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前言许多人，不论他们是否从事计算机职业，但大都意识到计算机科学领域中正在发生某种重大事情，并希望通过自学能达到评价或有必要时能应用这种新技术。本书通过向不熟悉最新研究进展的计算机使用者解释专家系统的概念来满足上述需要。本书被写成一本对希望了解专家系统如何工作的人们的入门书，而有别于高等院校的教科书，它是由在这个领域中积极开展研究的实际工作者写的实用指南。其目的是使读者了解计算机科学的这个生气勃勃的新领域中的发展。通过阅读本书，读者将能着手进行自己的实际知识工程。对想了解专家系统工作原理的人来说，这是一本入门指南。本书分成四部分。第一部分是背景情况。它解释专家系统的基本概念，并介绍典型专家系统的组成。在第一部分中还介绍了专家系统出现的历史背景，并讨论了日本的第五代计算机计划和这个计划在西方国家产生的紧迫感（或有些人认为是引起了震惊)。第二部分研究推理问题。所谓推理就是在数据不准确和规则不完善的条件下，应用合适的推理策略对真值作出恰当的估计。这是一个专家系统的设计者在计算实践中已取得突破的领域：基于知识的系统并不依赖无缺陷的软件工程。如果随机地从专家系统的知识库中除去一条规则，那么对系统的性能只有很小的影响。而如果从传统的程序中任意地去掉一条语句或什么别的东西，那么情况又会如何呢？众所周知，这将是个灾难。第三部分主要介绍知识工程本身。在计算机中可恰当地表示专家知识吗？如果能表示，那么如何表示呢？这里我们采用实例研究的方法，也就是仔细地考察各种表示知识的方法，这些方法中有3种专门的软件工具使这样的任务有可能完成。这些工具是PROLOG(基于谓词逻辑的程序语言)；Micro Expert(一种可提供标准推理机和知识编码表示法的专家系统框架)；REVEAL(一种通用编程支持环境，它具有方便构造决策支持系统的性能)。最后一部分介绍机器学习。在50年代这曾经是一个热门的题目，以后一度冷落，直到最近由于专家系统的需要又重新受到重视。专家系统的性能在很大程度上受系统的知识库的质量和范围的影响。然而知识不是从天上掉下来的，它必须很费劲地从专家那里吸取得来。知识获取是建立专家系统中最薄弱的一环，克服这个薄弱环节的一种方法是采用能根裾实例数据库自动地发现新概念和新规则的自动归纳程序。这就导致了以符号形式大量生产知识的概念。在把知识作为一种有价值的商品的意义上来说，一个完整的工业正在出现。在斯通(Stonier)教授撰写的最后一章中讨论了这样的发展所产生的社会和经济上的影响，并且提出我们如何能控制知识的工业化的问题。R.福西斯
