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专家系统是最早的人工智能系统。在早期的智能系统研究中，人们希望用专家系统来模拟和代替某些领域的人类专家。通过将领域知识组织成形式化的知识库模型，专家系统能够利用基本的逻辑推导规则，对知识库中的知识进行推理，形成新的知识，从而模拟人类专家推理和决策的过程。专家系统的推理机制具有很好的可解释性，在很长一段时间里是智能系统的主流形式，给后续的智能模型和系统带来了很多启示。
但是，专家系统并不是基于统计理论从经验数据中进行学习的机器学习方法。实际上，在构建专家系统的过程中，提取知识是需要工程人员和领域专家人工介入的，知识库则是人工制定的规则系统。因此，专家系统可以说是一种“人工”学习方法，恰好处于机器学习的对立面。然而，从专家系统中我们可以看到人们如何从人工制定的规则系统开始，转向了基于统计的机器学习方法。