1、專家系統(tǒng)及其應(yīng)用計算機(jī) 12 班 馬洪旭 01055050mhx1220專家系統(tǒng)的基本概念1何謂專家系統(tǒng)專家系統(tǒng)是一種模擬人類專家解決領(lǐng)域問題的計算機(jī)程序系統(tǒng)。 專家系統(tǒng)內(nèi) 部含有大量的某個領(lǐng)域的專家水平的知識與經(jīng)驗， 能夠運(yùn)用人類專家的知識和解 決問題的方法進(jìn)行推理和判斷， 模擬人類專家的決策過程， 來解決該領(lǐng)域的復(fù)雜 問題。專家系統(tǒng)是人工智能應(yīng)用研究最活躍和最廣泛的應(yīng)用領(lǐng)域之一 , 涉及到社 會各個方面， 各種專家系統(tǒng)已遍布各個專業(yè)領(lǐng)域， 取得很大的成功。 根據(jù)專家系 統(tǒng)處理的問題的類型，把專家系統(tǒng)分為解釋型、診斷型、調(diào)試型、維修型、教育 型、預(yù)測型、規(guī)劃型、設(shè)計型和控制型等 10 種類型

2、。具體應(yīng)用就很多了，例如 血液凝結(jié)疾病診斷系統(tǒng)、 電話電纜維護(hù)專家系統(tǒng)、 花布圖案設(shè)計和花布印染專家 系統(tǒng)等等。為了實現(xiàn)專家系統(tǒng)，必須要存儲有該專門領(lǐng)域中經(jīng)過事先總結(jié)、分析并按某 種模式表示的專家知識 （組成知識庫 ） ，以及擁有類似于領(lǐng)域?qū)＜医鉀Q實際問題的 推理機(jī)制 （ 構(gòu)成推理機(jī) ） 。系統(tǒng)能對輸入信息進(jìn)行處理， 并運(yùn)用知識進(jìn)行推理， 做 出決策和判斷， 其解決問題的水平達(dá)到或接近專家的水平， 因此能起到專家或?qū)?家助手的作用。開發(fā)專家系統(tǒng)的關(guān)鍵是表示和運(yùn)用專家知識，即來自領(lǐng)域?qū)＜业募罕蛔C明對 解決有關(guān)領(lǐng)域內(nèi)的典型問題有用的事實和過程。 目前，專家系統(tǒng)主要采用基于規(guī) 則的知識表示和推理技術(shù)

3、。 由于領(lǐng)域的知識更多是不精確或不確定的， 因此，不 確定的知識表示與知識推理是專家系統(tǒng)開發(fā)與研究的重要課題。 此外，專家系統(tǒng) 開發(fā)工具的研制發(fā)展也很迅速， 這對擴(kuò)大專家系統(tǒng)的應(yīng)用范圍， 加快專家系統(tǒng)的 開發(fā)過程， 將起到積極地促進(jìn)作用。 隨著計算機(jī)科學(xué)技術(shù)整體水平的提高， 分布 式專家系統(tǒng)、 協(xié)同式專家系統(tǒng)等新一代專家系統(tǒng)的研究也發(fā)展很快。 在新一代專 家系統(tǒng)中， 不但采用基于規(guī)則的推理方法， 而且采用了諸如人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法 與技術(shù)。2專家系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu)專家系統(tǒng)通常由人機(jī)交互界面、知識庫、推理機(jī)、解釋器、綜合數(shù)據(jù)庫、知 識獲取等 6 個部分構(gòu)成。在其中，知識庫是專家系統(tǒng)質(zhì)量是否優(yōu)越的關(guān)鍵所

