人工智能教育研究專家系統構建框架及實施

李 強

人工智能(Artificial Intelligence,縮寫AI),最常見的定義有兩個：一是馬文·明斯基(Marvin Lee Minsiky美國人工智能學者)提出的“人工智能是一門科學,是使機器做那些人需要通過智能來做的事情”；另一是尼爾森(Nils John Nilsson 美國人工智能學者)提出的“人工智能是關于知識的科學”,研究知識的表示、獲取和運用。[1]通俗地講,人工智能是制造近似人類接受信息(看、聽、感受),處理信息(分析、判斷),產生結果(表達、行為)的機器或系統,盡可能替代人類實現人類社會行為。該領域的研究主要有機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統等,專家系統是其中最令人矚目的熱點。

一、專家系統及其結構和功能

(一)什么是專家系統

專家系統,縮寫為ES,是智能化的計算機程序系統,其內部含有某領域豐富的專家水平的知識與經驗,能夠利用人類專家的知識和解決問題的方法,模擬人類專家處理復雜問題。有學者(Firebaugh)比較了人類專家和專家系統,認為專家系統的主要特征應該包括解決問題、學習、重構知識、打破規則、了解自己的局限、平穩降級以及保持簡單的推理引擎和利用冗余性。[2]

在發展初期,ES就是一類“問題求解”的計算機程序,可以輔助人們進行定理證明和邏輯推理,但還不能解決復雜的實際問題,因為復雜的實際問題還不能用計算機理解的方式表達,計算機還不能“看懂”。1965年,圖靈獎(Turing Award)獲得者,最早倡導“知識工程”(Knowledge Engineering)的美國人工智能專家愛德華·費根鮑姆(Edward Albert Feigenbaum)與諾獎獲得者、遺傳學家萊德伯格(Joshua Lederberg)合作,在總結“通用問題求解系統”成敗經驗的基礎上,開發了世界上第一個專家系統程序DENDRAL。……