Отличие экспертных систем от традиционных программ

Особенности ЭС, отличающие их от обычных программ, заключаются в том, что они должны обладать:
1. Компетентностью, а именно:
Достигать экспертного уровня решений (т.е. в конкретной предметной области иметь тот же уровень профессионализма, что и эксперты-люди).
Быть умелой (т.е. применять знания эффективно и быстро, избегая, как и люди, ненужных вычислений).
Иметь адекватную робастность (т.е. способность лишь постепенно снижать качество работы по мере приближения к границам диапазона компетентности или допустимой надёжности данных).
2. Возможностью к символьным рассуждениям, а именно:
Представлять знания в символьном виде
Переформулировать символьные знания. На жаргоне искусственного интеллекта символ — это строка знаков, соответствующая содержанию некоторого понятия. Символы объединяют, чтобы выразить отношения между ними. Когда отношения представлены в ЭС они называются символьными структурами.
3. Глубиной, а именно:
Работать в предметной области, содержащей трудные задачи
Использовать сложные правила (т.е. использовать либо сложные конструкции правил, либо большое их количество)
4. Самосознанием, а именно:
Исследовать свои рассуждения (т.е. проверять их правильность)
Объяснять свои действия
Существует ещё одно важное отличие ЭС. Если обычные программы разрабатываются так, чтобы каждый раз порождать правильный результат, то ЭС разработаны с тем, чтобы вести себя как эксперты. Они, как  правило, дают правильные ответы, но иногда, как и люди, способны ошибаться.
Традиционные программы для решения сложных задач, тоже могут делать ошибки. Но их очень трудно исправить, поскольку алгоритмы, лежащие в их основе, явно в них не сформулированы. Следовательно, ошибки нелегко найти и исправить. ЭС, подобно людям, имеют потенциальную возможность учиться на своих ошибках.