溯因推理在人工智能中是一种即使信息不完整或不确定，也能为一组观察结果形成最合理解释的方法。与演绎推理（如果前提为真，则保证逻辑确定性）或归纳推理（从数据中概括模式）不同，溯因推理侧重于确定观察到的效果的最好可能原因。例如，如果一个人工智能系统检测到服务器性能突然下降（效果），溯因推理可能会提出内存泄漏、网络拥塞或硬件故障等可能原因，即使没有所有数据来证实它们。目标是根据可能性和相关性来优先排序假设，而不是基于绝对证据。
在人工智能中实现溯因推理通常涉及结合概率模型、领域知识和基于约束的逻辑。例如，一个诊断系统可能使用贝叶斯网络来计算给定观察到的症状时不同原因（例如疾病）的概率。人工智能生成假设（可能的解释）并根据可用数据评估它们，通常使用概率分数或成本函数等评分机制。例如，一辆自动驾驶汽车遇到意外障碍物时，可能会假设它是行人、障碍物还是传感器错误，然后通过检查额外的传感器输入或历史模式来测试每个假设。挑战包括管理计算复杂性，因为评估所有可能的解释可能会消耗大量资源，尤其是在动态环境中。
溯因推理的实际应用包括医学诊断、工业系统中的故障检测以及自然语言理解。在医疗人工智能中，系统可以通过将症状与医学知识库进行交叉引用，从不完整的实验室结果推断出患者的病情。类似地，聊天机器人使用溯因推理来解释模糊的用户查询——例如，确定“我无法登录”是指密码问题、服务器中断还是网络问题。一个主要限制是对先验知识质量的依赖：如果人工智能的知识库不完整或存在偏见，假设可能会不准确。为了解决这个问题，开发者通常将溯因推理与其他推理方法或迭代学习过程结合使用，以便随着时间推移完善解释。