Inteligența artificială (AI) și sistemele expert sunt legate în sensul că dezvoltarea inteligenței artificiale se bazează de obicei pe un număr de sisteme expert. Sistemele experte sunt programe software care interacționează cu o bază de date de informații adunate de experți umani cu puncte de vedere diferite și motoare de inferență pentru a le cuantifica și analiza. Pentru ca inteligența artificială și sistemele expert să funcționeze împreună perfect și să imite capacitățile gândirii umane, acestea sunt adesea construite pe o serie de microprocesoare. Aceste procesoare lucrează în paralel pentru a analiza și compara datele stocate și cele din lumea reală și pentru a obține rezultate semnificative într-o perioadă rezonabilă de timp.
Un bun exemplu de inteligență artificială și sisteme expert la lucru este computerul Watson creat de corporația IBM® în Statele Unite, pe parcursul a trei ani. Watson este un sistem computerizat în rețea internă de 2,880 de microprocesoare și 16 Terabytes de memorie RAM care procesează 500 de gigabytes de date pe secundă pentru a analiza vorbirea umană. Acesta este echivalentul cu a putea citi și analiza 1,000,000 de cărți în fiecare secundă. Mai mult de 100 de tehnici diferite de sistem expert rulează pe Watson pentru a compila răspunsuri semnificative la întrebări. Sistemul accesează date din enciclopedii, literatură și articole de știri contemporane și folosește rețele neuronale și alte metode adaptabile de software de sistem expert pentru a cuprinde o inteligență artificială rudimentară care găsește sens în modelele de vorbire umană.
Cu toate acestea, programarea AI poate fi construită pe o serie de metodologii de proiectare diferite. Sistemele generale de inteligență umană AI, cunoscute sub denumirea de „IA puternică”, sunt cele care se bazează cel mai mult pe nevoia de mai multe sisteme experte care rulează în tandem. Una dintre metodele de dezvoltare a inteligenței artificiale și a sistemelor experte în acest mod este utilizarea programării cu logica fuzzy, care este un software care încearcă să cuantifice natura vagă a lumii reale pe care oamenii se pricep să o înțeleagă, dar computerele digitale nu. Sistemele expert fuzzy funcționează bine acolo unde mașinile trebuie să se adapteze la condițiile din lumea reală în schimbare rapidă, cum ar fi transmisiile automate ale automobilelor, mașinile de spălat vase, camerele, centralele nucleare și așa mai departe. Inteligența calculatoarelor din Japonia a folosit mult mai mult programarea cu logica fuzzy decât în altă parte, ceea ce poate explica capacitatea națiunii de a conduce piața în robotica AI avansată.
Prin urmare, sistemele expert sunt o componentă fundamentală a oricărei AI funcționale. Combinate, sistemele expert încearcă să ocolească obstacolele cu care se confruntă computerele tradiționale, unde fiecare decizie trebuie să cuprindă un răspuns discret da/nu, adevărat/fals. Ei fac acest lucru prin procesarea dinamică a interogărilor în loc să urmeze o cale de program predeterminată și cântărind valorile fiecărui răspuns potențial unul față de celălalt. Construirea inteligenței artificiale și a sistemelor experte folosind euristica sau forma de analiză prin încercare și eroare pe care oamenii o folosesc în mod regulat pe o bază condiționată unu-la-unu, în loc să aplice doar cunoștințe stocate specifice, este următoarea generație de inteligență automată care a capacitatea de a crește și de a învăța în timp.