费根鲍姆将专家系统定义为：一种智能的计算机程序，它运用知识和推理来解决只有专家才能解决的复杂问题。这里的知识和问题均属于同司一个特定领域。其基本结构如下

人工智能。的专家系统°是一种智能计算机程序

系统，它内部含有大量的某个领域专家水平的知识与经验。专家系统能够利用人类专家的知识和解決问题的方法来处理该领域问题，即模仿人类专家如何运用他们的知识、经验和技巧来解决所面临的问题。它应用人工智能技术和计算机技术，根据某领域一个或多个专家提供的知识和经验，进行推理和判断，模拟人类专家的决策过程，以便解决那些需要人类专家处理的复杂问题。简而言之，专家系统是一种模拟人类专家解决领域问题的计算机程序系统。1 2

专家系统（ExpertSystem)是一个或一组能在某些特定领域内，应用大量的专家知识和推理方法求解复杂问题的一种人工智能计算机程序。属于人工智能的一个发展分支，专家系统的研究目标是模拟人类专家的推理思维过程。一般是将领域专家的知识和经验，用一种知识表达模式存入计算机。系统对输入的事实进行推理，做出判断和决策。  从20世纪60年代开始，专家系统的应用产生了巨大的经济效益和社会效益，已成为人工智能领域中最活跃、最受重视的领域。

专家系统是早期人工智能的一个重要分支，它可以看作是一类具有专门知识和经验的计算机智能程序系统，一般采用人工智能中的知识表示和知识推理技术来模拟通常由领域专家才能解决的复杂问题。一般来说，专家系统=知识库+推理机，因此专家系统也被称为基于知识的系统。是一个具有大量的专门知识与经验的程序系统，它应用人工智能技术和计算机技术，一个专家系统必须具备三要素：领域专家级知识，模拟专家思维，达到专家级的水平。

专家系统是一个智能计算机程序系统，其内部含有大量的某个领域专家水平的知识与经验，它能够应用人工智能技术和计算机技术，根据系统中的知识与经验，进行推理和判断，模拟人类专家的决策过程，以便解决那些需要人类专家处理的复杂问题，简而言之，专家系统是一种模拟人类专家解决领域问题的计算机程序系统。

根据定义，专家系统应具备以下几个功能：

⑴存储问题求解所需的知识。

⑵存储具体问题求解的初始数据和推理过程中涉及的各种信息，如中间结果、目标、字母表以及假设等。

⑶根据当前输入的数据，利用已有的知识，按照一定的推理策略，去解决当前问题，并能控制和协调整个系统。

⑷能够对推理过程、结论或系统自身行为作出必要的解释，如解题步骤、处理策略、选择处理方法的理由、系统求解某种问题的能力、系统如何组织和管理其自身知识等。这样既便于用户的理解和接受，同时也便于系统的维护。

⑸提供知识获取，机器学习以及知识库的修改、扩充和完善等维护手段。只有这样才能更有效地提高系统的问题求解能力及准确性，也能保证知识真实性。

⑹提供一种用户接口，既便于用户使用，又便于分析和理解用户的各种要求和请求。

这里强调指出，存放知识和运用知识进行问题求解是专家系统的两个最基本的功能。

专家系统是人工智能中最重要的也是最活跃一个应用领域。

专家系统是人工智能的一个重要分支，它通过模拟人类专家的决策能力来解决问题。在中国，专家系统被广泛应用于各个领域，以下是一些典型的应用案例：

1. 医疗诊断：例如，一些医院和研究机构开发的专家系统可以帮助医生诊断疾病，如肿瘤、心脏病等。这些系统通过分析病人的病历、实验室检查结果和症状，提供诊断建议。
2. 农业：在农业生产中，专家系统被用来提供种植、施肥、灌溉和病虫害防治的建议。例如，根据土壤类型、气候条件和作物种类，专家系统可以推荐最合适的种植时间和方法。
3. 金融风险评估：银行和金融机构使用专家系统来评估贷款申请者的信用风险，识别可能的欺诈行为，以及进行市场分析。
4. 制造业：专家系统在制造业中的应用包括质量控制和设备维护。系统可以根据生产数据预测设备故障，提出维护建议，从而减少停机时间。
5. 教育：在教育领域，专家系统可以帮助学生选择合适的学习路径，为教师提供教学策略建议，甚至参与开发个性化教学计划。
6. 交通管理：在智能交通系统中，专家系统可以用于交通流量分析、车辆路径规划和事故预测，从而提高交通效率，减少拥堵。
7. 能源管理：专家系统被用于电网的优化运行，通过分析历史数据和实时数据，提供能源分配和负载管理的建议，以减少能源消耗和提高电网的可靠性。
8. 环境监测：在环境管理中，专家系统可以分析污染数据，预测污染趋势，并为政府部门和企业提供减排策略。

