Analysis of models and metacognitive architectures in intelligent systems

Por: Tipo de material: ArtículoDescripción: pp.50-59Tema(s): En: Dyna - No.180Resumen: Resumen: Los Sistemas Inteligentes (SI) han aumentado en gran medida la autonomía en la toma de decisiones, lo que se han logrado gracias a la mejora de las habilidades metacognitivas. El término metacognición en Inteligencia Artificial (IA) se refiere a la capacidad que tienen los SI para el seguimiento y control de su propio proceso de aprendizaje. Este artículo describe diferentes modelos utilizados para abordar la aplicación de la metacognición en los SI. Luego presenta un análisis comparativo entre los diferentes modelos de metacognición. Así como, una discusión sobre las siguientes categorías de análisis: tipos de arquitecturas de metacognición que soportan los componentes de la metacognición, núcleos de las arquitecturas e implementaciones computacionales.
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Resumen: Los Sistemas Inteligentes (SI) han aumentado en gran medida la autonomía en la toma de decisiones, lo que se han logrado gracias a la mejora de las habilidades metacognitivas. El término metacognición en Inteligencia Artificial (IA) se refiere a la capacidad que tienen los SI para el seguimiento y control de su propio proceso de aprendizaje. Este artículo describe diferentes modelos utilizados para abordar la aplicación de la metacognición en los SI. Luego presenta un análisis comparativo entre los diferentes modelos de metacognición. Así como, una discusión sobre las siguientes categorías de análisis: tipos de arquitecturas de metacognición que soportan los componentes de la metacognición, núcleos de las arquitecturas e implementaciones computacionales.

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