3、探索理解系统：从专家系统到自然语言处理-优快云博客

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探索理解系统：从专家系统到自然语言处理

1. 机器理解与简单理解系统概述

机器理解是一个新兴的研究领域，旨在探索构建能够理解世界或语言的机器的可能性。自第一台计算机诞生以来，构建智能机器（即具备理解能力的机器）已成为现实，且设计的智能系统的性能常与人类的表现相比较。理解与执行特定任务相关，这些任务涉及在解决问题的过程中寻找解决方案。现有的用于解决复杂特定问题的智能系统，如图像理解、自然语言理解或专家系统，可被视为最简单的理解系统。

1.1 专家系统的起源与发展

专家系统是最早尝试构建的计算机系统，用于解决需要理解特定知识片段的问题。它模仿人类专家的决策能力，通过对以“如果 - 那么”规则为主表示的知识进行推理来解决复杂问题，而非采用传统的程序代码。20世纪70年代和80年代，专家系统开始兴起。一般来说，专家系统由推理引擎和知识库两个子系统组成。知识库以合适的格式存储问题领域的实际知识，推理引擎则将规则应用于已知事实以推导出新的事实，并且还可能具备解释和调试功能。

不同国家在专家系统的研究上侧重于不同的编程环境。美国的研究集中在基于LISP编程环境的规则系统，而法国则专注于在Prolog环境下开发的系统。Prolog环境的优势在于其基于“如果 - 那么”规则构建，应用了完整的一阶逻辑环境。