L'equazione di Bayes è alla base di tutti i moderni sistemi di Intelligenza Artificiale per l'inferenza probabilistica, poichè permette di eseguire agevolmente inferenze anche su modelli di notevole complessità
Esistono centinaia di applicazioni, sia didattiche che commerciali, che consentono fondamentalmente inferenze di due tipi:

• Inferenze diagnostiche, orientate alla risoluzione di malfunzionamenti, al rilevamento di patologie in base ai sintomi, ecc.
• Inferenze causali, orientate invece allo studio del comportamento di un sistema alle sollecitazioni, in particolare per la ricerca di difetti strutturali.

Nel secondo caso l'inferenza è diretta, cioè l'algoritmo propaga gli effetti delle ipotesi introdotte verso il basso del grafo permettendo di analizzarne le conseguenze; nel primo caso invece l'inferenza è inversa, cioè l'evidenza introdotta (i sintomi di un paziente o il malfunzionamento di una macchina) si rispecchia nelle sue possibili cause alterandone le probabilità, permettendone così la ricerca delle più probabili.

Con una ricerca sul Web (per esempio vedi l'elenco dei link) si può trovare una nutrita serie di tool dedicati alla costruzione ed all'analisi delle reti di Bayes, alcuni prettamente didattici, altri sviluppati e venduti per l'utilizzo professionale. Tra i primi si trovano tante piccole applicazioni scritte nei linguaggi LISP e Pascal, prive di interfaccia ed utili al solo studio del motore inferenziale. Tra gli altri, invece, diversi pacchetti commerciali (dal prezzo proibitivo per l'uso scolastico), realmente utilizzati in ambito professionale.
Di questi in alcuni casi sono fornite versioni dimostrative o didattiche, tra cui spiccano in particolar modo due pacchetti:

• MSBN (Microsoft Belief Networks), sviluppato dai laboratori di ricerca Microsoft, si distingue per la sua semplicità (anche se è dotato di un'interfaccia alquanto spartana);
• Netica, sviluppato dalla ditta Norsys, è notevole proprio per la sua efficace interfaccia, che ne garantisce uso e comprensibilità immediati.

Entrambi i pacchetti sono a disposizione del laboratorio di Informatica del Dipartimento: sono installati e funzionanti nel laboratorio di Informatica III (si possono trovare nel menù di avvio di Windows 95 alla voce "Intelligenza Artificiale").
Sono invece prelevabili per uso didattico dalla pagina del software, dalla quale si possono scaricare anche i manuali d'uso in italiano.

I due programmi, pur avendo finalità e basi teoriche analoghe, sono profondamente diversi. Infatti mentre Netica è un programma ben strutturato e completo in tutte le sue parti, dall'interfaccia alle strutture accessorie di alto livello, MSBN ha un'interfaccia utente appena abbozzata, costruita però sopra un motore completo di tutte le funzioni e di API ad alto livello ben documentate, su cui terzi possono sviluppare programmi più completi (oppure sfruttarne il motore inferenziale all'interno di altre applicazioni).

Nonostante le notevoli differenze nell'uso, entrambi i programmi risultano adatti alla creazione ed all'analisi delle reti di Bayes: Netica è molto più intuitivo, di semplice apprendimento e comodo sfruttamento, al contrario MSBN è più ostico e spesso poco intuitivo e pratico, ma offre un maggiore supporto all’uso sul campo.
Quindi Netica, con la sua interfaccia più usabile, le funzioni di editing più avanzate e, soprattutto, l'apprendimento automatico, è il più adatto per la costruzione delle reti ed il loro uso didattico.
D'altro canto, MSBN, con il suo sistema di troubleshooting, risulta molto più utile per l'utilizzo pratico: con un'interfaccia migliore (costruibile sopra l'API che ne esegue le funzioni) sarebbe adatto all'uso in ambito professionale.

  Confronto dettagliato di interfaccia e funzionalità tra le due applicazioni

  Esempi applicativi

  La teoria delle reti di Bayes

  Download del software