人工智能系统使用几种不同类型的推理来解决问题，每种类型都有独特的途径和应用。主要类别包括演绎推理、归纳推理和溯因推理。演绎推理将一般规则应用于特定情况，得出逻辑上确定的结论。例如，如果一个AI知道“所有鸟都会飞”且“麻雀是鸟”，它就会推断出“麻雀会飞”。然而，这依赖于初始规则的准确性。归纳推理从特定观察中归纳出模式，例如通过数据训练机器学习模型来预测结果。与演绎不同，归纳结论是概率性的——例如，从销售数据推断出“大多数客户偏爱产品X”。溯因推理即使观察不完整，也能识别出最合理的解释。例如，诊断AI可能会根据现有数据，推断出故障传感器导致了读数异常，即使可能存在其他原因。
另外两种类型是类比推理和概率推理。类比推理通过与已知情景进行比较来解决问题。例如，AI可能会将配送无人机的路线规划算法与自动驾驶汽车的导航进行类比，然后进行调整。概率推理使用统计方法量化不确定性。例如，贝叶斯网络计算事件发生的可能性（如根据传感器数据预测设备故障）。在结果无法确定的动态环境中，这些方法至关重要，例如推荐系统或风险评估工具。这两种方法都优先考虑灵活性，使AI能够处理不完整或有噪声的数据。
最后，常识推理以及单调推理和非单调推理之间的区别也起着关键作用。常识推理涉及关于世界的隐含知识，例如理解“水是湿的”或“人需要睡觉”。AI系统常常难以处理这些，因为它需要人类视为理所当然的上下文。单调推理系统（例如经典逻辑）一旦得出结论就会保留所有结论，而非单调系统（例如默认逻辑）则允许在新信息到来时修改结论。例如，配送调度AI最初可能假定卡车可用，但如果发生故障，则会调整计划。这些框架平衡了稳定性和适应性，处理事实可能发生变化的现实世界的复杂性。