قبل ظهور التعلم الآلي، كانت المعرفة تُدوّن يدويًا. كانت الأنظمة الخبيرة تُسجّل قواعد مجال معين في عبارات شرطية، وتستخدم محرك استدلال لاستخلاص النتائج. وقد ساهمت هذه الأنظمة في دعم التشخيص الطبي، واستكشاف المعادن، وإصلاح أعطال المعدات في سبعينيات وثمانينيات القرن الماضي.

قام عنصران بالعمل. خزّنت قاعدة المعرفة الحقائق والقواعد، والتي غالباً ما تم بناؤها من خلال مقابلات مع خبراء بشريين. قام محرك الاستدلال بتطبيق تلك القواعد على حالات جديدة، مستخدماً المنطق بشكل متسلسل للأمام أو للخلف للوصول إلى استنتاجات.

أمثلة كلاسيكية

• مايسين لعلاج العدوى البكتيرية
• برنامج DENDRAL للبنية الجزيئية
• XCON لتكوين الكمبيوتر
• كادوسيوس للطب الباطني

كانت الصيانة نقطة الضعف. تضاعفت القواعد، وظهرت التعارضات، وتطلب تحديث قاعدة المعرفة جهدًا من الخبراء. حلّ التعلم الآلي محل العديد من التطبيقات لأنه يتعلم من البيانات بدلًا من الحاجة إلى ترميز صريح. لا تزال أنظمة الخبراء تظهر في مجالات محدودة حيث تُعدّ الشفافية وقابلية التدقيق من الأمور المهمة.