Observatorio de información y Publicaciones

Resumen:Este artículo investiga procesos complejos de innovación de productos utilizando modelos basados ​​en un conjunto de heurísticas. Cada heurística se expresa a través de tendencias simples (aumentantes, decrecientes o constantes) que sirven como cuantificadores con un uso mínimo de información, evitando la dependencia de valores numéricos o conjuntos aproximados.

Resumen: Un agente encarnado ideal debe poseer capacidades de aprendizaje permanente para manejar tareas complejas y de largo plazo, permitiendo una operación continua en entornos generales. Esto no sólo requiere que el agente realice con precisión tareas determinadas, sino también que aproveche la memoria episódica a largo plazo para optimizar la toma de decisiones.

Resumen:Recientemente, las arquitecturas de agentes de múltiples escalas de tiempo han ampliado el omnipresente paradigma de bucle único mediante la introducción de jerarquías temporales con distintas capas cognitivas.