專家系統(tǒng)應(yīng)用于自閉癥兒童的研究述評(píng)

陽 澤 韓睿婷 王寶珠

（西南大學(xué)教育學(xué)部 重慶 400715）

一、引言

專家系統(tǒng)（Expert System）作為人工智能（Artificial Intelligence）研究領(lǐng)域之一，指通過模擬人類專家的思考推理過程，使用符號(hào)推理解決問題[1]的一種人工智能計(jì)算機(jī)程序。專家系統(tǒng)通常由人機(jī)接口（Interface）、知識(shí)庫（Knowledge base）、推理機(jī)（Reasoning Machine）、解釋器（Interpreter）、全局?jǐn)?shù)據(jù)庫（GlobalDatabase）等部分構(gòu)成，知識(shí)庫和推理機(jī)是最基本的模塊[2]，知識(shí)庫存儲(chǔ)著專家經(jīng)驗(yàn)、書本知識(shí)與常識(shí)性知識(shí)，推理機(jī)又稱為推理引擎，負(fù)責(zé)控制、協(xié)調(diào)整個(gè)系統(tǒng)[3]。伴隨計(jì)算機(jī)科學(xué)和人工智能的發(fā)展，專家系統(tǒng)已成功地運(yùn)用到醫(yī)學(xué)[4]、健康[5]等領(lǐng)域，其中專家系統(tǒng)在自閉癥兒童教育和治療中的應(yīng)用受到研究者的積極關(guān)注[6]。

美國疾病控制中心（Centers for Disease Control and Prevention,CDC）發(fā)布的最新數(shù)據(jù)顯示，自閉癥譜系障礙（Autism Spectrum Disorder，ASD，以下簡(jiǎn)稱自閉癥兒童）的發(fā)病率已上升到1/59[7]，世界其他國家自閉癥障礙的發(fā)病率亦持續(xù)升高。研究顯示，自閉癥癥狀一般要在孩子12到18個(gè)月時(shí)才顯現(xiàn)[8]，許多家庭因未能及時(shí)發(fā)現(xiàn)孩子癥狀而錯(cuò)過康復(fù)和發(fā)展關(guān)鍵期。當(dāng)前自閉癥的診斷難以依據(jù)個(gè)體的生物化學(xué)指標(biāo)[9]，通常依賴于臨床醫(yī)生和專家的觀察和經(jīng)驗(yàn)，在診斷時(shí)容易受到主觀干擾；此外自閉癥的癥狀很容易和精神疾病癥狀混淆[10]，誤診時(shí)有發(fā)生。低效率的人工診斷和不夠準(zhǔn)確的診斷結(jié)果促使人們尋求輔助工具來支持臨床實(shí)踐。專家系統(tǒng)能夠從過去的數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)并與最新數(shù)據(jù)進(jìn)行比較從而提出適合當(dāng)前問題的新的解決方法[11]，具有快速、易操作、無害且經(jīng)濟(jì)等特點(diǎn)[12]，有助于改善臨床實(shí)踐和治療[13]，可有效用于自閉癥的診斷和干預(yù)。目前，國外學(xué)者圍繞專家系統(tǒng)在自閉癥兒童中的應(yīng)用研究已取得明顯進(jìn)展，國內(nèi)學(xué)界尚缺乏此類研究。有鑒于此，筆者追蹤國外專家系統(tǒng)在自閉癥兒童中的研究進(jìn)展，意在揭示專家系統(tǒng)應(yīng)用于自閉癥兒童研究的現(xiàn)狀和不足，為推動(dòng)我國自閉癥專家系統(tǒng)研究提供借鑒和參考。

二、文獻(xiàn)選取

以 autism / autistic、expert system / knowledge-based system 為關(guān)鍵詞，檢索Springer、ProQuest、ACM、IEEE等電子期刊外文數(shù)據(jù)庫，檢索時(shí)間范圍不限，去掉重復(fù)文獻(xiàn)，初步檢索出相關(guān)英文文獻(xiàn)30 篇。為了使所選文獻(xiàn)更符合主題，根據(jù)以下標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)一步篩選檢索的文獻(xiàn)：（1）直接以專家系統(tǒng)應(yīng)用為主題；（2）在專家系統(tǒng)應(yīng)用中直接或間接涉及到自閉癥；（3）屬于實(shí)證或綜述類研究文獻(xiàn)。最終篩選出直接相關(guān)文獻(xiàn)18篇。所檢索到的文獻(xiàn)時(shí)間跨度從1992年到2018年，2010年以后文獻(xiàn)數(shù)量增長明顯，截止2016年，出現(xiàn)了研究的小高峰。文獻(xiàn)時(shí)間分布趨勢(shì)圖如圖1 所示。專家系統(tǒng)在自閉癥兒童中的應(yīng)用研究文獻(xiàn)涉及專家系統(tǒng)的知識(shí)表征與獲得、專家系統(tǒng)的功能、專家系統(tǒng)的評(píng)估檢驗(yàn)和針對(duì)用戶的專家系統(tǒng)四大主題，文獻(xiàn)主題頻次如圖2所示。

