人工智能之专家系统.pptx

Click to edit Master title style,Click to edit Master text styles,Second level,Third level,Fourth level,Fifth level,*,*,第二级,第三级,第四级,第五级,*,第二级,第三级,第四级,第五级,*,第二级,第三级,第四级,第五级,*,第二级,第三级,第四级,第五级,*,教授系统原理与设计,人工智能之专家系统,第1页,教授系统原理与设计,1.,教授系统概念,2.,教授系统结构,3.,教授系统设计与实现,4.,教授系统开发工具与环境,人工智能之专家系统,第2页,1,、,教授系统概念,1.1,什么是教授系统,亦称教授咨询系统,，,它是一个含有大量专门知识与经验智能计算机系统，通常，主要指软件系统。它把专门领域中人类教授知识和思索处理问题方法、经验和诀窍组织整理且存放在计算机中，不但能模拟领域教授思维过程，而且能让计算机宛如人类教授那样智能地处理实际问题。,狭义地讲,，,教授系统就是人类教授智慧拷贝，是人类教授某种化身。,广义地讲,，,教授系统也泛指那些含有“教授级”水平知识系统，从总体上到达教授级水平。,人工智能之专家系统,第3页,1.2,教授系统特点：,教授系统与人类教授比较含有以下一些特点,:,1,）教授系统是,人类教授智能模拟、延伸和扩展。,2,）教授系统是教授能够,信赖和利用高水平智能助手和有效工具。,3,）教授系统可含有一个或多个教授知识和经验，含有专门知识启发性，能以靠近于人类教授水平在,特定领域工作，重视特定问题求解。,4,）教授系统能,高效、准确、快速,地工作。,5,）教授系统,突破了时间和空间限制,，程序可永久保留并可复制。,6,）教授系统能进行有效,推理,。,7,）含有,透明性,，能以可了解方式解释推理过程。,8,）含有,自学习能力,，总结规律，扩充和完善系统本身。,人工智能之专家系统,第4页,同普通计算机应用系统（如数值计算、数据处理系统等）相比，教授系统含有以下特点：,(1),从,处理问题性质,看，教授系统善于,处理那些不确定性、非结构化、没有算法解或虽有算法解但在现有机器上无法实施困难问题,。,(2),从,处理问题方法,看，教授系统则是,靠知识和推理来处理问题（不像传统软件系统使用固定算法来处理问题）,，所以，教授系统是基于知识智能问题求解系统。,人工智能之专家系统,第5页,(3)从系统结构来看，专家系统则强调知识与推理分离，因而系统具有很好灵活性和可扩充性。,(4)专家系统一般还具有解释功能，即在运行过程中一方面能回答用户提出问题，其次还能对最后输出（结论）或处理问题过程作出解释。,(5)有些专家系统还具有“自学习”能力，即不停对自己知识进行扩充、完善和提炼。这一点是传统系统所无法比拟。,(6)专家系统不像人那样轻易疲劳、遗忘，易受环境、情绪等影响，它可始终如一地以专家级高水平求解问题。,人工智能之专家系统,第6页,1.3知识编程和传统计算机编程比较,项目,知识型编程,传统编程,内容,知识定义、表示和使用,数据处理步骤描述和使用,能力,超出程序员了解水平,与程序员了解水平相等,表现,与说明型为主,与过程型为主,模型,思索模型,处理模型,用途,对大知识库处理、问题求解,对大数据库进行处理,手法,符号处理,数值处理,运算,推理控制过程,重复计算过程,了解,轻易,困难,扩充,轻易,困难,解释,轻易做到在运行中解释,不轻易做到在运行中解释,处理,高度集成处理,次序批处理,规则,启发式,算法式,人工智能之专家系统,第7页,1.4,教授系统类型,关于教授系统分类，当前还无定论。仅从几个不一样侧面对此进行讨论。,1.,按用途分类,按用途分类，教授系统可分为：诊疗型、解释型、预测型、决议型、设计型、规划型、控制型、调度型等几个类型。