人工智能通识基础与应用课件

人工智能通识基础与应用第4章专家系统4.4新型专家系统新型专家系统

近年来，在讨论专家系统的利与弊时，有些人工智能学者认为，专家系统同步出来的知识库思想是很重要的，它不仅能促进人工智能的发展，而且对整个计算机科学技术的繁荣影响甚大。不过，基于规则的知识库思想却限制了专家系统的进一步发展。专家系统的发展与壮大不仅要采用各式各样的定型模型，而且还要运用人工智能和计算机技术的一些新思想、新技术，如分布式、协同式和学习机制等。那么新型专家系统又有哪些特征呢？

4.4.1新型专家系统的特征1.并行与分布式处理

基于并行算法，采用并行推理技术和执行技术，适合在多处理器的硬件环境中工作，即具有分步处理的功能，这是新型专家系统的一个特征。系统中的多处理器应该能同步地并行工作，但最重要的是，它还应能进行异步并行处理。专家系统的分布处理特征要求专家系统做到功能合理且均衡，其着眼点主要在于提高系统的处理效率和可靠性等。2.多专家系统协同工作为了拓展专家系统解决问题的领域或使一些相互关联的领域的问题能用一个系统来解决，从而提出了协同式专家系（synergeticexpertsystem）的概念。多专家系统的协同合作自然也可在分布的环境中工作，但其聚焦点主要在于通过多个子专家系统协同工作进而扩大整体专家系统的解题能力，而不像分布处理特征那样主要是为了提高系统的处理效率。3.高级语言和知识语言描述

为了建立专家系统，知识工程师只需用一种高级的专家系统描述性语言对系统进行功能、性能及接口描述，并用知识表示语言展现领域内的知识，生成的系统就能自动或半自动地创造出所要的专家系统。4.具有学习功能新型专家系统应该具有高级的知识获取和学习功能，还应提供好用的知识获取工具。创新的专家系统还要根据知识库中已有的知识和用户对系统提问的动态应答，进行推理以获得新的知识，最后总结经验来扩充和完善知识库，这就是所谓的自学习机制。5.引入新的推理机制

当前，大部分专家系统只能进行演绎推理。除此之外，推理机还应在归纳推理（包括联想、类比等推理）、各种非标准逻辑推理（如非单调逻辑推理、加权逻辑推理等），以及各种基于不完全知识和模糊知识的推理等方面，实现一个突破。4.4.1新型专家系统的特征7.先进的智能人机接口理解自然语言，实现语音、文字、图像的直接输入输出是现今人们对智能计算机提出的要求，也是对新型专家系统的期望。这一方面需要有力的硬件支持，另一方面也需要有先进的软件技术。6.具备自我纠错和自我完善能力

为了纠错，首先必须有识别错误的能力；为了完善，首先必须有鉴别优劣的标准。有了这种能力和标准之后，随着时间的推移和反复不断地运行，专家系统就能不断地自我完善，使自己的知识库越来越丰富。4.4.1新型专家系统的特征4.4.2新型专家系统的种类分布式专家系统具有分布处理的特征，是把一个专家系统的功能分解到各个处理机上并行工作，以提高专家系统的效率，缩短问题的求解时间。它可以工作在紧耦合的多处理器系统环境中，也可以工作在松耦合的计算机网络环境里，所以其总体结构在很大程度上取决于其所在的硬件环境。为了设计和实现一个分布式专家系统，一般需要解决下述问题。1.分布式专家系统（1）功能分布

功能分布主要是把系统功能分解为多个子功能，并均匀地分配到各个处理节点上。每个节点上实现一个或两个功能，各节点结合在一起作为一个整体完成所分配的任务。处理任务划分得越细，节点数越多，每个节点所处理分解任务的时间就越短，而各节点之间通信的开销就越大；反之，节点越少，节点之间通信的开销就越少，而节点本身完成推理求解的时间将会越多。（2）知识分布根据功能分布的情况把有关知识经合理划分后分配到各处理节点上。一方面要尽量减少知识的冗余，以避免可能引起的知识的不一致性；另一方面又需要有一定的冗余，以求处理的方便性和系统的可靠性。（3）接口设计

