Експертні системи як самостійний напрямок розвитку інтелектуальних систем сформувався на початку 1980-х років. Експертні системи (ЕС) є класом систем штучного інтелекту, що дістають, накопичують і коректують знання з певної предметної галузі (зібрані в основному експертами), формують нові знання, розв’язують практичні задачі (використовуючи логічне виведення), а також пояснюють хід їх розв’язку.
З експертними системами пов’язують термін «інженерія знань», введений Е.Фейгенбаумом, що означає «привнесення принципів і інструментарію досліджень з області штучного інтелекту в рішення важких прикладних проблем, що потребують знань експертів».
Експертним системам притаманні три особливості, пов’язані з їх використанням: корисність, продуктивність і прозорість. Саме висока корисність експертних систем обумовила їх інтенсивний розвиток і розповсюдження. Надаючи суттєву допомогу в рішенні конкретних задач, ЕС сприяють високій продуктивності в дослідженні проблеми. Прозорість ЕС дозволяє користувачу спостерігати «зсередини» процес прийняття рішення експертною системою і контролювати його.
Розробка експертної системи можлива і доцільна за виконання таких умов:
- наявність кола експертів, що можуть передати системі свої знання;
- можливість створення експертами вербалізованого (словесного) опису методів рішення задач;
- збіг оцінок рішень у даній предметній області у більшості експертів;
- складність задач предметної області (або недоступність для рішення неспеціалісту, або потреба значних часових витрат) і їх практична значущість;
- непотрібність для рішення задач різноманітних загальних знань;
- потреба в евристичних методах при розв’язанні задачі (у зв’язку з хибністю, неповнотою і змінюваністю даних і знань у предметній області).
В залежності від призначення виділяють такі види ЕС:
- інтерпретаційні ЕС, призначені для побудови опису ситуацій за даними спостереження, нариклад, ЕС для виявлення корисних копалин (PROSPECTOR), спілкування на іноземній мові (HEARSBY), ідентифікації хімічних структур (DENDRAL/COGEN);
- системи автоматизованого проектування, наприклад, системи проектування і конструювання опірних конструкцій (SACON), розрахунку конструкцій ЕОМ (R1/XCON), автоматичного програмування (ARE) та ін.;
- планові і прогнозні ЕС, призначені для вироблення програми дій, необхідних для досягнення певних цілей, а також вироблення прогнозів майбутніх подій на основі минулих подій та поточних даних. До ЕС цього типу належать системи прогнозів погоди, транспортних потоків (АТС), оцінки врожаю (PLANT), аналізу військових дій і прогнозування їхнього розвитку (TECH, ROSS) та ін.;
- діагностуючі системи, спроможні знаходити причини спостережуваних відхилень у поводженні. Робота систем передбачає виявлення відхилень від еталонного поводження і встановлення діагнозу. Прикладами таких систем є системи медичної діагностики (PUFF, PIP, MYCIN), діагнозу механічних властивостей (МЕСНО, SACON), аналізу помилок у програмному забезпеченні (PROGRAMMERS APPRENTICE) та ін.;
- системи спостереження, контролю і керування, наприклад, ЕС контролю фінансових або торгових операцій, контролю виконання проектів, спостереження за роботою реакторів на атомних електростанціях, спостереження за дотриманням графіків повітряного сполучення та ін. Головним завданням цих ЕС є відстеження можливих порушень у потоці операцій і видача сигналу тривоги у разі необхідності втручання людини;
- навчальні автоматизовані системи, призначені для надання можливості користувачам виявляти і аналізувати помилки у певних областях. Від таких систем потрібно уміння формувати гіпотези про знання і поводінку, визначати відповідні навчальні методи і засоби дій. Існують системи для навчання використанню обчислювальної техніки та програмного забезпечення тощо.
