專家系統(tǒng)的難題

專家系統(tǒng)是人工智能的重要分支。顧名思義，它是一個(gè)像專家一樣的系統(tǒng)。在社會(huì)的各個(gè)領(lǐng)域，都存在著各個(gè)行業(yè)的專家。如醫(yī)學(xué)專家、工程專家和農(nóng)業(yè)專家等等，他們或者能夠診斷各種疑難雜癥，或者能夠建設(shè)高樓大廈，或者能夠分析不同的農(nóng)作物是否適合種植于不同的土地上。那么，人工智能通過模仿這些專家，構(gòu)造出相應(yīng)的系統(tǒng)，使之也能分析并解決某一領(lǐng)域的相關(guān)問題，這就是專家系統(tǒng)。

人工智能學(xué)者從探討一般思維規(guī)律方法開始，逐漸開發(fā)出以專門知識(shí)信息處理為核心的智能系統(tǒng)。如今，專家系統(tǒng)的應(yīng)用已經(jīng)滲透到各行各業(yè)。不過，目前的專家系統(tǒng)還處于發(fā)展時(shí)期，專家系統(tǒng)為解決特定領(lǐng)域的具體問題，一些公共的常識(shí)是必不可少的；此外，還需要大量與所研究領(lǐng)域問題密切相關(guān)的知識(shí)，以及處理問題的模糊性、不確定性和不完全性，而且其推理機(jī)制要有一定的可靠性。構(gòu)建一個(gè)專家系統(tǒng)是十分困難的，而且需要很多的資金。盡管如此，這方面的研究一直在突飛猛進(jìn)。

責(zé)任編輯 李 金