专家系统     我们知道，所谓人工智能(Artiflcial Intelligence)是计算机科学中的一个分支，它涉及
设计智能计算机和系统，这些系统呈现出与人类的智能行为如理解、感知、学习、语言、推
理和解决问题等有关的特性。人工智能系统通常可分为三类，即：专家系统(Expert Sys-
tem)、感知系统(Perception System)和自然语言系统(Natural-Language System)。这三类
中的后两类现在还处于研究阶段，而且与版权保护关系不大。因此，现在只对专家系统的
版权保护问题进行分析。
    专家系统具有两个特征：
    首先，专家系统用于处理现实世界中所提出的需要由专家来分析和判断的复杂问题。
为了能象专家那样解决问题，专家系统就要收集足够的专家知识。与此特征相对应，专家
系统的一个重要组成部分就是知识库(knowledge base)，其中存储从专家那里得到的关于
某个领域的专门知识。这个知识库不是一种简单的事实数据库；专家必须把多年的经验制
成规则，规则按“如果…那么…”的方式确定。知识库可以直接由专家、也可以由帮助专家
表达知识的知识工程师按要求的格式建立。
    其次，专家系统利用根据专家推理方法所建立的计算机模型来解决问题。如果它所要
解决的问题与专家所要解决的问题可以相互比较，那么它应当得到与专家相同的结论。正
是由于专家系统是通过推理方法解决问题的，所以它不同于一般的数据库系统。在这些一
般的系统中，只是简单地储存答案，用户可以在机器中直接搜索答案。在专家系统中所储
存的不是答案，而是进行推理的能力与知识。与这一特征相对应，专家系统的第二个组成
部分是推理机(inference engine)。它驱动系统，并把用户提出的已知事实与知识库的规则
相匹配。它不是一步就能得到最终答案的。它必须先建立予目标，然后，再把那些成功的
子目标用于更高级的规则。因此，它能够根据知识推导出结论，而不是简单地去搜索现成
的答案。推理机除了有推理能力，还具有和用户进行对话的能力。专家系统的组成如图8.4
所示：
                 专家知识
                       →知识库
                           ↑
                           ↓
     输入所要解答的问题
                       →推理机→答案
                       图8.4专家系统的组成
  一般说来，专家系统还有另外两个组成部分，即知识编辑器(knowledge editor)和解释
工具( explanation facility)。前者用来把信息装入知识库，后者可以显示该系统如何为给定的问题寻找到答案。
    推理机、知识编辑器和解释工具统称为专家系统的“外壳”(shell)，这是与被“外壳”所
包含的知识相对而言的。正是基于所存储的知识并通过推理机（它可以被视为特殊的计算
机程序）的工作，专家系统才能解释、预测、诊断、设计、规划、监视、修理、指导和控制等。
    专家系统与传统的计算机程序的最本质的不同之处在于，专家系统所要解决的问题
一般没有算法解，并且经常要在不完全、不精确或不确定的信息基础上得出结论。
    关于专家系统的知识产权保护问题，大致有两种观点。一种观点是把专家系统看作是
一类特殊的程序；另一种观点认为，专家系统是程序和数据库的组合，因而可以同时享有
计算机程序和数据库的知识产权保护。在关于人工智能知识产权问题的国际研讨会上
(1991年3月在美国斯坦福大学召开)，建议采用第二种观点。因为至少在目前还看不出
应当采用第一种观点的原因何在，也不清楚如果接受此观点（即用专门的法律保护），这种
法律保护将会导致何种问题。在关于伯尔尼公约可能拟定的议定书的专家委员会第一次
会议（1991年11月在瑞士日内瓦召开）的备忘录上，也是建议采用第二种观点。
    当然，现在要否定或肯定某一种观点，为时尚早，有待进一步的研究。