专家系统是一组程序软件的。它处理的问题是本领域的专家才能处理的复杂问题。它收集该领域专家的知识，以推理计算模型模拟人类专家分析处理问题，得出和人类专家一样的结论。

显然，专家系统要有一个知识库“记住”人类专家的知识。还要有一个推理机，可根据输入进来要求解的问题，按知识库中的知识（事实和规则）推导出结论。机器是不认识任何数和知识的，怎么能推导呢？基本原理是它能作基于谓词逻辑的符号演算，即它认识符号以及符号出现的次序，会到库中查寻匹配并作相应置换，以及简单的逻辑运算。

例如，“张三喜欢聊天”是一个事实，可以把它先存入机器记忆中，格式是

喜欢（张三，聊天）

“喜欢”便称为谓词，是一个符号串。机器可以记录许多这样的事实，如：

喜欢（李四，游泳）

喜欢（李四，聊天）

喜欢（王五，足球）……

除事实外，机器还可记忆规则。如：赵六的朋友必须和他爱好相同，喜欢聊天和游泳。可表述为：

朋友（赵六，X）：一喜欢（X，聊天），喜欢（X，游泳）

现在让机器去推断，谁是赵六的朋友，即：

？一朋友（赵六，谁）

机器便先找到规则头部同各谓词“朋友”，得到X应是“谁”，然后根据规则尾部的谓词喜欢，查库中都存有哪些事实，找出与“聊天”和“游泳”都匹配的是李四，便判断出“谁”应是“李四”。

由此简单例子看出，只要我们把知识以形式化符号串排列好，机器就可以按符号串匹配查找作推理。事实上规则愈多机器愈“聪明”。

所以建立一个专家系统要和领域专家交换意见，多次反复把专家知识形式化，放入数据库。显然，知识表达方式越好越容易推理，结论越正确。目前有产生式规则、一阶谓词、框架、语义网络、脚本等多种方法，推理机制各异。还没有一个统一的表示法和推理机。

专家系统是人工智能领域唯一有商品化实用价值的软件系统。在医学、探控、航空航天、经济、金融、分子化学、管理等领域都出现过毫不逊于人类专家的专家系统。例如，著名中医诊疗专家系统GUDES-1就可以把我国数万诊所提高到名医水平。专家系统的社会、经济效益可想而知。

90年代，又出现市售商品专家系统开发工具，如CLIPS。用这个软件工具可以快捷地开发出专用的专家系统。