◆付佳雯



基于交互式学习的专家系统的研究

◆付佳雯

（辽宁师范大学计算机与信息技术学院 辽宁 116000）

学习在人类掌握技能和获得知识中起着十分重要的作用。新一代认知机器人的出现，使得这些机器人可以从人类伙伴中学到更多经验，这成为机器学习中至关重要的一部分。而专家系统，即通过专家、教授输入的数据模拟专家决策的过程的发展，解决了专家处理的复杂问题。本文将会对人工智能的两大重要分支——交互式机器学习和专家系统进行简单研究，并讨论将二者结合起来，以期在知识和经验的获取过程中解决更多挑战。

交互式学习；专家系统；人工智能

0 引言

交互式学习方式打破了传统的从书本上获取知识的方式，通过实践、交流增长经验；专家系统是通过使用“事实和规则”、“知识获取”获取到所需钻研的领域知识。将二者融合，可以互相补助，发挥各自长处，在实现专家系统的基础上，根据周围环境的变换，采取交互式学习方式，达到在分析度、决策知识等各方面的高精确度。

1 交互式学习的起源与发展

1.1 认知学习理论

认知学习理论是指通过人的认知过程发现学习规律的理论，该理论认为人是学习的主体，能够主动学习；人类能够对外界信息有选择的接收；人类获取信息是凭借自己各方面的感官、记忆、理解、认知的过程，是认知接收、同化、吸收的过程。

认知学习理论不再只注重动物和人的外部行为，还更加注重人的内部心理结构，十分强调与注重人们对于信息的选择、获取、加工和采集的方式和方法。

1.2 构建主义学习理论

构建主义的核心思想是主张世界客观存在的，对事物的理解是根据学生自己的经验所决定的。其主要分为两大主义，个体建构主义认为知识是随个体认知深度的延伸进行延展、深化，逐渐出现新的理论和知识；社会建构主义认为获取知识是参与活动的过程，学习者需要加入某个集体活动中，通过实践建构自己的知识架构。获取知识的过程包括个体对知识的主动加工，也包括个体通过与集体相互合作得到的知识与经验。

构建主义是在认知学习理论的基础之上，在个体主动获取知识条件下，构建属于自己经验的知识框架。

1.3 混合式学习方式

随着教育技术在各科中教育优势的显现，何克抗教授在定义“混合式学习”这一概念时，曾说“所谓混合式学习就是要把传统的学习方式的优势和网络化学习的优势结合起来，即发挥教师引导、启发、监控教学过程的主导作用，又充分体现学生作为学习过程主体的主动性、积极性与创造性。”

混合式学习是指：线上线下混合，以提高效率；将“学”和“习”混合，以达到更好的效果；将学习和工作混合，得到高效益、高质量的效果。

（1）混合式学习的学习理论

混合式学习理论包括构建主义学习理论、人本主义学习理论、情境认知理论、教育传播理论等多种方面理论知识的融合。强调以学习者为中心，进行主动探索式的学习。

（2）混合式学习的学习资源

混合式学习方式不仅仅只停留在书本上，而是将书本上、网络上的各种资源结合，网络上的资源又包括来自不同学者、不同年限、不同经历的人士的贡献。多种多样的学习资源使得学习不再无聊乏味，而是成为学习更加广泛知识的乐趣。

（3）混合式学习的学习环境

混合式学习环境打破了传统的学习模式，班级同学集中在教师，在多位老师的监管下的学习方式已经成为过去式。混合式学习方式主要依靠学生自主学习的意识，有的同学随时准备学习，并且有较强的学习能力，不需要教师指导。而混合式学习方式则为这些同学提供了学习的先机，既可以利用自己闲碎的时间通过互联网学习，又可以在课堂上和同学老师共同回顾复习，形成良好的学习环境。

（4）混合式学习的学习方式

混合式学习方式是充分利用互联网，将网络学习和课堂教学有机结合。学生可以根据自己的爱好和学习习惯，可以采用实时与非实时，异步与非异步的学习方式，调动学生学习兴趣，积极进行协调、讨论。在物联网的时代，让上下线学习融为一体。

1.4 交互式学习方式

认知学习理论和构建主义学习理论都是较为传统的，基于知识、书本、社会活动的知识体系；而在混合式学习理论提出后，将互联网和传统的教学模式引结合，形成了新的强调结合交际合作和电脑使用的新型教学方式。[1]

交互式学习则是在教学活动中合理运用多样化教学方式，使得老师成为学习的带头者，充分发挥教师的引导、启发、监控教学过程的主导作用，积极调动学生学习的兴趣，在教师与学生之间形成交流互动的合作关系。

