍內支持決策者工作。

2、專家系統：專家系統強調專用性，側重某一專門領域的知識。

三、後續操作不同

1、決策支持系統：決策支持系統只幫助用戶決策，那麼用戶必須知道如何對問題進行推理。

2、專家系統：用戶只需要向專家系統提出需要解答問題的事實和表徵。

Ⅹ 人工智慧與專家系統概述

一、人工智慧與專家系統

人工智慧AI(Artificial Intelligence)是集計算機科學、神經科學、心理學、語言學、認知學、思維科學、控制論、資訊理論等多種學科於一體的新興邊緣科學，也是當代主要的高科技領域之一。人工智慧可定義為用計算機來研究思維的科學，即由計算機來模仿和實現人類的智能行為的學科，如判斷、圖像識別、理解、學習、規劃和問題求解。自1956年正式提出人工智慧的概念後，四十多年以來，人工智慧的研究已取得了重大進展，它的最主要的研究和應用領域有：專家系統、機器學習、模式識別、自然語言理解、機器人學、計算機視覺、分布式人工智慧等。

專家系統ES(Expert System)是人工智慧的一個重要分支，自20世紀60年代以來，專家系統得到研究、開發和利用，並取得重大進展。專家系統主要研究如何使計算機程序能模仿各個領域的人類專家在解決實際問題時的思維過程，使機器具有專家水平的智能。專家系統的出現，使人工智慧的研究發生了重大的轉變，它實現了人工智慧從理論研究走向實際應用，是人工智慧從一般思維規律探討走向專門知識應用的重大突破。專家系統的成功使人們更清楚地認識到人工智慧系統應該是一個知識處理系統，而知識表示、知識獲取、知識利用則是人工智慧系統的三個基本問題。從1985年起，專家系統愈來愈引起人們的關心和注意，在很多情況下，專家系統逐漸成為人工智慧的代名詞。

開發專家系統的關鍵是表達和運用專家知識，即來自人類專家並已被證明對解決有關領域內的典型問題是有用的事實和過程。它和傳統的計算機程序最本質的不同之處在於專家系統所要解決的問題一般不能用演算法解決，並且經常要在不完全、不精確或不確定的信息基礎上做出結論。它應該是一個有相當數量權威性知識、並能運用這些知識解決特定領域中實際問題的計算機程序系統。它根據用戶提供的數據、信息和事實，運用系統存儲的專家經驗和知識，進行推理判斷，最後得出結論。同時給出這些結論的可信度，供用戶決策之用。

專家系統通過推理的方法來解決問題，並且得到的結論和專家相同。專家系統的重要部分是推理，正是由於這一點，使專家系統不同於一般的資料系統和知識庫系統。在專家系統中所存儲的不是答案，而是進行推理的能力與知識。

二、地質專家系統

隨著計算機的日益普及，專家系統在地質學中同樣得到廣泛應用。地質專家系統是在解決具有專家級規模和難度的地質問題中，用以局部地或全部地代替地質專家的計算機程序系統。地質專家經過長期學習和大量實踐積累了豐富的知識和經驗，他們的理論造詣很深，技術嫻熟，工作穩妥高效。他們知道運用所掌握的知識解決具體問題的訣竅和避免失誤的方法，並善於從多種信息中發現問題的本質，將遇到的新問題歸結為自己熟悉的問題類型，從而迅速找到解決問題的有效途徑。地質專家系統正是建立在地質專家豐富的知識和經驗基礎之上的。在這種系統中，具有由數量充足並達到一定權威性的地質知識建立的知識庫，採取一定的推理策略，具備學習機制，能夠對知識庫進行補充和改進，用以提高解決地質問題的能力。專家系統在地學領域中的應用主要包括：礦產資源評價預測、礦床勘探、地質和測井資料分析、礦床地質特徵監控、地質分類和對比、地質工程自動控制、遙感地質圖形自動處理和地質成果評價等。

成礦預測是地質專家系統應用的重要領域，在這一領域中地質專家系統的應用最早、應用的面也最廣泛，同時在地質專家系統的各種應用中具有最重要的意義。建立在礦床地質模型基礎之上的「探礦者」(PROSPECTOR)專家系統是其中最著名的例子，該系統於1976年建立於美國斯坦福大學國際研究所人工智慧中心，是世界上最早建立的3個專家系統之一。目前，其第二代產品PROSPECTOR Ⅱ包含了86個礦床模型和多於146個礦床的信息。該系統本身就是一個數字礦床模型專家系統，同時也是一個應用於成礦預測的計算機人工智慧咨詢系統，該系統無論是對專家系統研究本身或是對專家系統在地質領域中的應用都有重要意義。