मशीन लर्निंग से पहले, ज्ञान को हाथ से कोडित किया जाता था। विशेषज्ञ प्रणालियाँ किसी क्षेत्र के नियमों को 'यदि-तो' कथनों में दर्ज करती थीं और निष्कर्ष निकालने के लिए एक अनुमान इंजन का उपयोग करती थीं। 1970 और 1980 के दशक में, ये प्रणालियाँ चिकित्सा निदान, खनिज अन्वेषण और उपकरण समस्या निवारण में सहायक थीं।

दो घटकों ने काम किया। ज्ञान भंडार में तथ्य और नियम संग्रहित थे, जो अक्सर मानव विशेषज्ञों के साथ साक्षात्कार के माध्यम से बनाए गए थे। अनुमान इंजन ने उन नियमों को नए मामलों पर लागू किया, और निष्कर्ष तक पहुंचने के लिए तर्क को आगे या पीछे की ओर क्रम में जोड़ा।

क्लासिक उदाहरण

• जीवाणु संक्रमण के लिए मायसिन
• आणविक संरचना के लिए डेंड्रल
• कंप्यूटर कॉन्फ़िगरेशन के लिए XCON
• आंतरिक चिकित्सा के लिए कैड्यूसियस

रखरखाव ही पतन का कारण बना। नियम बढ़ते गए, विवाद उत्पन्न हुए और ज्ञान भंडार को अद्यतन करने के लिए विशेषज्ञ प्रयासों की आवश्यकता पड़ने लगी। मशीन लर्निंग ने कई अनुप्रयोगों की जगह ले ली क्योंकि यह स्पष्ट कोडिंग की आवश्यकता के बजाय डेटा से सीखती है। विशेषज्ञ प्रणालियाँ अभी भी सीमित क्षेत्रों में ही दिखाई देती हैं जहाँ पारदर्शिता और लेखापरीक्षा योग्यता महत्वपूर्ण हैं।