AI 中的专家系统与传统系统

在下面的教程中，我们将讨论人工智能中专家系统与传统系统之间的差异。

理解人工智能中的专家系统

专家系统的定义

它们是一类基于人工智能的软件应用程序，旨在模拟特定领域内专家的决策能力。它们被设计用于解决复杂问题，通过运用其知识、推理机制和推理技术，这些技术模仿了该特定领域专业人员的许多思维过程。它们为用户提供建议，所做的决策最终都在一个可以被证明是合理的框架内。

专家系统的主要特点

1. 知识库： 包含事实、规则和启发式方法，复制了特定领域（如医学或金融）中人类专家的知识。
2. 推理引擎： 对知识库进行解释（例如通过正向或反向链接），并基于该知识库得出结论和做出决策。
3. 解释功能： 它能详细透明地解释其决策背后的理由，这在需要问责和信任的领域（如健康或法律咨询）是一个重要方面。

专家系统的优势

1. 高质量决策
   
   1. 专家系统强制执行源自大量专业知识的结构化推理，这有助于做出更好、更合理且可信的决策。这在医疗或金融等高风险决策具有巨大影响的领域尤为关键。
   2. 遵循相同的规则原则和推理技术，通过专家系统做出的决策是一致的，并且不受人类常有的偏见或疲劳的影响。当需要重复、一致的决策时，可靠性是一个至关重要的因素。
2. 可用性： 人类需要时间和精力来维持工作，而专家系统可以全年全天候（24/7/365）运行，提供建议或决策支持，这在客户服务等环境中至关重要，因为增加的可用性会产生巨大的差异。
3. 知识保留： 专家系统能够捕获人类专家的知识。这样，即使专家可能不在场，宝贵的专业知识也能得以保留。这对于面临合格专业人才稀缺的公司尤其重要。
4. 可扩展性： 专家系统开发完成后，很容易扩展以适应大量数据或更多用户，特别是如果系统架构设计得模块化和灵活。

专家系统的局限性

1. 领域狭窄： 它们是高度专业化的，这意味着它们只在其专业领域范围内表现良好。它们无法处理许多超出其编程领域的场景，从而限制了其适用性。
2. 适应性差： 这些传统的知识库系统无法自发学习。如果出现新信息或环境发生变化，专家必须手动更新知识库，这项任务并不轻松——可能需要一些时间，甚至更糟的是，需要消耗资源。
3. 维护成本高
   
   1. 知识库需要不时更新，以确保这个知识仓库不会变得陈旧；否则，它可能会传播过时甚至错误的信息。
   2. 由于构建、测试和维护专家系统的复杂性，它们的开发成本可能非常高。在小型企业或不太关键的应用中，初始成本可能会超过其优势。
4. 无法处理模糊性： 传统专家系统天生无法成功处理模糊或不完整的信息。虽然通过引入模糊逻辑等概念可以处理一定程度的不确定性，但这些系统在依赖不精确数据的现实世界应用中甚至可能失败。

专家系统的应用

1. 医疗诊断： 专家系统在医疗保健领域的应用帮助医生诊断疾病、分析医学影像，并通过考虑大量症状、测试结果和病史来决定适当的治疗方案。
   示例： 早期的专家系统，如 MYCIN，主要是为诊断细菌感染和建议抗生素而构建的。
2. 财务咨询： 财务专家系统使用户能够提供投资决策、分析市场趋势并制定财务策略。这些系统可以计算个人的潜在风险敞口，推荐理想的投资组合，并根据用户的财务目标和风险承受能力提供个性化建议。
3. 客户支持与故障排除： 专家系统在通过与用户互动进行故障排除程序来解决客户问题方面有应用。这些系统采用决策树和预先指定的诊断规则，为有问题的产品或服务提出可能的解决方案。聊天机器人或IVR（交互式语音应答）为客户提供全天候的客户支持。
4. 工程设计与故障排除： 在机械或电气工程中，专家系统可用于设计组件、提出维护程序或诊断系统故障。
   示例： 设计辅助系统帮助工程师根据一些输入约束设计最佳电路布局。
5. 法律决策支持： 法律实践中的专家系统帮助律师分析判例法、法规和先例，以进行有根据的猜测或建议行动方案。