圖1 文獻(xiàn)時(shí)間分布趨勢(shì)圖

圖2 文獻(xiàn)主題頻次圖

三、專家系統(tǒng)在自閉癥兒童中的應(yīng)用研究現(xiàn)狀

（一）知識(shí)表征和獲取視角的研究。人工智能問題的求解是以知識(shí)表征為基礎(chǔ)[14]，知識(shí)表征是知識(shí)在計(jì)算機(jī)中的表示方法和表現(xiàn)形式[15]。常用的知識(shí)表征方法有謂詞邏輯表征法、產(chǎn)生式表征法、框架表征法、語義網(wǎng)絡(luò)表征法等[16]。根據(jù)知識(shí)表征方法可將目前應(yīng)用于自閉癥的專家系統(tǒng)歸為基于規(guī)則的專家系統(tǒng)、基于邏輯的專家和基于本體混合型的專家系統(tǒng)三類。

產(chǎn)生式表征法最早由post在1943年提出[3]，它將知識(shí)表征為條件語句[17]，以If…Then的結(jié)構(gòu)呈現(xiàn)。這種知識(shí)表征形式直觀自然且能表示多類型知識(shí)[2]，因而目前大部分專家系統(tǒng)采用產(chǎn)生式表征法，即基于規(guī)則的專家系統(tǒng)?；谝?guī)則的專家系統(tǒng)尤其適合應(yīng)用于醫(yī)療系統(tǒng)[14][18]，是最早應(yīng)用在自閉癥兒童中的專家系統(tǒng)，并以Veeraraghavan研究的知識(shí)篩查器（Knowledge based Screener）[6]為代表?；谝?guī)則的專家系統(tǒng)通常由知識(shí)庫（Knowledge base）、推理引擎（Reasoning engine）、數(shù)據(jù)庫（Database）三個(gè)基本組件構(gòu)成[18]。知識(shí)庫作為專家系統(tǒng)中的關(guān)鍵部件，它包含事實(shí)性知識(shí)（Factual Knowledge）和啟發(fā)性知識(shí)（Heuristic Knowledge）[6]。事實(shí)性知識(shí)指某領(lǐng)域中廣泛共有的知識(shí)[19]，例如源于Qualifier and Choice知識(shí)工程中的事實(shí)[20]，啟發(fā)性知識(shí)指專業(yè)領(lǐng)域經(jīng)驗(yàn)和具有啟發(fā)意義的知識(shí)[19]，例如有關(guān)自閉癥行為治療和不同教學(xué)計(jì)劃的知識(shí)[21]。推理引擎常使用前向鏈接（Forwardchaining）（即推理過程從一組條件開始并向一些結(jié)論發(fā)展）[6]、后向鏈接或混合推理方法[21]形成推理鏈以操縱推理過程。由于人們常會(huì)使用一些模糊語言，比如很少、經(jīng)常等，特別是當(dāng)對(duì)自閉癥兒童進(jìn)行診斷時(shí)，常常需要處理這些不完整、不確定的詞匯，產(chǎn)生式表征法可表示不確定性知識(shí)[2]，在此基礎(chǔ)上有學(xué)者開始將模糊邏輯技術(shù)引入基于規(guī)則的專家系統(tǒng)中[22]。模糊邏輯（Fuzzy Logic）類似于人類的感覺和推理過程[23]，更貼近日常生活，被認(rèn)為是不確定推理，即從不確定性的初始證據(jù)出發(fā)，通過運(yùn)用不確定的知識(shí)[24]最終推出具有更高確定性的判斷。模糊邏輯知識(shí)表征的結(jié)構(gòu)與一般的基于規(guī)則的專家系統(tǒng)稍有不同，由輸入模塊（Input Module）、模糊化模塊（Fuzzify module）、決策模塊（Decision Module）等組成[11][22][23]。此外，有學(xué)者借助成熟的專家系統(tǒng)外殼（ES shell）工具例如JESS[21]、eXpertise2Go[25]來開發(fā)此類專家系統(tǒng)。

