概率推理和确定性推理在处理不确定性和结果的方式上有着根本区别。确定性推理假设输入和规则完全决定输出。每个动作或操作都基于初始条件产生一个可预测、固定的结果，没有随机性。例如，在确定性系统中，2 + 2 总是等于 4。另一方面，概率推理处理可能性和不确定性。它量化不同结果发生的几率，而不是假设只有一个确定的结果。例如，预测明天是否会下雨可能涉及基于历史数据的 70% 的几率，而不是明确的“是”或“否”。关键区别在于，确定性系统避免模糊性，而概率系统则明确建模并处理不确定性。
实践中，确定性推理常用于需要绝对精度的系统中。编程语言、算法和数据库通常依赖于确定性逻辑。例如，将字符串输入转换为固定长度值的哈希函数是确定性的：相同的输入总是产生相同的输出。相比之下，概率推理用于数据不完整或存在内在随机性的场景。机器学习模型，如垃圾邮件过滤器，通常使用概率来对电子邮件进行分类（例如，“85% 的几率是垃圾邮件”）。另一个例子是蒙特卡洛模拟，它使用随机抽样来模拟金融市场等复杂系统。开发人员可以使用 NumPy 等库进行统计计算，或使用 Pyro 等框架进行贝叶斯建模来实现概率方法。
这两种方法的选择取决于问题的需求。确定性方法非常适合要求可靠性和可重复性的任务，例如金融交易或航空航天控制系统，这些地方不允许出错。概率方法适用于涉及不确定性的问题，如自然语言处理（例如，预测句子中的下一个词）或推荐系统（例如，估计用户偏好）。开发人员必须权衡取舍：确定性系统更容易调试但缺乏灵活性，而概率系统能处理模糊性但需要仔细处理置信区间和统计假设。理解何时使用每种方法可确保为任务实现精度和适应性的正确平衡。