전문가시스템 (Expert System) 은 전문가가 가지고 있는 지식을 인위적으로 컴퓨터에게 부여하여 그 방면에 비전문가라 할지라도 그러한 전문가의 지식을 이용하여 상호 대화를 통하여 원하는 결과를 얻는 일종의 자문형 컴퓨터 시스템이다....

전문가가 갖고 있는 전문지식을 이용하고자 하는 시도로 맨처음 성공한 것은 스탠포드의 Edward A .Feigenbaum 교수에 의해서 였다. 그가 DENDRAL이라는 것에 화학 분자식과 질량 스펙트럼을 입력시키면, 그 물질의 가장 가능성이 높은 화학구조식을 추정하여 출력하는 컴퓨터 프로그램을 만든 것은 1971년이었다. 그는 지식공학 (knowledge engineering)이라는 새로운 학문을 태어 나게 한 것이다. 이에 자극되어 1976년경부터 의료진단 시스템을 중심으로, 현재에 이르기까지, 여러 가지 전문가 시스템이 개발되었다. 의료진단은 의사라는 전문가의 과거 경험, 직감, 지식 등이 필요하다는 의미에서, 전문가 시스템을 이용하기에는 최적이다.  이 분야 최초의 것은 파이겐바움 교수팀의 Edward H. Shortliffe 와 Bruce Buchanan 이 개발한 MYCIN 이다. 이 MYCIN 을 원천으로 EMYCIN, TEIRESIAS, KAS, ROSIE 라고 하는 전문가시스템 구축용 툴 (Tool or Shell) 을 낳았다.

우리가 걷고 말하고 자전거를 타고 자동차 운전을 할 때 보통 의식적으로 심사숙고해서 의사결정을 하는 것이 아니다. 전문가의 기술은 그 자신의 일부이므로 그 기술을 인지할 필요가 없다......초보자는 휴리스틱 (Heuristic) 으로 프로그램화된 컴퓨터처럼 규칙들과 사실들을 사용하는 추리를 하지만, 많은 경험과 재능을 갖게 된 전문가는 규칙들을 적응하지 않고도 무엇을 해야 할 것인지를 직관적으로 파악한다.....

실생활에 있어서 어떠한 사실이나 지식에 대한 확실성이 100 %라고 하는 경우는 드물다  오히려 거의 필연적으로 불확실성을 내포하고 있어  이를 표현하고 처리할수 있는 기능이 전문가시스템 에 포함되어 있어야 한다 그렇지 않으면 전문가시스템의 가치는 떨어질수 밖에 없다. Uncertainty 란 "판단이나 의사결정에 필요한 적절한 정보의 부족" 이라 할 수 있다. 즉 불확실한 정보나 애매한 정보, 잘못된 정보등은 decision making 에 있어서 불확실성 (Uncertainty) 를 증대시킨다. 원하는 결론에 도달하기위해 필요한 모든 가능한 사실들을 안다는 것은 불가능하다. 따라서 정보가 부족한 시점에서 연역, 귀납, 탈취 등의 추론을 사용한다. ........

우리는 AI 의 응용과 관련하여 1980 연대와는 아주 다른 새로운 세대로 가고 있다고 생각한다. 전문가시스템이 인간을 대신하는 세대이며, 1990 연대는 인간을 더 스마트하게 만드는 건포도빵 시스템 (raisin bread system) 으로 불리는 세대일 것이다. 즉 AI 가 빵속에 건포도처럼 시스템에 삽입된다. 그것은 많은 공간을 차지하지 않으면서도 풍부한 영양을 제공할 수 있다. 건포도 없는 건포도빵은 있을 수 없으며 여러 가지 다른 종류의 건포도가 있을 수 있다. 그것이 1990 연대에 AI 로부터 얻을 수 있는 잇점, 즉 사람들을 더 스마트하게 만드는 건포도빵 시스템이다. (Patrick Henry Winston)