专家系统是以什么为基础

专家系统是基于人类专家知识和经验的人工智能应用系统。主要为以下几个方面。

1、用户界面：专家系统需要设计出符合使用者习惯的、易于 *** 作的用户界面，提供友好的交互方式，使用户能够方便地获得相应的结果。

2、知识表示：专家系统需要选择一种适合特定领域的知识表示方法，将领域知识表示成计算机可以理解的形式。

3、推理机制：专家系统需要运用推理机制，一步步推断出决策或者答案。

4、知识获取：专家系统需要通过对专家进行访谈、问卷调查、文献分析等方法，获取相关领域的专家知识和经验。

在现代社会中我们需要，也必须掌握一种知识获取能力，帮助我们从爆炸性的知识中，甄别、判断乃至提取出对我们有用的知识。

只有这样，我们的学习才是最高效的，时间才能被最大化利用，我们的大脑才不会被惰性知识占用。

学会知识获取，可以让我们从源头上跨出知识管理的第一步。我总结出知识获取的四大原则，它们的关键词分别是： 简化、速度、容量和深度。

简化原则就是跳过对自己可能没用的信息，单刀直入，找出自己需要的知识。这要求我们时刻保持头脑清醒，这期间我们不妨问问自己：

我这次想要学习的是什么？

这些知识到底在讲什么？

我能不能用一句话或者一个公式来概括这些知识？

要知道，每个人都会被“可能感兴趣”以及“他人感兴趣”的内容影响。这就好比我们去超市购物，很少有人能做到直奔目标，相反大多数人购物的过程都是非主动性的”。遇到一些别人都在围观或者抢购的商品，自己就凑上前看看，有时候不管是不是自己现在需要的，都先买下来。

这样的知识获取方式并不可取，它会让我们既觉得疲惫，又没有成就感。

因为当我们进行回顾时，就会发现自己对真正想学的东西一无所获。常被其他知识点带偏，其实就是没有贯彻好简化原则。

在学习一本书之前，就应该先确立明确的目标：我这次想学的到底是什么？明确了这次的目标是了解宋代女子的穿着打扮，那打开书的目录后，就直奔宋代历史而去。

书里或许讲得很复杂晦涩，大段的文字和配图让人眼花缭乱，这时候就要学会排除、提炼和总结。比如这一篇讲的是女子日常的穿着，有几种类型，分别适合什么样的场合。她在浏览的过程中，就应该在脑中迅速提炼总结出重要知识点。

假设接下来一篇讲的是辽金时期的内容，和她这次的目标有关吗？如果无关，那就果断跳过此篇。

所以，总结来看，简化原则需要我们始终紧盯自己的目标，找到围绕目标相关的信息，并用脑补的逻辑架构梳理它，比如思维导图。这样，才能事半功倍。

速度原则，顾名思义，就是加快知识获取的速度或节奏。

很多时候，我们获取知识的时间并不宽裕，我们可能需要在短时间内快速学习某类知识。那么，如何提高我们的学习速度呢？

短期来看，提高知识搜索能力是关键。比如要先应用关键词、关键人物、关键事件等进行集中搜索。

搜索后，再进一步考证知识来源的可靠性，比如分辩其是一手知识、二手知识还是三手知识，知识的等级越低，越需要亲自去考证。

而最快速的考证方法，就是运用社会资本，找到对此事比较了解的人进行求证。从长远来看，如果想在本质上改善知识获取速度，那就需要增强我们的逻辑构建能力。为什么这么说呢？因为逻辑构建能力可以帮助我们透过零散甚至毫无关联的点，找到其中更深层的联系。要知道，知识的说法和排列顺序可能会有所改变，但认知知识的方法却是相对稳定的。

我们可以多读一些训练逻辑思维的书，比如一本很简单易学的逻辑小书《逻辑十九讲》，其中讲到的内容都是关于逻辑基础知识的。

一年看100本书的人，获取的知识自然要比一年只看3本书的人多。所以，我们可以将“容量”简单理解为鼓励泛学、多领域积累。

当我们想获得一项技能甚至要靠它来生存时，只有积累足够的知识量，我们才能更客观、更深入地审视一个行业，从而认清自己所处的位置。

如果容量决定了一个人知识的广度，那么第四点——深度原则，则决定了知识的厚度。

一心希望提高自己，却饱受知识焦虑的折磨。通过各种新媒体大号、微博、知乎、豆瓣等渠道来获取碎片化的知识。

这种获取方式过于零碎、不成体系、逻辑性不强，久而久之带来的负面后果就是，越来越缺乏思辨性、系统性、全局性的思考能力。

我们也不妨问一下自己，上一次绞尽脑汁地独立分析一个问题是什么时候？我们的大脑有多久没有真正去思考一些有难度的问题了？我们平时获取的知识是一手的，二手的，还是三手的呢？很多人可能有些疑惑，手机、房子才有二手三手，那知识还有23手吗？

