Umjetna inteligencija (AI) i ekspertni sustavi povezani su po tome što se razvoj umjetne inteligencije obično gradi na nizu ekspertnih sustava. Ekspertni sustavi su softverski programi koji su u interakciji s bazom podataka prikupljenih od strane ljudskih stručnjaka s različitim stajalištima, i motori za zaključivanje za njihovu kvantificiranje i analizu. Kako bi umjetna inteligencija i stručni sustavi radili zajedno besprijekorno i oponašali sposobnosti ljudskog razmišljanja, često su izgrađeni na nizu mikroprocesora. Ovi procesori rade paralelno kako bi analizirali i uspoređivali pohranjene podatke i podatke iz stvarnog svijeta te došli do značajnih rezultata u razumnom vremenu.
Dobar primjer umjetne inteligencije i ekspertnih sustava na djelu je računalo Watson koje je stvorila IBM® korporacija u Sjedinjenim Državama, tijekom tri godine. Watson je interno umreženi računalni sustav od 2,880 mikroprocesora i 16 terabajta RAM memorije koji obrađuje 500 gigabajta podataka u sekundi za analizu ljudskog govora. To je ekvivalent mogućnosti čitanja i analiziranja 1,000,000 knjiga svake sekunde. Više od 100 različitih tehnika ekspertnih sustava radi na Watsonu za prikupljanje smislenih odgovora na pitanja. Sustav pristupa podacima iz enciklopedija, literature i suvremenih novinskih članaka te koristi neuronske mreže i druge prilagodljive softverske metode ekspertnog sustava kako bi sadržavao rudimentarnu umjetnu inteligenciju koja pronalazi značenje u obrascima ljudskog govora.
Međutim, AI programiranje može se graditi na nizu različitih metodologija dizajna. AI sustavi opće ljudske inteligencije, poznati kao “snažna AI”, oni su oni koji se najviše oslanjaju na potrebu višestrukih stručnih sustava koji rade u tandemu. Jedna od metoda za razvoj umjetne inteligencije i ekspertnih sustava na ovaj način je korištenje neizrazite logike programiranja, što je softver koji pokušava kvantificirati nejasnu prirodu stvarnog svijeta koji ljudi dobro razumiju, ali digitalna računala nisu. Fazni ekspertni sustavi dobro funkcioniraju tamo gdje se strojevi moraju prilagoditi uvjetima u stvarnom svijetu koji se brzo mijenjaju, kao što su automatski mjenjači automobila, perilice posuđa, kamere, nuklearne elektrane i tako dalje. Računalna inteligencija u Japanu daleko je više koristila neizrazito logično programiranje nego drugdje, što bi moglo objasniti sposobnost nacije da predvodi tržište napredne AI robotike.
Ekspertni sustavi su stoga temeljna komponenta svake funkcionalne umjetne inteligencije. Kombinirani, stručni sustavi pokušavaju zaobići zapreke s kojima se susreću tradicionalna računala gdje svaka odluka mora sadržavati diskretni odgovor da/ne, istinito/netočno. Oni to čine dinamičkom obradom upita umjesto da slijede unaprijed određeni programski put i međusobno vagaju vrijednosti svakog potencijalnog odgovora. Izgradnja umjetne inteligencije i ekspertnih sustava korištenjem heuristike, ili oblika analize pokušaja i pogrešaka koju ljudi redovito koriste na uvjetnoj osnovi jedan na jedan, umjesto puke primjene specifičnog pohranjenog znanja, sljedeća je generacija strojne inteligencije koja ima sposobnost rasta i učenja tijekom vremena.