专家系统是一种基于知识的计算机程序，它能够模拟人类专家的决策过程，为人类提供问题求解和决策支持。专家系统具有以下特点和功能：
1. 知识表示：专家系统的核心是知识表示，它包括知识库、推理机和解释器三部分。知识库用于存储领域内的事实、规则和模式；推理机用于根据知识库中的知识进行推理和计算，得出问题的解答；解释器则负责向用户解释推理过程和结果。
2. 知识获取：专家系统需要从领域专家那里获取知识，这可以通过人工或半自动的方式实现。知识获取过程中，专家需要对领域内的问题和解决方案进行描述，并将其转化为计算机可理解的形式（如规则、框架等）。
3. 推理机制：专家系统的推理机制是其核心功能之一。常用的推理方法有正向推理、反向推理和混合推理等。正向推理是从已知事实出发，通过逻辑推理得到问题的答案；反向推理则是从问题答案出发，通过逻辑推理找到产生该答案的原因；混合推理则结合了正向推理和反向推理的特点，以提高推理的准确性和效率。
4. 知识更新与维护：专家系统需要不断更新和维护知识库，以适应领域内的变化和新信息的出现。知识更新可以通过增量学习、在线学习等方式实现，而知识维护则包括知识提取、知识压缩、知识融合等操作，以提高知识库的性能和实用性。
5. 人机交互：专家系统需要与用户进行有效的交互，以便获取用户需求、解释推理过程和结果，以及提供帮助和提示。这通常通过界面设计、自然语言处理、图形用户接口等技术实现。
6. 学习能力：专家系统具有一定的学习能力，可以通过观察、实验、推理等方式获取知识和经验，从而提高自身的性能和准确性。学习能力的实现通常依赖于数据挖掘、机器学习、遗传算法等技术。
7. 应用领域广泛：专家系统在许多领域都有应用，如医学、金融、工程、法律等。它们可以解决领域内复杂的问题，提高决策质量和效率。
8. 可扩展性：专家系统具有良好的可扩展性，可以根据需要添加新的知识库、规则和功能模块，以满足不断变化的需求。
总之，专家系统具有知识表示、知识获取、推理机制、知识更新与维护、人机交互、学习能力和应用领域广泛等特点，能够为人类提供问题求解和决策支持。随着人工智能技术的发展，专家系统将继续发挥重要作用，为人类社会的发展做出贡献。
