AI இன் பல சிக்கல்களுக்கு (பகுத்தறிதல், திட்டமிடல், கற்றல், புலனறிதல் மற்றும் ரோபோவியல் ஆகியவற்றில்) கருவியானது முழுமையற்ற அல்லது நிச்சயமற்ற தகவலுடன் செயலாற்றுவது அவசியமாகிறது. 80களின் பிந்தைய ஆண்டுகள் மற்றும் 90களில் தொடங்கி ஜூடியா பியர்ள் மற்றும் பிறர், இந்தச் சிக்கல்களைத் தீர்ப்பதற்கான பல ஆற்றல் மிக்க கருவிகளை உருவாக்குவதற்கு நிகழ்தகவு கோட்பாடு மற்றும் பொருளாதாரம் ஆகியவற்றிலிருந்து பெறப்பட்ட முறைகளைப் பயன்படுத்துவதில் வெற்றி கண்டனர்.

பேயேஸியன் நெட்வொர்க்குகள் 
மிகவும் பொதுவானவை, பின்வருவன போன்ற அதிக எண்ணிக்கையிலான சிக்கல்களைத் தீர்க்க அவற்றைப் பயன்படுத்தலாம்: பகுத்தறிதல் (பேயேஸியன் அனுமான வழிமுறையைப் பயன்படுத்தி நிகழ்த்தப்படுவது),
கற்றல் (எதிர்பார்ப்பு-மிகுதியாக்கல் வழிமுறையைப்) பயன்படுத்தி நிகழ்த்தப்படுவது,
திட்டமிடல் (தீர்வுகாணல் நெட்வொர்க்குகளைப் பயன்படுத்தி நிகழ்த்தப்படுவது) 
மற்றும் புலனறிதல் (மாறும் பேயேஸியன் நெட்வொர்க்குகளைப் பயன்படுத்தி நிகழ்த்தப்படுவது).

வடிகட்டுதல், ஊகம், தரவுக் கற்றைகளுக்கான விளக்கம் காணுதல் மற்றும் அவற்றை மென்மைப்படுத்துதல், புலனறிதல் அமைப்புகளுக்கு குறிப்பிட்ட கால அளவில் நடைபெறும் செயல்களை பகுப்பாய்வு செய்வதில் உதவுதல் ஆகிய செயல்களுக்கும் நிகழ்தகவு அடிப்படையிலான வழிமுறைகளைப் பயன்படுத்தலாம்
(எ.கா., மறைக்கப்பட்ட மார்கோவ் மாதிரிகள் 
அல்லது கால்மன் வடிகட்டிகள் ).

பொருளாதார அறிவியலிலிருந்து பெறப்பட்ட முக்கியக் கருத்து "பயன்பாடு" என்பதாகும்: அது ஒரு நுண்ணறிவுக் கருவிக்கு ஏதேனும் ஒன்று எந்த அளவு மதிப்பு மிக்கது என்பதன் அளவாகும். பின்வருவனவற்றைப் பயன்படுத்தி ஒரு கருவி எவ்வாறு தேர்வு செய்யும் என்பதை பகுப்பாய்வு செய்யும் துல்லியமான கணிதவியல் கருவிகள் உருவாக்கப்பட்டுள்ளன: தீர்வுகாணல் கொள்கை, தீர்வுகாணல் பகுப்பாய்வு 
தகவல் மதிப்புக் கொள்கை.
இந்தக் கருவிகளில் பின்வருவன போன்ற மாதிரிகளும் அடங்கும்: மார்கோவ் தீர்வுகாணல் செயல்முறைகள் 
மாறும் தீர்வுகாணல் நெட்வொர்க்குகள்,
விளையாட்டுக் கொள்கை மற்றும் இயக்கமுறை வடிவமைப்பு 

AI க்கான அணுகுமுறைகள்
நிச்சயமற்ற பகுத்தறிதலுக்கான நிகழ்தகவு அடிப்படையிலான முறை
வகைப்படுத்திகளும் புள்ளியியல் கற்றல் முறைகளும்
பொது நுண்ணறிவு