4、在，即知識庫中知識的質(zhì)量和數(shù)量決定著專家系統(tǒng)的質(zhì)量水平。 一般來說， 專家系統(tǒng)中的知識庫與專家系 統(tǒng)程序是相互獨(dú)立的， 用戶可以通過改變、 完善知識庫中的知識內(nèi)容來提高專家 系統(tǒng)的性能。人工智能中的知識表示形式有產(chǎn)生式、框架、語意網(wǎng)絡(luò)等，而在專家系統(tǒng)中 運(yùn)用得較為普遍的知識是產(chǎn)生式規(guī)則。產(chǎn)生式規(guī)則以 IF, THEN, 的形式出現(xiàn)， 就像編程語言里的條件語句一樣，IF后面跟的是條件（前件）,THEN后面的是結(jié) 論（后件），條件與結(jié)論均可以通過邏輯運(yùn)算 AND OR NOT進(jìn)行復(fù)合。在這里， 產(chǎn)生式規(guī)則的理解非常簡單： 如果前提條件得到滿足， 就產(chǎn)生相應(yīng)的動作或結(jié)論。 產(chǎn)生式專家系統(tǒng)的知識庫中包

5、含了大量的規(guī)則， 換言之，這里的知識庫就是一個 規(guī)則集。推理機(jī)針對當(dāng)前問題的條件或已知信息， 反復(fù)匹配知識庫中的規(guī)則， 獲得新的結(jié) 論，以得到問題求解結(jié)果。在這里，推理方式可以有正向和反向推理兩種。正向 推理是從前件匹配到結(jié)論， 反向推理則先假設(shè)一個結(jié)論成立， 看它的條件有沒有 得到滿足。 由此可見， 推理機(jī)就如同專家解決問題的思維方式， 知識庫就是通過 推理機(jī)來實現(xiàn)其價值的。人機(jī)界面是系統(tǒng)與用戶進(jìn)行交流時的界面。通過該界面，用戶輸入基本信息、 回答系統(tǒng)提出的相關(guān)問題，并輸出推理結(jié)果及相關(guān)的解釋等。綜合數(shù)據(jù)庫專門用于存儲推理過程中所需的原始數(shù)據(jù)、 中間結(jié)果和最終結(jié)論， 往 往是作為暫時的存儲區(qū)

6、。 解釋器能夠根據(jù)用戶的提問， 對結(jié)論、 求解過程做出說 明，因而使專家系統(tǒng)更具有人情味。知識獲取是專家系統(tǒng)知識庫是否優(yōu)越的關(guān)鍵， 也是專家系統(tǒng)設(shè)計的 “瓶頸”問題， 通過知識獲取，可以擴(kuò)充和修改知識庫中的內(nèi)容，也可以實現(xiàn)自動學(xué)習(xí)功能。二 專家系統(tǒng)的特性（和人類專家相比）1不受時間限制：人類專家的工作時間有限，但專家系統(tǒng)是恒久，一旦開發(fā)完 成，可隨時使用，并可二十四小時持續(xù)運(yùn)作。2操作成本低：人類專家稀少且昂貴，雖然專家系統(tǒng)的在起步發(fā)展時必須花一 筆不小的經(jīng)費(fèi)， 但日常操作的成本比起人類專家便宜許多。 因此在專家不在或經(jīng) 濟(jì)上請專家不合算的情況下，利用專家系統(tǒng)仍能處理與專家相等水準(zhǔn)的工作。3易

7、于傳遞及復(fù)制： 專家與專家知識是稀有的資源， 在知識密集的工作環(huán)境下， 新進(jìn)人員需要作相當(dāng)多的訓(xùn)練， 而關(guān)鍵人物的知識隨著人事變動而不能儲存， 在 傳遞起來亦是耗時費(fèi)力。但專家系統(tǒng)則不然，它能輕易地將知識傳遞或復(fù)制。4具有一致性：人類專家在判斷決策的結(jié)果常會因時或因人而異，而專家系統(tǒng) 對于所處理的問題則具有一致性的輸出。5可處理費(fèi)時及復(fù)雜的問題：由于專家系統(tǒng)具有既定的知識庫與嚴(yán)謹(jǐn)?shù)耐评沓?序，因此往往比人類專家還能勝任一些執(zhí)行起來較費(fèi)時、 復(fù)雜度較高的工作， 如 6。需要龐大計算量的問題。另外，若工作的內(nèi)容重復(fù)性很高，專家系統(tǒng)尤其能 比人類專家有更佳的表現(xiàn)。7使用于特定領(lǐng)域：由于搜集知識庫建構(gòu)

