طور فريق من الباحثين في الولايات المتحدة، نموذجاً حوسبياً جديداً يسمح لمنظومات الذكاء الاصطناعي باتخاذ القرارات بشكل أفضل عن طريق تعزيز قدرتها على التعامل مع الأمور الغامضة. ويتيح هذا النموذج لمنظومات الذكاء الاصطناعي عمل خيارات أفضل، ما يعزز قدرتها في مجالات معينة تتطلب اتخاذ قرارات حاسمة وخلال فترات زمنية محدودة، مثل أنظمة توجيه السيارات ذاتية القيادة.
وتضطر أنظمة الذكاء الاصطناعي للتعامل مع الكثير من العوامل والظروف الغامضة بالنسبة لها، والتي تنجم في كثير من الأحيان عن السلوكيات البشرية، ومن أجل الحد من هذه العناصر الغامضة، تستخدم أنظمة الذكاء الاصطناعي عمليات حسابية مكثفة لتحليل المواقف المختلفة والنتائج التي تتعلق بها، ثم تتجه نحو أفضل الخيارات.
وأضاف أن التقنية الجديدة التي توصل إليها فريق بحثي من جامعتي كاليفورنيا وأوستن الأميركيتين تضفي كثيراً من التحسينات على آليات صنع القرارات لدى الأنظمة الذكية، وتسفر عن نتائج أفضل وأسرع وأكثر آماناً. ويقول فريق الدراسة إن التطور الجديد يأتي بفضل الاعتماد على أسلوب جديد للتفكير بشأن الأمور الغامضة يعرف باسم "عملية ماركوف لاتخاذ القرارات عن طريق الملاحظة الجزئية". ويستند هذا الاسلوب على تقييم النتائج المحتملة لأي قرار.
ويؤكد الباحث أحمد رضا مراندي أن المنظومة الجديدة يمكنها اتخاذ قرارات بالغة الأهمية خلال فترة زمنية قصيرة للغاية اعتماداً على قدر كبير من البيانات المتاحة، ويمكن توظيفها في كثير من المجالات في الحياة العملية مثل التنبؤ بحجم انتشار فيروس معين، أو حماية الأنواع المهددة بالانقراض وكذلك توجيه الطائرات والمركبات الفضائية لتفادي احتمالات وقوع حوادث.
