في موجة مشاريع الذكاء الاصطناعي الحالية، عند النظر عنها عن كثب، ستلاحظ وجود تباين واضح. بعض المشاريع تركز على ضخ القوة الحاسوبية بشكل كبير، والسعي لتحقيق أرقام نتائج جذابة، وهناك فئة أخرى تتبع مسارًا مختلفًا — وهو إعادة تنظيم طريقة عمل الوكيل الذكي.

على سبيل المثال، مشروع OpenMind AGI، استراتيجيته مختلفة تمامًا. لم يتعجل في عرض النتائج المبهرة، بل ركز على مشكلة تبدو غير مهمة ولكنها حاسمة: كيف يمكن للذكاء الاصطناعي في بيئة معقدة أن يتخذ قرارات متسقة وقابلة للتفسير بشكل مستمر؟

قد لا يبدو الأمر خبرًا كبيرًا، لكنه في الواقع هو جوهر المشكلة. بمجرد أن يحقق الذكاء الاصطناعي تقدمًا حقيقيًا في قابلية تفسير القرارات واتساقها، سيكون ذلك تحولًا نوعيًا.