Umetna inteligenca (AI) in ekspertni sistemi so povezani s tem, da razvoj umetne inteligence običajno temelji na številnih ekspertnih sistemih. Strokovni sistemi so programski programi, ki sodelujejo z bazo podatkov, ki jih zberejo strokovnjaki z različnimi stališči, in motorji sklepanja za njihovo količinsko opredelitev in analizo. Da bi umetna inteligenca in strokovni sistemi brezhibno sodelovali in posnemali zmožnosti človeškega mišljenja, so pogosto zgrajeni na vrsti mikroprocesorjev. Ti procesorji delujejo vzporedno, da analizirajo in primerjajo shranjene podatke in podatke iz resničnega sveta ter pridejo do pomembnih rezultatov v razumnem času.
Dober primer delovanja umetne inteligence in strokovnih sistemov je računalnik Watson, ki ga je v treh letih ustvarila korporacija IBM® v ZDA. Watson je interno omrežen računalniški sistem z 2,880 mikroprocesorjev in 16 terabajtov RAM pomnilnika, ki obdeluje 500 gigabajtov podatkov na sekundo za analizo človeškega govora. To je enako, da bi lahko prebrali in analizirali 1,000,000 knjig vsako sekundo. Več kot 100 različnih tehnik ekspertnih sistemov deluje na Watsonu za zbiranje smiselnih odgovorov na vprašanja. Sistem dostopa do podatkov iz enciklopedij, literature in sodobnih novic ter uporablja nevronsko mreženje in druge prilagodljive metode programske opreme ekspertnega sistema, da sestavlja osnovno umetno inteligenco, ki najde pomen v vzorcih človeškega govora.
Vendar pa je programiranje umetne inteligence mogoče zgraditi na številnih različnih metodologijah oblikovanja. Sistemi umetne inteligence splošne človeške inteligence, znani kot »močna umetna inteligenca«, so tisti, ki najbolj temeljijo na potrebi po več strokovnih sistemih, ki delujejo v tandemu. Ena od metod za razvoj umetne inteligence in ekspertnih sistemov na ta način je uporaba mehkega logičnega programiranja, ki je programska oprema, ki poskuša kvantificirati nejasno naravo resničnega sveta, ki ga ljudje dobro razumejo, digitalni računalniki pa ne. Mehki strokovni sistemi dobro delujejo tam, kjer se morajo stroji prilagajati hitro spreminjajočim se razmeram v resničnem svetu, na primer v avtomobilskih avtomatskih menjalnikih, pomivalnih strojih, kamerah, jedrskih elektrarnah itd. Računalniška inteligenca na Japonskem je veliko bolj uporabljala mehko logično programiranje kot drugod, kar lahko prispeva k sposobnosti države, da vodi na trgu napredne robotike AI.
Strokovni sistemi so torej temeljni sestavni del vsake funkcionalne umetne inteligence. Kombinirani strokovni sistemi poskušajo zaobiti ovire, s katerimi se srečujejo tradicionalni računalniki, kjer mora vsaka odločitev vsebovati diskreten odgovor da/ne, resničen/napačen. To naredijo tako, da dinamično obdelajo poizvedbe, namesto da bi sledili vnaprej določeni programski poti, in tehtajo vrednosti vsakega potencialnega odgovora drug proti drugemu. Gradnja umetne inteligence in ekspertnih sistemov z uporabo hevristike ali oblike analize poskusov in napak, ki jo ljudje redno uporabljajo pogojno ena na ena, namesto da bi zgolj uporabljali specifično shranjeno znanje, je naslednja generacija strojne inteligence, ki ima sposobnost rasti in učenja skozi čas.