MYCIN a funcționat folosind un motor de inferență destul de simplu și o bază de cunoștințe de ~600 de reguli. Acesta ar fi interogat medicul care executa programul prin intermediul unei serii lungi de întrebări simple de tip da/nu sau textuale. La final, acesta furniza o listă de posibile bacterii vinovate, clasificate de la mare la mică, pe baza probabilității fiecărui diagnostic, a încrederii sale în probabilitatea fiecărui diagnostic, a raționamentului din spatele fiecărui diagnostic (adică, MYCIN ar enumera, de asemenea, întrebările și regulile care l-au determinat să clasifice un diagnostic într-un anumit mod) și cursul recomandat al tratamentului medicamentos.

MYCIN a stârnit dezbateri cu privire la utilizarea cadrului său de incertitudine ad hoc, dar bazat pe principii, cunoscut sub numele de „factori de certitudine”. Dezvoltatorii au efectuat studii care au arătat că performanța MYCIN a fost afectată în mod minim de perturbații în parametrii de incertitudine asociați cu reguli individuale, sugerând că puterea sistemului era legată mai mult de schema sa de reprezentare a cunoștințelor și de raționament decât de detaliile modelului său numeric de incertitudine. Unii observatori au considerat că ar fi trebuit să fie posibilă utilizarea statisticilor bayesiene clasice. Dezvoltatorii MYCIN au argumentat că acest lucru ar fi necesitat fie ipoteze nerealiste de independență probabilistică, fie ar fi necesitat ca experții să furnizeze estimări pentru un număr nefezabil de mare de probabilități condiționate.

Studii ulterioare au arătat ulterior că modelul factorului de certitudine ar putea fi într-adevăr interpretat în sens probabilistic și au evidențiat problemele legate de ipotezele implicite ale unui astfel de model. Cu toate acestea, structura modulară a sistemului avea să se dovedească foarte reușită, conducând la dezvoltarea unor modele grafice precum rețelele bayesiene.

Combinarea probelorEdit

În MYCIN a fost posibil ca două sau mai multe reguli să tragă concluzii despre un parametru cu ponderi diferite ale probelor. De exemplu, o regulă poate concluziona că organismul în cauză este E. Coli cu o certitudine de 0,8, în timp ce o alta concluzionează că este E. Coli cu o certitudine de 0,5 sau chiar -0,8. În cazul în care certitudinea este mai mică de zero, dovezile sunt de fapt împotriva ipotezei. Pentru a calcula factorul de certitudine, MYCIN a combinat aceste ponderi folosind formula de mai jos pentru a obține un singur factor de certitudine:

C F ( x , y ) = { X + Y – X Y dacă X , Y > 0 X + Y + X Y dacă X , Y < 0 X + Y 1 – min ( | X | , | Y | ) în caz contrar {\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}}}