MYCIN egy meglehetősen egyszerű következtetési motorral és egy ~600 szabályból álló tudásbázissal működött. A programot futtató orvost egyszerű igen/nem vagy szöveges kérdések hosszú sorozatán keresztül kérdezte le. A végén a lehetséges bűnös baktériumok listáját adta meg, magasról lefelé rangsorolva az egyes diagnózisok valószínűsége, az egyes diagnózisok valószínűségébe vetett bizalom, az egyes diagnózisok mögötti érvelés (azaz a MYCIN felsorolta azokat a kérdéseket és szabályokat is, amelyek alapján a diagnózist egy adott módon rangsorolta), valamint a javasolt gyógyszeres kezelési mód alapján.

A MYCIN vitát váltott ki a “bizonyossági tényezők” néven ismert ad hoc, de elvszerű bizonytalansági keretrendszerének alkalmazásával kapcsolatban. A fejlesztők vizsgálatokat végeztek, amelyek azt mutatták, hogy a MYCIN teljesítményét minimálisan befolyásolták az egyes szabályokhoz kapcsolódó bizonytalansági metrikák perturbációi, ami arra utal, hogy a rendszer teljesítménye inkább a tudás reprezentációjával és érvelési sémájával, mint a numerikus bizonytalansági modell részleteivel függött össze. Néhány megfigyelő úgy vélte, hogy a klasszikus Bayes-statisztikát kellett volna használni. A MYCIN fejlesztői azzal érveltek, hogy ehhez vagy irreális feltételezésekre lenne szükség a valószínűségi függetlenségről, vagy a szakértőknek megvalósíthatatlanul nagy számú feltételes valószínűségre kellene becsléseket adniuk.

A későbbi vizsgálatok később kimutatták, hogy a bizonyossági tényező modellje valóban értelmezhető valószínűségi értelemben, és rávilágítottak az ilyen modell implikált feltételezéseivel kapcsolatos problémákra. A rendszer moduláris felépítése azonban nagyon sikeresnek bizonyult, és olyan grafikus modellek kifejlesztéséhez vezetett, mint a Bayes-hálózatok.

Bizonyítékok kombinációjaSzerkesztés

A MYCIN-ben lehetséges volt, hogy két vagy több szabály különböző bizonyítási súlyú következtetéseket vonjon le egy paraméterre vonatkozóan. Például az egyik szabály 0,8-as bizonyossággal következtethet arra, hogy a kérdéses organizmus E. Coli, míg egy másik 0,5 vagy akár -0,8-as bizonyossággal arra, hogy E. Coli. Abban az esetben, ha a bizonyosság kisebb, mint nulla, a bizonyíték valójában a hipotézis ellen szól. A bizonyossági tényező kiszámításához a MYCIN az alábbi képlet segítségével kombinálta ezeket a súlyokat, hogy egyetlen bizonyossági tényezőt kapjon:

C F ( x , y ) = { X + Y – X Y ha X , Y > 0 X + Y + X Y ha X , Y < 0 X + Y 1 – min ( | X | , | Y | ) egyébként {\displaystyle CF(x,y)={\begin{cases}X+Y-XY&{\text{if }}X,Y>0\\X+Y+XY&{\text{if }}X,Y<0\\{\frac {X+Y}{1-\min(|X|,|Y|)}}&{\text{otherwise}}\end{cases}}}