نحن البشر بطبيعتنا جيدون في حل المشكلات المعقدة عن طريق تقسيمها إلى خطوات أصغر.

إذا كنت تخطط لمشروع، على سبيل المثال، لا تحاول القيام بكل شيء مرة واحدة. على سبيل المثال، تحدد الهدف الكبير، وتقسمه إلى مهام، وتقسم تلك المهام إلى مهام فرعية، ثم تتعامل مع كل جزء على حدة.

هذا التفكير خطوة بخطوة هو ما يجعل المشكلات الصعبة قابلة للإدارة.

لذا دعنا نطبقه الآن على قطاع الذكاء الاصطناعي؛

عملاء Sentient الآن يعملون بنفس الطريقة من خلال شيء يُسمى التفكير التكراري.

بدلاً من نموذج كبير يحاول حل كل شيء دفعة واحدة، يتيح نظام Sentient لوكيل:

• تقسيم مشكلة إلى مشاكل فرعية أصغر،

• تعيين تلك المشاكل الفرعية لوكلاء متخصصين،

• جمع مخرجاتهم،

• ودمجها في حل نهائي.

إنه تفكير ذكاء اصطناعي بطبقات، كل طبقة تحل جزءًا، ثم تُغذي النتيجة للأعلى تمامًا كما يخطط البشر لمشروع خطوة بخطوة.

هذه الطريقة جيدة جدًا لأنها لا تسمح للذكاء الاصطناعي بالتحميل الزائد عند محاولة التعامل مع التعقيد الكامل مرة واحدة. يمكنه التكبير، الحل، التصغير، التفويض، التحسين، والتكرار.

لهذا السبب، التفكير التكراري قوي لأنه يحول التحديات المعقدة إلى سلسلة منظمة من مهام صغيرة قابلة للحل… تمامًا كما يفكر البشر بشكل طبيعي.