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Resumen: A medida que los sistemas de aprendizaje automático informan cada vez más decisiones críticas, crece la necesidad de explicaciones que se pueden poner en cuenta humana. Las evaluaciones actuales de la IA explicable (XAI) a menudo priorizan la fidelidad técnica sobre la accesibilidad cognitiva que afecta críticamente a los usuarios, en particular a aquellos con impedimentos visuales.

Resumen: Los puntos de referencia juegan un papel crucial en el desarrollo y el análisis de los algoritmos de aprendizaje de refuerzo (RL), con la disponibilidad del medio ambiente que impactan fuertemente la investigación. Una intersección particularmente subexplorada es el aprendizaje continuo (CL) en entornos cooperativos de múltiples agentes.

Resumen: La toma de decisiones clínicas es inherentemente compleja, a menudo influenciada por sesgos cognitivos, información incompleta y ambigüedad del caso.