相比產(chǎn)生式表征法，使用謂詞邏輯表征的專家系統(tǒng)較少。隨著基于一階謂詞邏輯和歸結(jié)原理的PROLOG（Programming in Logic）語言的推廣[18]，基于謂詞邏輯的專家系統(tǒng)開始多起來。謂詞邏輯（Predicate Logic）表征法是指各種基于形式邏輯(Formal Logic)的知識(shí)表征方式，利用邏輯公式描述對(duì)象、性質(zhì)、狀況和關(guān)系[16]。謂詞邏輯表征的各條知識(shí)相互獨(dú)立[18]方便知識(shí)庫的擴(kuò)充；其嚴(yán)密的推理結(jié)構(gòu)保證了經(jīng)演繹推理所得出結(jié)論的精確性[2]。因而有學(xué)者關(guān)注到謂詞邏輯表征法的優(yōu)勢(shì)，基于邏輯的專家系統(tǒng)也被應(yīng)用在自閉癥兒童中[26]。巴基斯坦自閉癥兒童診斷專家系統(tǒng)（Pakistan Childhood Autism Diagnostic Expert System，PCADEX）根據(jù)自閉癥的水平來確定回答問題的數(shù)目，每個(gè)問題有三個(gè)選項(xiàng)且都鏈接到下一個(gè)問題的所有選項(xiàng)，并使用統(tǒng)計(jì)技術(shù)（即排列和組合）定義了四條不同診斷路徑[10]，從而得到四種不同診斷結(jié)果。兒童自閉癥診斷專家系統(tǒng)則直接采用了發(fā)育量表（PEDS）和自閉癥診斷工具（Childhood Autism Rating Scale,CARS）支持的診斷算法[26]作為推理過程的機(jī)制。PROLOG語言是涉及人類推理的最高級(jí)通用語言，強(qiáng)調(diào)任何給定問題的實(shí)體之間的邏輯關(guān)系[10]，因此適合開發(fā)基于邏輯的專家系統(tǒng)。在自閉癥兒童中涉及到的基于邏輯的專家系統(tǒng)大部分使用PROLOG語言開發(fā)。

產(chǎn)生式規(guī)則和謂詞邏輯雖是重要的知識(shí)表示方法，但難以表征復(fù)雜的知識(shí)結(jié)構(gòu)。單一的知識(shí)表征方法總存在一定的局限從而無法滿足智能化設(shè)計(jì)系統(tǒng)的需要[27]，因而混合的知識(shí)表征方法被引入到專家系統(tǒng)中，例如基于本體混合型的專家系統(tǒng)。本體是共享概念模型的形式化規(guī)范說明[28]，具有很強(qiáng)的表達(dá)概念語義和獲取知識(shí)的能力[29]，有利于知識(shí)共享和重用。本體混合型知識(shí)表征法是指將幾種單一知識(shí)表示方法按照本體原理組成的一種知識(shí)表征法，具有表示簡(jiǎn)潔、明確、推理性強(qiáng)等特點(diǎn)[27]。Venkatesan 等學(xué)者開發(fā)的基于內(nèi)容提取機(jī)制的語義電子學(xué)習(xí)系統(tǒng)則屬于此類專家系統(tǒng)，它從自閉癥領(lǐng)域知識(shí)和相關(guān)教學(xué)方法構(gòu)建混合本體表征知識(shí)，使用語義 Web 規(guī)則語言（Semantic Web Rule Language，SWRL）創(chuàng)建規(guī)則，利用Pellet Reasoner 進(jìn)行推理[30]。由于基于本體混合型的專家系統(tǒng)可能技術(shù)不夠成熟，鮮有相關(guān)研究推廣使用這種方法。

專家系統(tǒng)的質(zhì)量水平由知識(shí)庫中知識(shí)的質(zhì)量和數(shù)量決定[31]，而高質(zhì)量知識(shí)需經(jīng)過知識(shí)獲取這一關(guān)鍵步驟。知識(shí)獲取（KnowledgeAcquisition）指的是把用于求解專門領(lǐng)域問題的知識(shí)從擁有這些知識(shí)的知識(shí)源中抽取出來[18]，即知識(shí)來源。在自閉癥兒童中應(yīng)用的專家系統(tǒng)的知識(shí)庫的知識(shí)來源主要有五類：一是知識(shí)由該領(lǐng)域的專家和臨床醫(yī)生提供[23]；二是向家長或教師發(fā)放問卷調(diào)查或者訪談[32]；三是直接根據(jù)自閉癥兒童的癥狀等[20]，在醫(yī)院收集患者資料[33][34]；四是從文獻(xiàn)回顧和權(quán)威科學(xué)出版物獲取，如使用自閉癥治療評(píng)估清單（Autism Treatment Evaluation Checklist，ATEC）的在線表格[10]，對(duì)自閉癥及相關(guān)文獻(xiàn)進(jìn)行回顧；五是從數(shù)據(jù)庫中獲取，從包含自閉癥和非自閉癥兒童記錄的數(shù)據(jù)集中獲取知識(shí)[35]。在實(shí)際的過程中，知識(shí)獲取方式通常是結(jié)合使用的，以便獲得更豐富的知識(shí)。

