人工智能系统通过概率推理、不确定性建模和上下文感知决策相结合的方式处理不完整或模棱两可的信息。现代人工智能方法不依赖严格的确定性规则，而是经常为可能的结果分配概率，或使用技术来表示缺失数据。例如，机器学习模型可以为每个预测输出一个置信度分数，下游系统可以根据可靠性权衡结果。当数据缺失时，可以应用数据填充（填入估计值）或屏蔽（明确标记空白）等方法来保持输入的结构。
一种常见的方法涉及概率模型，如贝叶斯网络或高斯过程，它们明确考虑不确定性。这些系统会随着新信息的到来更新信念，类似于人类修正假设的方式。在自然语言处理中，基于 Transformer 的模型通过评估词语或短语在上下文中的多种解释来处理歧义。例如，“bank” 这个词可以根据周围的词语是“river”（河流）还是“deposit”（存款）来消歧。强化学习代理在面对模糊环境时，通常会使用探索策略来检验假设，平衡已知信息与有意识的实验以解决不确定性。
开发者可以使用支持不确定性量化的框架来实现实用的解决方案。TensorFlow Probability 或 PyTorch Lightning 等库提供了构建输出概率分布而不是单点估计的模型工具。在计算机视觉中，测试时增强（对输入图像应用变换）等技术通过生成多种合理的解释，帮助模型应对缺失的细节。对于存在间隙的时间序列数据，带有注意力机制的自回归模型可以从可用数据点中学习模式，同时忽略缺失值。通过设计明确承认并处理不确定性的系统，开发者可以创建在信息不完整时能够优雅地降级而不是灾难性失败的人工智能。