专家系统是一种交互式的、基于计算机的决策工具，它运用事实和策略解决复杂问题，模拟人类专家的能力。它是人工智能早期发展的核心组成部分，通过从领域专家那里获取并处理知识，帮助解决特定领域的难题。这类系统由用户界面、推理机和知识库构成，其中用户界面负责用户输入与系统交互，推理机是决策核心，知识库存储问题领域的信息。

专家系统的重要价值在于其特点，如可扩展的知识获取过程，能从人类专家那里汲取知识并转化为规则。与传统系统相比，专家系统更灵活，能适应不确定信息，且在一定程度上能自我优化。然而，专家系统的局限性包括可能的错误、对完整信息的依赖以及知识难以转移和记录。

尽管有局限，专家系统在多个领域得到了应用，如医学诊断、金融咨询、工业控制等，为用户提供超出人类专家能力的解决方案。它们是人工智能早期的里程碑，但随着深度学习和机器学习的发展，它们的角色和形式也在不断演变。