Xác suất đóng một vai trò quan trọng trong việc chúng ta nhìn nhận và hiểu biết về thế giới, và trong cái cách mà chúng ta lập luận về chính thế giới chúng ta đang tồn tại. Thông tin xác suất thường được sử dụng trong các quyết định được đưa ra một cách tự động (không có sự can thiệp của con người) bởi các chương trình máy tính. Do đó, các hệ thống lập luận tự động hóa cần biết cách lập luận như thế nào với thông tin xác suất. Lý thuyết xác suất là lý thuyết được chấp nhận rộng rãi nhất cho việc lập luận về sự may rủi và sự không chắc chắn. Bởi vì các chương trình logic là một công thức tự nhiên để thiết kế các hệ chuyên gia dựa trên quy tắc, nên việc chúng cần có khả năng lập luận với thông tin xác suất là rất quan trọng. Chúng ta cũng cần phải thiết kế một mô hình trong đó thông tin xác suất có thể được diễn đạt một cách dễ dàng. Xác suất sự thật của một mệnh đề được cho bởi một số thực trong khoảng đơn vị [0, 1]. Tuy nhiên, không giống như logic thông thường, xác suất sự thật (được đo bởi một số thực) của một mệnh đề phức hợp không được diễn đạt một cách chung chung như là một hàm xác suất chân lý của các thành phần của nó, nhưng thay vào đó là các khoảng đóng của các giá trị chân lý.