狭义人工智能：和通用人工智能相对，构建专注于解决非常具体问题的人工智能系统，而不是试图让人工智能系统拥有人类全部的智能能力。这个词主要见诸媒体，人工智能研究界极少使用。
先验概率：在得到进一步信息之前，你先假设一个概率。在这个意义上，“先验”意味着“在得到更多信息之前”。
信念：人工智能所掌握的有关其环境的信息。在基于逻辑的人工智能中，系统所拥有的信念即知识库和工作存储器中的信息。
信用分配：机器学习中出现的一个问题：决定机器学习程序的哪些动作是好的，哪些是坏的。例如，你的机器学习程序输掉了一盘棋，它如何得知具体哪一步是导致输棋的关键步骤呢？
心智理论：临床上表现正常的成年人对他人的精神状态(信念、欲望、意图等)进行推理的普遍能力。另请参见意向立场和莎莉-安妮测试。
(机器学习中的)训练：机器学习程序的任务是学习输入和输出之间的关联，而无须被告知它们之间是如何关联的。为了做到这一点，程序通常是通过给出输入和相应输出的示例来进行训练。另请参见监督式学习。