Technologia zawsze polegała na budowaniu lepszych, szybszych i inteligentniejszych maszyn. Systemy eksperckie uwzględniają tę koncepcję, wykorzystując zaawansowaną logikę komputerową do tworzenia oprogramowania, które wydaje się „myśleć” i podejmować decyzje samodzielnie. Tradycyjnie oparte na logice Boole’a — logice wykorzystującej tylko wartości prawdziwe lub fałszywe — systemy eksperckie wykorzystują złożone algorytmy do obliczania odpowiedzi z dużej bazy danych informacji. Jeżeli komputer nie może ustalić poprawnej odpowiedzi, zakłada się nie tyle, że program jest zły, ile że baza wiedzy nie zawiera wystarczających informacji na ten temat.
Kiedy komputer musi podjąć decyzję, wszystko sprowadza się do serii prawdziwych lub fałszywych stwierdzeń. Jeśli zaprogramowano, aby zapalał się po naciśnięciu przycisku, naciśnięcie przycisku ustawia ją na prawdę, a nienaciskanie przycisku na fałsz. Fałsz oznacza brak światła, podczas gdy prawda włącza światło. To jest podstawa logiki komputerowej.
System ekspercki przenosi te prawdziwe i fałszywe odpowiedzi na nowy poziom. Łącząc serię prawdziwych i fałszywych odpowiedzi, komputer próbuje określić, jak zareagować na określoną sytuację. Może zmienić swoją odpowiedź na podstawie określonego wzorca i liczby odpowiedzi prawdziwych i fałszywych.
Idea tych systemów opiera się na sposobie myślenia ludzi. Ludzie mogą przechowywać ogromne ilości nowej wiedzy i podejmować decyzje w oparciu o dotychczasową wiedzę. Komputer jest zaprogramowany do „myślenia” i podejmowania decyzji w oparciu o wiedzę znalezioną w jego bazie danych oraz wcześniejsze doświadczenia. W pewnym sensie to tak, jakby komputer „uczył się” na swoich przeszłych sukcesach i porażkach.
Istnieją dwie główne formy systemów eksperckich. Tradycyjny system ekspercki do podejmowania decyzji wykorzystuje logikę Boole’a. Z drugiej strony, system ekspercki logiki rozmytej nie. Oblicza zakres wartości, które mieszczą się między prostymi odpowiedziami prawdziwymi lub fałszywymi, aby określić, w jakim stopniu zdanie jest bardziej prawdziwe lub bardziej fałszywe.
Rozmyte systemy eksperckie są bardziej ludzkie niż tradycyjne systemy eksperckie w sposobie, w jaki „myślą”. Tym systemom eksperckim nie podaje się konkretnych odpowiedzi na problem, lecz podaje się jedno stwierdzenie, z którego wyciągają dodatkowe wnioski. Ten proces nazywa się wnioskowaniem.
Na przykład, jeśli oświadczenie brzmi: „Wszystkie kotki są w paski. Miss Kitty jest kotką”, rozmyte systemy eksperckie wywnioskowałyby, że skoro wszystkie kotki są w paski, a Miss Kitty jest kotką, to Miss Kitty musi być w paski. Logika rozmyta może również obliczać bardziej skomplikowane wartości, takie jak określanie prawdopodobieństwa, że konkretna kotka zostanie prążkowana, jeśli tylko procent kotek ma paski. Tradycyjne systemy eksperckie potrzebowałyby znacznie więcej instrukcji, aby dojść do tych samych wniosków.