Teknoloji her zaman daha iyi, daha hızlı ve daha akıllı makineler oluşturmakla ilgiliydi. Uzman sistemler bu kavramı "düşünen" ve kendi başlarına karar veren görünen bir yazılım oluşturmak için gelişmiş bilgisayar mantığını kullanarak kucaklamaktadır. Geleneksel olarak Boolean mantığı üzerine inşa edilmiş - yalnızca doğru veya yanlış değerler kullanan mantık - uzman sistemler, geniş bir bilgi veritabanından gelen yanıtları hesaplamak için karmaşık algoritmalar kullanır. Bilgisayar doğru cevabı belirleyemezse, programın yanlış olmadığı, bilgi tabanının konuyla ilgili yeterli bilgi içermediği varsayılmaktadır.
Bir bilgisayar bir karar vermesi gerektiğinde, hepsi bir dizi doğru ya da yanlış ifadeye bölünür. Bir tuşa basıldığında yanacak şekilde programlanmışsa, tuşa basmak doğru yapar ve tuşa basılmaması yanlış ayarına getirilir. Yanlış, gerçek ışık ışığı yanarken ışık olmaması anlamına gelir. Bu bilgisayar mantığının temelidir.
Uzman bir sistem bu doğru ve yanlış cevapları yeni bir düzeye çıkarır. Bir dizi doğru ve yanlış cevabı birleştirerek, bilgisayar belli bir duruma nasıl tepki vereceğini belirlemeye çalışır. Özel düzen ve doğru ve yanlış cevap sayısına göre cevabını değiştirebilir.
Bu sistemlerin arkasındaki fikir, insanların nasıl düşündüklerine dayanıyor. İnsanlar büyük miktarda yeni bilgiyi depolayabilir ve önceki bilgilere dayanarak kararlar alabilir. Bilgisayar, “düşünmek” ve veritabanında bulunan bilgilere ve önceki deneyimlerine dayanarak karar vermek üzere programlanmıştır. Bir anlamda, sanki bilgisayar geçmiş başarılarından ve başarısızlıklarından “öğreniyor”.
İki ana uzman sistem formu vardır. Geleneksel uzman sistem kararlarını almak için Boolean mantığını kullanır. Öte yandan, bulanık bir mantık uzmanı sistemi yoktur. Bir ifadenin ne derece daha doğru veya daha yanlış olduğunu belirlemek için basit doğru veya yanlış cevaplar arasına giren bir değer aralığını hesaplar.
Bulanık uzman sistemler, geleneksel uzman sistemlerden daha "insan" düşündüğü gibi. Bu uzman sistemlere bir soruna özel cevaplar söylenmez, daha çok ek sonuç çıkardıkları bir ifade verilir. Bu işlem çıkarım olarak bilinir.
Örneğin, bir ifade “Tüm dişi kediler çizgilidir. Bayan Kitty bir dişi kedidir” ifadesini okursa, bulanık uzman sistemler tüm dişi kedilerin çizgili olduğu ve Bayan Kitty'nin dişi bir kedi olduğu için Bayan Kitty'nin çizgili olması gerektiğini ortaya koyar. Bulanık mantık ayrıca, yalnızca bir dişi kedi yüzdesinin bir yüzdesi çizgili olduğunda, belirli bir dişi kedinin çizgili olma olasılığını belirlemek gibi daha karmaşık değerleri hesaplayabilir. Geleneksel uzman sistemler aynı sonuçlara ulaşmak için daha fazla eğitime ihtiyaç duyarlar.
