专家系统学习

若希望实现快速自动解决问题，并且每个问题都有单独的解决方法调用，可以考虑使用基于规则的专家系统。

专家系统是一种基于知识和推理的人工智能系统，可以模拟专家的决策和问题解决过程。它通过构建一个规则库和推理引擎，根据用户提供的问题，自动匹配相应的规则并执行相应的解决方法。

具体的实现步骤如下：

1. 收集问题和解决方法：先通过对现有使用者的问题进行总结和归纳，收集问题和解决方法。每个问题和解决方法应有清晰的对应关系。

2. 构建规则库：将收集到的问题和解决方法转化为规则，并建立规则库。每个规则由问题条件和解决方法动作组成。规则库可以采用if-then形式的规则，也可以使用其他形式的规则表示。

3. 设计推理引擎：设计一个推理引擎，用于根据用户提供的问题，自动匹配相应的规则，并执行相应的解决方法。

4. 实时更新和维护：随着系统的使用，新的问题和解决方法可能会不断出现。需要定期更新规则库，添加新的问题和解决方法规则，并删除已经不再适用的规则。

基于规则的专家系统能够根据用户提供的问题，快速自动匹配相应的解决方法，提供快速解决问题的能力。然而，规则的生成和维护可能需要一定的专业知识和人工工作量。