（二）功能特征視角的研究。目前應(yīng)用于自閉癥的專家系統(tǒng)主要體現(xiàn)出診斷和治療兩大功能。

準(zhǔn)確的診斷結(jié)果是成功干預(yù)的前提，因此最早開發(fā)的自閉癥專家系統(tǒng)是為了診斷嬰兒自閉癥和其他發(fā)育障礙[36]，由此自閉癥的診斷類專家系統(tǒng)逐漸發(fā)展。診斷類專家系統(tǒng)的功能主要是對(duì)自閉癥進(jìn)行診斷和篩查。由于自閉癥異質(zhì)性較大，因此臨床上的診斷標(biāo)準(zhǔn)未達(dá)成一致，不同區(qū)域和不同專家系統(tǒng)所依據(jù)的診斷標(biāo)準(zhǔn)也不統(tǒng)一。例如有專家系統(tǒng)僅根據(jù)自閉癥的行為特性[10]來診斷，也有專家系統(tǒng)將臨床癥狀和發(fā)育特征[26]均考慮在內(nèi)，還有將最新發(fā)布的精神診斷和統(tǒng)計(jì)手冊(cè)第五版（DSM-IV）中的社交溝通障礙和刻板行為[11]作為依據(jù)。自閉癥的診斷型專家系統(tǒng)所提供的功能可進(jìn)一步分為三種：第一種是提供直接的診斷或篩查功能，即判斷兒童是否患有自閉癥，最初的診斷型專家系統(tǒng)也僅提供這種簡(jiǎn)單功能。雖然印度的自閉癥醫(yī)學(xué)領(lǐng)域發(fā)展仍處于初期階段，但其開發(fā)的知識(shí)篩查系統(tǒng)能夠在早期識(shí)別出自閉癥[6]，這樣的輔助技術(shù)有助于醫(yī)生診斷。伊朗的自閉癥篩查專家系統(tǒng)（Autism Screening Expert System，ASES）主要是用于對(duì)2 至6歲兒童的早期篩查[32]，以便盡早對(duì)自閉癥兒童進(jìn)行康復(fù)治療。這類診斷型專家系統(tǒng)能夠處理與自閉癥診斷和分析的不確定性[8]，輔助傳統(tǒng)醫(yī)學(xué)診斷。盡管已有多種技術(shù)來預(yù)測(cè)自閉癥，但仍缺乏確定自閉癥兒童嚴(yán)重程度的研究和系統(tǒng)[22]。為了保證有針對(duì)性的治療，因此診斷類專家系統(tǒng)出現(xiàn)了第二種功能，即診斷并且分類。專家系統(tǒng)不僅判斷兒童是否患有自閉癥，還給出具體的診斷結(jié)果如所患自閉癥的嚴(yán)重程度和具體類型。巴基斯坦自閉癥兒童診斷專家系統(tǒng)根據(jù)得分判斷是否為自閉癥并將其分為邊緣、輕度或重度三個(gè)級(jí)別[10]。馬來西亞的模糊專家系統(tǒng)則將自閉癥分為1 級(jí)（輕度）、2 級(jí)（中度）和3 級(jí)（重度）[11]。自閉癥的咨詢專家系統(tǒng)（Autism Advisory Expert System）則可以診斷出低、中、高水平的自閉癥，阿斯伯格（Asperger's Disorder）和兒童分裂癥五種類型（Child Disintegrative Disorder，CDD）[25]。隨著研究的深入，細(xì)節(jié)完善成為診斷類專家系統(tǒng)改進(jìn)的方向，由此第三種功能更注重的是快速診斷并分類且易于使用。2018年新提出的分層模糊專家系統(tǒng)（Fast and Accurate Diagnosis of Autism，F(xiàn)ADA）提供簡(jiǎn)單操作界面，能快速準(zhǔn)確地診斷出自閉癥及嚴(yán)重程度，還清楚地顯示出高度受損區(qū)域[23]，例如自閉癥兒童在社交關(guān)系上是輕度損傷的。此外，在一部分診斷類專家系統(tǒng)中還給出了詳細(xì)解釋和治療建議等。