知识库

知识库是专家系统的核心，包含了从专家那里获取的领域特定知识。这些知识通常以规则、事实、经验和元知识的形式存在，用于解决特定问题。

推理引擎

推理引擎是专家系统的“大脑”，它使用知识库中的信息来模拟人类的推理过程。推理引擎根据输入数据应用规则，进行逻辑推理，并生成结论或建议。

用户界面

用户界面允许用户与专家系统交互。它可以是命令行界面、图形用户界面或Web界面，使得非技术用户也能够轻松地与系统交互。

解释器

解释器负责向用户提供推理过程的解释，帮助用户理解系统是如何得出结论的。这对于建立用户对系统结论的信任非常重要。

知识获取工具

知识获取工具用于帮助专家将他们的知识输入到系统中。这些工具可以是简单的编辑器，也可以是复杂的软件，用于从专家那里提取知识，并将其转换为系统可以使用的格式。

工作内存

工作内存也称为事实库，是专家系统中用于存储当前问题实例的数据结构。推理引擎在工作内存中应用规则，并生成新的数据，这些数据又可以用来应用更多的规则。

外壳

外壳是专家系统的框架，它提供了运行时环境，将上述所有组件集成在一起，并管理它们之间的交互。

趋势一：增强学习和自适应能力

专家系统将集成机器学习和深度学习技术，使其能够从数据中学习并不断改进。这种自适应能力将使专家系统能够更好地适应不断变化的环境和条件。

趋势二：大数据集成：

随着大数据术的发展，专家系统将能够处理和分析更大规模的数据集，从而提高其决策的准确性和实用性。

趋势三：云计算和分布式计算

专家系统将越来越多地部署在云平台上，利用云计算的强大计算能力和存储资源，实现更高效的计算和知识共享。

趋势四：跨领域知识融合

专家系统将不再局限于单一领域，而是能够整合来自不同领域的知识，实现跨学科的综合决策支持。

趋势五：自然语言处理和交互

专家系统将具备更先进的自然语言处理能力，使用户能够通过自然语言与系统进行交互，提高用户体验。

趋势六：移动和物联网集成

随着物联网技术的发展，专家系统将能够与各种移动设备和传感器集成，实时收集数据并做出快速响应。

趋势七：模型和算法的优化

专家系统的推理引擎将采用更高效的算法和模型，以提高推理速度和效果。

趋势八：可解释性和透明度

随着人工智能的可解释性成为公众关注的焦点，专家系统将更加注重其决策过程的透明度和可解释性，以增强用户的信任。

趋势九:协作和众包

专家系统可能会采用协作和众包的方式，利用群体的智慧来改进系统的知识和决策能力。

人工智能中的专家系统是计算机科学的一个重要分支，它旨在模拟人类专家的决策能力来解决特定领域的问题。专家系统的概念最早可以追溯到20世纪60年代，但它们在70年代和80年代初期得到了广泛的关注和发展。以下是专家系统发展过程中的几个关键点：
1. 早期研究：
   20世纪60年代，研究者如Edward Feigenbaum、Bruce Buchanan和Joshua Lederberg开始探索使用计算机来模拟专家的解决问题能力。他们的工作为后来的专家系统的发展奠定了基础。
2. DENDRAL项目：
   1965年，DENDRAL项目被公认为第一个真正意义上的专家系统。它是由斯坦福大学的Edward Feigenbaum和Bruce Buchanan开发的，旨在模拟有机化学家在质谱数据分析方面的专业知识。
3. EMYCIN系统：
   1970年代，EMYCIN（Medical Consultation for Infectious Disease）系统被开发出来，用于帮助医生诊断感染性疾病。EMYCIN使用了一种称为推理机的早期形式，它后来成为了专家系统中推理引擎的基础。
4. 专家系统的繁荣：
   1980年代，专家系统领域经历了快速发展，许多商业和学术机构开始开发和应用专家系统。这些系统被用于各种领域，包括医疗诊断、地质勘探、金融分析和工业故障诊断。
5. 工具和语言的发展：
   随着专家系统的流行，出现了一些专门用于构建专家系统的工具和语言，如EMYCIN的继承者PROLOG，以及用于商业专家系统开发的工具，如OPS5和EXPERTS。
6. 限制和挑战：
   尽管专家系统在某些领域取得了成功，但它们也面临着知识获取困难、可扩展性差和难以处理不确定知识等挑战。这些问题限制了专家系统的广泛应用。
7. 机器学习和数据驱动方法的兴起：
   1990年代以后，随着机器学习和大数据技术的发展，专家系统的重要性相对下降。数据驱动的方法能够在大量数据上自动学习，而无需人工编码专家知识。
   尽管如此，专家系统在特定领域仍然是重要的，特别是在那些需要解释性和透明度的应用中。此外，专家系统的原理和技术也为现代人工智能系统的发展提供了重要的启示和影响。