| 单词 | 新一代专家系统 |
| 释义 | 【新一代专家系统】 70年代以来，一些实用的专家系统已分别在医疗诊断、地质堪探、化学分析和计算机设计等领域取得了引人注目的成果。一般认为专家系统的发展已经历了第1代和第2代，目前正在朝第3代专家系统发展。针对前两代专家系统的特点及存在的问题，各国的人工智能研究人员提出了新一代专家系统的设想，并进行了相应的研究和尝试，新一代专家系统的研究目标是：对现行的专家系统实现技术作一些重大的变革，以使其在功能上有质的变化。如果我们把“通用性专家系统”叫做第2代专家系统的话，那么“有创造性的专家系统”就被称为第3代专家系统，事实上在第2代专家系统的基础上，配置“深部知识结构推理”(DKS推理)，就能使其功能发生根本的变化。 新一代专家系统的核心内容是：须增加“机器发明系统”，它的含义是当内向收敛不能得到解时，机器就转入“自动外延”状态，这很可能产生新的假设与途径；同时，系统要加快响应求解的过程，所以实时技术和并行推理也应成为研制新一代专家系统考虑的主要问题。下面介绍要在新一代专家系统中采用的若干关键技术。1．深部知识结构(DKS)推理技术。DKS研究的是对象及对象间的关系内聚，它超越了“名字运动”，而主要从更原始的方面来研究其内在的“属性运动”。早期的人工智能或许只是从名字运动出发的，并不认为属性是主要的，因此整个思想方向就被限于“名字运动”中，但目前看来，更为原始的应是“属性”而不是“名字”，“名字”是粗糙而不精确的一个事物或关系的总合，正是由于它仅是一个总合，因此其不精确性就使得“每一个人对同一名字的属性有不同的理解和解释”，真正潜在“名字”后面的更活泼的因素是“属性”及“属性运动”，名字及名字运动都是比较表面的。DKS从“最小粒子－属性”出发，将知识化分为一些分层的属性集合，然后利用元关系对属性进行DKS推理，因此，为了构制新一代的专家系统就必须对传统的专家系统进行扩充和改造。国际学术界对DKS有不同的理解。崔志明认为：DKS指超越了名字运动的知识深层活动机制；DKS推理是指：当表层知识(名字运动层次的知识)运动已不能解决问题时，系统就进入深部知识进行推理，以控索是否真的没有解，若有解的话，则在深部知识中组成解。2．实时技术。在专家系统的许多应用中，不允许得到解的时间很长，也就是说：要求系统反应速度要“实时”。目前，解决实时问题的途径有：(1)依靠智能软件的高度精炼信息，这是指机器在相当长的一段时间内要自行运行并不断排除“垃圾”，而真正运行的机器已不再是原来的“生机器”，而是已经过冗余信息处理，并基本上形成了“比较固定的推理途径”的机器。(2)利用分级进程推理。这个概念是把第2代专家系统的推理分为数层，而当每一个层次推理中有该层次的约束下的解时，便向“操作人员”请示这个解的可接受程度，靠人协助机器来“驯化”系统以使所求解能加快达到指定的满意程度，从而获得相对的实时性。(3)改变支持系统的硬件结构。这也许是彻底解决实时问题的主要方法，一般可用下列方法来获得实时性：改变机器的结构——适应高度并发性；改变机器元件——利用超高速IC，直到使用光子器件；采用非逻辑机器。3．知识外延。是指利用“外延”法则在已有知识库上达到知识的“外延”(或称机器发明)，其主要含义就是机器“创造了”原来知识库中未存在的知识。知识外延的方法主要有下列3种：(1)BACON系列使用的描述发现机制，力图将数据集合描述成一种简明扼要的形式，并确定数据的归类聚集、形成解释及作出实验预测，其核心思想是用“分层描述升级发现”机制。(2)AM系列利用的启发式价值综合发现机制，它能自动形成“新猜想”，其实质就是：为了既定目标，根据启发式的价值进行发明探索，“以建立起一个似是而非的推理链”。(3)META-DENDRAL使用一种“自动理论形成”技术。它的理论形成依据是文法推理、序贯外插及概念合成，其核心思想是：通过实验和解释提取，进行规则的校正和归纳。开展下列两方面的研究有着十分重要的意义：(1)如何使专家系统能在不完善知识库情况下，“尽量挖掘”知识潜在信息并组成可接受的“降级解”。(2)如何在机器速度、容量、精确程度方面，使知识能“自动增殖”，从而“自动提高”系统的整体性能。4．分布式专家系统和并行推理机。分布式专家系统由多个知识源和处理结点组成。以计算机网络为基础建立分布式专家系统，一方面可以更加合理地利用计算机资源，提高可靠性和处理能力；另一方面，它更加接近于知识处理和利用的实际情况。由于在基于演绎推理的专家系统求解过程中，面临问题空间搜索的“组合爆炸”问题，在传统的计算机上串行地进行演绎推理，不但效率低，而且对于许多AI问题，其时间和空间的复杂性远远超过当代高性能计算机系统的处理能力。因此，通过多处理机建立并行推理机，也许是解决这个问题的唯一可行途径。(苏州大学崔志明、董屏撰) |
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