Teknologi selalu tentang membangun mesin yang lebih baik, lebih cepat, dan lebih cerdas. Sistem pakar merangkul konsep ini dengan menggunakan logika komputer canggih untuk membuat perangkat lunak yang tampak “berpikir” dan membuat keputusan sendiri. Secara tradisional dibangun di atas logika Boolean — logika yang hanya menggunakan nilai benar atau salah — sistem pakar menggunakan algoritme kompleks untuk menghitung jawaban dari database informasi yang besar. Jika komputer tidak dapat menentukan jawaban yang benar, diasumsikan bukan bahwa programnya salah tetapi basis pengetahuan tidak berisi informasi yang cukup tentang subjek tersebut.
Ketika komputer harus membuat keputusan, semuanya terurai menjadi serangkaian pernyataan benar atau salah. Jika diprogram untuk menyala saat tombol ditekan, maka menekan tombol akan menyetelnya ke true dan tidak menekan tombol akan menyetelnya ke false. Salah berarti tidak ada cahaya sementara benar menyalakan lampu. Ini adalah dasar dari logika komputer.
Sistem pakar membawa jawaban benar dan salah ini ke tingkat yang baru. Dengan menggabungkan serangkaian jawaban benar dan salah, komputer mencoba menentukan bagaimana bereaksi terhadap situasi tertentu. Ini dapat mengubah responsnya berdasarkan pola spesifik dan jumlah jawaban benar dan salah.
Ide di balik sistem ini didasarkan pada cara orang berpikir. Manusia dapat menyimpan sejumlah besar pengetahuan baru dan membuat keputusan berdasarkan pengetahuan sebelumnya. Komputer diprogram untuk “berpikir” dan membuat keputusan berdasarkan pengetahuan yang ditemukan dalam database dan pengalaman sebelumnya. Dengan cara tertentu, seolah-olah komputer sedang “belajar” dari keberhasilan dan kegagalannya di masa lalu.
Ada dua bentuk utama dari sistem pakar. Sistem pakar tradisional menggunakan logika Boolean untuk membuat keputusannya. Sistem pakar logika fuzzy, di sisi lain, tidak. Ini menghitung rentang nilai yang berada di antara jawaban benar atau salah sederhana untuk menentukan sejauh mana suatu pernyataan lebih benar atau lebih salah.
Sistem pakar fuzzy lebih mirip manusia daripada sistem pakar tradisional dalam cara mereka “berpikir.” Sistem pakar ini tidak diberitahu jawaban spesifik untuk suatu masalah, melainkan diberikan satu pernyataan dari mana mereka menarik kesimpulan tambahan. Proses ini dikenal sebagai inferensi.
Misalnya, jika pernyataan berbunyi “Semua kucing betina belang. Miss Kitty adalah kucing betina,” sistem pakar fuzzy akan menyimpulkan bahwa karena semua kucing betina belang dan Miss Kitty adalah kucing betina, maka Miss Kitty harus belang. Logika fuzzy juga dapat menghitung nilai yang lebih rumit, seperti menentukan kemungkinan kucing betina tertentu yang belang jika hanya persentase kucing betina yang memiliki belang. Sistem pakar tradisional akan membutuhkan lebih banyak instruksi untuk mencapai kesimpulan yang sama.