<正> 植保系统工程中应用专家系统和决策支持系统的必要性和可能性,作者已在《植物保护》15(3):35作了阐述,但人工智能技术对系统分析和建模工作的影响远不止于此。它还包括有力的知识表达方法和对原来不能用数值方法解决的问题寻求可行的算法。它不仅使数学更容易被用来解决系统问题,而且也提供一些非数学的模拟工具,如以规则为基础的模拟(rule-based simulation),知识系统(knowledge systems),符号数学操作工具(symbolic mathematics manipulators),景观结构模拟工具(landscape simulators),目标模拟和行为模型化方法(object—orientedsimulation and behanioral modeling)等。 建立人工智能系统的工作称为AI编程(AI programming),它涉及两个问题:(1)有关的知识应如何在AI编程中表达,(2)这些知识应如何用来解决问题,即知识的搜索和推理。两者都属于知识工程研究的范围。 一.知识工程 1.知识表达 知识表达是AI编程的中心问题,所以,许多人工智能系统被称为知识基系统(knowledgebased systems)。知识在其表达之前还有个如何获取的问题,这是当前人工智能研究的关键性难关。知识获取是指把存在于领域专家头脑里的知识整理出来,存贮到专家系统或其他人工智能系统之中。这是今后10年面临的必须解决的问题。