专家系统是一种基于知识的智能程序系统，旨在模拟人类专家在特定领域的决策和推理能力。以下是其核心要点：

一、基本定义

模拟专家系统

通过计算机程序模拟领域专家的知识与经验，解决通常需专家才能处理的复杂问题。

知识驱动的智能体

依赖大量领域知识（知识库）和推理规则（推理机），对输入数据进行逻辑分析并输出结论。

二、核心组成

知识库

存储领域专家的专业知识，包括事实、规则和经验数据，用于描述问题域的本体结构。

推理机

基于知识库中的信息，运用逻辑推理规则（如演绎、归纳）对问题进行分析和求解。

用户接口

提供与用户交互的界面，支持问题输入、结果输出及系统状态查询。

三、关键特点

领域专业性

专注于特定领域（如医疗诊断、金融分析、工程优化等），需在该领域积累大量专业知识。

知识表示与推理

采用符号主义方法表示知识，并通过推理机制实现从“如果-那么”规则到结论的自动推导。

应用广泛性

已应用于医疗诊断、航空航天、法律咨询、工业控制等20+领域，是人工智能从理论走向实践的重要里程碑。

四、发展现状

技术演进：

早期系统仅依赖静态知识库，现结合机器学习技术实现知识的动态更新与优化。

局限性：通用性较弱，需针对特定问题进行定制开发，但能高效解决领域内的复杂决策问题。

五、典型应用案例

医疗诊断：辅助医生分析症状、推荐治疗方案（如DENDRAL用于化学物质结构识别）。

金融分析：评估投资风险、制定投资策略。

法律咨询：自动检索相关法律条文、案例，辅助律师进行案件分析。

总结

专家系统通过知识与推理的结合，将人类专家的智慧转化为计算机可处理的智能系统，是人工智能应用中最早且最具实践价值的分支之一。