,2.,按输出结果分类,按输出结果分类，教授系统可分为分析型和设计型。,人工智能之专家系统,第8页,3.,按知识表示分类,当前所用知识表示形式有：产生式规则、一阶谓词逻辑、框架、语义网等。,4.,按知识分类,知识可分为确定性知识和不确定性知识，所以，按知识分类，教授系统又可分为准确推理型和不准确推理型（如，含糊教授系统）。,5.,按技术分类,按采取技术分类，教授系统可分为符号推理教授系统和神经网络教授系统。,人工智能之专家系统,第9页,6.,按规模分类,按规模分类，可分为大型协同式教授系统和微教授系统。,7.,按结构分类,按结构分类可分为集中式和分布式，单机型和网络型,(,即网上教授系统,),。,人工智能之专家系统,第10页,神经网络,ES,自动获取模块输入、组织并存放教授提供学习实例、选定神经网络结构、调用神经网络学习算法，为知识库实现知识获取。当新学习实例输入后，知识获取模块经过对新实例学习，自动取得新网络权值分布，从而更新了知识库。如图所表示。,学习示例,网络结构,学习算法,解释器,知识获取,知识库,推理机,神经网络,ES,基本结构,用户,神经网络,教授,人工智能之专家系统,第11页,2.1,概念结构,从概念来讲，一个教授系统应含有如图,1,所表示普通结构模式。其中,知识库和推理机,是两个最基本模块。,1.,知识库（,KnowledgeBase),所谓知识库，就是,以某种表示形式存放于计算机中知识集合,。知识库通常是以一个个文件形式存放于外部介质上，教授系统运行时将被调入内存。知识库中知识普通包含,教授知识、领域知识和元知识,。,2,、,教授系统结构,人工智能之专家系统,第12页,图,1,教授系统概念结构,人工智能之专家系统,第13页,2.,推理机（,Inferense Engine,）,所谓推理机，就是,实现（机器）推理程序,。这里推理，是一个广义概念，它既包含通常逻辑推理，也包含基于产生式操作。比如：,AB,A,B,人工智能之专家系统,第14页,3.,动态数据库,动态数据库也称全局数据库、综合数据库、工作存放器、黑板等，它是,存放初始证据事实、推理结果和控制信息场所,，或者说它是上述各种数据组成集合。,4.,人机界面,这里人机界面指是最终用户与教授系统交互界面。,5.,解释模块,解释程序模块专门负责向用户解释教授系统行为和结果。,人工智能之专家系统,第15页,6.,知识库管理系统,知识库管理系统是知识库支撑软件。知识库管理系统对知识库作用，类似于数据库管理系统对数据库作用，其功效包含知识库建立、删除、重组；知识获取（主要指录入和编辑）、维护、查询、更新；以及对知识检验，包含一致性、冗余性和完整性检验等等。,人工智能之专家系统,第16页,图,2,教授系统理想结构,人工智能之专家系统,第17页,2.2,实际结构,上面介绍教授系统结构，是教授系统概念模型，或者说是只强调知识和推理这一主要特征教授系统结构。但教授系统终究仍是一个计算机应用系统。所以，它与其它应用系统一样是处理实际问题。而实际问题往往是错综复杂，,比如，可能需要屡次推理或多路推理或多层推理才能处理，而知识库也可能是多块或多层。,人工智能之专家系统,第18页,图,3,教授系统实际结构示例,总 控,处理模块,1,处理模块,n,教授模块,1,教授模块,m,人工智能之专家系统,第19页,图,4,地质图件绘制智能辅助系统结构,人工智能之专家系统,第20页,2.3,网络与分布式结构,在网络环境下，教授系统也能够设计成网络结构，如,“,客户机,/,服务器,”,(Client/Server),结构（如图,5(a),所表示），或浏览器,/,服务器,(Browser/Server),结构,(,如图,5(b),所表示,),。我们称后一个结构教授系统为网上教授系统。