Aproximación desde la Inteligencia Artificial a los comportamientos poco predictivos derivados de modelos cognitivos artificiales
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Vélez-Bedoya, J. I., Castillo-Ossa, L. F., & González-Bedia, M. (2021). Aproximación desde la Inteligencia Artificial a los comportamientos poco predictivos derivados de modelos cognitivos artificiales. Tesis Psicológica, 16(2), 1-20. https://doi.org/10.37511/tesis.v16n2a1

Resumen

Antecedentes: Son varias las técnicas que permiten desarrollar modelos de comportamiento artificial poco predictivo, como por ejemplo, las máquinas de estados finitos (FSM) y el uso de arquitecturas cognitivas basadas en la teoría de la mente, para la construcción de agentes cuyo modelo conductual reside sobre un sistema de producciones. Objetivo: Se propuso generar modelos conductuales artificiales para determinar las condiciones en que estos demuestran comportamientos poco predictivos. Metodología: La primera etapa consistió en la elección de plataformas y herramientas.Se escogieron Pogamut, UT2000, SOAR y Java; en la segunda etapa se desarrolló la interfaz de acoplamiento entre el motor de cognición, el lenguaje y el entorno, por último, en la tercera etapa, se efectuaron pruebas con los modelos de comportamiento. Resultados: En el modelo FSM fue posible contrastar los estados y las decisiones que toman los agentes cuando se presentan restricciones en el conjunto de acciones predefinidas en su lógica. Así mismo fue posible el contraste entre producciones SOAR en cuanto a la predictibilidad de las acciones del agente a razón de lo percibido en el entorno. Conclusiones: Las máquinas de estados finitos son un componente importante cuando se quiere inspeccionar el comportamiento reactivo de un agente que persigue un único objetivo. Los agentes reflejos dependen de su lógica para la percepción inmediata de su entorno sin tener en cuenta las decisiones que han tomado o estados por los que ya hayan pasado. Los programas SOAR ajustan la retroalimentación de sus ambientes en ciertos casos.

https://doi.org/10.37511/tesis.v16n2a1
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