7.    Отладка базы знаний. К сожалению, ответы на запросы при первой попытке редко оказываются правильными. Точнее, ответы будут правильными для базы знаний в том виде, в каком она написана, при условии, что процедура логического вывода является непротиворечивой, но они не будут такими, каких ожидает пользователь. Например, если недостает какой-то аксиомы, то на некоторые запросы из этой базы знаний нельзя будет найти ответ. В этом может помочь продуманный процесс отладки. Недостающие или слишком слабые аксиомы могут быть легко выявлены путем обнаружения участков, на которых неожиданно обрывается цепочка этапов логического вывода. Например, если база знаний содержит одну из диагностических аксиом, касающихся ям, но не содержит другую, то агент не сможет доказать отсутствие ям. Неправильные аксиомы могут быть выявлены на основании того, что они представляют собой ложные утверждения о мире. Например, аксиома является ложной, поскольку относит к млекопитающим рептилий, амфибий и, что еще важнее, столы с четырьмя ножками. с = Ложность этого высказывания может быть определена независимо от остальной части базы знаний. В отличие от этого, типичная ошибка в программе выглядит примерно таким образом: offset = position + 1

Невозможно определить, является ли этот оператор правильным, не изучив остальную часть программы для определения того, что, например, переменная offset используется для ссылки на текущую позицию или на позицию, которая следует за текущей позицией, а также происходит ли изменение значения переменной position в другом операторе и поэтому возникает необходимость снова изменять значение переменной offset.

Чтобы лучше понять этот процесс, состоящий из семи этапов, мы теперь применим его к расширенному примеру — к проблемной области электронных схем.