概率论是数学的一个基础分支，用于量化不确定性并建模随机现象。在人工智能领域，概率论在推理、决策和机器学习中占据核心地位。概率为事件发生赋予0到1之间的数值，0表示不可能，1表示必然。与确定性逻辑不同，概率方法能够显式处理数据、模型或环境中的不确定性。
应用场景与使用示例
概率广泛应用于不确定系统的建模，如语音识别、垃圾邮件过滤、内容推荐、自动化医学诊断和天气预测。例如，贝叶斯网络通过条件概率根据已观测到的结果推断原因。概率分类算法（如朴素贝叶斯）会基于观测特征评估某一类别的可能性。
主要软件工具、库与框架
在AI概率建模中，常用工具包括PyMC、TensorFlow Probability、Stan、Edward以及传统概率模型的scikit-learn。在贝叶斯推断领域，JAGS和BUGS等平台也被广泛采用。
最新发展与趋势
当前，概率论与深度学习的结合（深度概率编程）、生成模型（如扩散模型、变分自编码器）的应用，以及采样与近似方法效率的提升是研究热点。概率模型的可解释性，特别是在医疗、金融等敏感领域，也成为重要发展方向。