人工智能下的专家系统是一种基于人工智能技术的计算机程序，它能够模拟人类专家的决策过程和知识推理能力。专家系统通过使用领域专家的知识库、推理机制和解释功能，来解决特定领域的复杂问题。
专家系统可以分为以下几类：
1. 基于规则的专家系统：这类系统使用一组预先定义的规则来处理问题。规则通常以IF-THEN形式表示，其中IF部分描述条件，THEN部分描述相应的动作或输出。例如，医学诊断系统中的诊断规则就是一个基于规则的专家系统。
2. 基于知识的专家系统：这类系统使用领域专家的知识库来处理问题。知识库中包含了领域专家的知识和经验，系统通过推理引擎来解析知识库中的规则和事实，以解决特定问题。例如，金融风险评估系统中的风险分析模块就是一个基于知识的专家系统。
3. 基于案例的专家系统：这类系统使用领域专家的案例库来处理问题。案例库中包含了领域专家的实际经验和案例，系统通过推理引擎来解析案例中的关键信息，以解决特定问题。例如，法律案件审理系统中的案例分析模块就是一个基于案例的专家系统。
4. 基于神经网络的专家系统：这类系统使用神经网络模型来处理问题。神经网络模型可以模拟人类大脑的工作方式，通过学习大量的数据来提取模式和规律。例如，图像识别系统中的图像识别模块就是一个基于神经网络的专家系统。
5. 基于遗传算法的专家系统：这类系统使用遗传算法来优化问题的解。遗传算法是一种启发式搜索算法，通过模拟自然选择的过程来寻找最优解。例如，物流路径规划系统中的路径优化模块就是一个基于遗传算法的专家系统。
总之，人工智能下的专家系统是一种基于人工智能技术的计算机程序，它能够模拟人类专家的决策过程和知识推理能力。专家系统可以分为基于规则、基于知识、基于案例、基于神经网络和基于遗传算法等多种类型，每种类型都有其独特的特点和应用领域。随着人工智能技术的发展，专家系统的应用领域将越来越广泛，为人类社会的发展做出更大的贡献。
