La tecnología siempre ha consistido en construir máquinas mejores, más rápidas e inteligentes. Los sistemas expertos adoptan este concepto mediante el uso de lógica informática avanzada para crear software que parece «pensar» y tomar decisiones por sí mismo. Tradicionalmente construido sobre la lógica booleana (lógica que usa solo valores verdaderos o falsos), los sistemas expertos usan algoritmos complejos para calcular respuestas a partir de una gran base de datos de información. Si la computadora no puede determinar la respuesta correcta, no se asume que el programa es incorrecto sino que la base de conocimientos no contiene suficiente información sobre el tema.
Cuando una computadora debe tomar una decisión, todo se descompone en una serie de declaraciones verdaderas o falsas. Si está programado para iluminarse cuando se presiona un botón, al presionar el botón se establece en verdadero y si no se presiona el botón se establece en falso. Falso significa que no hay luz, mientras que verdadero enciende la luz. Ésta es la base de la lógica informática.
Un sistema experto lleva estas respuestas verdaderas y falsas a un nuevo nivel. Al combinar una serie de respuestas verdaderas y falsas, la computadora intenta determinar cómo reaccionar ante una determinada situación. Puede cambiar su respuesta según el patrón específico y el número de respuestas verdaderas y falsas.
La idea detrás de estos sistemas se basa en cómo piensa la gente. Los seres humanos pueden almacenar grandes cantidades de nuevos conocimientos y tomar decisiones basadas en conocimientos previos. La computadora está programada para “pensar” y tomar decisiones basadas en el conocimiento encontrado en su base de datos y en sus experiencias previas. En cierto modo, es como si la computadora estuviera «aprendiendo» de sus éxitos y fracasos pasados.
Existen dos formas principales de sistemas expertos. El sistema experto tradicional utiliza lógica booleana para tomar sus decisiones. Un sistema experto en lógica difusa, por otro lado, no lo hace. Calcula un rango de valores que se encuentran entre respuestas simples verdaderas o falsas para determinar hasta qué punto una declaración es más verdadera o más falsa.
Los sistemas expertos difusos son más parecidos a los humanos que los sistemas expertos tradicionales en la forma en que «piensan». Estos sistemas expertos no reciben respuestas específicas a un problema, sino que reciben una declaración de la que extraen conclusiones adicionales. Este proceso se conoce como inferencia.
Por ejemplo, si una declaración dice “Todas las gatas tienen rayas. La señorita Kitty es una gata ”, los confusos sistemas expertos inferirían que, dado que todas las gatas tienen rayas y la señorita Kitty es una gata, entonces la señorita Kitty debe tener rayas. La lógica difusa también puede calcular valores más complicados, como determinar la probabilidad de que una gata específica tenga rayas si solo un porcentaje de las gatas tienen rayas. Los sistemas expertos tradicionales necesitarían mucha más instrucción para llegar a estas mismas conclusiones.