组合爆炸：在连续选择中，选择的可能性等于选择的次数与备选可能性相乘。这是人工智能所面临的一个基本问题，在搜索中出现，它会导致搜索树以极快的速度增长。
附录 附录A 理解规则
以下是动物例子的完整基础规则，我相信是由帕特里克·温斯顿(Patrick Winston)和伯索尔德·霍恩(Berthold Horn)提出的：
1. 如果动物有毛发，那么该动物是哺乳动物。
2. 如果动物能产奶，那么该动物是哺乳动物。
3. 如果动物有羽毛，那么该动物是鸟类。
4. 如果动物会飞，并且动物能产卵，那么该动物是鸟类。
5. 如果动物吃肉，那么该动物是食肉动物。
6. 如果动物是哺乳动物，并且动物有蹄，那么该动物是有蹄类动物。
7. 如果动物是哺乳动物，并且动物是食肉动物，并且动物毛发是黄褐色，并且动物有黑色条纹，那么该动物是老虎。
8. 如果动物是有蹄类动物，并且动物有黑色条纹，那么该动物是斑马。
让我们看看这些规则如何在正向推理下工作的。假设用户提供的信息是动物产奶，有蹄，有黑色条纹。然后正向推理将按如下方式进行：
1. 动物产奶这个事实会触发规则2，工作存储器里面会增加“该动物是哺乳动物”的信息。
2. 新增的动物是哺乳动物的信息，再加上动物有蹄，则触发规则6，工作存储器里面会增加“该动物是有蹄类动物”的信息。
