专家系统发展于人工智能哪个阶段

专家系统是人工智能领域的一个重要分支，它主要研究如何模拟人类专家的决策过程，以便计算机能够处理复杂的问题。专家系统的发展历程可以分为以下几个阶段：

1. 早期发展阶段（20世纪50年代-70年代）：这个阶段的主要特点是计算机技术相对落后，专家系统的研究主要集中在如何将专家的知识转化为计算机可处理的形式。例如，早期的专家系统主要依赖于规则和表格来表示知识，如Dendral系统。

2. 知识表示与推理机制的发展（20世纪70年代-80年代）：随着计算机技术的发展，专家系统的研究开始关注如何更有效地表示和推理知识。这一时期出现了多种知识表示方法，如产生式系统、语义网络、框架系统等。同时，专家系统的推理机制也在不断发展，如基于逻辑推理的方法、模糊推理等。

3. 知识获取与更新（20世纪80年代-90年代）：随着知识工程的发展，专家系统的知识获取和更新成为研究的热点。这一时期出现了多种知识获取方法，如专家问答、案例推理、机器学习等。此外，专家系统的知识更新也得到了重视，如增量学习、在线学习等。

4. 知识融合与集成（20世纪90年代至今）：随着计算机技术的不断发展，专家系统的知识融合与集成逐渐成为研究的热点。这一时期出现了多种知识融合方法，如本体论、知识图谱、语义网等。同时，专家系统的知识集成也得到了广泛应用，如多领域专家系统的构建、跨学科知识的整合等。

5. 面向特定领域的专家系统研究（20世纪末至今）：随着应用领域的不断扩大，专家系统的研究逐渐转向面向特定领域的专家系统。这一时期出现了许多针对特定行业的专家系统，如医疗、金融、交通等领域的专家系统。这些专家系统通常具有高度专业化的知识库和推理机制，能够为特定领域的用户提供专业咨询和服务。

总之，专家系统的发展历程经历了从早期的规则和表格表示到知识表示与推理机制的发展，再到知识获取与更新以及知识融合与集成的过程。目前，专家系统的研究正朝着更加智能化、自动化的方向发展，如深度学习、神经网络等新技术的应用，使得专家系统在处理复杂问题时更加高效和准确。