AI của thế kỷ XXI thường được kể như câu chuyện của GPU, dữ liệu lớn và những mạng nơ-ron “khổng lồ”. Nhưng nếu bóc lớp vỏ phần cứng và thuật toán, phần lõi của phần lớn hệ AI hôm nay lại là một ý tưởng rất cổ điển: làm việc với sự không chắc chắn. Mà đã nói đến không chắc chắn, ngôn ngữ tự nhiên nhất của toán học chính là xác suất; còn bộ công cụ để học từ dữ liệu và kiểm tra xem mình có tự tin quá đà hay không, chính là thống kê. [2,3,4]
Nói thẳng: nhiều hệ AI hiện đại không “biết” theo nghĩa con người biết. Chúng học cách ước lượng xem dữ liệu có khả năng trông như thế nào, rồi đưa ra câu trả lời “hợp lý nhất” theo xác suất. Cách làm này vừa mạnh mẽ, vừa có một cái giá: nếu ta quên mất bản chất xác suất ấy, ta rất dễ ngộ nhận độ trôi chảy là mức độ đúng đắn. [2,3]