• 专家系统的奠基人，斯坦福大学的费根鲍尔，将专家系统定义为：一种智能的计算机程序，运用知识和推理来解决只有专家才能解决的复杂问题。
• 即，专家系统可以模拟某个领域专家的决策能力。如，医生的诊断能力、数据分析解释能力、预测能力、判断能力等等。
专家系统的核心是知识库、推理机。我们在之前的课程中有过描述。
除此之外，专家系统还包括了动态数据库，负责存储中间事实。
还有解释器，来负责获取用户需求，知识获取和管理器，负责收集、管理专家知识。最后，整个系统由一套人机交互接口来调用。
世界上第一个专家系统，是斯坦福大学的费根鲍尔教授 1968 年研制的 DENDRAL 系统，用于分析化合物的分子结构，达到了专家的水平。
在 1971 年，麻省理工学院开发了 MYCSYMA 专家系统，引入专家知识来解决特定的数学问题，如微积分、微分方程求解等问题。
DENDRAL 和 MYCSYMA 系统可以看作专家系统的第一代，这个时期，专家系统往往针对高度专业化问题来设计，在专业问题的求解方面很在行，但通用性不强。
• 1970 年代后，基于推理的专家系统成为主流，专家系统成为通用知识推理方法，结构和人机交互也逐渐成熟其中最典型的就是 MYCIN 系统。
MYCIN 系统是斯坦福大学研究的医学专家系统，成功用于细菌感染性疾病的诊断和治疗。
• MYCIN 是第一个具有完整结构的专家系统，第一次使用了知识库、使用了可信度，实现了不确定性推理,成为专家系统的典型代表。
进入 1980 年代，专家系统逐渐进入商业化，
• 进入 1980 年代，专家系统逐渐进入商业化，如 DEC 公司与 CMU 联合开发的 XCON 系统，用于自动为用户定制计算机配置。产生了经济效益。从 1980年投入使用到 1986 年，XCON 一共处理了八万个订单，每年能节省 2 千万美元。
在 1980-1990 年代，我国也在专家系统方面投入资金进行研究，代表性工作包括：
– 1977 年，中国科学院自动化研究所基于关幼波先生的经验，研制成功了我国第一个“中医肝病诊治专家系统”。
– 1985 年 10 月中科院合肥智能所建成“砂姜黑土小麦施肥专家咨询系统”， 这是我国第一个农业专家系统。
专家系统的局限性
• 专家系统在 1980 年代取得了很多应用，但也有很大局限性。如
• 知识获取瓶颈问题。
• 规则“跷跷板”问题。
• 知识动态化、知识更新问题。
• 随着时代发展，人工建设专家系统的效率低、成本高、效果逐渐跟不上需求，因此逐渐成为历史。
• 但基于知识的人工智能方法仍然在不断进步。近几年来成为研究热点的知识图谱，某种程度上就可以看作是大规模的知识集合。