隨著專家系統(tǒng)應(yīng)用技術(shù)的成熟，研究者的視野不再局限于自閉癥診斷領(lǐng)域，他們嘗試擴(kuò)大專家系統(tǒng)應(yīng)用范圍，積極研發(fā)治療類的專家系統(tǒng)。自閉癥的治療類專家系統(tǒng)主要提供教育與服務(wù)支持的功能，可進(jìn)一步劃分為兩種：第一種是從多方面圍繞自閉癥兒童學(xué)習(xí)的發(fā)展提供服務(wù)，通常為單獨(dú)運(yùn)作的專家系統(tǒng)。針對(duì)自閉癥患者對(duì)面部表情的認(rèn)知存在的各種困難，面部表情專家系統(tǒng)（Face-Expression Expert Program，F(xiàn)EEP）通過在面部表情(Facial Expression)、情感-詞（Emotion-word）、描述性句子（Descriptive Sentence）和情緒韻律（Prosody of Emotion）建立等效關(guān)系來使自閉癥患者形成面部表情的概念[37]，有助于自閉癥患者面部表情發(fā)展。印度的一款電子學(xué)習(xí)系統(tǒng)能根據(jù)自閉癥兒童的實(shí)際水平來提供相應(yīng)的教學(xué)內(nèi)容，目前主要是植入AARAMBH教學(xué)課程為3-6歲兒童提供適當(dāng)?shù)膶W(xué)習(xí)內(nèi)容[30]來滿足他們的個(gè)性需求。該工具具有擴(kuò)展性，支持應(yīng)用行為分析（Applied Behavioral Analysis，ABA）等方法。專家系統(tǒng)也能夠?qū)ψ蚤]癥的學(xué)生進(jìn)行能力測(cè)試[38]，方便教師調(diào)整教學(xué)方法和內(nèi)容。第二種是將專家系統(tǒng)作為子系統(tǒng)或核心技術(shù)構(gòu)建大型綜合系統(tǒng)為自閉癥治療提供支持。專家系統(tǒng)作為自閉癥兒童行為治療支持系統(tǒng)的重要部分儲(chǔ)存著大量行為治療和教學(xué)方法，其作用是根據(jù)兒童學(xué)習(xí)成效給予治療師干預(yù)建議[21]。知識(shí)自動(dòng)化專家引擎（Knowledge Automation Expert Engine）協(xié)助智能移動(dòng)工具來跟蹤治療和識(shí)別治療模式，同時(shí)根據(jù)每個(gè)孩子的具體情況提供最佳后續(xù)指導(dǎo)[39]，有助于治療團(tuán)隊(duì)間的溝通合作并及時(shí)調(diào)整康復(fù)方案?？傮w來看，相比診斷類專家系統(tǒng)，治療類專家系統(tǒng)的數(shù)量還較少。

（三）評(píng)估檢驗(yàn)視角的研究。專家系統(tǒng)只有經(jīng)過驗(yàn)證后達(dá)到一定的標(biāo)準(zhǔn)，才能投入到實(shí)際中使用。從評(píng)估檢驗(yàn)這個(gè)角度來看，專家系統(tǒng)可劃分為兩類。

一是專家系統(tǒng)經(jīng)過了驗(yàn)證或者已投入使用，能夠表現(xiàn)出一定效果，或者評(píng)估結(jié)果理想。評(píng)估檢驗(yàn)又分為兩類情況，第一種情況是專家系統(tǒng)的評(píng)估結(jié)果是通過實(shí)驗(yàn)支持獲得的。有研究將正常兒童和自閉癥兒童分組納入到測(cè)試中，并將專家系統(tǒng)測(cè)試結(jié)果與臨床專家的診斷結(jié)果、自閉癥評(píng)定量表對(duì)比后具有高度一致性。伊朗的自閉癥篩查專家系統(tǒng)（Autism Screening Expert System，ASES）在鑒別自閉癥和正常兒童時(shí)分別達(dá)到了92.4%和93.1%的準(zhǔn)確度[32]，印度的分層模糊專家系統(tǒng)（Fast and Accurate Diagnosis of Autism，F(xiàn)ADA）則達(dá)到了99%的準(zhǔn)確率，98.2%的靈敏度（指檢測(cè)實(shí)際病例的能力），99.2%的特異性（將正常兒童視為非自閉癥的能力）[23]。還有研究?jī)H將自閉癥兒童的數(shù)據(jù)納入測(cè)試中來評(píng)估專家系統(tǒng)檢測(cè)的準(zhǔn)確性。結(jié)果顯示專家系統(tǒng)基本都達(dá)到了90%以上的準(zhǔn)確度[33][35]?？傮w而言，在實(shí)驗(yàn)評(píng)估下的專家系統(tǒng)整體表現(xiàn)良好，但仍然有專家系統(tǒng)的結(jié)果與臨床心理學(xué)家的臨床結(jié)果相比，只超過60%的人表現(xiàn)出相似的結(jié)果[11]。這種評(píng)估檢驗(yàn)的方法只是將數(shù)據(jù)輸入到專家系統(tǒng)中進(jìn)行測(cè)試，在真實(shí)情景中表現(xiàn)如何有待商榷。第二種情況是將開發(fā)的專家系統(tǒng)交由專業(yè)人員和潛在用戶評(píng)估，通過應(yīng)用反饋診斷效果。有研究邀請(qǐng)12名兒科醫(yī)院護(hù)士使用專家系統(tǒng)并采用半結(jié)構(gòu)化訪談形式討論了其易用性、有用性和診斷價(jià)值，大多數(shù)人認(rèn)為專家系統(tǒng)是可協(xié)助臨床實(shí)踐的潛在診斷工具[26]。阿曼蘇丹國的自閉癥的咨詢專家系統(tǒng)由25位自閉癥專家和潛在用戶進(jìn)行評(píng)估，認(rèn)為其具有易用性、靈活性、節(jié)省時(shí)間和金錢等優(yōu)點(diǎn)，同時(shí)也有人擔(dān)憂系統(tǒng)不準(zhǔn)確或有時(shí)無法正常運(yùn)行[25]。第二種評(píng)估檢驗(yàn)方法彌補(bǔ)了第一種方法的不足，通過人機(jī)交互更能夠反映出在真實(shí)情景中使用專家系統(tǒng)的益處和潛在問題。在未來兩種方法結(jié)合起來可能更有助于專家系統(tǒng)獲得大眾的認(rèn)可。