8、以及推理規(guī)則建構(gòu)的有一定的困難， 因此專家系統(tǒng)通常只使用于小范圍的特定知識領(lǐng)域。而當(dāng)問題的知識牽涉較廣， 或是沒有一定的處理程序時，就必須靠人類專家的智慧來處理。三 專家系統(tǒng)的建立和工作1專家系統(tǒng)的建立專家系統(tǒng)的建立必須遵循一定的程序一步步進(jìn)行。一般來說，首先要確認(rèn)欲 解決的問題是那些， 根據(jù)這些特定的需求找出相關(guān)的知識并將其概念化， 并將這 些概念加以組織整理成一個有系統(tǒng)的知識結(jié)構(gòu)，如此便能初步形成一個知識庫。 接下來就必須訂定一些涵蓋上述知識的規(guī)則， 這其中包含了推論技術(shù)與算法的選 擇、轉(zhuǎn)譯、推演等程序。必須特別注意的是，十分強(qiáng)調(diào)經(jīng)由測試而往前回饋的循 環(huán)，測試可以指出在前面的各個階段的缺

9、失，而在發(fā)展的過程中，需求、概念、 組織結(jié)構(gòu)與規(guī)則都是常常變動的，因此必須不斷地重新組織，并加以精煉化。專家系統(tǒng)的開發(fā)小組通常是由一群學(xué)科領(lǐng)域?qū)＜?、程序設(shè)計師知識工程師 (Knowledge Engineering) 所組成，其中知識工程師在專家系統(tǒng)的建立中通常扮 演著中樞的角色，他經(jīng)由訪問專家及其它方法， 以決定系統(tǒng)內(nèi)之決策法則與知識， 并不斷測試、修正，以開發(fā)出一個有效的專家系統(tǒng)。許多專家皆指出，撰寫專家 系統(tǒng)的最困難的部分就在于知識工程的層面，包括知識取得 (knowledge acquisition) 及知識表示 (knowledge representation) 。知識不但需要有知

10、識工 程的專業(yè)知識、 各方面廣泛的背景知識， 同時亦應(yīng)具備良好的溝通協(xié)調(diào)能力， 因 此有經(jīng)驗的知識工程師很少。2專家系統(tǒng)的工作流程專家系統(tǒng)的基本工作流程是，用戶通過人機(jī)界面回答系統(tǒng)的提問，推理機(jī)將 用戶輸入的信息與知識庫中各個規(guī)則的條件進(jìn)行匹配， 并把被匹配規(guī)則的結(jié)論存 放到綜合數(shù)據(jù)庫中。最后，專家系統(tǒng)將得出最終結(jié)論呈現(xiàn)給用戶。 在這里，專家系統(tǒng)還可以通過解釋器向用戶解釋以下問題： 系統(tǒng)為什么要向用戶 提出該問題(Why,計算機(jī)是如何得出最終結(jié)論的(HoW。四 專家系統(tǒng)的應(yīng)用實例上邊談了很多關(guān)于專家系統(tǒng)的理論知識，未免有些抽象，下面通過介紹一個 專家系統(tǒng)的具體實例來對它達(dá)到更好的認(rèn)識。這個專家

11、系統(tǒng)是圖書館參考服務(wù)專家系統(tǒng)，以下就它的建立和評估進(jìn)行說 明。(由于本人的時間和能力有限，實在無法編出一個專家系統(tǒng)，因此以下資 料來自于 YUTING's Page (.tw/ytchiang/)，經(jīng)本人加以整理而成，希望老師諒解。一、圖書館參考服務(wù)專家系統(tǒng)的建構(gòu)參考服務(wù)專家系統(tǒng)的建構(gòu)可由以下四個部分來說明：1. 確立服務(wù)的范圍、流程與相關(guān)知識欲建立一個參考服務(wù)專家系統(tǒng)，首要的步驟即是確立服務(wù)的范圍，列出清晰 的作業(yè)步驟，并找出相關(guān)的知識與概念，如此才能建立出精確、完整的知識庫與 推論器。派羅特曾針對參考工作的業(yè)務(wù)規(guī)畫出了一個詳細(xì)的程序，如圖