,分布式结构则是一个适合于分布式计算环境教授系统。比如那些多学科、多教授联合作业，协同解题大型教授系统，就能够设计成份布式结构。这类教授系统也就称为分布式教授系统。,人工智能之专家系统,第21页,图,5,教授系统客户,(,机,)/,服务器结构及浏览器,/,服务器结构,知识库,推理机,推理机,知识库,人,机界面,人,机界面,客户（机）,Browser,服务器,Web Server,Internet,人工智能之专家系统,第22页,3,、教授系统设计与实现,3.1,ES,设计标准,依据,ES,特点，在设计中应遵照以下标准：,专门任务。,ES,设计应面向教授知识和经验行之有效场所，面向专业性专门任务。,原型设计。,采取“最小系统观点”进行系统原型设计，逐步修改、扩充和完善。,教授合作。,领域教授与知识工程师相互合作，是知识获取成功关键。,用户参加。,用户参加,ES,设计和开发，有利于人,-,机接口设计及系统运行和评价。,辅助工具。,采取,ES,开发工具进行辅助设计，借鉴已经有系统经验，提升设计效率。,人工智能之专家系统,第23页,教授系统设计与实现普通过程,系统维护与完善,选题与明确任务,系统需求分析,知识获取与概念化,知识形式化表示,系统设计,编程与调试,测试与评价,教授系统设计与实现普通过程,再选题,再测评,精化,再设计,再获取,再形成,再分析,人工智能之专家系统,第24页,教授系统设计结构图,知识源,学习模块,用户接口模块,结论模块,问题了解模块,推理机模块,可信度模块,知识获取模块,知识库模块,规则库知识库 事实库,知识解释模块,人工智能之专家系统,第25页,建立教授系统普通步骤,人工智能之专家系统,第26页,由图中能够看出，教授系统开发有以下特点：,(1),知识获取与知识表示设计,是一切工作,起点,；,(2),知识表示以及知识描述语言确定后，各项设计（图中并列六个设计）可同时进行。,还需说明是：,(1),对于一个实际教授系统，在系统分析阶段就应该首先搞清楚：系统中哪里需要教授知识，教授知识作用是什么？以及系统中各教授模块输入是什么？处理是什么？输出又是什么？,人工智能之专家系统,第27页,(2),系统投入运行后，普通来说，其知识库还需不停扩充、更新、完善和优化。所以教授系统开发更适合采取快速原型法。,(3),对系统评价主要看它处理问题是否到达教授水平。,(4),上述所谓,“,纯教授系统,”,就是一个实际教授系统中教授模块部分。那么，对于系统其它部分分析与设计，标准上讲，与普通计算机应用系统完全一样，即可按软件工程规范和程序进行。,人工智能之专家系统,第28页,3.2,知识获取,知识获取是建造教授系统关键一步，也是较为困难一步，被称为建造教授系统,“,瓶颈,”,。知识获取大致有三种路径。,1.,人工获取,人工获取，即计算机人员（或知识工程师）与领域教授合作，对相关领域知识和教授知识，进行挖掘、搜集、分析、综合、整理、归纳，然后以某种表示形式存入知识库。,人工智能之专家系统,第29页,2.,半自动获取,半自动获取，即利用某种专门知识获取系统，采取提醒、指导或问答方式，帮助教授提取、归纳相关知识，并自动记入知识库。,3.,自动获取,自动获取又可分为两种形式：一个是系统本身含有一个机制，使得系统在运行过程中能不停地总结经验，并修改和扩充自己知识库；另一个是开发专门机器学习系统，让机器自动从实际问题中获取知识，并填充知识库。,人工智能之专家系统,第30页,3.3,知识表示与知识描述语言设计,知识表示与知识描述语言设计是依据所取得知识特点，选择或设计某种知识表示形式，并为这种表示形式设计对应知识描述语言。所谓,知识描述语言，就是知识详细语法结构形式,。所以，知识描述语言既要面向人、面向用户，又要面向知识表示、面向机器，还要面向推理、面向知识利用。