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不可判定问题：从精确的数学意义上来讲，某个问题无法用计算机（或者更确切地说，图灵机）来解决，即为不可判定问题。
不确定性：人工智能普遍存在的一个问题。
我们接收到的信息很少是确定的（即确切为真或者为假），通常会具有不确定性。
同样，当我们做决策的时候，也很少确切地知道决策后果是什么：通常有多种可能性结果，只是每种结果出现的概率不同。
因此，处理不确定性是人工智能的一个基本主题。
另请参见贝叶斯定理及附录C。
不确定性选择：在这种情况下，我们所做的选择可能有多种结果，而我们所知的，是对于每一个可能的选择，其结果发生的概率。
参见预期效用。
不通情理的实例化：人工智能系统按照使用者的要求达成任务，但并没有按照使用者预期的方式去做。
（神经网络的）不透明性：神经网络的专业知识都被编码在一系列的权重数字中，我们无法分辨这些权重的“含义”
。
这意味着目前的神经网络不能解释或者证明它们的决策。
常识推理：这是一个宽泛的术语，基本上人类都有能力做出有关世界的常识性的推断，但这对基于逻辑的人工智能来说非常困难。
城市挑战赛：2007年美国国防高级研究计划局顶级挑战赛的后续挑战赛，在城市挑战赛中，无人驾驶汽车必须能够自主穿越城市环境。
触发：在基于知识的人工智能系统中，如果在工作存储器中的信息与规则的前因条件正确匹配，那么规则就会被触发，从而允许我们将规则的后果结论添加到工作存储器中。
触发阈值：即人工神经元被触发的临界值。
人工神经元接收大量的信号输入，其中可能只有一部分输入被激活，当被激活的输入的权重值超过触发阈值时，神经元会被“触发”
（即产生一个输出）。
初始状态：在解决问题中，初始状态描述了我们在执行任务之前呈现的状态。
另请参见目标状态。
传感器：给机器人提供原始感知数据的装置。
典型的传感器有摄像机、激光雷达、超声波测距仪和碰撞探测器。
解释原始感知数据是人工智能的重大挑战之一。
道德机器：一个在线实验，在这个实验中，用户被问及在各种电车难题中应该做出什么样的选择。
道德智能体：如果一个实体能够理解其行为的结果以及有是非的观念，并且能够因此对其行为负责，那它就是一个道德智能体。
主流观点认为，人工智能系统不应该，事实上也不可能被视为道德智能体。
道德责任在于构建和运行人工智能系统的人，而不是系统本身。
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