Сложными становятся также межпричинные рассуждения (или исключение из объяснений некоторых причин). Рассмотрим, что произойдет, если имеются следующие два правила:

Предположим, мы видим, что опрыскиватель включен. При формировании прямого логического вывода по нашим правилам это свидетельство увеличивает степень уверенности в том, что трава должна быть мокрой, а это, в свою очередь, увеличивает степень уверенности в том, что идет дождь. Но это же нелепо — тот факт, что опрыскиватель включен, полностью объясняет наличие мокрой травы и должен уменьшить степень уверенности в том, что идет дождь! А система с истинностной функциональностью действует таким образом, как будто в ней реализуется также уверенность в том, что применение опрыскивателя вызывает дождь,

С учетом описанных сложностей, можно ли рассчитывать на то, что системы с истинностной функциональностью когда-либо найдут практическое применение? Ответ состоит в том, что для этого нужно ограничивать решаемые задачи и тщательно конструировать базу правил, чтобы в ней не возникали нежелательные взаимодействия. Наиболее известным примером системы с истинностной функциональностью для неопределенных рассуждений является модель факторов определенности (certainty factor), которая была разработана для программы медицинской диагностики Mycin и широко использовалась в экспертных системах в конце 1970-х и в 1980-х гг. Почти во всех областях использования факторов определенности предусматривались наборы правил, которые были либо чисто диагностическими (как в программе Mycin), либо чисто причинными. Более того, данные свидетельства вводились только в "корнях" мультидерева правил, а большинство деревьев правил были односвяз-ными. Хекерман [639] показал, что при таких обстоятельствах незначительно модифицированный вариант вероятностного вывода на основе фактора определенности был точно эквивалентен байесовскому вероятностному выводу на полидеревьях. В других обстоятельствах применение факторов определенности из-за переоценки свидетельства приводило к появлению настолько неправильных степеней уверенности, что дальнейшая эксплуатация системы становилась невозможной. По мере увеличения размеров деревьев правил нежелательные взаимодействия правил становятся все более частыми, поэтому практики пришли к выводу, что приходится "поправлять" факторы определенности во многих других правилах после добавления новых правил. Нет смысла даже останавливаться на том, по каким причинам этот подход больше не рекомендуется.