في عالم الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence) المتقدم، أصبحت الأنظمة ذاتية التكيف والتنظيم تعكس تعقيدًا غير مسبوق، مما يجعل من الصعب فهمها أو الوثوق بها. قد تكون فكرة الشرح القابل للتفسير (Explainable AI) مساعدة لفهم كيف تتخذ الأنظمة القرارات، ولكن المستقبل يتجه نحو مفهوم أكثر تطورًا، وهو الشرح الذاتي (Self-Explainability).

تركز دراسة حديثة قام بها الباحثون على مراجعة الأدبيات المتعلقة بالشرح الذاتي، حيث تم تحليل الأساليب الحالية وتحديد مجالاتها المختلفة وأهدافها وطرق تقييمها. وقد قدمت الدراسة تعريفًا موحدًا وتصنيفًا لمفهوم الشرح الذاتي، متضمنة مستويات الشرح الذاتي، مما يوفر إطارًا لتوجيه البحث الحالي والمستقبلي في هذا المجال.

تشير النتائج إلى أن معظم الأساليب الموجودة في الشرح الذاتي لا تزال نظرية، مع وجود تطبيقات عملية قليلة جدًا. كما تُظهر الدراسة غياب معيار رسمي أو غير رسمي لتقييم الشرح الذاتي، مما يبرز فجوة بحثية رئيسية ينبغي سدها في المستقبل.

هذا العمل يسهم في وضع أسس وخارطة طريق لتعزيز الشرح الذاتي في الأنظمة المعقدة، مما يفتح آفاق جديدة لفهم أعمق وموثوق في كيفية عمل هذه الأنظمة.