Die Berechnung von Wahrscheinlichkeiten durch künstliche Intelligenz (KI) basiert in der Regel auf statistischen Methoden und Algorithmen des maschinellen Lernens.

Eine häufig verwendete Methode zur Berechnung von Wahrscheinlichkeiten ist die Bayes'sche Inferenz, die auf dem Bayes'schen Theorem basiert. Das Bayes'sche Theorem ermöglicht es, die Wahrscheinlichkeit eines Ereignisses auf der Grundlage von Beobachtungen und vorhandenem Wissen zu aktualisieren.

In der Bayes'schen Inferenz werden Wahrscheinlichkeitsverteilungen auf Basis von vorhandenen Daten erstellt, um zukünftige Ereignisse vorherzusagen oder Entscheidungen zu treffen. Die Methode wird oft in der Entscheidungsfindung und in der Vorhersageanalyse eingesetzt.

Ein weiteres Beispiel ist die Anwendung von Monte-Carlo-Simulationen, die zur Schätzung von Wahrscheinlichkeiten in komplexen Systemen eingesetzt werden können. Diese Methode verwendet Zufallszahlen, um mögliche Ergebnisse zu simulieren, und berechnet dann die Wahrscheinlichkeit jedes Ergebnisses auf der Grundlage dieser Simulationen.

Neuronale Netze und Deep Learning können ebenfalls zur Berechnung von Wahrscheinlichkeiten eingesetzt werden, indem sie Muster und Zusammenhänge in Daten identifizieren und daraus Vorhersagen treffen.

Insgesamt hängt die Wahl der Methode zur Berechnung von Wahrscheinlichkeiten von der spezifischen Anwendung und dem Ziel des KI-Systems ab.