二是專家系統(tǒng)未提供詳細(xì)的評(píng)估信息或尚未進(jìn)行驗(yàn)證。巴基斯坦的自閉癥診斷自動(dòng)化系統(tǒng)雖已成功實(shí)現(xiàn)，但需要進(jìn)一步在真實(shí)的對(duì)象中進(jìn)行測(cè)試和驗(yàn)證[10]。印度的電子學(xué)習(xí)系統(tǒng)雖業(yè)已完成，但只指出了該系統(tǒng)準(zhǔn)備在印度的10 所學(xué)校進(jìn)行測(cè)試和評(píng)估[30]，但具體的評(píng)估的結(jié)果尚未說明。沒有提供評(píng)估方面的數(shù)據(jù)，可能與系統(tǒng)的影響不明顯或者系統(tǒng)還不夠成熟等原因有關(guān)。評(píng)估結(jié)果作為驗(yàn)證專家系統(tǒng)可用性的重要指標(biāo)，應(yīng)當(dāng)經(jīng)過嚴(yán)格地測(cè)試和試用合格才可推廣使用。這也是未來使用某個(gè)專家系統(tǒng)的重要依據(jù)。因此要使用這些專家系統(tǒng)，則需要圍繞它做一些實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證或者通過其他方式來提供一個(gè)效果反饋，必須給出一個(gè)明確的結(jié)論證明系統(tǒng)的可用性。

（四）用戶個(gè)性視角的研究。從現(xiàn)有研究來看，學(xué)者們所提出的專家系統(tǒng)的使用對(duì)象分布較廣泛，涵蓋了臨床醫(yī)生、護(hù)士、家長、兒童、教師、治療師等。但大部分使用對(duì)象是醫(yī)療人員、治療師、家長，提供給教師、兒童用戶使用的較少。

醫(yī)療人員用戶主要包括醫(yī)生和護(hù)士，目前絕大部分診斷型專家系統(tǒng)都是提供給臨床醫(yī)生作為輔助工具使用[10][23][34]，以提高診斷準(zhǔn)確率。同樣為了完善患病兒童的醫(yī)療保健服務(wù)，盡可能擴(kuò)大早期篩查的范圍，專家系統(tǒng)被設(shè)計(jì)為具有足夠簡(jiǎn)單的學(xué)習(xí)曲線，可被任何醫(yī)療人員使用[26]，方便護(hù)士隨時(shí)使用。

針對(duì)教師用戶主要是圍繞輔助教師開展教學(xué)活動(dòng)而設(shè)計(jì)。專家系統(tǒng)可用于彌補(bǔ)傳統(tǒng)分類方法的缺陷，輔助特殊學(xué)校教師尤其是新教師對(duì)孩子的障礙類型進(jìn)行分類[20]，協(xié)助教師對(duì)自閉癥兒童進(jìn)行能力測(cè)試[38]，以提供合適的教學(xué)方法和內(nèi)容。

針對(duì)家長用戶專家系統(tǒng)主要集中在提供咨詢服務(wù)和提供支持兩方面。當(dāng)家長懷疑自己的孩子存在發(fā)育遲緩等問題時(shí)，可預(yù)先使用專家系統(tǒng)在去醫(yī)院就診前進(jìn)行一個(gè)初步的診斷[25]，起到心理緩沖作用或者排除患病可能性。同時(shí)專家系統(tǒng)也能夠給予家長一些建議和指導(dǎo)，甚至能夠提供適當(dāng)?shù)募彝ジ深A(yù)[6]。

學(xué)生用戶專家系統(tǒng)主要從教學(xué)方面來影響學(xué)生，目前側(cè)重兩個(gè)方面的服務(wù)：一是針對(duì)自閉癥兒童某一具體的缺陷領(lǐng)域而開發(fā)改善相應(yīng)能力的專家系統(tǒng)，如面部表情專家程序來提升自閉癥兒童面部表情認(rèn)知能力的發(fā)展[37]；二是根據(jù)自閉癥兒童的學(xué)習(xí)情況，提供個(gè)性化的學(xué)習(xí)環(huán)境[30]，滿足不同學(xué)生不同水平的學(xué)習(xí)需要。

