- 专家系统的基本特点：
- 专家系统处理半结构化或非结构化问题，需要应用启发法或弱方法，而不同于传统程序的结构化问题和算法。
- 专家系统模拟人类专家在问题领域的推理过程，而不是模拟问题领域本身。这使得专家系统更灵活，更适用于领域知识的应用。
- 专家系统由描述问题状态的数据库、知识库和推理机组成，分别对应数据级、知识库级和控制级三级知识。而传统应用程序只有数据和程序两级结构，缺乏专家系统的灵活性。
- 专家系统解决的问题属于现实世界中需要大量专业知识的问题，必须在合理的时间内提供可用的解答，强调面向实际问题而非纯学术问题。
- 专家系统的高性能依赖于其在相对狭窄领域内局限问题，强调人类专家的专门知识的应用，因此通用性较差。
- 专家系统是人工智能的一个重要分支，其能力源于所拥有的专业知识。其设计以知识库和推理机为中心展开，通过知识与推理过程来解决需要专业知识的高难度问题。与传统软件不同，专家系统的结构是以知识+推理=系统为基础，而传统软件是数据结构+算法=程序的结构。
- 专家系统在解决问题上与传统程序的区别主要体现在以下几个方面：
- 人工智能的概念与特点：
- 人工智能（AI）旨
在利用机械、电子、光电或生物器件等制造的装置或机器中模仿人类智能。人工智能的概念起源于20世纪50年代，由麦卡锡首次提出，被誉为人工智能之父。
- **人工智能的特点包括**： - 从过去的事件或情形中汲取经验，并将从经验中得到的知识应用于新的环境和场景。这需要为计算机系统设计精心的软件支持。 - 具有在缺乏重要信息时解决问题的能力，展现处理不确定性和不完整信息的能力。 - 具有处理和操纵各种符号、理解形象化图片（图像）的能力，表现出对多样性信息的处理能力。 - 具备想象力和创造力，能够从已知信息中生成新的、创造性的解决方案。 - 善于启发，能够通过学习和推理从经验中提取规律，为解决问题提供新的见解。
- 人工智能的主要分支：
- 专家系统：利用专业知识解决特定领域问题的系统。
- 机器人技术：研究制造能够执行任务的机械或电子设备。
- 视觉系统：使计算机能够理解和解释视觉输入的技术。
- 自然语言处理：使计算机能够理解和生成自然语言的技术。
- 学习系统：研究计算机系统如何通过学习改善性能。
- 神经网络：受到生物神经网络启发的模型，用于模拟人类学习和推理过程。
- 人工智能是一个广泛的领域，其主要分支包括：
- 这些分支之间相互关联，取得一个领域的进展通常会影响其他领域的发展。人工智能的目标是不断提高计算机系统的智能水平，使其能够执行更复杂、更智能的任务。
背诵点
概念
1.专家系统基于知识的专家系统简称为专家系统 (Expert System,ES) 是人工智能的一个重要分支。
2.人工智能人工智能 (Artificial Intelligence,Al) 旨在利用机械、电子、光电或生物器件等制造的装置或机器模仿人类的智能。
专家系统与传统的应用程序的区别
(1)专家系统属于人工智能范畴，其求解的问题不是传统程序求解的结构化问题，而是半结构化或非结构化问题，需要应用启发法或弱方法来解决，它不同于传统应用程序的算法。
(2)传统应用程序通过建立数学模型去模拟问题领域，而专家系统模拟的是人类专家在问题领域的推理，而不是模拟问题领域本身。
(3)专家系统由3个要素组成：描述问题状态的综合数据库、存放启发式经验知识的知识库和对知识库的知识进行推理的推理机。
(4)专家系统处理的问题属于现实世界中必须具备人类专家的大量专门知识才能解决的问题，它必须可靠地工作，并在合理的时间内对求解的问题给出可用的解答。
(5)从求解手段来看，专家系统的高性能是通过将问题领域局限在相对狭窄的特定领域内，它更强调该领域中人类专家的专门知识的应用。
智能行为
1)人工智能的特点AI 研究的重点放在开发具有智能行为的计算机系统上，智能行为表现出以下5个特点。
(1)从过去的事件或情形中汲取经验，并将从经验中得到的知识应用于新的环境和场景。
然而汲取经验并应用知识不是计算机系统的本性，它需要精心为其设计的软件提供支持。
(2)具有在缺乏重要信息时解决问题的能力。
(3)具有处理和操纵各种符号、理解形象化图片(图像)的能力。
(4)想象力和创造力。
(5)善于启发：上面列出的仅是智能行为的部分特征。
目前人工智能与人的智能还有巨大的差别。
2)人工智能的主要分支
人工智能是一个极为广泛的领域， AI的主要分支有专家系统、机器人技术、视觉系统、自然语言处理、学习系统和神经网络等。