这就要求知识描述语言,既能为用户提供一个方便、易懂外部知识表示形式，又能将这种外部表示转换成轻易存放、管理、利用内部形式。,人工智能之专家系统,第31页,3.4,知识库与知识库管理系统设计,知识库是教授系统关键,。知识库质量直接关系到整个系统性能和效率。所以，知识库包括知识组织与管理。知识组织决定了知识库结构，知识管理包含知识库建立、删除、重组及维护和知识录入、查询、更新、优化等，还有知识完整性、一致性、冗余性检验和安全保护等方面工作。知识管理由知识库管理系统负责。,人工智能之专家系统,第32页,1.,知识库设计,知识库设计主要是设计知识库结构，即知识组织形式。,教授系统（或知识工程）中所包括知识库，普通取层次结构或网状结构模式。这种结构模式是把知识按某种标准进行分类，然后分块分层组织存放，如按元知识、教授知识、领域知识等分层组织；而每一块和每一层还能够再分块分层。这么，整个知识库就呈树型或网状结构。比如，下列图所表示就是一个医疗诊疗知识库层次结构。,人工智能之专家系统,第33页,医疗诊疗知识库层次结构,医疗诊疗知识库,消化,系统,知识,库,呼吸,系统,知识,库,肝病,知识,库,胃病,知识,库,人工智能之专家系统,第34页,2.,知识库管理系统设计,知识库管理系统应包含知识一级和知识库一级各种管理功效。,1),知识操作功效设计,知识操作功效包含知识添加、删除、修改、查询和统计等。这些功效可采取两种方法来实现。一个方法就是利用屏幕窗口，经过人机对话方式实现知识增、删、改、,查等；另一个方法就是用全屏幕编辑方式，让用户直接用键盘按知识描述语言语法格式编辑知识。,人工智能之专家系统,第35页,2),知识检验功效设计,知识检验包含知识一致性、完整性、冗余性等检验。,所谓知识,一致性,，就是知识库中知识必须是相容，即无矛盾。比如，下面两条规则,r1:if P then Q,r2:if P then Q,就是矛盾。那么，像这么规则就不能同时存在于一个知识库中。,人工智能之专家系统,第36页,所谓,完整性,，是指知识中约束条件，称为完整性约束。比如，小王身高,x,米，则必须满足：,x3,米；又如，弟弟今年,x,岁，哥哥今年,y,岁，则必须满足,xy,。不然就破坏了知识完整性。,所谓,冗余性,，就是重复、多出等。冗余性检验就是检验知识库中知识是否存在冗余。也就是要求不能存在冗余。冗余表现有重复、包含、环路等现象。比如，下面三条规则：,r1:if P then Q,r2:if Q then R,r3:if P then R,人工智能之专家系统,第37页,3),知识库操作设计,知识库操作包含知识库（文件）建立、删除、分解、合并等。,这里着主要说明是知识库分解与合并。这两种功效类似于关系数据库投影、选择和连接操作，它们实现是知识库重组。我们说，知识库重组也是可能甚至是必要。因为伴随系统运行，可能会发觉原先知识组合不合理，所以就需要重新组合，这时就需要使用知识库分解与合并功效。,人工智能之专家系统,第38页,3.5,推理机与解释功效设计,1.,从哪里着手,;,推理机是与知识库对应教授系统另一主要部件。推理机推理是基于知识库中知识进行。所以，推理机就必须与知识库及其知识相适应、相配套。,详细来讲，就是推理机必须与知识库结构、层次以及其中知识详细表示形式等相协调、相匹配。,不然，推理机与知识库将无法接轨。所以，,设计推理机时，首先得对知识库有所了解。,人工智能之专家系统,第39页,2.,还应考虑些什么,对推理机本身而言，还要,考虑推理方式、方法和控制策略等。,比如，对于推理方式，是正向推理，还是反向推理或双向推理？是准确推理，还是不准确推理？是串行推理，还是并行推理？是单调推理，还是非单调推理？又如，对于推理方法，是用归结法，还是用自然演绎法？对于不准确推理采取什么样推理模型？