Oggi i Sistemi Esperti (SE) possono essere considerati come un sottoinsieme dell’IA. Un sistema esperto è un sistema che usa la conoscenza umana ottenuta in un computer per risolvere problemi che normalmente sarebbero risolti da umani esperti. Sistemi ben progettati imitano il processo di ragionamento che gli esperti usano per risolvere problemi specifici. Questi sistemi possono funzionare meglio di qualsiasi esperto umano che prende decisioni individualmente in certi domini e possono essere usati da umani non esperti per migliorare le loro capacità di risoluzione dei problemi.
I sistemi di esperti possono essere considerati come l’inizio dell’intelligenza artificiale. Sono stati sviluppati dalla comunità AI a metà degli anni ’60. In questo periodo di ricerca nel campo dell’IA si credeva che l’aggiunta di alcune regole di ragionamento combinate con potenti computer potesse produrre un esperto dalle prestazioni sovrumane. Durante questo periodo, i ricercatori Allen Newell e Herbert Simon svilupparono un programma chiamato GPS (General Problem Solver). Questo programma era in grado di lavorare con la citometria, con le torri di Hanoi e problemi simili. Tuttavia, non era in grado di adempiere al suo titolo funzionale, risolvere problemi nella vita reale.
Questo spinse alcuni ricercatori a studiare la possibilità di concentrare i loro programmi su un dominio più specifico, cercando così di simulare il modo di agire e il ragionamento di un esperto umano, il che portò alla creazione dei Sistemi Esperti come li conosciamo oggi. Uno di questi ricercatori fu Edward Feigenbaum che, insieme al suo team, riuscì a sviluppare DENDRAL, il primo Sistema Esperto ad essere utilizzato per scopi reali (fu usato per più di 10 anni), che ebbe un grande successo tra i chimici e i biologi in quanto era in grado di identificare le strutture chimiche molecolari dalla loro analisi spettrografica.
Ci sono due tipi di Sistemi Esperti, quelli basati su regole e quelli basati su probabilità.