12、二所示， 而他在1989年也為參考服務(wù)的所需知識勾勒出了一個實務(wù)的典范，如問題型態(tài) 的典型信息、讀者數(shù)據(jù)文件之建立、讀者行為模式的了解、資源的范圍、資源的 索引型態(tài)、資源所包含信息強(qiáng)度、復(fù)雜度、與詳盡度、索引典中語意網(wǎng)絡(luò)的概念 連結(jié)型態(tài)等等。如果專家系統(tǒng)要能成功能處理適當(dāng)?shù)膯栴}，圖書館必須確認(rèn)圖書館中那些工 作是可以由專家系統(tǒng)來負(fù)責(zé)進(jìn)行的。館員必須要將問題分為數(shù)類，如必須花費(fèi)大量時間的問題、令人厭煩的問題、經(jīng)常重復(fù)的問題、館員較喜歡處理的問題等。 然而，雖然圖書館中多半都有對于參考問題進(jìn)行的記錄，但那大多是屬于數(shù)字型的統(tǒng)計，并沒有詳細(xì)記錄問題的內(nèi)容。圖二 派羅特(James R. Parrot

13、t) 所制定之的參考服務(wù)工作流程初歩晤議，以判間越®性賁就不同的參痔工具摺示存用的檢索罰如果X者發(fā)現(xiàn)平在翩刊文 刪肘期(便用齟際互借茨者在底功或失敗的SK鞄 目豎檢聚按都可噓再回來如果31者務(wù)現(xiàn)索魯蜒及龍 曹地便再檢核其襯效性解與側(cè)FIB目錄的便用!知果讀著視有盤現(xiàn)期刊文獣則必 殖向其解璋期刊St合目錄的使用.解海如何完睨爼驟互僭的表格並估用及投就時間圖書館參考服務(wù)專家系統(tǒng)應(yīng)提供何程度的服務(wù)， 并無一定的標(biāo)準(zhǔn)，端賴圖書 館想要使專家系統(tǒng)發(fā)揮何種效益而定。 每個圖書館的服務(wù)宗旨不同，參考服務(wù)的 表現(xiàn)不同，當(dāng)然專家系統(tǒng)中所包含的數(shù)據(jù)及問題的類型均有差異， 不過一般來說， 大致可分為以下三

14、種型態(tài)：1. 啟發(fā)式(Heuristic)經(jīng)由經(jīng)驗提供簡短的規(guī)則或明確的策略。此類型知識通常會最先被應(yīng)用，因 為它可以較迅速地產(chǎn)生結(jié)果，而若失敗的話，再應(yīng)用中介式或深入式知識。圖書 館通常會以此種方式來回答一些快速參考問題，例如若欲查詢百科全書，而對象 是青少年，則可使用 World Book。此類信息亦可稱為表面知識或次要知識。2. 中介式 (Intermediate)比上述啟發(fā)式提供更明確的指引，由一般的策略組成，又稱為基礎(chǔ)知識。圖 書館可將所有的參考問題加以分類， 界定何種類型的問題可以使用何種資源來回 答，如指示讀者欲查詢有關(guān)地名的資料，則可以指示其地名辭典。3. 深入式 (Deep)

15、為特定主題或?qū)W科中的特定知識提供一正確可行的原則， 屬于參考服務(wù)中較 為開放性的服務(wù)。啟發(fā)式與中介式的指引性服務(wù)通常被認(rèn)為是編輯處理過的深入 性知識。2 知識的粹取知識的粹取可取材自不同的地方， 除了人類專家的知識之外， 如相關(guān)的教科 書、手冊、報告、數(shù)據(jù)庫等都可以成為知識的來源。此程序通常是由知識工程師 來主導(dǎo)進(jìn)行，與專家洽談，詢問相關(guān)的問題以及解決的方式。因此，由于專家知 識是專家系統(tǒng)的主要內(nèi)涵， 知識工程師必須盡可能不借持個人的知識作主觀的判 斷解釋，主動詢問或?qū)б龑＜遥?并在兩者之間形成一個良好的溝通模式， 才能使 知識的粹取順利進(jìn)行。知識粹取的方式通常有下列幾種：1. 訪談：由知識工

