expert system

定义：一类具有专门知识和经验的计算机系统。采用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，在领域常规问题上可达到具有与领域专家同等解决问题能力的水平，因此能辅助人类专家工作。通常由知识库、推理机、工作存储器、用户接口、推理解释等模块构成。

学科：计算机科学技术_人工智能_知识工程

相关名词：人工智能 知识工程 专家知识

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【延伸阅读】

专家系统是一种智能化软件。它将专家的经验和规则以计算机可处理的形式存储在知识库中，通过自动推理机模拟专家的思维过程，为用户提供决策支持。1968年，美国斯坦福大学E.A.费根鲍姆团队与化学家合作研发了Dendral，这是世界上第一个专家系统。Dendral基于质谱仪提供的有机化合物数据，利用化学专家的结构知识生成并验证分子结构假设，开启了知识工程和人工智能的先河。

典型的专家系统由知识获取系统、专家知识库和自动推理机三大模块构成。知识获取系统通过访谈、文献分析等手段，将专家隐性知识转化为显性规则；知识库以规则、语义网络、框架或谓词逻辑等形式，存储领域模型和经验法则；自动推理机采用前向链式推理或后向链式推理，从用户提供的事实出发，通过匹配—选择—执行循环，演绎出结论。人机界面负责问题输入，推理解释模块则以可读形式反馈推理步骤和结论依据，增强透明度；动态数据区在推理过程中保存临时事实和冲突集，支持回溯和多方案输出。

尽管专家系统在特定领域表现优异，但高昂的知识获取与维护成本，以及对未知情景的适应性不足，仍是其发展的主要瓶颈。近年来，随着机器学习和大数据技术的进步，大型语言模型如Deepseek R1在知识获取和推理辅助方面展现出巨大潜力。大型语言模型通过大规模预训练，掌握了广泛领域的语言和常识，可以辅助生成初步规则或补全知识库条目；通过提示工程和微调，它能将专家的自然语言描述转化为形式化表达，为传统知识获取系统提供高效补充；在对话式界面中，它可根据上下文动态提取信息，改进推理解释模块的交互体验。

展望未来，借助大型语言模型的自适应学习能力和符号推理的可靠性，专家系统有望实现动态知识更新、跨领域协同推理和人机共融决策。

责任编辑：张鹏辉