انسانی طرزِعمل میں غیریقینی کو بہتر طور پر حل کرنا انسانی طرزِعمل میں غیر یقینی کارکردگی کو فروغ دینے کیلئے روبوٹس کو ضروری ہے جو انتہائی پیچیدہ ماحول میں مثبت ردِعمل پیدا کر دیتا ہے ۔

انسانی کمزوریوں کو سمجھنا

مثالوں سے پتہ چلتا ہے کہ انسان کے اعمال اکثر اِس صلاحیت کے لیے اِستعمال ہوتے ہیں ۔

غیر یقینی کام کرنے کیلئے تکنیک

انسانی طرزِعمل ماڈلنگ میں روبوٹس کو غیر یقینی طور پر حل کرنے میں کئی تکنیکیں مدد دے سکتی ہیں:

  • Probabilistic ماڈلنگ: ممکنہ انسانی کارروائیوں کی نمائندگی کے لیے امکانات کو استعمال کرنا
  • Bayesian settlection: نئے مشاہدات پر مبنی ٹھوس پیش رفت۔
  • ] سینسر انفنٹری:] متعدد سینسر سے جمع کردہ ڈیٹا کو درستی کے لیے ترتیب دیا جاتا ہے۔
  • Machine سیکھنا : مختلف ڈیٹا سیٹ پر تربیتی ماڈلز پر تربیتی تربیتی کام، تاکہ غیر واضح طور پر قابل استعمال طور پر ضبط ہو سکے۔

رُوت‌بُت کی اصلاح

ان میں کئی ممکنہ انسانی کارروائیوں کے لئے منصوبہ بندی شامل ہے اور ان کے جواب میں وقتاًفوقتاً مثبت رد عمل روبوٹس کو فوری طور پر تبدیلی لانے کی اجازت دیتا ہے۔

ان تکنیکوں کو نظرانداز کرنے سے روبوٹ انسانی مقاصد کو بہتر طور پر بیان کر سکتے ہیں اور اس کے مطابق عمل کر سکتے ہیں جس سے پیچیدہ ماحول میں محفوظ اور قابلِ‌اعتماد عمل عمل ہو سکتے ہیں ۔