各部分之间的接口设计目的是在能保证完成总任务的前提下，尽可能使各部分之间互相独立，各部分之间的联系越少越好。4.4.2新型专家系统的种类（4）系统结构

这项工作一方面依赖于应用的环境与性质；另一方面依赖于其所处的硬件环境。如果领域问题本身就具有层次性，这时系统的最适宜结构就是树形的层次结构。这样，系统的功能分配与知识分配就显得很自然得体，而且也符合分层管理和分级安全保密的原则。当同级模块之间需要讨论问题或解决分歧时，都通过它们的直接上级进行。下级服从上级，上级对下级具有控制权，这就是各模块集成为系统的组织原则。（5）驱动分析

在分布式专家系统中，各个任务模块采用什么方式来驱动是非常重要的。常用的驱动方式有以下4种。①控制驱动。即当需要某个任务模块工作时，直接将控制转到该模块，或将它作为一个过程直接调用。②数据驱动。即任何一个子模块只要当它需要的所有输入数据均已具备后，就可以自动驱动工作。③目标驱动。即从最顶层的目标开始逐层驱动下层的子目标。④事件驱动。所谓事件驱动就是当且仅当模块的相应事件集合中所有事件都已发生时，才能驱动该模块开始工作；否则只要其中有一个事件尚未发生，模块就要等待，即使模块的输入数据已经全部齐备也不行。4.4.2新型专家系统的种类协同式专家系统也称群专家系统，它能够综合若干相近领域或一个领域的多个方面的分专家系统，相互协作、共同解决一个更广领域的问题。协同式家系统与分布式专家系统有相似性，但是协同式专家系统更强调各子专家系统之间的协作，它可以在一个处理机上实现各子专家系统。对于一个协同式专家系统来说，需要考虑多个智能体之间的协同方法、知识的组织分布、裁决方法、驱动方式及系统结构等方面的问题。4.4.2新型专家系统的种类2.协同式专家系统（1）任务的分解

根据领域知识，将确定的总任务合理地分解成几个分任务分别由几个分专家系统来完成。应该指出，这一步十分依赖领域问题，一般应由相关领域专家来讨论决定。（2）公共知识的导出把解决各分任务所需知识的公共部分分离出来形成一个公共知识库，供各子专家系统共享。对解决各分任务专用的知识分别存放在各子专家系统的专用知识库中。（3）讨论方式

目前，很多研究者主张将“黑板”作为各分系统进行讨论的“园地”。这里的“黑板”，是指一个设在内存内可供各子系统随机存取的存储区。为了保证在多用户环境下“黑板”中数据或信息的一致性，需要采用一些管理数据库的手段，因此“黑板”有时也称中间数据库。4.4.2新型专家系统的种类（4）裁决问题这个问题的解决办法往往十分依赖问题本身的性质。若问题是一个非选择题，则可采用表决法或少数服从多数法，即以多数专家系统的意见作为最终的裁决；或者采用加权平均法，即不同的分系统根据其对解决问题的权威程度给予不同的权重。若问题是一个评分问题，则可采用加权平均法、取中数法或最大密度法决定对系统的评分。若各分专家系统所解决的任务是互补的，则正好可以互相弥补各自的不足，互相配合起来解决问题。（5）驱动方法驱动层面的问题是与分布数据库中要考虑的相应问题是一致的。尽管协同式专家系统的各子系统可能工作在同一个处理机上，但仍然有以什么方式将各子系统根据总的要求激活执行的问题，即所谓驱动方式问题。4.4.2新型专家系统的种类将免疫计算技术融入专家系统的设计，主要是为了增强专家系统的安全性、鲁棒性、免疫力和自然计算能力。如果说专家系统模仿的是人类专家，那么基于免疫计算的专家系统就是模仿人类的免疫系统。人离开了免疫系统，生命就会有危险。基于免疫计算的专家系统能提高专家系统的生存能力和应用范围，这无疑是一种新型的专家系统。按照知识表示与推理的结构表示方法，基于免疫计算的专家系统可按下图所示的框图进行设计。4.4.2新型专家系统的种类3.基于免疫计算的专家系统

基于免疫计算的专家系统包括自体数据库、异体数据库、知识库、免疫计算核心、推理机、解释器和人机交互接口等模块。用户通过人机交互接口与推理机进行专家咨询，遇到不理解的中间结果和推论时，用户可以从解释器获得帮助信息，从而更好地理解专家系统的工作原理。在基于免疫计算的专家系统中，自体数据库用来存储这种专家系统中正常组件的时空属性集合。异体数据库用来存储各种已知计算机病毒和软件故障的特征信息，