16、程師針對問題的特性， 與專家進(jìn)行訪談， 并主動導(dǎo) 引談話的程序與內(nèi)容，挖掘?qū)＜业膶I(yè)知識。2. 問卷：規(guī)劃完整的問題請專家回答， 系統(tǒng)性地搜集專家的專業(yè)知識。3. 觀察：觀察專家的解題過程， 不予打擾， 從專家的所作所為去探討 解決問題的知識。4. 協(xié)定分析： 專家在解決問題的同時說明其思考過程， 由知識工程師 加以記錄整理。5. 中斷分析： 在專家系統(tǒng)解決問題的過程中， 知識工程師在關(guān)鍵時刻 詢問專家當(dāng)時作為的動機(jī)。3 知識的呈現(xiàn)知識取得后，接著是如何將知識予以結(jié)構(gòu)化。下列有幾種表示專家知識的方 法：1. 法則 (Rules)法則是最常用表示專家知識的方法，其標(biāo)準(zhǔn)的程序架構(gòu)為若-則(lf-t

17、he n)，即評估一個情況，若狀況為真，貝U采取行動。參考服務(wù)可以藉由擬 訂一些法則來解決一些推論性問題，舉例如下：If query relates to basic in formatio n about wordsThen use a dict ionary專家系統(tǒng)內(nèi)法則的數(shù)量與程度比傳統(tǒng)程序多上許多，而傳統(tǒng)程序大概僅有50條到100條法則，而專家系統(tǒng)常具備數(shù)百至數(shù)千條法則。 法則可以依據(jù)個別的需求 將其作不同的的定義，因此提供相文件大的彈性，可以用來處理的不確定狀況。2. 框架(Frames)知識框架是組織知識的一種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，運(yùn)用對象導(dǎo)向的方式涵蓋特定對象的所有知識。每一個特定的對象都包

18、含了一個以上的屬性，稱為Slots，而每個性又有一至多個屬性值，或事些設(shè)定的合理的范圍，稱為Facets。舉例來說，我們可以將每個書給予一個框架：BookTitle David LodgeAuthor: (.'hanging places Publisher； PenguinDate: 19753. 語意網(wǎng)絡(luò)(Semantic Network)語意網(wǎng)絡(luò)是由由多個代表概念的點(Nodes)及連接點與點之間的弧(Arcs)所 組成的一個網(wǎng)絡(luò)。如圖三所示，我們可以透過它將書藉與其它相關(guān)要素之間相互 連結(jié)的關(guān)系圖架構(gòu)起來。圖三語意網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)范例4. 系統(tǒng)的發(fā)展要素系統(tǒng)的發(fā)展要素不外乎發(fā)展工具與人

19、員的運(yùn)用二方面，茲分述如下：1. 發(fā)展工具在發(fā)展參考服務(wù)專家系統(tǒng)時，最好先建立一個雛型化的系統(tǒng)，測試建立系統(tǒng) 的不同方式，以發(fā)現(xiàn)最好的解決方案。專家系統(tǒng)一般可利用程序語言或?qū)＜蚁到?構(gòu)工具來加以開發(fā)：(1) 程序語言符號運(yùn)算程序語言：此種程序語言是專門為人工智能與專家 系統(tǒng)而開發(fā)的，其中以LISP與Prolog最廣被應(yīng)用。* 一般高階程序語言：如 C、Pascal、Fortran等，通常適用 于科學(xué)、數(shù)學(xué)及統(tǒng)計方面。由于這些程序語言本來就不是為 專家系統(tǒng)設(shè)計，所以利用它們來開發(fā)專家系統(tǒng)需花費(fèi)較多的 時間與金錢成本。一般來說，程序語言的設(shè)計較為費(fèi)時，但能提供專家系統(tǒng)建構(gòu)者較大的彈性， 較能設(shè)計出

