AI 智能体通过使用允许它们即使在数据不完整、有噪声或模糊的情况下也能做出明智决策的技术来处理不确定性。常见的方法包括概率推理、强化学习和集成方法。这些策略使智能体能够估计概率、适应不断变化的环境，并结合多种信息来源以减少错误。例如，自动驾驶汽车可能会使用概率模型来考虑检测行人时的传感器不准确性。
一种核心方法是概率建模，例如贝叶斯网络或马尔可夫决策过程（MDP）。这些框架允许智能体通过为可能的结果分配概率来数学地表示不确定性。例如，一个天气预测 AI 可能会使用历史数据估计 70% 的降雨概率，然后在新传感器数据到来时调整这个概率。类似地，强化学习智能体通过探索行为并从奖励中学习来处理不确定性。在机器人领域，一个在杂乱房间中导航的机器人可能会尝试不同的路径，根据碰撞或成功的移动来更新其策略。探索（尝试新行为）和利用（使用已知良好行为）之间的这种平衡有助于智能体在不可预测的环境中有效运行。
另一种方法是集成方法，它结合多个模型或预测来提高准确性。例如，一个股票交易 AI 可能会平均决策树、神经网络和回归模型的预测，以对冲任何单一模型的错误。诸如 Monte Carlo dropout（一种神经网络中的不确定性估计形式）之类的技术也可以量化预测置信度。在医疗保健领域，一个诊断疾病的 AI 可能会标记其置信度较低的病例，从而促使人工审查。这些方法确保智能体提供可靠的输出，同时透明地传达不确定性，这对于自动驾驶汽车或医疗系统等安全关键型应用至关重要。