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我们这一节还继续介绍基于决策树和搜索的智能系统
在介绍过专家系统的基本的构成之后
我们来看看专家系统的它的应用和发展
我们知道专家系统
他通常是通过在知识库当中汇集大量的领域专家级的这些知识
把知识和经验都汇集在知识库里
然后通过推理引擎来模拟专家的思维的过程
通过这两个最重要的构建
最终能够达到专家级的水平
这样专家系统就可以在特定的领域当中
基本上以专家的面目出现
来解决原来人类专家能够解决
甚至要有多个专家来进行会诊
才能解决的这种更加复杂的问题
那么这个就是专家系统他的优势
第一例比较成功的专家系统
它叫做DENDRAL
它是在1965年在美国的斯坦福大学开始研制的
专家系统
其实我们有介绍过
它会在各种不同的领域出现
那么第一例的专家系统就是在化学领域出现
它是由工程师费根鲍姆和化学家李德伯格
来进行合作的
那么这两位专家
他自身当然也是专家
他们又用了他们自己在化学方面的丰富的经验
来从仪器当中获取的数据
通过专家系统能够快速的判断一个化合物它的分子结构
那么专家系统DENDRAL
它输入是从质谱仪这样的一个化学分析仪器
当中出来的数据
那么这些数据通常需要经验很丰富的人类专家
化学家和工程师才能够去判断出来
它的分子结构大概是什么
这个当中需要经过很复杂的一些判断
那么专家系统就把这些复杂的化学的知识
关于分子结构和质谱仪当中数据的关联的这些知识
就跟我们医生诊断病情一样
把这些知识建立在知识库里边
通过计算机的运行
它很快就能够输出给定物质
通过质谱仪的数据出来以后
就能够得到他的分子的结构了
这个当中由费根鲍姆来负责
捕捉化学分析的知识
然后把这些知识提炼成一个一个的规则
使得从质谱仪当中出来的数据和
最终的判断出来的物质的分子结构当中
有一系列这种复杂的对应的关系
然后通过不同的规则的搜索
最终能够得到有可能的分子结构
这样对于化学家来判断一种物质的分子结构
它的帮助就特别的大
在1970年首次使用的一个叫MYCIN
这样的一个专家系统
它是用于医学领域的
它用于判断血液病当中的这么一个医疗方面的专家系统
在专家系统里边
知识库大概包括了大约有一百种细菌感染原因
的这些信息和一些知识的判断的规则
在专家系统里头
医生就可以通过输入用患者的一些症状
患者是否发烧这样的一些症状和一般的状况
以及他的病史
还有在实验室当中测试的这种化验的数据的结果
那么在输入了专家系统之后
MYCIN专家系统就可以识别细菌感染是否确实存在
以及导致感染的细菌的类型大概是一个什么样的类型
那么这个专家系统就很快为医生对于患者的病情
就建立起一个快速的基本的判断
大大的减轻了医生的劳动以及提高了诊断的效率
第三个系统我们想介绍是1977年在
斯坦福研究中心由Duda研制的一个系统
这个系统又是另外一个领域了
这个领域是由地质学家用来识别钻井或者含矿的区域的
我们知道地质学家它都是通过地质构造的情况
和采样的数据的情况
来判断这个地区它的矿产的情况怎么样
通常需要有很丰富的野外经验和勘探经验的这些专家
才能够快速去判断这些事实和做出预测
Prospector这个系统就通过一些
数学的逻辑的模型推理的模型以及矿物的一些知识库
那么我们可以看到它知识库本身所建立出来的
一个庞大的知识的树
这当然这里头所显示的只是其中的一小部分
我们可以看到这里头他把这个物质或者是矿物
分成了各种各样的要素
每一个要素都有自己相应的特征
这样就可以通过我们探矿的这些数据采样这些数据
在知识库当中
依据一些由统计学上得来的不确定性推理的知识
这些判断的推理规则和推理机来进行最终的
可能概率的一个判断
最终就能够辅助地质学家
通过他们在现场当中采取的样本
以及这个地区本身所具有的地质构造
来判断说这个地区是否存在一个值得去开采的矿产
这么一个专家系统
它本身经济效益也是非常可观的
那么最后一个例子是来自于商用系统
当然也是计算机制造的一个成功的典范
这个名称叫做XCON的系统
它在1980年被DEC公司
这是一个计算机设备的制造公司
用于在新罕布什尔州萨利姆的一个生产计算机设备的工厂当中
那么在商用的知识专家系统当中
它会根据用户的需求
这个用户是什么样的用户
是大型企业还是小型的公司
甚至是个人的爱好者
他们不同的需求来帮助DEC公司为他的一系列的型号
当时的计算机的型号有VAX这一系列这种
计算机的型号
来自动选择它所能够搭配的计算机配置的组件
XCON商业系统当中的专家系统
他实际上在人工智能的简史当中是很值得一提的专家系统
他也是第一个特别成功的商业系统
这也点燃了人们对于人工智能系统的热情
那么在专家系统当中
一个非常重要的底层的组件
就是如何把人类专家提供的知识进行映射成符号的规则
并且存到知识库当中以便更好的进行推理
这是一个知识表示的问题
知识表示有长期的发展
人们得到了很多的成果
比如在google公司
它为了提升搜索引擎所返回的答案的质量和
提高用户查询的效率
当然搜索引擎其实也是一种某种程度上的专家系统了
你只要提供一个关键词
那么搜索引擎会给你返回跟你关键词相关的一系列的网页
这其实也是一种推理
那么google在2012年发布了一个
称之为知识图谱这么一个推理引擎
叫做knowledge graph
在这个知识图谱当中
实际上它可以把各种各样的事实和概念
通过边的关联
把它们关联在一起
形成一张巨大的知识网络
那么将来的推理系统就可以在知识的网络和
概念的网络当中进行搜寻
按照一定的规则进行搜寻
所以我们说在专家系统当中
它的一个主题词
规则和搜索
那么你建立起规则树
建立起知识的图谱之后
你就可以在树的海洋和图的概念的海洋当中进行搜索
那么搜索结束的时候
或者说在满足了一定条件之后
搜索停止的时候
专家系统就为你带来了这个问题的答案
所以我们现在目前专家系统正在各个领域当中
逐步的演变成为各种各样的各种类型的这种
决策支持系统
或者说辅助决策系统
这个在很多的大型的部门当中
或者在商业公司里边都会有很成功的应用
专家系统后来的发展
当然就根据他自身的结构
也就是规则和推理和搜索
那么这几个结构它逐步的在自身也进行发展壮大
首先第一个就是它的知识库变得越来越大
随着人类专家的经验逐步的加入
知识和经验越来越多
第二个就是推理引擎更加的专用
它可以进行很复杂问题的一个分析
然后在知识库当中
以各种各样的统计学的知识和逻辑学上的知识合成起来
构建更强大的推理引擎
能够解决更加复杂的这些问题
第三个部分就是用户的接口
它会呈现更多样化
除了文字然后图形窗口之外
有更多的这种图形可视化数据可视化的手段
来反映给用户
比如说有一些图表的这种形式
或者说一些动态的非常绚丽的这种动态图的形式提供给用户
甚至可能会以一种虚拟现实的形式展现给用户
让用户能够从知识的海洋当中更快的获取
专家系统为你提供的这些咨询提供的这些顾问