Resumen: Muchos animales poseen una notable capacidad para construir rápidamente modelos mentales flexibles de sus entornos. Estos modelos mundiales son cruciales para comportamientos etológicamente relevantes, como la navegación, la exploración y la planificación. Se cree que la capacidad de formar recuerdos episódicos y hacer inferencias basadas en estas experiencias escasas apuntala la eficiencia y adaptabilidad de estos modelos en el cerebro. Aquí, preguntamos: ¿puede una red neuronal aprender a construir un modelo espacial de sus alrededores a partir de recuerdos episódicos escasos y disjuntos? Formulamos el problema en un mundo simulado y proponemos un marco novedoso, el Modelo del Mundo Spacial episódico (ESWM), como una respuesta potencial. Mostramos que ESWM es altamente eficiente en muestras, lo que requiere observaciones mínimas para construir una representación robusta del entorno. También es inherentemente adaptativo, lo que permite actualizaciones rápidas cuando cambia el entorno. Además, demostramos que ESWM permite estrategias casi óptimas para explorar entornos novedosos y navegar entre puntos arbitrarios, todo sin la necesidad de capacitación adicional.
Publicado Originalme en rss.arxiv.org El 20 de mayo de 2025.
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