理解人工智能中的传统系统

传统系统的定义

传统系统是指那些旨在执行特定任务或使用明确定义的算法和流程解决问题的计算机软件应用程序，与旨在模拟人类推理的专家系统不同。传统系统依赖于确定性方法，任务以明确定义和自动化的方式执行。这些系统不具备推理、学习和适应性，而是具有固定的逻辑来处理数据及其输出。

传统系统的主要特征

1. 算法化流程： 具有固定的步骤和严格的规则以实现给定目标。它不涉及学习或进行推断；它所做的只是执行被告知和编程的内容。
2. 静态功能： 需要被编程才能运行，没有学习或推理能力，因此任何新功能都需要直接插入到代码中。

传统系统的优势

1. 简单性： 传统系统的设计、实施和管理往往问题较少。由于它们依赖已知的算法和程序，因此它们是直接的，不需要任何特殊知识或复杂的推理来实现或使用。
2. 在明确定义的操作上效率高： 传统系统对于明确定义的操作可以非常高效。它们将快速可靠地执行已知操作，而无需超出已知逻辑进行分析或推理。
3. 可预测性： 因为传统系统是确定性的，所以任何过程的结果都是可预测的。这是它们如此可靠且易于调试的原因之一。
4. 成本效益高： 它们的构建和维护成本低于那些通常需要精确知识才能安装和运行的专家系统。因此，它们可以以较少的投资轻松建立。
5. 稳定性： 由于传统系统基于预定义的规则和逻辑工作，它们提供可预测的性能。除非系统被手动更改，否则行为发生不可预测变化的可能性很小。
6. 简单任务的可扩展性： 只要用户数量或数据规模增加，传统系统就可以很好地扩展，但如果任务本身要求改变底层逻辑，那么它就存在一些局限性。

传统系统的局限性

1. 灵活性有限： 传统系统不灵活。它们是为特定任务设计的，除非明确更改其代码，否则它们不会做出改变以适应新的、前所未有的情况。与专家系统不同，传统系统不会从数据中学习或根据新输入修改其行为。
2. 在复杂决策方面的局限性： 传统系统不适用于复杂的推理或决策。传统系统缺乏解释模糊性或不确定性以及需要细微理解的情况的能力。因此，这些系统在许多需要深入理解或解释的领域中的适用性有限。
3. 依赖明确指令： 传统系统所做的决策仍然依赖于明确编程的规则或指令。当要求系统执行其预定义指令之外的操作时，它就会失败。
4. 维护问题： 虽然传统系统的基本设计非常简单，但随着时间的推移，运行它们会变得笨重，特别是在系统扩展或需要升级时。新功能和更改通常需要对系统的部分进行全面修改或重新编码。

传统系统的应用

1. 业务流程自动化： 使用传统系统可以轻松自动化工资、发票、客户管理和库存等业务流程。
   示例： 会计系统根据输入数据输出月度财务报告。
2. 交易处理： 传统系统主要用于银行业、零售业和电信业，以处理大量实时交易。例如管理银行账户转账或电信中的销售订单。
   示例： 处理客户付款和更新库存的销售点系统。
3. 数据管理： 此类系统处理和加工结构化数据，如数据库、电子表格和文件系统。这些是基于预定义标准的信息输入、存储和检索。
   示例： 用于跟踪图书馆图书借阅的数据库系统。
4. 制造业自动化： 在制造业中，传统系统广泛应用于管理供应链、跟踪生产计划和控制自动化机械。
   示例： 在工厂中运行的流水线生产监控系统。
5. 库存控制： 传统系统用于跟踪库存水平、监控供应链和订单，以确保产品在正确的时间可用。
   示例： 一个根据条形码和 RFID 跟踪其库存物品的仓库管理系统。

人工智能中专家系统与传统系统的区别

我们现在将通过表格来区分人工智能中的专家系统与传统系统。