Tehisintellekt (AI) ja ekspertsüsteemid on omavahel seotud selle poolest, et tehisintellekti arendamine põhineb tavaliselt mitmel ekspertsüsteemil. Ekspertsüsteemid on tarkvaraprogrammid, mis suhtlevad erinevate seisukohtadega inimeste ekspertide kogutud teabe andmebaasiga ja järeldusmootorid selle kvantifitseerimiseks ja analüüsimiseks. Selleks, et tehisintellekt ja ekspertsüsteemid saaksid sujuvalt koos töötada ja inimmõtlemise võimeid jäljendada, on need sageli üles ehitatud paljudele mikroprotsessoritele. Need protsessorid töötavad paralleelselt salvestatud ja reaalmaailma andmete analüüsimisel ja võrdlemisel ning mõistliku aja jooksul mõistlike tulemusteni jõudmiseks.
Hea näide tehisintellekti ja ekspertsüsteemide töös on Ameerika Ühendriikide IBM® korporatsiooni poolt kolme aasta jooksul loodud Watsoni arvuti. Watson on 2,880 mikroprotsessorist ja 16 terabaidist RAM-ist koosnev sisevõrku ühendatud arvutisüsteem, mis töötleb inimkõne analüüsimiseks 500 gigabaiti andmeid sekundis. See võrdub võimalusega lugeda ja analüüsida 1,000,000 100 XNUMX raamatut igas sekundis. Watsonil töötab rohkem kui XNUMX erinevat ekspertsüsteemi tehnikat, et koostada küsimustele sisukaid vastuseid. Süsteem pääseb juurde entsüklopeediate, kirjanduse ja kaasaegsete uudiste artiklite andmetele ning kasutab närvivõrke ja muid kohandatavaid ekspertsüsteemi tarkvara meetodeid, et moodustada algeline tehisintellekt, mis leiab tähenduse inimeste kõnemustrites.
AI programmeerimist saab aga üles ehitada mitmele erinevale disainimetoodikale. Üldised inimintellekti AI-süsteemid, mida tuntakse kui “tugevat tehisintellekti”, on need, mis tuginevad kõige enam vajadusele mitme ekspertsüsteemi vahel, mis töötavad koos. Üks tehisintellekti ja ekspertsüsteemide sellise arendamise meetodeid on hägusloogika programmeerimine, mis on tarkvara, mis püüab kvantifitseerida reaalse maailma ebamäärast olemust, mida inimesed mõistavad hästi, kuid digitaalarvutid mitte. Hägusad ekspertsüsteemid töötavad hästi seal, kus masinad peavad kohanema kiiresti muutuvate reaalmaailma tingimustega, näiteks autode automaatkäigukastides, nõudepesumasinates, kaamerates, tuumaelektrijaamades jne. Jaapani arvutiintellekt on kasutanud hägusloogikat programmeerimist palju rohkem kui mujal, mis võib olla põhjuseks riigi võimele juhtida arenenud tehisintellekti robootika turgu.
Seetõttu on ekspertsüsteemid iga funktsionaalse AI põhikomponent. Kombineeritud ekspertsüsteemid püüavad mööda hiilida takistustest, millega traditsioonilised arvutid kokku puutuvad, kus iga otsus peab sisaldama diskreetset jah/ei, õige/vale vastust. Nad teevad seda päringute dünaamiliselt töötlemisega, selle asemel, et järgida etteantud programmiteed, ja kaaludes iga võimaliku vastuse väärtusi üksteise suhtes. Tehisintellekti ja ekspertsüsteemide loomine heuristika või katse-eksituse analüüsi abil, mida inimesed kasutavad regulaarselt üks-ühele tingimuslikul alusel, selle asemel, et lihtsalt rakendada konkreetseid salvestatud teadmisi, on masinintellekti järgmine põlvkond, millel on võime aja jooksul kasvada ja õppida.