什么是专家系统？(expert systems?)

技术一直致力于制造更好、更快、更智能的机器。专家系统通过使用先进的计算机逻辑来创建似乎能够“思考”并自行做出决策的软件，从而接受了这一概念。传统上，专家系统是建立在布尔逻辑（仅使用真值或假值的逻辑）基础上的，专家系统使用复杂的算法从大型信息数据库中计算答案。如果计算机无法确定正确答案，则假定程序不是错误的，而是知识库中没有足够的主题信息。...

Expert systems use complex algorithms to calculate answers from a large database of information.

当计算机必须做出决定时，它会分解成一系列正确或错误的陈述。如果编程设定为按下按钮时亮起，则按下按钮将其设置为真，而不按下按钮将其设置为假。False表示没有灯光，而true则打开灯光。这是计算机逻辑的基础。

专家系统将这些真假答案提升到了一个新的水平。通过结合一系列正确和错误的答案，计算机试图确定如何应对特定情况。它可能会根据特定的模式和正确答案和错误答案的数量改变其响应。

这些系统背后的理念是基于人们的思维方式。人类可以储存大量的新知识，并根据以前的知识做出决策。计算机被编程为“思考”，并根据数据库中的知识和以前的经验做出决策。在某种程度上，这就好像计算机正在从过去的成功和失败中“学习”。

专家系统有两种主要形式。传统的专家系统使用布尔逻辑进行决策。另一方面，模糊逻辑专家系统则不然。它计算介于简单的正确答案和错误答案之间的一系列值，以确定一个语句在多大程度上更正确或更错误。

模糊专家系统在“思考”的方式上比传统专家系统更人性化。这些专家系统不会被告知问题的具体答案，而是给出一个陈述，从中得出额外的结论。这个过程称为推理。

例如，如果一句话是“所有的母猫都有条纹。”。“凯蒂小姐是一只母猫，”模糊专家系统会推断，既然所有的母猫都有条纹，而凯蒂小姐是一只母猫，那么凯蒂小姐就必须有条纹。模糊逻辑还可以计算更复杂的值，例如，如果只有一定比例的母猫身上有条纹，则确定特定母猫身上有条纹的可能性。传统的专家系统需要更多的指导才能得出相同的结论。