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随着我们对人工智能了解的深入，理解了它与传统的计算机科学如何截然不同，我们必须回答这样一个问题：“什么使问题适用人工智能来解决？”大部分人工智能问题有3个主要的特征。
（1）人工智能问题往往是大型的问题。
（2）它们在计算上非常复杂，并且不能通过简单的算法来解决。
（3）人工智能问题及其领域倾向于收录大量的人类专门知识，特别是在用强人工智能方法解决问题的情况下。
采用人工智能的方法，一些类型的问题得到了更好的解决，然而涉及简单的决策或精确计算的另一些类型的问题更适合用传统计算机科学的方法来解决。让我们思考几个例子： 医疗诊断、 用具有条码扫描的收银机来购物、自动柜员机、二人博弈，如象棋和跳棋。
多年来，医疗诊断这个科学领域一直在采用人工智能的方法，并对于来自人工智能的贡献，特别是利用专家系统（expert system）的发展乐见其成。
建立专家系统的领域一般具有大量的人类专门知识，并且其中存在着大量的规则（一些此类形式的规则：if条件，then动作。例如：如果头痛，那么你可以服用两片阿司匹林，并在早晨给我打电话）。这些规则比任何人类大脑能够记忆或希望记忆的规则都多。专家系统算得上一种最成功的人工智能技术，可能生成全面而有效的结果。
人们可能会问：“为什么对专家系统而言，医疗诊断是个好的候选领域？”首先，医疗诊断是一个复杂的过程，有许多可能有效的方法。
诊断涉及基于患者症状和病史以及先例，确定疾病或治疗问题。在大多数情况下，不存在可以识别潜在疾病或病症的确定性算法。例如，MYCIN是最著名的基于规则的专家系统（见1.8.2节），用于帮助诊断血液细菌感染。
