固定されたルールセットに従うのではなく、ランダムで確率論的な原則に基づく純粋に確率的な人工知能（AI）を作成することが可能です。実際、確率的ニューロンネットワークやマルコフの決定プロセスなど、確率的アプローチにすでに基づいたAIモデルがいくつかあります。

ただし、確率的AIは決定論的なシステムよりも予測が少ない可能性があることに留意することが重要です。これにより、システムの動作を理解して浄化することがより困難になる可能性があります。さらに、場合によっては、確率的AIは決定論者よりも正確ではない場合があります。

確率的AIを達成するための最も適切な技術またはシステムについては、特定の使用とユーザーのニーズの場合に大きく依存します。いくつかの一般的な確率的アプローチには、ランダムプロセスのシミュレーション、ランダム性に基づく自動学習アルゴリズムの使用、およびハイブリッドシステムでの確率的および決定論的アプローチの組み合わせが含まれます。たとえば、モンテカルロの方法は、さまざまな分野で使用される確率的シミュレーションの一般的な手法です。
Es posible crear una Inteligencia Artificial (IA) puramente estocástica, que se base en principios aleatorios y probabilísticos en lugar de seguir un conjunto fijo de reglas. De hecho, hay algunos modelos de IA que ya se basan en enfoques estocásticos, como las redes neuronales estocásticas y los procesos de decisión de Markov.

Sin embargo, es importante tener en cuenta que la IA estocástica puede ser menos predecible que los sistemas de IA deterministas, lo que puede hacer que sea más difícil entender y depurar el comportamiento del sistema. Además, en algunos casos, las IA estocásticas pueden ser menos precisas que las IA deterministas.

En cuanto a la tecnología o sistema más adecuado para alcanzar una IA estocástica, depende en gran medida del caso de uso específico y de las necesidades del usuario. Algunos enfoques estocásticos comunes incluyen la simulación de procesos aleatorios, el uso de algoritmos de aprendizaje automático basados en la aleatoriedad, y la combinación de enfoques estocásticos y deterministas en un sistema híbrido. Los métodos de Monte Carlo, por ejemplo, son una técnica común para la simulación estocástica que se utiliza en una variedad de campos.