人工智能的研究内容之专家系统与自然语言

人工智能理论在不断深入研究中得到了发展，向着更为宽广的应用领域迈进，也获得了更重要的应用结果。从应用的角度看，人工智能的研究主要集中在以下几个方面。

1.专家系统

专家系统具有丰富的专业知识和经验。基于人工智能技术，通过一个或多个人类专家在某一个领域提供的知识和经验用于推理和判断，并采用类似于人类专家的决策过程，以解决那些需要专家决定的复杂问题。

专家系统通常需要利用已知的现有算法来解决问题，但有些问题无法解决，因为给出的信息通常是不完全、不精确，甚至是不确定的。

它可以解决一些问题，如一般性的解释、预测、诊断、设计、规划、监测、修复、指导和控制。从架构上看，专家系统可分为集中专家系统、分布式专家系统、协同专家系统、神经网络专家系统等，从实现方法上可以分为基于规则的专家系统、基于模型的专家系统、基于框架的专家系统等。

2.自然语言

理解自然语言理解就是研究如何在人与计算机之间利用自然语言建立起有效的通信。由于目前计算机系统与人类之间的交互还只能使用严格限制的各种非自然语言，因此，解决计算机系统能够理解自然语言的问题一直是人工智能领域的重要研究课题之一。

实现人与计算机之间的自然语言沟通，是指计算机系统可以理解自然语言文本及自然语言文本的含义，还能够理解人类想要表达的特定意图和想法。

如何正确理解并准确表达语言是一个极其复杂的解码和编码过程。能够做到理解口语和书面语言的计算机系统不但需要有一些代表语境知识的结构，还需要积累一些基于这些知识的推理技巧。

虽然在理解有限范围的自然语言对话和理解用自然语言表达的小段文章或故事方面的程序系统已有一定的进展，但要实现功能较强的理解系统仍十分困难。

从目前的理论和技术现状看，自然语言理解系统主要应用于机器翻译、自动文摘、全文检索等方面，而通用的和高质量的自然语言处理系统，仍然是较长期的努力目标。

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