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六、专家系统

一般地说，专家系统是一个智能计算机程序系统，其内部具有大量专家水平的某个领域知识与经验，能够利用人类专家的知识和解决问题的方法来解决该领域的问题。发展专家系统的关键是表达和运用专家知识，即来自人类专家的并已被证明对解决有关领域内的典型问题是有用的事实和过程。

如图1.1所示，专家系统的理想结构包括：人机界面、推理机、知识库、知识库管理系统、解释模块、动态数据库、自学习模块。知识库中存储的是人类专家的知识，这些知识是自学模块通过学习得到的，由知识库管理系统对知识进行管理，推理机相当于人的大脑，推理的依据是知识库中的知识，推理的结果保存到动态数据库中，由解释模块想用户解释推理的过程，用户通过人机界面与专家系统进行交互。

网上有一些示范性的小型、实用专家系统可供用户在线使用。如，专家系统网站http://www.exper-tise2go.com/shop/desktop.htm中的PC机配置顾问专家系统，可以通过人机对话方式，根据用户的实际需求来制定出合理的PC机硬、软件配置方案。

七、机器学习

学习是人类智能的主要标志和获得知识的基本手段；机器学习（自动获取新的事实及新的推理算法）是使计算机具有智能的根本途径；机器学习还有助于发现人类学习的机理和揭示人脑的奥秘。学习是一个有特定目的的知识获取过程，其内部表现为新知识结构的不断建立和修改，而外部表现为性能的改善。

机器学习经典定义是利用经验改善系统自身的性能。随着该领域的发展，机器学习领域主要研究智能数据分析。典型的应用如天气预报，网络安全入侵检测等。

从20世纪90年代初期开始，数据挖掘和知识发现成为机器学习领域的又一研究热点。数据挖掘（Data Mining）就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。还有很多和这一术语相近似的术语，如从数据库中发现知识（KDD）、数据分析、数据融合（Data Fusion）以及决策支持等。

数据挖掘，作为一种新颖的数据分析手段，在我国越来越多的企事业单位中得到应用，被广泛应用于数据库营销、客户关系管理、顾客行为预测、市场趋势预测等。

八、自然语言理解

自然语言理解是研究如何让计算机“听懂”人类自然语言及其表达思想。研究自然语言理解的目的是提高人机交互信息的能力，使人更容易以自然地方式与计算机进行沟通。人类的自然语言包括口头语言和文字语言两种形式，自然语言的理解也就分为书面语言的理解、口语（声音）的理解以及手书文字的识别。

目前，自然语言理解的研究主要集中在手书文字识别（如手机手写输入）、书面语句的理解、机器翻译（如在线翻译网站）、口语的理解和自然语言接口（如手机的语音拨号，短信阅读）等方面。

九、机器人学

人工智能研究日益受到重视的另一个分支是机器人学，其中包括对操作机器人装置程序的研究。这个领域所研究的问题，从机器人手臂的最佳移动到实现机器人目标的动作序列的规划方法，无所不包。目前已经建立了一些比较复杂的机器人系统。机器人和机器人学的研究促进了许多人工智能思想的发展。

智能机器人的研究和应用体现出广泛的学科交叉，涉及众多的课题，机器人已在各领域获得越来越普遍的应用。

机器人的研究通常划分为三个阶段

1．程序机器人阶段，即按预定编好的程序执行某些重复作业的简单装置，若环境或任务发生变化，则要重新进行程序设计；

2．自适应机器人阶段，该阶段的机器人自身有相应的感觉传感器，并用计算机进行控制，具有一定的智能，但还没有达到完全“自我控制”的程度；

3．智能机器人阶段，即机器人具有感知环境和思维的能力，配备感觉器官，能从外部环境获取信息，并对信息进行处理。

下面我们看几个机器人的例子。

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