Проблема неточних і неповних знань

Раніше ми розглядали проблеми, які необхідно було вирішувати при проектуванні та розробці баз знань. Серед інших проблем можна відмітити такі. Знання можуть бути неповними. Це означає, що для доведення або спростування певного твердження може не вистачати інформації. У багатьох системах логічного виведення прийнято постулат замкненості світу. Це означає, що на запит про істинність деякого твердження система відповідає «так» тоді і тільки тоді, коли його можна довести; якщо ж довести це твердження неможливо, система відповідає «ні». Водночас «неможливо довести через нестачу інформації» і «доведено, що ні» — це зовсім не одне й те саме. З огляду на це бажано, щоб експертна система запитувала у користувача про факти, яких не вистачає.

Знання можуть бути недостовірними. Наприклад, на результат виконання продукції можуть впливати випадкові чинники (об'єктивна невизначенність) або ж експерт може бути не зовсім впевненим у деякому факті чи правилі виведення (суб'єктивна невизначенність).

Ненадійність знань і недостовірність наявних фактів обов’язково повинні враховуватися в процесі логічних побудов. Звичайно, можна було б просто відкидати факти та првила виведення, які викликають сумнів, але тоді довелося б відмовитися від цінної інформації. Тому необхідно розвивати процедури, які дозволяють здійснювати логічні побудови при недостовірних даних, і використовувати ці процедури в експертних системах. Необхідно враховувати модальність, а саме: необхідність або можливість того чи іншого факту, ставлення суб'єкта до деякого твердження і т. п. Крім того, в таких системах часто доводиться мати справу з неточно визначеними, нечіткими поняттями, такими, як «великий», «маленький» тощо.