專家系統/MYCIN
Mycin 是一個早期的專家系統，在 20 世紀 70 年代初在斯坦福大學開發了五六年；它是由愛德華·肖特利夫在布魯斯·布坎南和其他人指導下用 Lisp 編寫的；它源於早期的 Dendra] 專家系統，但對基本的 Dendral 軟體進行了相當大的修改和擴充套件。該計算機系統旨在診斷感染性血液疾病並推薦抗生素，劑量根據患者的體重進行調整——名稱源於抗生素本身，因為許多抗生素的字尾都是“-mycin”。
Mycin 使用一個相當簡單的推理引擎，一個包含約 500 條規則的知識庫。它會透過一系列簡單的 yes/no 或文字問題查詢執行程式的醫生。最後，它提供了一個可能的罪魁禍首細菌列表，從高到低排列，基於每個診斷的可能性，它對每個診斷的機率的信心，每個診斷背後的推理（也就是說，Mycin 也會列出導致它以特定方式對診斷進行排名的問答和規則），以及它推薦的藥物治療方案。
儘管 Mycin 取得了成功，但現在它有時被用作 AI 課程中的警示性例子，用於那些生成自己的臨時機率框架的人。由於其確定性因子系統引入的噪聲，Mycin 的推理層次結構的深度有限。這個問題可以透過使用嚴格的機率框架來解決，例如貝葉斯統計。
斯坦福醫學院進行的研究發現，Mycin 的正確診斷率約為 65%，這比大多數非細菌感染診斷專家醫生都要好，儘管它不如那些自己在這方面是專家且平均正確診斷率約為 80% 的醫生。
Mycin 從未真正投入實際使用。這並非因為它有任何效能上的弱點——在測試中它勝過了斯坦福醫學院的成員。這主要是因為與計算機在醫學中的使用相關的倫理和法律問題——如果它給出錯誤的診斷，誰應該承擔責任？關於人類專家是否會發現使用它是可以接受的問題也隨之出現。
在 Mycin 及隨後的複雜專家系統開發過程中，一個變得越來越突出的難題是從相關領域的專家那裡提取推理引擎使用的必要知識，並將其放入規則庫中（所謂的知識工程）。
- AI 商業：人工智慧的商業用途，編輯：帕特里克·溫斯頓和凱倫·A·普倫德加斯特。 ISBN 0-262-23117-4
- 基於規則的專家系統：斯坦福啟發式程式設計專案中的 MYCIN 實驗 -(由布魯斯·G·布坎南和愛德華·H·肖特利夫編輯；電子書版本)
- TMYCIN，基於 MYCIN 的系統
- "Mycin 專家系統：一個 Ruby 實現"
- "MYCIN：一個快速案例研究"
- " 一些專家系統需要常識" -(作者：約翰·麥卡錫)
- "專家系統"