还有，对于搜索控制，是采取深度优先还是广度优先，对于冲突消解是依据优先数，还是可信度或程度（即隶属度）等等。,人工智能之专家系统,第40页,3.,算法设计与程序设计,做了上述分析以后，就可着手设计推理机算法了。对于一个基于规则系统来说，其推理机也就相当于产生式系统中执行控制部件，所以其运行过程也就是产生系统运行过程，所以，,产生式系统所采取算法，或者图搜索中所用算法也就是这里推理机所用算法。,算法确定后，就可进行程序设计。至于推理机用何种程序语言实现，这个并无什么限制，如能够用传统,LISP,或,PROLOG,语言，也用当前流行,C,或,C+,语言。,人工智能之专家系统,第41页,4.,解释机制怎样实现,另外，在推理机设计中还得考虑解释机制。因为教授系统普通要求要有解释功效。即在推理中要能回答用户,“,为何,”,问题，在推理结束后，要能回答,“,怎么样（得到结果）,”,问题。,从系统结构上讲，普通是把解释作为一个独立模块，但实际上解释功效也是与推理机亲密相关。因为要解释就必须对推理进行实时跟踪。,人工智能之专家系统,第42页,3.6,系统结构设计,系统组成技术被称为人工智能三大技术之一。所以，对一个教授系统来说，其体系结构就显得非常主要。,即使从原理来讲，教授系统由知识库、推理机等部分组成，但因为受问题领域、系统规模、知识表示方法、知识库结构以及其它特殊性等很多原因影响，故教授系统体系结构难以形成固定模式。普通来讲，有诸如独立式（一个,“,纯,”,教授模块）、混合式（还有其它处理模块）、集中式、分布式、层次式以及“黑板模型”等。,人工智能之专家系统,第43页,3.7,人机界面设计,人机界面对于一个实用教授系统,(,尤其是咨询型知识系统,),来说至关主要。一个教授系统普通有,两个人机界面：一个是面向系统开发和维护者；一个是面向最终使用者。,前一个界面由开发工具提供；后一个则是教授系统本身一部分。因为图形用户界面,(GUI),广泛使用，所以当前教授系统开发界面已到达相当高水平。而教授系统使用界面相对还比较落后。这是因为，使用界面往往要包括,“,人机对话,”,，如人对系统问询、系统对人回答，尤其是系统对用户解释。,人工智能之专家系统,第44页,4,教授系统开发工具与环境,4.1 教授系统开发工具,教授系统(ES)工含有时也叫做ES外壳和ES环境，主要是研制样机工具，经过抽调某个ES知识库，就可从特殊ES中抽出外壳来而成为ES工具。,ES工具支持功效包含：推理过程、数据存取、自然语言对话界面(接口)、过程界面、解释功效。,人工智能之专家系统,第45页,ES,开发工具和环境可分为五种主要类型,:,程序设计语言、知识工程语言、辅助型工具、支持工具及开发环境，如图所表示。,教授系统建造方法能够分成以下三种,:,利用计算机高级语言编写建造,ES,；,利用计算机程序设计环境编写建造,ES,；,用计算机程序设计工具建造,ES,。,教授系统工具和环境,教授系统工具和环境组成,程序设计语言,知识工程语言,辅助型工具,支持工具,开发环境,面向问题语言,符号处理语言,骨架型,通用型,知识获取,系统设计助手,程序设计辅助,解释设施,人工智能之专家系统,第46页,4.2,教授系统语言型工具,4.2.1,程序设计语言,程序设计语言包含,面向问题,语言和,符号处理,语言。,面向问题,语言是为特定问题类型而设计，其主要代表有,C,、,PASCAL,、,ADA,等，它们在处理代数运算方面有很方便特征；,符号处理,语言是为人工智能应用而设计，它主要代表有以,LISP,为代表函数型语言，以,Prolog,为代表逻辑型语言，以及,C+,、,Java,等为代表面向对象语言。这些语言经典特点是含有很强递归功效,人工智能之专家系统,第47页,4.2.2,知识工程语言,骨架型知识工程语言,骨架型知识工程语言也称为,教授系统外壳,，它是由一些已经成熟详细教授系统演变来。