6. 专家系统(复合应用)

6.1. 简介

专家系统是AI三大模型之一,唯一一个不需要拼运算力的人工智能模型,它可以解答某一个领域的专业问题,这种专业问题一般都有标准答案,而这些标准答案是非常依赖人类在这领域内的专家知识。因为有些答案并不是计算出来的,而是根据人类难得可贵的经验得出来的。所以一个优秀的专家系统应该拥有庞大的知识库。

本节实验,教大家做一个简单的专家诊病系统,实际在各大医院中已经慢慢流行这种系统,因为大部分的感冒和发烧都是通解,对应出个药方ABCD就可以了。

6.2. 实验条件

  • 安装好Kittenblock
  • 畅顺的网络
  • 可以播放声音的电脑(音量要调整好)
  • 麦克风或者带麦克风的USB摄像头(型号没有限制)

(除此外,您无需购买小喵任何硬件套件,人工智能,小喵真的是做到普惠,希望各位老师多多支持!) (除此外,您无需购买小喵任何硬件套件,人工智能,小喵真的是做到普惠,希望各位老师多多支持!)

PS:Kittenblock软件安装过程很简单,这里不再作介绍,具体参照:

http://learn.kittenbot.cn/ 的Kittenblock教程分栏

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6.3. 插件加载

双击打开Kittenblock,左下角加载插件

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选择加载需要的插件,加载语音识别与文字朗读

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6.4. 插件成功加载

两个插件已经成功加载了

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6.5. 专家系统设计思路

  • 当我们按下某个按键时,电脑对你进行诊病问候(人工智能——文字朗读)
  • 当你回答后,语音识别后转为文本(人工智能——语音识别)
  • 文本与知识题库中进行匹配对比(专家系统核心)
  • 系统针对的的病情进行回答(人工智能——文字朗读)

好好理解以上的思路,思路明白后,写程序都是特别的简单

6.6. 程序编写

这里我写了两个程序,V1.0版本简单粗暴的,问你病情,你对应回答,精简的几个字(说多了不识别)

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V2.0版本升级了,只要你说的语句中含有对应关键词,系统就能识别

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6.7. 关于专家诊病系统的后期优化

因为本节作为普及型的教学,所以没有对这个程序进行过多的优化,怕写复杂了大家看得晕晕的。

后期优化可以从以下几点进行优化:

扩充专家知识库(真正的专家系统知识库肯定不是那么简单)

扩展关键词同义词库(我有点发热?我有点发烫?)

诊断某种病情需要做种症状符合才能得出诊断,可以设计一个得分权重系统。当权重得分大于某一个分数时才能得出病情诊断(严谨)

在病人描述没有在知识库中的,可加入新的病情知识库,然后通过人类专家进行提炼与回答,继续充实专家知识库