目前的人工智能专家系统仍然是对人类专家工作原理的粗浅模仿。右图是人工智能专家系统的结构图。它复制了专家了解事实、运用知识和经验进行思考、推理、诊断，最后得出结论的过程。这里最重要的两个模块是“知识库”和“推理机”。“知识库”存储人类专家的专业知识，模仿的是大脑的长期记忆。“推理机”则负责逻辑推理，模仿人的推理能力。此外，专家系统一般还包含以下几个部分 ：

知识工程师是人工智能的研发人员，负责把人类专家的知识转换为计算机能懂的语言，存入专家系统的知识库中。

解析器是一个程序，让用户理解程序正在做什么和为什么这样做。

综合数据库也是一个程序，模拟大脑的短期记忆。

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人工智能专家系统的优点是很好地模仿了人类逻辑推理能力。但是当涉及的知识非常 复杂、庞大时，仅仅靠逻辑推理就不够了。例如，小玲近来总不能专心学习，成绩下降很厉害。 她很苦恼，但是自己说不出什么原因。班主任决定家访，和小玲的爸爸妈妈一起帮助她找到背后的原因。这个问题涉及心理、生理、同学关系、家庭关系等复杂原因，如果要建立这个问题的知识库会涉及巨大的信息、数据量以及复杂的逻辑关系。正是这种问题导致专家系统技术的发展在20世纪90年代受到了限制。

近年来由于人工神经网络算法的巨大成功，人工智能专家系统里也融入了神经网络算法，它能更好地解决知识库涉及的信息量过大、复杂程度过高的问题。这样，机器专家就更像人类专家了。

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