20、符合解決問題的專家系統(tǒng)。(2) 專家系統(tǒng)建構(gòu)工具(Shell):專家系統(tǒng)建構(gòu)工具又稱為專家系統(tǒng)骨架，是一種親和性相當(dāng)高的發(fā)展環(huán)境， 非常容易產(chǎn)制使用者接口，快速表示知識庫以及控制管理搜尋數(shù)據(jù)的策略，可視為發(fā)展專家系統(tǒng)的軟件包。因此即使不是計算機(jī)專家，亦可以透過它來開發(fā)專家 系統(tǒng)。專家系統(tǒng)建構(gòu)工具基于簡單好用的考量，大多是采法則模式，發(fā)展起來較迅速，但可能無法完全適用于不同的圖書館情況與特定的作業(yè)，也無法開發(fā)出較復(fù)雜的知識庫和推論器。2. 人員的運(yùn)用圖書館在開發(fā)參考服務(wù)專家系統(tǒng)時，雖然大部分建構(gòu)工作的技術(shù)部分主要是 由知識工程師與程序設(shè)計師完成的， 但館員在整個過程中亦是舉足輕重的， 必須 參與

21、整個開發(fā)的作業(yè)，以使建構(gòu)出來的系統(tǒng)確能符合所需。館員可以依其能力， 及與其它專家合作的程度，適時地扮演以下角色：作為信息資源的專家：館員提供知識工程師圖書館的現(xiàn)況及需求等 資料，或協(xié)助其尋找、了解圖書館學(xué)領(lǐng)域中的相關(guān)信息。作為協(xié)調(diào)者：計劃群組常很大，相互之間的協(xié)調(diào)是有些困難的。館 員可以作為一個居中的領(lǐng)導(dǎo)者或溝通協(xié)調(diào)者。作為信息中介者：館員可以作為使用者與知織工程師間的中介者， 例如將不相關(guān)的信息過篩、區(qū)別相似的資源等。作為知識的工程師：具有相關(guān)學(xué)科背景或能力的館員，不妨可以加 入技術(shù)開發(fā)的陣容，作為負(fù)責(zé)發(fā)展專家系統(tǒng)團(tuán)隊的一部分。*進(jìn)行使用研究：有大部分的專家系統(tǒng)不是無法適應(yīng)真實世界就是不 能

22、使用，除了技術(shù)上的問題之外，有許多原因是在于系統(tǒng)沒有深入 地考慮到使用者的行為模式、喜好與習(xí)慣等層面，因此，館員應(yīng)在 系統(tǒng)發(fā)展前進(jìn)行使用研究的工作，以作為系統(tǒng)發(fā)展中考量的基本要 素。*進(jìn)行與外部資源的連結(jié)：館員可以負(fù)責(zé)規(guī)劃進(jìn)行專家系統(tǒng)與外部資 源的連結(jié)工作，如其它圖書館、光盤數(shù)據(jù)庫、在線公用目錄等，使 專家系統(tǒng)成為一個整合性的透明系統(tǒng)(Tran spare nt System)。二、圖書館參考服務(wù)專家系統(tǒng)的維護(hù)與評估參考服務(wù)專家系統(tǒng)建構(gòu)完成之后，并不代表所有工作就此告一段落，事后必 須經(jīng)常進(jìn)行維護(hù)與評估，而它們的重要性絕不亞于事前的建構(gòu)程序。1 圖書館參考服務(wù)專家系統(tǒng)的維護(hù)圖書館參考服務(wù)專家系

23、統(tǒng)的維護(hù)工作包括下列三個主要部分：1. 知識庫：知識庫的內(nèi)容必須定期更新與修改，以適應(yīng)環(huán)境與需求的不斷變動。2. 推論器：推論器的架構(gòu)及法則必須依據(jù)知識庫來做某些調(diào)整，以確保推論結(jié)果的正確性。3. 界面：各種接口應(yīng)依使用者、發(fā)展者與連結(jié)資源的不同需求而更新 其設(shè)計方式，以期更能提供友善的操作環(huán)境，使系統(tǒng)與其它要素達(dá) 到緊密的結(jié)合。參考服務(wù)專家系統(tǒng)的維護(hù)工作可由知識工程師等技術(shù)人員定期到館進(jìn)行，或由館員自己來實施。2. 圖書館參考服務(wù)專家系統(tǒng)的評估圖書館參考服務(wù)專家系統(tǒng)的評估工作可分為下列二種方式：1. 發(fā)展性評估(Formative Evaluation)即為系統(tǒng)本身內(nèi)容上的評估?？捎上铝兴狞c進(jìn)一步探討：合理性(Soundness):指系統(tǒng)所提供之?dāng)?shù)據(jù)是否正確，