基于交互式學習的專家系統的研究

◆付佳雯

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基于交互式學習的專家系統的研究

◆付佳雯

（遼寧師范大學計算機與信息技術學院 遼寧 116000）

學習在人類掌握技能和獲得知識中起著十分重要的作用。新一代認知機器人的出現，使得這些機器人可以從人類伙伴中學到更多經驗，這成為機器學習中至關重要的一部分。而專家系統，即通過專家、教授輸入的數據模擬專家決策的過程的發展，解決了專家處理的復雜問題。本文將會對人工智能的兩大重要分支——交互式機器學習和專家系統進行簡單研究，并討論將二者結合起來，以期在知識和經驗的獲取過程中解決更多挑戰。

交互式學習；專家系統；人工智能

0 引言

交互式學習方式打破了傳統的從書本上獲取知識的方式，通過實踐、交流增長經驗；專家系統是通過使用“事實和規則”、“知識獲取”獲取到所需鉆研的領域知識。將二者融合，可以互相補助，發揮各自長處，在實現專家系統的基礎上，根據周圍環境的變換，采取交互式學習方式，達到在分析度、決策知識等各方面的高精確度。

1 交互式學習的起源與發展

1.1 認知學習理論

認知學習理論是指通過人的認知過程發現學習規律的理論，該理論認為人是學習的主體，能夠主動學習；人類能夠對外界信息有選擇的接收；人類獲取信息是憑借自己各方面的感官、記憶、理解、認知的過程，是認知接收、同化、吸收的過程。

認知學習理論不再只注重動物和人的外部行為，還更加注重人的內部心理結構，十分強調與注重人們對于信息的選擇、獲取、加工和采集的方式和方法。

1.2 構建主義學習理論

構建主義的核心思想是主張世界客觀存在的，對事物的理解是根據學生自己的經驗所決定的。其主要分為兩大主義，個體建構主義認為知識是隨個體認知深度的延伸進行延展、深化，逐漸出現新的理論和知識；社會建構主義認為獲取知識是參與活動的過程，學習者需要加入某個集體活動中，通過實踐建構自己的知識架構。獲取知識的過程包括個體對知識的主動加工，也包括個體通過與集體相互合作得到的知識與經驗。

構建主義是在認知學習理論的基礎之上，在個體主動獲取知識條件下，構建屬于自己經驗的知識框架。

1.3 混合式學習方式

隨著教育技術在各科中教育優勢的顯現，何克抗教授在定義“混合式學習”這一概念時，曾說“所謂混合式學習就是要把傳統的學習方式的優勢和網絡化學習的優勢結合起來，即發揮教師引導、啟發、監控教學過程的主導作用，又充分體現學生作為學習過程主體的主動性、積極性與創造性。”

混合式學習是指：線上線下混合，以提高效率；將“學”和“習”混合，以達到更好的效果；將學習和工作混合，得到高效益、高質量的效果。

（1）混合式學習的學習理論

混合式學習理論包括構建主義學習理論、人本主義學習理論、情境認知理論、教育傳播理論等多種方面理論知識的融合。強調以學習者為中心，進行主動探索式的學習。

（2）混合式學習的學習資源

混合式學習方式不僅僅只停留在書本上，而是將書本上、網絡上的各種資源結合，網絡上的資源又包括來自不同學者、不同年限、不同經歷的人士的貢獻。多種多樣的學習資源使得學習不再無聊乏味，而是成為學習更加廣泛知識的樂趣。

（3）混合式學習的學習環境

混合式學習環境打破了傳統的學習模式，班級同學集中在教師，在多位老師的監管下的學習方式已經成為過去式。混合式學習方式主要依靠學生自主學習的意識，有的同學隨時準備學習，并且有較強的學習能力，不需要教師指導。而混合式學習方式則為這些同學提供了學習的先機，既可以利用自己閑碎的時間通過互聯網學習，又可以在課堂上和同學老師共同回顧復習，形成良好的學習環境。

（4）混合式學習的學習方式

混合式學習方式是充分利用互聯網，將網絡學習和課堂教學有機結合。學生可以根據自己的愛好和學習習慣，可以采用實時與非實時，異步與非異步的學習方式，調動學生學習興趣，積極進行協調、討論。在物聯網的時代，讓上下線學習融為一體。

1.4 交互式學習方式

認知學習理論和構建主義學習理論都是較為傳統的，基于知識、書本、社會活動的知識體系；而在混合式學習理論提出后，將互聯網和傳統的教學模式引結合，形成了新的強調結合交際合作和電腦使用的新型教學方式。[1]