其演变方法是，,抽去这些教授系统中详细知识，保留它们体系结构和推理机功效，再把领域专用界面改为通用界面，这么，就可得到对应教授系统外壳。,当用它来建造教授系统时，只须把对应领域教授知识用外壳要求知识表示模式装入知识库，就能够快速地产生一个新教授系统。,ES,外壳经典代表有,EMYCIN,、,KAS,及,EXPERT,等,通用型知识工程语言,通用型,ES,开发工具，是专门用于结构和调试,ES,通用程序设计语言。它是完全重新设计一类,ES,开发工具，,不依赖于任何已经有,ES,，不针对任何详细领域，能够处理不一样问题领域和不一样问题类型,。它比骨架系统提供了更多对数据存取和查找控制，含有更大灵活性和通用性，但比较难于使用。,人工智能之专家系统,第48页,表,通用型知识工程语言,人工智能之专家系统,第49页,4.3,教授系统设计工具,4.3.1,辅助型工具,ES,辅助工具是,ES,开发工具中支撑环境一部分，主要用于帮助建造高质量知识库和调试,ES,，包含一些用来帮助获取知识、表示知识程序，以及帮助知识工程师设计,ES,程序。,1.,知识获取辅助工具,如美国斯坦福大学开发,TEIRESIAS,编辑器，能取得有效良结构教授领域知识，并加工、编辑到知识库中。,人工智能之专家系统,第50页,2.,系统设计助手,ES,设计助手有以下三种类型：,设计辅助工具,。它用来实现,ES,辅助设计。比如，美国斯坦福大学用,INTERLISP,语言开发,AGE,就是一例。它包含以下,4,个子系统：,设计子系统,：指导用户使用组合规则预组合模型。,编辑子系统,：辅助用户选取预制构件模块，装入领域知识和控制信息，建造知识库。,解释子系统,：执行用户程序，进行知识推理以求解问题，并提供查错伎俩，建造推理机。,跟踪子系统,：进行全方面跟踪和测试子系统。,归纳工具,。它用来帮助开发者从大量初始实例出发，归纳产生出规则或决议树。,辅助建造工具,。它用来辅助建造,ES,。,人工智能之专家系统,第51页,4.3.2,支持工具,ES,支持工具也称为,ES,支持环境或支持工具集。它们用来,执行与,ES,建造工具连接，帮助用户与,ES,对话，辅助程序调试或作为它一部分,。,辅助调试工具,。该工具提供对应跟踪辅助功效、自动测试模块及中止设施等。跟踪辅助使用户能跟踪或显示系统操作。自动测试模块用于测试知识库，指出知识库微弱部分，选择修改对象。中止程序包使用户能预先通知程序在什么位置停顿。,知识库编辑器,。这是基于文本编辑知识编辑工具。,输入,/,输出界面,。此界面提供实时知识获取工具和各种不一样输入,/,输出方式。有些工具提供运行时实现知识获取功效，此时工具机制本身使用户能够与运行系统对话。,解释设施,。这是用来向用户解释系统是怎样得到某个特定结果。,人工智能之专家系统,第52页,4.4,教授系统开发环境,1.,定义：,ES,开发环境是以一个或各种工具和方法为关键，由若干计算机子程序或者模块组成，为高效率开发,ES,而设计和实现大型智能计算机软件系统，加上与之配套各种辅助工具和界面环境完整集成，形成一个集成化,ES,开发工具包，用于处理特殊范围或层次问题。,2.,功效：,各种知识表示：最少提供两、三种以上知识表示。,各种不准确推理模型，最好还留有用户自定义接口。,各种知识获取伎俩：除了必需知识编辑工具外，还应有自动知识获取即机器学习功效，以及知识求精伎俩。,人工智能之专家系统,第53页,多样辅助工具：包含数据库访问、电子表格、作图等工具。,多样友好用户界面：包含开发界面和,ES,产品用户界面，应该是多媒体，而且有自然语言接口。,广泛适应性：能满足各种应用领域特殊需求，含有很好通用性。,人工智能之专家系统,第54页,谢 谢！,人工智能之专家系统,第55页,