马尔可夫决策过程 (MDP) 是一种数学框架，用于模拟在结果部分随机且部分受代理控制的环境中进行决策。它通过提供一种结构化的方式来表示涉及顺序决策、不确定性和长期奖励优化的问题，从而直接与人工智能推理相关。在人工智能系统中，推理通常需要平衡当前的行动与未来的结果，而 MDP 通过状态、行动、转移概率和奖励来形式化这一点。例如，一个在迷宫中导航的机器人使用 MDP 来决定移动的方向，权衡撞墙的几率与高效到达出口的目标。
MDP 的核心是将问题分解为状态（当前情况）、行动（可能的选择）和转移（行动如何概率性地改变状态）。代理的目标是学习一个策略——一个将状态映射到行动的规则——以最大化累积奖励。这与人工智能推理相一致，因为它迫使系统考虑不确定性（例如，自动驾驶汽车中的传感器噪声）并提前规划步骤。诸如价值迭代或 Q 学习之类的算法通过迭代估计每个状态的价值来解决 MDP，该价值代表预期的长期奖励。例如，在推荐系统中，MDP 可以模拟用户交互，其中现在推荐一部电影会影响未来的参与度，并且 AI 必须平衡探索（尝试新的类型）与利用（坚持已知的偏好）。
开发人员在强化学习 (RL) 中使用 MDP，强化学习是 AI 的一个子集，代理通过与环境交互来学习。实际应用包括游戏 AI（例如，教一个角色在动态游戏世界中导航）、资源管理（例如，优化云计算中的服务器分配）或医疗保健（例如，使用不确定的患者反应进行治疗计划）。但是，MDP 假设环境是完全可观察的，但情况并非总是如此。像部分可观察 MDP (POMDP) 这样的扩展解决了这个问题，但也增加了复杂性。理解 MDP 有助于开发人员设计在不确定性下进行推理、优先考虑目标并在数据积累时调整策略的系统。例如，使用 MDP 的送货无人机可能会根据天气变化实时调整其路线，同时确保及时送货和电池效率。