专家系统尽管在特定领域内能够提供一定水平的决策和建议，但它们存在一些明显的局限性，这些局限性可能会影响其在实际应用中的效果。以下是一些主要的局限性：

知识获取困难：

专家系统的知识获取主要依赖于人工总结专家经验，这不仅成本高昂，而且过程缓慢。由于专家资源稀缺且难以获取，构建有效的知识库成为专家系统发展的一个重大障碍。

缺乏记忆功能：

专家系统通常不具备记忆功能，这意味着它们在处理复杂问题时效率较低，且难以保证正确性。与人类专家不同，专家系统无法从过去的经验中学习，也无法灵活地应用新知识。

非鲁棒性：

当专家系统遇到无法匹配的规则时，可能无法给出有效的结论，表现出脆弱性。在处理复杂和多变的环境时，专家系统的性能可能会急剧下降，甚至无法解决问题。

知识库的有限性：

专家系统的知识库总是有限的，无法包含所有的信息。人类智能可以从有限的知识中学习模式和特征，但专家系统只能运用已有的知识库进行推理，难以处理新的知识和常识问题。

缺乏通用性：

专家系统通常只能描述特定领域，不具备通用性。这使得它们在处理跨领域的复杂问题时显得力不从心，尤其是在大数据时代，面对多源异构的海量数据时，人工或半自动化建立规则系统的效率较低。

难以自我更新：

许多专家系统缺乏自动更新知识库的能力，这意味着它们在面对知识变化和更新时显得无能为力。随着科学和技术的不断进步，领域专门知识也在不断发展，专家系统需要不断更新以保持其有效性。

依赖人类专家：

专家系统在处理常识性问题和社会问题时往往显得“狭隘”和“脆弱”，因为它们缺少人类专家知识面的广度和对基本原理的理解。此外，专家系统也无法处理人类的感情输入。

可靠性和透明性不足：

专家系统在体系结构的完整性、可移植性、系统的透明性和灵活性等方面存在缺陷，这些缺陷限制了它们的广泛应用。

综上所述，尽管专家系统在某些特定领域内具有优势，但由于上述局限性，它们在更广泛的应用场景中可能无法完全满足现实需求。随着人工智能技术的不断发展，特别是神经网络和机器学习技术的进步，专家系统正逐渐被更为灵活和强大的AI工具所取代。