专家系统的发展与应用领域-前沿科技评论

专家系统的发展曾红极一时，如今却沉寂无闻。专家系统一般包含6个部分：知识库、数据库、推理机、用户交互层、解释器和知识获取模块，因需求的不同而具有不同的结构。其中，知识库和推理机是系统结构的核心部分。知识库是将专家的知识准确、简明、有效地转换成机器理解的语言，常用的方法主要有产生式表示法、框架表示法和语义网络表示法。推理机是专家系统的“思考”结构，通过模拟专家思维过程进行问题求解，主要方式分正向推理、反向推理以及正反向混合推理。迄今为止，专家系统主要应用类型包括诊断型、规划型、解释型、预测型、监视型、控制型等。

专家系统在技术上经历了孕育、产生、成熟和发展等4个阶段。1956年，美国达特摩斯学术会议召开，“人工智能”（Artificial Intelligence）术语首次被采用，标志着人工智能学科正式诞生。其后，人工智能分别在三个方向上迅速得到发展：一是机器思维，如机器证明、机器学习等启发程序，以及化学分析、医疗诊断等专家系统；二是机器感知，如机器视觉、机器听觉等文字、图像识别、自然语言理解，以及感知机、神经网络等；三是机器行为，如具有自学习、自适应、自组织特性的智能控制系统、控制论动物和智能机器人。1965年，美国斯坦福大学计算机科学家费根鲍姆（Edward Feigenbaum）开始研制世界上第一个用于推断化学分子结构的专家系统DENDRAL，标志着人工智能学科中“专家系统”分支学科即将孕育而生。1968年，DENDRAL成功问世开启人工智能一个新的分支“专家系统”。

20世纪70年代，专家系统技术已经成熟，并广泛用于其他领域。斯坦福大学的肖特利夫（Edward H.Shortliffe）等人自1971年开始，于1976年完成了第一个用于血液感染病的诊断、治疗和咨询服务的医疗专家系统MYCIN。斯坦福研究所的杜达（Richard O.Duda）等人自1976年开始，于1981年完成地质勘探专家系统PROSPECTOR。1977年，费根鲍姆提出“知识工程”概念，大大推动了基于知识的专家系统及其开发工具的发展，如骨架型专家系统开发工作EMYCN、KAS等，知识获取辅助工具TEIRESIES、SEEK等，通用知识表达语言LISP、PROLOG等。(www.xing528.com)

20世纪80年代，专家系统开始走出实验室进入市场。1981年，英国赫特福德大学教授克洛克森（William F.Clocksin）出版了《PROLOG语言编程》。1982年，第一个商用专家系统R1在数据设备公司（DEC）成功运行。1983年，美国斯坦福大学教授海斯罗思（Barbara Hayes-Roth）出版了《建立专家系统》。1985年，美国加利福尼亚大学教授哈蒙（Paul Harmon）出版了《专家系统：人工智能业务》。据统计，差不多1星期就会有一个这方面的公司诞生，专家系统及其工具在越来越商品化的过程中形成一门旨在生产和加工知识的知识产业，专家系统迎来了自己的“黄金时代”。

但是，专家系统由于应用领域过于狭窄、知识获取“瓶颈”和不确定性常识推理等困难，20世纪80年代后期商业需求锐减，以专家系统所代表的人工智能迎来寒冷的“冬天”。20世纪90年代，专家系统开始进入缓慢发展时期，研究转向了与知识工程、模糊技术、实时操作技术、神经网络技术和数据库技术等相结合的发展方向。至今，专家系统的应用领域得到不断拓展，医疗诊断、地质勘查、图像处理、语言识别、化学工程、信号处理、军事、农业、交通等领域已经研制出了大量的实用专家系统，取得了良好的经济效益。