AIಯಲ್ಲಿ ಹಲವು ಸಮಸ್ಯೆಗಳಲ್ಲಿ (ತರ್ಕ ಪತ್ತೆ, ಯೋಜನೆ ಮಾಡುವುದು, ಕಲಿಕೆ, ಗ್ರಹಿಕೆ ಮತ್ತು ರೊಬೊಟಿಕ್ಸ್‌ನಲ್ಲಿ) ಅಪೂರ್ಣ ಅಥವಾ ಅನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಮಾಹಿತಿಯೊಂದಿಗೆ ಕಾರ್ಯಚರಣೆ ನಡೆಸಲು ನಿಯೋಗಿಗಳ ಅಗತ್ಯವಿದೆ. 80ರ ಅಂತ್ಯ ಮತ್ತು 90ರ ಆದಿಯಲ್ಲಿ ಈ ಸಮಸ್ಯೆ‌ಗಳನ್ನು ಬಗೆಹರಿಸುವುದಕ್ಕಾಗಿ ಜುದಿಯಾ ಪರ್ಲ್‌ ಮತ್ತು ಇತರರು ಸಂಭಾವ್ಯತಾ ಸಿದ್ಧಾಂತ ಮತ್ತು ಅರ್ಥಶಾಸ್ತ್ರದಿಂದ ರಚಿಸಿದ ವಿಧಾನಗಳ ಬಳಕೆಯಲ್ಲಿ ಪ್ರಾವಿಣ್ಯತೆ ಸಾಧಿಸಿದ್ದರಲ್ಲದೆ, ಹೆಚ್ಚಿನ ಶಕ್ತಿಶಾಲಿ ಸಾಧನಗಳನ್ನು ರಚಿಸುವ ಬಗ್ಗೆ ಯೋಚಿಸಲು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿದರು.

ಬಯೆಸಿಯನ್‌ ಜಾಲಗಳು [439]
ಹಲವು ಸಮಸ್ಯೆಗಳಿಗೆ ಬಳಸಬಹುದಾದ ಬಹಳೇ ಸಾಮಾನ್ಯ ಸಾಧನ: ತರ್ಕ ಬಯೆಸಿಯನ್ ಸತ್ಯಾಂಶ ಆಧರಿತ ತೀರ್ಮಾನಕ್ಕೆ ಬರುವಿಕೆ ಕ್ರಮಾವಳಿಯನ್ನು ಬಳಸುವುದು) [444]
ಕಲಿಕೆ (ನಿರೀಕ್ಷೆ ಬಳಕೆ-ಕ್ರಮಾವಳಿ ಹೆಚ್ಚಿಸುವಿಕೆ ),
ಯೋಜನೆ (ನಿರ್ಧಾರ ಜಾಲಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದು) 
ಮತ್ತು ಗ್ರಹಿಕೆ (ಕ್ರಿಯಾಶೀಲ ಬಯೆಸಿಯನ್‌ ಜಾಲಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದು).

ಸಂಸ್ಕರಣೆ, ಭವಿಷ್ಯವಾಣಿ, ಸರಣಿಗೊಳಿಸುವಿಕೆ ಮತ್ತು ದತ್ತಾಂಶ ಸರಣಿಗೆ ವಿವರಣೆ ಶೋಧ, ಮತ್ತು ನಂತರದ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಸಂಭವಿಸಬಹುದಾದ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವ ಗ್ರಹಿಕೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ಸಹ ಸಂಭಾವ್ಯ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು 
(ಉದಾ.,ಮರೆಮಾಡಿದ ಮಾರ್ಕೊವ್‌ ಮಾದರಿಗಳು 
ಅಥವಾ ಕಲ್ಮಾನ್‌ ಸಂಸ್ಕಾರಕಗಳು ).

ಅರ್ಥಶಾಸ್ತ್ರದ ವಿಜ್ಞಾನದ ಮುಖ್ಯ ವಿಷಯ "ತುಷ್ಟಿಗುಣ". ಇದು ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ನಿಯೋಗಿ ಜೊತೆ ಇನ್ನೊಂದನ್ನು ಮೌಲಿಕವಾಗಿ ಅಳೆಯುವ ಮಾಪನ. ಒಂದು ನಿಯೋಗಿಯು ನಿರ್ಣಯ ಸಿದ್ಧಾಂತ, ನಿರ್ಣಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ, ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಹೇಗೆ ಯೋಜನೆ ಮತ್ತು ಆಯ್ಕೆಗಳನ್ನು ಮಾಡಬಹುದು ಎಂಬುದನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವ ಖಚಿತ ಗಣಿತೀಯ ಸಾಧನಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ, 
ಮಾಹಿತಿ ಮೌಲ್ಯ ಸಿದ್ಧಾಂತ ಕೂಡ ಈ ಪೈಕಿ ಒಂದು.
ಈ ಸಾಧನಗಳು ಇತರ ಮಾದರಿಗಳನ್ನೂ ಒಳಗೊಂಡಿವೆ, ಅವೆಂದರೆ ಮಾರ್ಕೊವ್‌ ನಿರ್ಧಾರ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳು,
ಕ್ರಿಯಾಶೀಲ ನಿರ್ಧಾರ ಜಾಲಗಳು,
ಆಟ ಸಿದ್ಧಾಂತ ಮತ್ತು ಯಾಂತ್ರಿಕ ವಿನ್ಯಾಸ.

ವಿಂಗಡಕಗಳು ಮತ್ತು ಅಂಕಿ ಅಂಶ ಕಲಿಕೆ ವಿಧಾನಗಳು
ಚಲನೆ ಮತ್ತು ಕುಶಲಬಳಕೆ
ಅನಿರ್ದಿಷ್ಟ ತರ್ಕ ಪತ್ತೆಗೆ ಸಂಭಾವ್ಯ ವಿಧಾನಗಳು
AI ಸಂಶೋಧನೆಯ ಇತಿಹಾಸ