确实是如此的，知识也是二，三手，在新闻媒体或者是社交频道上面获取的知识都是通过加工别人理解的知识，演讲出来的这些都是二手三手，如果你想获得一手知识就要去找其根本，去到那个里面去寻找。读一手知识。

这些知识或许平时够用，但如果你真的想学好、学精，成为某领域的翘楚，那这些知识肯定是不够的，甚至只是九牛一毛。我们必须去读该领域最前沿的专家文献，学习一手知识，甚至参与到一手知识的创造中去。

在知识决定人生的时代，我们如果坚持知识获取的四大原则——简化原则、速度原则、容量原则和深度原则，就能快速高效地获取我们在生活和工作中所需要的知识，从而构建和丰富自己的知识体系，以应对瞬息万变的世界。

获取知识的途径主要有以下几种：

1、书籍，大部分问题，我们都能从书箱中找到答案。所以比较注重知识的人一般都会定期读书。

2、老师，向身边的专业人士学习。俗话说三人行，必有我师。

3、网络，随着社会的不断发展，网络已成为我们生活中不可分割的一部分，不懂找度娘或百度一下这也成为了我们的口头禅，也正是这个原因。

4、生活实践，有些我们无法从他人那儿获得的知识，只能通过自己的生活实践来一步步验证。科学技术的发展正是如此。

狭义知识获取指人们通过系统设计、程序编制和人机交互，使机器获取知识。例如，知识工程师利用知识表示技术，建立知识库，使专家系统获取知识。也就是通过人工移植的方法，将人们的知识存储到机器中去。

扩展资料：

依靠人工智能系统的设计师、知识工程师、程序编制人员、专家或用户，通过系统一设计、程序编制及人机交互或辅助工具，将人的知识移植到机器的知识库中，使机器获取知识。

知识也是人类在实践中认识客观世界（包括人类自身）的成果，它包括事实、信息的描述或在教育和实践中获得的技能。知识是人类从各个途径中获得得经过提升总结与凝练的系统的认识。

人工移植的方式可分为二种：

（1）静态移植

在系统设计过程中，通过知识表示、程序编制、建立知识库，进行知识存储、编排和管理，使系统获取所需的先验知识或静态知识。故称“静态移植”或“设计移植”。

（2）动态移植

在系统运行过程中，通过常规的人机交互方法，如“键盘一显示器”的输入/输出交互方式，或辅助知识获取工具，如知识编辑器，利用知识同化和知识顺应技术，对机器的知识库进行人工增删、修改、补充和更新，使系统获取所需的动态知识，故称“动态移植”或“运行移植”。

参考资料来源：百度百科——知识获取

知识获取机制一方面要接受专家对知识库的扩充和修改，另一方面还要依据反馈的信息，自动进行知识库的修改和完善。知识获取机制一般有两种获取方式，即人机结合的半自动方式，它是先由知识工程师来采集知识再转换为知识库中的知识；另一种是机器自动学习方式，它是人工智能的一个分支学科，从研究人类学习行为和学习方法开始，建立一些学习模型，使计算机系统有一定的学习能力。

解释机制则回答用户对系统的提问，并给出获得这种答案的论据和说明。

　一是计算机的普及使用。现在的年轻人可能很难想象上世纪70年代的计算机。我的学校在70年代时就有一台计算机，这台计算机差不多有一间普通教室这么大，没有屏幕、键盘等人机界面，更别说鼠标了。如何输入指令和数据呢？只能用纸带机。在纸带上打孔（比如说，有孔表示“1”，没孔则表示“0”），在这种工作方式下，你可以想象，多数人对计算机哪能不望而生畏？

时间进入上世纪80年代，情况发生了很大的变化。开始有了个人计算机，且计算机有了 *** 作系统，有了屏幕，也有了键盘—普通人都可以使用计算机了，人们当然会想着用它来做点什么事情。因此，计算机所做的工作，就不仅仅是“计算”了。

