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。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。拓展阅读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。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。

理解了字、词就能听懂一句话了吗？因此，计算机还要会分析句子的语法才能真正理解一句话里各个字、词之间的关系。一个词语、一段话在不同的语境中可以有完全不同的意思。而如果想让人工智能理解这两句话，需要根据上下文进行推理，消除歧义。从表面理解，视觉和听觉似乎是完全不同的感官，但是大脑对它们的识别方式却有很多相似之处。事实上，在自然语言处理的过程中也大量运用了视觉识别的人工神经网络技术。

人脸识别、语音和语义识别背后都用到了人工神经网络的人工智能模型。下面的小活动可以大致解释人工神经网络的工作原理。实践活动用人工神经网络的方法识别小猫游戏道具：两张标有坐标的8×8彩色拼图（下左图），一张游戏用，一张坐标比对用。右图中展示出10位同学的位置和功能，他们之间相互交叉互动的关系形成了一个“人工神经网络”。

当你用汉语说出一句“我是机器人”时，计算机“听到”的是一段声波信号（如右图）。每小段长度一般为0.02～0.03 秒。随后计算机对这些语音片段进行运算，识别出构成字词发音的最小单位“音素”。这时要用到和汉语发音有关的大量知识，例如“我”字的发音是“wǒ”，包含两个音素，分别是“w ”和“o”。虽然知道了读音，但这并不意味着就知道具体是哪个字，因此计算机要把音素拼接起来识别字、词。