交互式學習則是在教學活動中合理運用多樣化教學方式，使得老師成為學習的帶頭者，充分發揮教師的引導、啟發、監控教學過程的主導作用，積極調動學生學習的興趣，在教師與學生之間形成交流互動的合作關系。

2 專家系統

2.1 專家系統的產生

專家系統是一個智能計算機程序系統，其中包括某領域專家大量的知識和經驗，；以芯片的形式存貯到計算機中，這樣計算機就可以利用人類專家的知識和方法來解決該領域的問題，生動形象的模擬專家決策的過程，從而更快速解決需要人類專家解決的領域問題。

我們之所以提出這樣的想法，是因為培養一位學術極深的老教授需要花費十分長久的時間，而一位學術極深的教授一生可能只培養十位學徒，而每位學徒還要重新去積累知識，增長見識，這使得有些領域的高難度問題找不到良好的解決人才，從而造成巨大的損失。

專家系統實現了人工智能這門科學從理論走向了實際應用的領域，從解決一些簡單的問題進化到解決高深領域的專家問題，其采用人工智能中的推理、決策技術來模擬專家可以解決復雜問題。

2.2 專家系統的發展

專家系統的發揮在那經歷了三個階段，第一階段的專家系統并不具有較好的移植性，系統接口銜接等方面有缺陷。第二階段的專家系統引進了不確定分析，模糊處理，具有較好的移植性和靈活性。第三階段的專家系統打破了只學習一門科學的舊俗，引入了多學科綜合系統，采用多種綜合的科學和人工智能語言和表示方法，進行綜合研究。當下，我國正在進行第四階段專家系統的改革，通過采用人工神經網絡學習和交互式學習方式等最新工作方式和理論，研究更加先進的專家系統。

3 基于交互式學的專家系統的研究

專家系統還被定義為一種交互式可靠地基于計算機的決策系統，它使用事實和啟發式方法來解決復雜的決策問題，被認為是包含人類智慧和專業知識水平最高的人工智能領域分支。它其實是一個計算機應用系統，是人工智能、深度學習和機器學習發展的延伸。

3.1 專家系統的一些成就

Deneral——幫助化學家判斷待定物質的分子結構的專家系統；是世界上第一例成功的專家系統；正是因Deneral的出現，使得專家系統誕生了。Deneral的原始信息主要是該物質的質譜數據，根據輸入質譜儀中的數據，生成結構圖，進行分析。

Troleandomycin——抗生素，MYCIN系統就是根據抗生素的英語單詞后面五個字母定義的，該系統是對血液感染者進行抗生素類藥物進行診斷、選用、治療的人工智能系統，主要采用了人工智能早起的決策系統的策略，將患者嚴重感染的菌類和抗生素的信息得到交給系統。令人遺憾的是，這個系統并未被用于世紀醫療。

3.2 專家系統的優勢

（1）專業水平高

由于專家系統基于交互式信息處理方式，具有很高的水平的專業知識；此外，同樣時間專家系統對數據處理后的準確率較人工計算高出50%，在時間效率上具有很強的優越性。

（2）可移植性強

經過了專家系統幾個階段的改革和進步，專家系統已經具備了極強的可移植性，可以實現從不同的環境、設備、數據移植到不同學科領域中，但又可以實現很好地銜接和端口處理、數據計算。無論在硬件還是軟件方面，都能融合，從而進行決策。

3.3 專家系統的弊端

國家的發展不能過分依賴機器，專家系統存在著機器普遍的缺點。如：機器不能靈活的處理緊急情況，知識庫中存在的錯誤不會被及時發現并改正，專家系統存在著較高的維護成本。這些問題，都有待我們人類專家思考和解決。

4 總結

基于交互式學習方式的專家系統是在人類專家的前提下，經過知識工程師，通過建立專家知識庫、接口硬件、用戶端口來實現給一個非專家用戶使用的決策系統，它使用事實和交互式學習方法來解決復雜決策問題。使決策問題在物聯網時代進行了突破性的改革，既可以很好地保留每一位專家一生的知識經驗，又可以為我國人民帶來更加完善的服務體系，但其中存在的局限性還需我們認真思考解決。

[1]白燕青.交互式學習模型的構建[J].河南農業,2018，(33).

[2]李志河,李鵬媛,周娜娜,劉芷秀.具身認知學習環境設計:特征、要素、應用及發展趨勢[J].遠程教育雜志,2018,36(05).

[3]楊世文.基于人工智能的發射機故障診斷專家系統的應用研究[J].廣播電視信息, 2019(03).

[4]張亞娟.建構主義教學理論綜述[J].教育現代化,2018,5 (12).

[5]戴朝霞,曹燕.學習者視角下的混合式學習模式若干要素的融合[J/OL].中國成人, 2019(02).