二是应用的驱动，地质勘探以及其他各行各业的大量数据要处理，医疗诊断面对复杂病情如何处理等等。应用计算机是水到渠成的事情。

三是由于AI变成了热门领域，很多的研究或技术自然要攀亲。不管是什么研究、什么技术，只要有可能，只要是使用了计算机，前面加个“智能”就变得风光很多。这就是 “智能滥用”了。

这三个因素加在一起就促进了AI的复苏！

还是先回到“专家系统”吧。所谓专家系统，简单说，就是一个计算机程序。当然，这个计算机程序同时又不那么简单。最基本的，它需要有规则库、知识库、推理机、解释器以及白板（也就是黑板，不过是虚拟的）等等。这些都可以看成是一些程序模块。

人们设想，把专家的知识结构化（或者计算机化）了以后，“放进”计算机里面，这样，无论以后你遇到什么问题，把你的问题输入计算机后总可以得到相应的解答了。

1975年至1979年间，北京中医医院与中国科学院自动化研究所、北京第二医学院合作研究，开发出著名老中医关幼波教授对肝炎的辨证论治诊疗经验的专家系统。只需把患者的症状和化验指标作为数据输入计算机，计算机就能完成编制病历档案、辨证分型、给出处方、计算药价、开出病假条和医嘱等功能。据说是较为准确地反映了关幼波教授对于肝病的辨证论治的思想。

这套专家系统不知道是为何，已经不使用了。

什么都不懂的计算机，一下子变成了“专家”，这岂不是很好？那么，我们会遇到什么问题呢？

专家系统具有强大的功能，也是注塑模CAD/CAE/CAM的重要组成部分，其基本结构包括知识库、推理机、数据库、解释系统和用户接口等。

（1）知识库

知识库中存储着丰富的、数量庞大的专业领域知识，是专家系统的核心。在知识库中配备有知识获取模块，该模块以某种方式从人类专家那里获得解决某些具体领域问题的知识。知识表达的方法通常有规则、框架、语意网络等。

（2）推理机

推理机是用来控制和协调整个系统的。它利用知识库中存放的知识，根据数据库内当前的事实，利用知识库中存放的知识，模拟专家的推理过程来解决当前的问题。其推理方法有正向推理、反向推理、正反向推理等。

（3）数据库

数据库用于存储该领域内初始数据和推理过程中得到的各种中间信息，即存放已知的事实，用户回答的事实和由推理而得到的事实。

这是因人而异的，毕竟也无从判断对方有没有知识，请通过一两句话的短暂聊天，因为连实际相处也没有过，如果只聊天而且还要看话题内容，毕竟有些人确实在某些方面是不擅长的，因此聊出来是聊不到有什么营养的东西，但有些人确实在别的方面很擅长，但是如果也没有聊到那方面的内容，便无从得知对方的知识水平到底在哪里。

而有些人虽然知识水平很高，但不擅长言语，那么照样也是不可能通过聊天对话进行获知人家的水平。

只能说如果题主有这种想通过聊天或者觉得癖好，可能只是因为好奇和新奇感而已，以及因为外向的性格，所以会特别擅长从这方面获得自己想知道的，但通常这方面所获取到的知识，其实也并不能完全称之为知识，只能称之为获得到信息而已。

专家系统的推理机的最基本的方式是正向推理和反向推理。

专家系统一般由知识库、数据库、推理机、解释器及知识获取五个部分组成。

(1)知识库。

用于存取和管理所获取的专家知识和经验，供推理机利用，具有存储、检索、编辑、增删和修改等功能。

(2)数据库。

用来存放系统推理过程中用到的控制信息、中间假设和中间结果。

(3)推理机。

用于利用知识进行推理，求解专门问题，具有启发推理、算法推理；正向、反向或双向推理等功能。

(4)解释器。

解释器用于作为专家系统与用户之间的“人-机”接口，其功能是向用户解释系统的行为。

(5)知识获取。

知识工程师采用“专题面谈”、“记录分析”等方式获取知识，经过整理以后，再输入知识库。

专家系统通常由人机交互界面、知识库、推理机、解释器、综合数据库、知识获取等6个部分构成。

专家系统又名ES（Expert System）。ES一路是逐步由基于规则、基于框架、基于案例、基于模型和基于网络的5个阶段发展而来。

基于规则的专家系统是目前最常用的方式，主要归功于大量成功的实例，以及简单灵活的开发工具。它直接模仿人类的心理过程，利用一系列规则来表示专家知识。

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