人工智能新型专家系统是一类基于人工智能技术的专家系统，它们具有以下特点：
1. 知识表示与推理：新型专家系统采用自然语言、规则、框架等多种知识表示方法，能够处理复杂的问题和不确定性信息。同时，它们还具备推理机制，能够根据已有的知识进行逻辑推理，从而得出合理的结论。
2. 知识获取与更新：新型专家系统通常采用半结构化或非结构化的知识源，如领域专家的经验和知识库等。这些知识源可以不断更新和完善，以适应新的问题和需求。
3. 知识融合与优化：新型专家系统能够将不同来源、不同类型、不同质量的知识进行融合和优化，以提高知识的准确性和可靠性。这有助于解决复杂、多变的问题，提高系统的智能化水平。
4. 知识推理与解释：新型专家系统具备较强的知识推理能力，能够根据已有的知识进行逻辑推理，得出合理的结论。同时，它们还能对推理过程进行解释和展示，方便用户理解和使用。
5. 知识应用与推广：新型专家系统可以将知识应用于实际问题的求解，如医疗诊断、金融风险评估等。此外，它们还可以通过知识共享和传播，推动知识的广泛应用和创新。
6. 人机交互与协作：新型专家系统注重与用户的交互和协作，提供友好的用户界面和操作方式，使用户能够轻松地获取和使用知识。同时，它们还可以与其他智能系统（如机器人、无人机等）进行协同工作，实现多领域的智能应用。
7. 可扩展性与灵活性：新型专家系统具有良好的可扩展性和灵活性，可以根据不同的应用场景和需求进行定制和扩展。这有助于满足不断变化的市场需求和技术发展。
8. 安全性与隐私保护：新型专家系统在设计时充分考虑了安全性和隐私保护问题，确保知识的安全性和用户隐私的保护。同时，它们还具备一定的抗攻击能力，能够抵御恶意攻击和篡改。
总之，人工智能新型专家系统具有知识表示与推理、知识获取与更新、知识融合与优化、知识推理与解释、知识应用与推广、人机交互与协作、可扩展性与灵活性以及安全性与隐私保护等特点，使其在各个领域具有广泛的应用前景和价值。
