专家系统和人工神经网络都是人工智能领域的重要技术，它们在许多方面有所不同。以下是专家系统和人工神经网络的主要区别：
1. 定义和目标：
- 专家系统是一种基于规则的推理系统，它使用一组预先定义的规则和知识库来解决问题。专家系统的目标是模拟人类专家的决策过程，以便在特定领域内提供准确的建议和解决方案。
- 人工神经网络（Artificial Neural Networks，ANN）是一种模拟人脑神经元结构的计算模型，用于处理复杂的数据和模式识别任务。人工神经网络的目标是通过学习和适应来改进性能，以便更好地完成各种任务。
2. 结构和工作原理：
- 专家系统通常包括以下组件：知识库、推理引擎、解释器和知识获取模块。知识库包含一组规则和事实，推理引擎根据这些规则和事实进行推理，解释器负责解释推理结果，知识获取模块用于获取新的知识和更新现有知识。
- 人工神经网络由大量的神经元（或称为节点）组成，每个神经元都与多个其他神经元相连。神经网络通过调整连接权重来学习输入数据的模式，从而实现对数据的分类、回归和预测等任务。
3. 应用领域：
- 专家系统主要用于解决具有明确规则和领域知识的领域问题，如医疗诊断、金融分析、法律咨询等。专家系统在这些领域中可以提供快速、准确的决策支持。
- 人工神经网络广泛应用于各种领域，如图像识别、语音识别、自然语言处理、推荐系统等。人工神经网络在这些领域中可以处理复杂的非线性关系和大规模数据。
4. 训练和优化：
- 专家系统的训练过程通常涉及知识获取和知识更新，以保持系统的有效性和准确性。专家系统的训练可能需要大量的专家知识和经验。
- 人工神经网络的训练过程涉及反向传播算法，通过调整网络中的权重和偏置来优化网络性能。人工神经网络的训练通常需要大量的数据和计算资源。
5. 可解释性和透明度：
- 专家系统通常具有较高的可解释性，因为其推理过程是明确的，并且可以通过解释器来解释。这使得专家系统在需要解释决策结果的场景中更具吸引力。
- 人工神经网络由于其复杂性和非线性特性，通常难以直接解释其决策过程。然而，近年来出现了一些方法，如卷积神经网络（CNN）的可视化工具，可以帮助人们理解神经网络的决策过程。
总之，专家系统和人工神经网络在定义、结构、工作原理、应用领域、训练和优化以及可解释性等方面存在显著差异。专家系统更侧重于模拟人类专家的决策过程，而人工神经网络则侧重于处理复杂的数据和模式识别任务。
