人工智慧社會尋求通過建立電腦程式、 展出智慧行為理解人類的智慧。情報被認為是解決問題的能力。大多數人類的問題似乎有理由充分，而不是數學，解決方案。幾乎可以計算對疾病的診斷。如果病人有一組症狀，然後她有一種特定的疾病。但是，這種推理所需事先知識。有"知識"這種疾病展示一組特定的症狀所需的程式。AI 社會，居住在"專家"的心目中，含糊不清的知識優於文字書本知識。所以他們要求的程式，解決這類問題，專家系統。
專家系統託管的目標導向問題解決的任務，包括診斷、 規劃、 時間安排、 配置和設計。知識表示的一種方法是通過"如果，然後......"規則。當一個規則的"如果"部分滿足時，然後締結了"那麼"部分的規則。這些都成為基於規則的專家系統。但知識有時是事實，在其他時候，含糊不清。事實知識已經明確原因影響關係，凡明確可以從具體規則得出的結論。疼痛是一種疾病的症狀之一。如果這種疾病總是表現出疼痛，然後疼痛指出這種疾病。但含糊不清和判斷性知識被稱為啟發式知識。它是更多的藝術。疼痛症狀可以不機械地指向偶爾會表現出疼痛的疾病。不確定性並不會產生具體答案。
大赦國際社會試圖通過暗示不確定度的統計資料，或啟發式分析解決這個問題。可能性派代表由實數或實數向量的集。向量以不同的"模糊"概念進行了評價。列出的元件的測量資料，給數值的基礎。合併了的變化，使用的方法計算組合的方差。合併的不確定性及其元件表示在表單的"標準差"。不確定性是給予一個數學運算式，這是幾乎沒有有用的一種疾病的診斷。
人的頭腦不計算數學的關係，以評估的不確定性。心裡知道特定症狀指出，一種可能，因為它使用的直覺，排除法，可以立即確定的模式。含糊不清的資訊是消除進程，有力地有益的因為它們消除了許多其他的可能性。如果病人缺乏疼痛，可以消除所有的疾病，總是疼痛、 展出。有時表現出疼痛的疾病得以保留。進一步症狀説明鑒定從極大地減少了資料庫。選擇了更容易從較小的組。不確定性可能被有力地用於消除過程。
直覺是，演算法在計算整個資料庫，消除每個上下文，並不適合。此演算法已通電，迅速採取行動，以認識疾病、 確定的判例法或診斷問題的複雜的機器的專家系統。它是即時、 全面，和邏輯。如果可以提出幾個並行的答案，與多個參數的電廠，承認是即時的。心靈，凡同時介紹了數以百萬計的參數，即時模式識別的實用性。消除是關鍵，可最終處理不確定性，無需訴諸深奧的計算。
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