エキスパートシステム
対話を誘導するため、エンジンには「前向き連鎖」、「後向き連鎖」、あるいはそれらの混合といったいくつかの技法が備わっている。前向き連鎖は、解法を全く知らない専門家が行う質問であり、次第に解法をつきとめていく(例えば、障害診断)。後向き連鎖は、エンジンが結論の候補を持っている場合である(例えば、これは大丈夫か?、何らかの危険がありそうだが、そのレベルは? など)。可能な限り素早く解法を見つけられそうな結論から開始する。混合型の連鎖では、エンジンには結論の候補があるが、それだけでは十分ではない。その場合、直前の利用者の応答から前向き連鎖で推論して可能性のある候補を洗い出す。したがって、次の質問に利用者が答える前にその答えを推論済みであることが多い。
論理を使った場合の非常に興味深い点は、この種のソフトウェアが利用者に対して明確に「何をしているか」(Why)と「どう推論したのか」(How)を説明できる点である。さらに論理を使ったエキスパートシステムは、利用者の提供する情報や知識ベースにおける矛盾を検出できることが多く、明確にそれを指摘できる。
一階述語論理を使ったエンジンを備え、規則と事実を記述できる。エキスパートシステムの開発の道具であり、実際に使える初の宣言型言語であり、人工知能開発用言語として広く使われた。しかし、Prologは扱いやすい言語とは言えず、その論理の階層は人間の論理とは乖離している。
1980年代になると、実世界の問題を解く実用的ツールとしてエキスパートシステムが広く商用利用されるようになった。多くの大学が関連コースを開設し、フォーチュン500の大企業の3分の2が日常業務にこの技術を適用した。日本の第五世代コンピュータのプロジェクトやヨーロッパでの研究など、世界的に関心を集めた。
エキスパートシステムの開発は、記号処理言語であるLISPとPrologの開発で促進された。車輪の再発明を防ぐため、大規模エキスパートシステムの構築に特化したエキスパートシステムも作られた。
エキスパートシステム(英語: expert system)とは、人工知能研究から生まれたコンピュータシステムで、人間の専門家(エキスパート)の意思決定能力をエミュレートするものである。専門家のように知識についての推論によって複雑な問題を解くよう設計されており、通常のプログラミングのようにソフトウェア開発者が設定した手続きに従うわけではない。1970年代に人工知能の研究者によって開発され、1980年代にわたって商業的に適用され、AIソフトウェアとして最初に成功を収めた形態である。日本語訳では専門家システムと言う場合もある。
エキスパートシステムは基本的に、特定の分野の問題についての情報を解析するルール群から構成されるプログラムであり、その情報はシステムの利用者が提供する。 問題の分析結果を提供するだけでなく、設計によっては利用者の行動を正しく導く指針を与えることもできる。通常のプログラムとは異なった独特の構造をしている。