2 专家系统

2.1 专家系统的产生

专家系统是一个智能计算机程序系统，其中包括某领域专家大量的知识和经验，；以芯片的形式存贮到计算机中，这样计算机就可以利用人类专家的知识和方法来解决该领域的问题，生动形象的模拟专家决策的过程，从而更快速解决需要人类专家解决的领域问题。

我们之所以提出这样的想法，是因为培养一位学术极深的老教授需要花费十分长久的时间，而一位学术极深的教授一生可能只培养十位学徒，而每位学徒还要重新去积累知识，增长见识，这使得有些领域的高难度问题找不到良好的解决人才，从而造成巨大的损失。

专家系统实现了人工智能这门科学从理论走向了实际应用的领域，从解决一些简单的问题进化到解决高深领域的专家问题，其采用人工智能中的推理、决策技术来模拟专家可以解决复杂问题。

2.2 专家系统的发展

专家系统的发挥在那经历了三个阶段，第一阶段的专家系统并不具有较好的移植性，系统接口衔接等方面有缺陷。第二阶段的专家系统引进了不确定分析，模糊处理，具有较好的移植性和灵活性。第三阶段的专家系统打破了只学习一门科学的旧俗，引入了多学科综合系统，采用多种综合的科学和人工智能语言和表示方法，进行综合研究。当下，我国正在进行第四阶段专家系统的改革，通过采用人工神经网络学习和交互式学习方式等最新工作方式和理论，研究更加先进的专家系统。

3 基于交互式学的专家系统的研究

专家系统还被定义为一种交互式可靠地基于计算机的决策系统，它使用事实和启发式方法来解决复杂的决策问题，被认为是包含人类智慧和专业知识水平最高的人工智能领域分支。它其实是一个计算机应用系统，是人工智能、深度学习和机器学习发展的延伸。

3.1 专家系统的一些成就

Deneral——帮助化学家判断待定物质的分子结构的专家系统；是世界上第一例成功的专家系统；正是因Deneral的出现，使得专家系统诞生了。Deneral的原始信息主要是该物质的质谱数据，根据输入质谱仪中的数据，生成结构图，进行分析。

Troleandomycin——抗生素，MYCIN系统就是根据抗生素的英语单词后面五个字母定义的，该系统是对血液感染者进行抗生素类药物进行诊断、选用、治疗的人工智能系统，主要采用了人工智能早起的决策系统的策略，将患者严重感染的菌类和抗生素的信息得到交给系统。令人遗憾的是，这个系统并未被用于世纪医疗。

3.2 专家系统的优势

（1）专业水平高

由于专家系统基于交互式信息处理方式，具有很高的水平的专业知识；此外，同样时间专家系统对数据处理后的准确率较人工计算高出50%，在时间效率上具有很强的优越性。

（2）可移植性强

经过了专家系统几个阶段的改革和进步，专家系统已经具备了极强的可移植性，可以实现从不同的环境、设备、数据移植到不同学科领域中，但又可以实现很好地衔接和端口处理、数据计算。无论在硬件还是软件方面，都能融合，从而进行决策。

3.3 专家系统的弊端

国家的发展不能过分依赖机器，专家系统存在着机器普遍的缺点。如：机器不能灵活的处理紧急情况，知识库中存在的错误不会被及时发现并改正，专家系统存在着较高的维护成本。这些问题，都有待我们人类专家思考和解决。

4 总结

基于交互式学习方式的专家系统是在人类专家的前提下，经过知识工程师，通过建立专家知识库、接口硬件、用户端口来实现给一个非专家用户使用的决策系统，它使用事实和交互式学习方法来解决复杂决策问题。使决策问题在物联网时代进行了突破性的改革，既可以很好地保留每一位专家一生的知识经验，又可以为我国人民带来更加完善的服务体系，但其中存在的局限性还需我们认真思考解决。

[1]白燕青.交互式学习模型的构建[J].河南农业,2018，(33).

[2]李志河,李鹏媛,周娜娜,刘芷秀.具身认知学习环境设计:特征、要素、应用及发展趋势[J].远程教育杂志,2018,36(05).

[3]杨世文.基于人工智能的发射机故障诊断专家系统的应用研究[J].广播电视信息, 2019(03).

[4]张亚娟.建构主义教学理论综述[J].教育现代化,2018,5 (12).

[5]戴朝霞,曹燕.学习者视角下的混合式学习模式若干要素的融合[J/OL].中国成人, 2019(02).