Înainte de învățarea automată, cunoștințele erau codificate manual. Sistemele expert captau regulile unui domeniu în instrucțiuni if-then și foloseau un motor de inferență pentru a trage concluzii. Acestea au stat la baza diagnosticului medical, explorării mineralelor și depanării echipamentelor în anii 1970 și 1980.

Două componente au făcut treaba. Baza de cunoștințe stoca fapte și reguli, adesea construite prin interviuri cu experți umani. Motorul de inferență aplica aceste reguli unor cazuri noi, înlănțuind logica înainte sau înapoi pentru a ajunge la concluzii.

Exemple clasice

• MYCIN pentru infecții bacteriene
• DENDRAL pentru structura moleculară
• XCON pentru configurarea computerului
• CADUCEUS pentru medicină internă

Întreținerea a fost cauza declinului. Regulile s-au multiplicat, au apărut conflicte, iar actualizarea bazei de cunoștințe a necesitat efortul experților. Învățarea automată a înlocuit multe aplicații, deoarece învață din date în loc să necesite codificare explicită. Sistemele expert apar încă în domenii restrânse, unde transparența și auditabilitatea contează.