針對(duì)治療師用戶的專家系統(tǒng)主要從輔助的角度考慮設(shè)計(jì)，專家系統(tǒng)能夠幫助管理治療數(shù)據(jù)，使用系統(tǒng)評(píng)估替代手工評(píng)估[11]，及時(shí)制定新的治療方案。對(duì)于治療師自身而言，專家系統(tǒng)也可以通過在線交流來增強(qiáng)治療師的實(shí)時(shí)訓(xùn)練[39]，提高業(yè)務(wù)水平和質(zhì)量。

四、反思與展望

基于以上研究文獻(xiàn)，可見關(guān)于專家系統(tǒng)的研究進(jìn)展表現(xiàn)在三個(gè)方面。從內(nèi)容上分析，專家系統(tǒng)應(yīng)用于自閉癥兒童的研究主要體現(xiàn)在：一是利用專家系統(tǒng)對(duì)自閉癥進(jìn)行診斷，大部分研究顯示利用專家系統(tǒng)能篩查、診斷出自閉癥兒童及嚴(yán)重程度，且普遍達(dá)到了良好的準(zhǔn)確度；二是利用專家系統(tǒng)來幫助自閉癥兒童在多方面得到發(fā)展，一部分研究是通過專家系統(tǒng)提供個(gè)性化的學(xué)習(xí)內(nèi)容，以發(fā)展自閉癥兒童的情感、學(xué)習(xí)，另一部分研究將專家系統(tǒng)融入到大型系統(tǒng)中輔助治療。從時(shí)間脈絡(luò)上分析，一是專家系統(tǒng)最早應(yīng)用在自閉癥診斷方面，相比之下治療類專家系統(tǒng)的研究起步較晚。隨著時(shí)間推移，診斷類專家系統(tǒng)的功能不斷得到細(xì)化，具體表現(xiàn)為診斷結(jié)果越來越具體，治療類專家系統(tǒng)仍處于初期階段；二是不斷有學(xué)者利用新的技術(shù)來促進(jìn)專家系統(tǒng)的發(fā)展。從數(shù)量上分析，近年來該領(lǐng)域的研究數(shù)量呈現(xiàn)上漲的趨勢(shì)，并且在2013年數(shù)量較多?？傮w而言，專家系統(tǒng)在自閉癥兒童的研究主要集中在診斷方面，而在自閉癥的治療和教育方面應(yīng)用的較少，基本屬于應(yīng)用型研究。

根據(jù)現(xiàn)有研究的不足并結(jié)合專家系統(tǒng)的發(fā)展趨勢(shì)，專家系統(tǒng)在自閉癥兒童應(yīng)用中的研究將朝著四個(gè)方向演進(jìn)。

（一）技術(shù)集成化。目前專家系統(tǒng)知識(shí)庫不具備明顯代表性難以推廣使用，并且知識(shí)獲取方式仍然以人工收集和輸入為主，不僅影響效率還無法獲得充足信息。因此在知識(shí)獲取方面需引進(jìn)其他先進(jìn)技術(shù)（例如數(shù)據(jù)庫技術(shù)）進(jìn)行模型、方法、技術(shù)集成化[14]來實(shí)現(xiàn)知識(shí)的自動(dòng)獲取[2]。從人工智能發(fā)展的大背景下可以預(yù)測(cè)，傳統(tǒng)的專家系統(tǒng)與面向?qū)ο蟆⑸窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)以及模糊技術(shù)等新技術(shù)相融合，將是專家系統(tǒng)發(fā)展的總趨勢(shì)[14]。例如將機(jī)器學(xué)習(xí)算法應(yīng)用到專家系統(tǒng)[40]，使得診斷結(jié)果更加精準(zhǔn)。將專家系統(tǒng)嵌入到社交機(jī)器人中[11]來改善自閉癥兒童的社會(huì)性發(fā)展。

（二）功能多樣化?，F(xiàn)有研究多圍繞自閉癥的診斷展開，在教學(xué)、干預(yù)、治療等方面比較薄弱。從使用對(duì)象來看，提供給學(xué)生和治療師使用的專家系統(tǒng)太少。因此今后應(yīng)重點(diǎn)關(guān)注治療類專家系統(tǒng)的研發(fā)。目前專家系統(tǒng)的功能比較單一，未來的專家系統(tǒng)應(yīng)具備擴(kuò)展屬性并增加功能模塊，例如診斷型專家系統(tǒng)可以納入更多的障礙類型[20][25]，涵蓋更多的特殊對(duì)象；增加其他模塊[20]，提供更多的有關(guān)治療、營養(yǎng)和鍛煉的建議[25]，甚至可以提供家庭干預(yù)?？傊?，未來的專家系統(tǒng)不再只是提供某一方面的功能，而是集多重功能為一體。

