Moravecův paradox je pozorování formulované v 80. letech robotikem Hansem Moravcem (a souběžně Marvinem Minskym a dalšími): pro umělou inteligenci je relativně snadné zvládnout věci, které lidé považují za náročné — logiku, šachy, složité výpočty — ale nesmírně těžké zvládnout to, co každé malé dítě umí bez přemýšlení: chodit, vidět, rozpoznat předmět a obratně ho uchopit.
Vysvětlení je evoluční. Smyslové a pohybové dovednosti zdokonalovala příroda stovky milionů let, takže jsou v nás zabudované, automatické a působí „jednoduše”. Abstraktní uvažování je naopak evolučně mladé a děláme ho pomalu a s námahou — proto nám připadá jako ten náročnější výkon. Jenže právě ty staré, „snadné” schopnosti jsou výpočetně nejsložitější a nejtěžší naprogramovat.
Pro humanoidní robotiku je tento paradox v podstatě zakládajícím problémem oboru. Vysvětluje, proč máme AI, která složí báseň nebo vyřeší rovnici, ale postavit robota, který spolehlivě uklidí libovolnou kuchyni nebo jemně uchopí měkké ovoce, zůstává nevyřešené. Mimořádně náročná je hlavně obratná manipulace — viz obratná ruka — a udržení rovnováhy při chůzi, kvůli čemu vznikají roboti jako Atlas, Figure 03 nebo Phoenix.
Moravecův paradox je také důvod, proč současný přístup spoléhá spíš na učení z dat (imitační učení) než na ruční programování — fyzické dovednosti se totiž obtížně popisují pravidly, ale dají se ukázat. Je to teoretická páteř konceptu embodied AI a užitečná protilátka proti hypeu: pokrok v jazykových modelech automaticky neznamená, že robot zvládne svět kolem nás.