純粋に確率的な人工知能（AI）、つまり、決定を下すためのランダム性に基づいたAIを作成することが可能です。ただし、このタイプのAIは、決定に伴うランダム性のためにその行動が予測不可能である可能性があるため、理解して制御するのがより困難になる可能性があります。

純粋に確率的AIを達成する1つの方法は、確率的決定理論に基づいて補強に学習アルゴリズムを使用することです。ここでは、報酬を得る確率に応じて決定が下されます。

ただし、実際には、IAは通常、設計に確率的要素と決定論的要素の両方を使用します。たとえば、深い学習で使用されるニューロンネットワークには、ニューロンの初期化のランダム性などの確率的要素がありますが、最終的には、その動作は数学ルールと提供された入力によって決定されます。

純粋に確率的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、実行するタスクの特定の詳細に依存します。ただし、役立つ可能性のあるいくつかのツールとテクノロジーには、強化学習、マルコフのチェーン、確率的プロセス、情報理論、ゲーム理論が含まれます。
Es posible crear una Inteligencia Artificial (IA) puramente estocástica, es decir, una IA que se basa en la aleatoriedad para tomar decisiones. Sin embargo, este tipo de IA puede ser más difícil de entender y controlar, ya que su comportamiento puede ser impredecible debido a la aleatoriedad involucrada en sus decisiones.

Una forma de lograr una IA puramente estocástica sería utilizar algoritmos de aprendizaje por refuerzo basados en la teoría de la decisión estocástica, donde las decisiones se toman en función de la probabilidad de obtener una recompensa.

Sin embargo, en la práctica, las IA suelen utilizar tanto elementos estocásticos como deterministas en su diseño. Por ejemplo, las redes neuronales utilizadas en el aprendizaje profundo pueden tener elementos estocásticos, como la aleatoriedad en la inicialización de los pesos de las neuronas, pero en última instancia, su comportamiento está determinado por reglas matemáticas y las entradas proporcionadas.

En cuanto a la tecnología o sistema más adecuado para lograr una IA puramente estocástica, dependerá de los detalles específicos de la tarea a realizar. Sin embargo, algunas herramientas y tecnologías que podrían ser útiles incluyen el aprendizaje por refuerzo, las cadenas de Markov, los procesos estocásticos, la teoría de la información y la teoría de juegos.