（三）系統(tǒng)大型化。從單學(xué)科、單功能、專門性的小型專家系統(tǒng)向多學(xué)科、多功能、綜合性的大型知識(shí)系統(tǒng)發(fā)展[14]是專家系統(tǒng)未來發(fā)展的另外一個(gè)趨勢(shì)。傳統(tǒng)的特殊教育是將診斷、治療等過程割裂開的，實(shí)際上這些過程是相輔相成的，在治療的過程中隨時(shí)需要對(duì)自閉癥兒童進(jìn)行評(píng)估，而大型的綜合專家系統(tǒng)能將所有的過程融合在一起，包括數(shù)據(jù)收集與分析、生成結(jié)果、評(píng)估、提供服務(wù)等一系列操作。

（四）設(shè)計(jì)人性化。專家系統(tǒng)始終是機(jī)器，而人類是復(fù)雜的，尤其是面對(duì)異質(zhì)性較大的自閉癥時(shí)專家系統(tǒng)的局限就在于無法完全替代人類，比如診斷型專家系統(tǒng)仍然需要人類專家面對(duì)面的診斷[25]。為了盡可能地利用好專家系統(tǒng)，在設(shè)計(jì)上就要講究人性化，輔助人類高效工作。專家系統(tǒng)應(yīng)根據(jù)不同對(duì)象考慮其效用和用戶體驗(yàn)。當(dāng)使用者為臨床醫(yī)生和專業(yè)人員時(shí)，應(yīng)保證系統(tǒng)具有專業(yè)水準(zhǔn)和嚴(yán)謹(jǐn)性。當(dāng)使用者為家長時(shí)，系統(tǒng)具有易用性。當(dāng)使用者為學(xué)生時(shí)，則要充分考慮到自閉癥兒童的年齡、障礙等差異以滿足不同需求，系統(tǒng)設(shè)計(jì)要具有吸引力[20]，應(yīng)根據(jù)自閉癥兒童的特點(diǎn)設(shè)計(jì)，能夠引起自閉癥兒童的注意和興趣。隨著科技的發(fā)展，人們?cè)絹碓蕉嗟厥褂帽銛y式設(shè)備，從現(xiàn)有研究看多數(shù)專家系統(tǒng)是基于電腦平臺(tái)的，因此專家系統(tǒng)也應(yīng)當(dāng)能提供安裝到便攜式設(shè)備例如手機(jī)的版本[41]。從這個(gè)角度來看，專家系統(tǒng)應(yīng)當(dāng)具有移植性。此外，專家系統(tǒng)應(yīng)具備實(shí)時(shí)互動(dòng)性，能夠提供共享功能以協(xié)助家長與專業(yè)人員及時(shí)交流，共同幫助特殊兒童。

隨著科技的發(fā)展，專家系統(tǒng)必將成為人類的左膀右臂，更好地輔助人類工作，特別是在康復(fù)領(lǐng)域具有深遠(yuǎn)的應(yīng)用前景。從已有研究來看，專家系統(tǒng)應(yīng)用于自閉癥的篩查與診斷方面，并且也取得了一定成效，推動(dòng)了自閉癥的醫(yī)學(xué)診斷和治療。但就目前而言，我國在這方面無論是基礎(chǔ)研究或是應(yīng)用研究都很薄弱，迫切需要更多的研究者投入探究，尤其是人工智能技術(shù)和特殊教育診斷干預(yù)兩方面。我國自閉癥的診斷和治療還很不方便，為了給更多的自閉癥兒童提供優(yōu)質(zhì)服務(wù)，需進(jìn)一步完善特殊教育診斷干預(yù)的研究；同時(shí)隨著教育信息化的大力推進(jìn)，應(yīng)結(jié)合特殊教育研究進(jìn)一步深入挖掘人工智能輔助技術(shù)?？傊?，用于自閉癥的專家系統(tǒng)具有重復(fù)操作與客觀評(píng)估等特點(diǎn)，有利于克服人工誤差與人工疲勞等缺陷，在我國目前特殊教育人才資源緊缺的背景下具有重大意義和價(jià)值。筆者認(rèn)為，為了將自閉癥的專家系統(tǒng)研究在我國推廣開來，可從以下幾方面努力：其一是與國外合作研究。借鑒國外已有的先進(jìn)經(jīng)驗(yàn)，并保持學(xué)術(shù)交流，進(jìn)而積極開展合作研究。其二是加強(qiáng)本土化研究。知識(shí)庫與推理機(jī)制應(yīng)根據(jù)我國自閉癥的人口特征特點(diǎn)定制，以建構(gòu)本土化知識(shí)庫以及推理特色。其三是強(qiáng)化推廣與應(yīng)用。國家應(yīng)做好宣傳工作，并大力推廣已證明有效的研究成果至醫(yī)療單位、學(xué)校等使用，特殊教育變得智能化。其四是追蹤前沿動(dòng)態(tài)。持續(xù)關(guān)注并獲取最新技術(shù)，將其融入到現(xiàn)有的專家系統(tǒng)，及時(shí)對(duì)產(chǎn)品更新?lián)Q代。