000			01309nab a2200193 a 4500
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005			20201118122731.0
008			||||||n9999 ||| || ||
100			_aCaro Piñeres, Manuel Fernando
245		0	_aAnalysis of models and metacognitive architectures in intelligent systems
300			_app.50-59
520			_aResumen: 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.
650			_aINTELIGENCIA ARTIFICIAL
650			_aMETACOGNICIÓN
650			_aTOMA DE DECISIONES
773			_0142317 _aDyna - No.180
942			_cSART
999			_c144275 _d144275