Tehnologija je uvijek bila u izgradnji boljih, bržih i pametnijih strojeva. Stručni sustavi prihvaćaju ovaj koncept korištenjem napredne računalne logike za stvaranje softvera koji se čini da sam “razmišlja” i donosi odluke. Tradicionalno izgrađen na Booleovoj logici – logici koja koristi samo istinite ili lažne vrijednosti – ekspertni sustavi koriste složene algoritme za izračunavanje odgovora iz velike baze podataka. Ako računalo ne može odrediti točan odgovor, ne pretpostavlja se da je program pogrešan, već da baza znanja ne sadrži dovoljno informacija o toj temi.
Kada računalo mora donijeti odluku, sve se raspada na niz istinitih ili lažnih izjava. Ako je programirano da svijetli kada se pritisne tipka, tada se pritiskom na tipku postavlja na true, a nepritiskom na tipku postavlja se na false. False znači da nema svjetla, dok true uključuje svjetlo. To je osnova računalne logike.
Stručni sustav ove istinite i lažne odgovore podiže na novu razinu. Kombinirajući niz istinitih i netočnih odgovora, računalo pokušava odrediti kako će reagirati na određenu situaciju. Može promijeniti svoj odgovor na temelju specifičnog obrasca i broja istinitih i netočnih odgovora.
Ideja iza ovih sustava temelji se na tome kako ljudi razmišljaju. Ljudi mogu pohraniti ogromne količine novog znanja i donositi odluke na temelju prethodnog znanja. Računalo je programirano da “razmišlja” i donosi odluke na temelju znanja koje se nalazi u njegovoj bazi podataka i njegovih prethodnih iskustava. Na neki način, to je kao da računalo “uči” iz svojih prošlih uspjeha i neuspjeha.
Postoje dva glavna oblika ekspertnih sustava. Tradicionalni ekspertni sustav koristi Booleovu logiku za donošenje odluka. Ekspertni sustav neizrazite logike, s druge strane, to ne čini. Izračunava raspon vrijednosti koje se nalaze između jednostavnih istinitih ili netočnih odgovora kako bi se utvrdilo u kojoj je mjeri neka izjava istinitija ili lažnija.
Fazni ekspertni sustavi više su nalik ljudima od tradicionalnih ekspertnih sustava na način na koji “razmišljaju”. Tim ekspertnim sustavima ne daju se konkretni odgovori na problem, već se daje jedna izjava iz koje izvlače dodatne zaključke. Ovaj proces je poznat kao zaključivanje.
Na primjer, ako izjava glasi “Sve ženske mačke su prugaste. Gospođica Kitty je ženska mačka”, nejasni bi stručni sustavi zaključili da budući da su sve ženske mačke prugaste, a gospođica Kitty ženska mačka, onda gospođica Kitty mora biti prugasta. Fuzzy logika također može izračunati kompliciranije vrijednosti, kao što je određivanje vjerojatnosti da će određena ženska mačka biti prugasta ako samo postotak ženskih mačaka ima pruge. Tradicionalnim ekspertnim sustavima bilo bi potrebno mnogo više uputa da bi došli do istih zaključaka.