Tehnologia a fost întotdeauna despre construirea de mașini mai bune, mai rapide și mai inteligente. Sistemele experte îmbrățișează acest concept utilizând logica computerizată avansată pentru a crea software care pare să „gândească” și să ia decizii pe cont propriu. Construite în mod tradițional pe logica booleană – logica care utilizează numai valori adevărate sau false – sistemele expert folosesc algoritmi complecși pentru a calcula răspunsurile dintr-o bază de date mare de informații. Dacă computerul nu poate determina răspunsul corect, se presupune că nu programul este greșit, ci că baza de cunoștințe nu conține suficiente informații despre subiect.
Când un computer trebuie să ia o decizie, totul se descompune într-o serie de afirmații adevărate sau false. Dacă este programat să se aprindă atunci când este apăsat un buton, atunci apăsarea butonului îl setează la adevărat, iar dacă nu apăsați butonul îl setează la fals. Fals înseamnă că nu există lumină, în timp ce adevărat aprinde lumina. Aceasta este baza logicii computerului.
Un sistem expert duce aceste răspunsuri adevărate și false la un nou nivel. Combinând o serie de răspunsuri adevărate și false, computerul încearcă să determine cum să reacționeze la o anumită situație. Își poate schimba răspunsul pe baza modelului specific și a numărului de răspunsuri adevărate și false.
Ideea din spatele acestor sisteme se bazează pe modul în care gândesc oamenii. Oamenii pot stoca cantități mari de cunoștințe noi și pot lua decizii bazate pe cunoștințele anterioare. Calculatorul este programat să „gândească” și să ia decizii pe baza cunoștințelor găsite în baza de date și a experiențelor sale anterioare. Într-un fel, este ca și cum computerul „învăța” din succesele și eșecurile sale trecute.
Există două forme principale de sisteme expert. Sistemul tradițional expert folosește logica booleană pentru a lua decizii. Un sistem expert în logica fuzzy, pe de altă parte, nu. Acesta calculează un interval de valori care se încadrează între răspunsuri simple adevărate sau false pentru a determina în ce măsură o afirmație este mai adevărată sau mai falsă.
Sistemele expert fuzzy sunt mai asemănătoare cu oamenii decât sistemele expert tradiționale în modul în care „gândesc”. Aceste sisteme expert nu primesc răspunsuri specifice la o problemă, ci mai degrabă li se oferă o singură declarație din care trag concluzii suplimentare. Acest proces este cunoscut sub numele de inferență.
De exemplu, dacă o declarație spune „Toate pisicile sunt dungi. Domnișoara Kitty este o pisică de sex feminin”, sistemele expert fuzzy ar deduce că, deoarece toate pisicile de sex feminin sunt dungi și domnișoara Kitty este o pisică, atunci domnișoara Kitty trebuie să fie dungă. Logica fuzzy poate calcula, de asemenea, valori mai complicate, cum ar fi determinarea probabilității ca o anumită pisică femelă să fie dungi dacă doar un procent din pisici au dungi. Sistemele expert tradiționale ar avea nevoie de mult mai multe instrucțiuni pentru a ajunge la aceleași concluzii.