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专家系统是人工智能的重要分支，它是一种模拟人类专家解决特定领域问题的计算机程序。专家系统通过存储和运用人类专家的知识和推理过程来做出决策或提供建议。它主要由知识库、推理机和用户界面三个核心组件构成。
专家系统可以按照不同的标准进行分类。按任务类型分类，主要包括诊断型、设计型、规划型、预测型、控制型、解释型和咨询型七种类型。诊断型专家系统用于识别故障或疾病，设计型用于生成设计方案，规划型制定行动计划，预测型预测未来趋势，控制型监控复杂系统，解释型分析数据含义，咨询型提供建议指导。
按推理机制分类，专家系统主要有四种类型。基于规则的专家系统使用"如果...那么..."的规则形式表示知识，这是最常见的类型。基于案例的专家系统通过检索和修改过去解决过的类似案例来解决新问题。基于模型的专家系统基于对系统结构、功能或行为的深层理解模型进行推理。混合型专家系统则结合多种知识表示和推理方法，具有更强的灵活性。
专家系统具有许多显著的优点。首先是知识的永久保存和传播，专家的知识不会因退休或离职而丢失。其次是一致性和可靠性，系统不受情绪和疲劳影响，在相同条件下给出一致结论。第三是高效性，处理大量信息时速度比人类专家快。第四是成本效益，长期使用比雇佣大量专家更经济。第五是可解释性，能够解释推理过程。最后是可以在危险或恶劣环境中工作。
专家系统也存在一些明显的缺点。首先是知识获取瓶颈，从人类专家那里提取和形式化知识非常困难。其次是维护困难，随着知识更新和领域变化，维护知识库是持续且复杂的任务。第三是缺乏常识和直觉，只能在特定领域工作。第四是领域限制严重，跨领域能力差。第五是系统脆弱性，遇到超出知识库范围的问题可能完全失效。第六是开发成本高昂。最后是难以处理不确定性和模糊信息。