Nature Machine Intelligence informó sobre un trabajo que combina principios de monitoreo de estados fisiológicos internos de organismos vivos con la cibernética, el aprendizaje por refuerzo y la neurociencia. El objetivo es crear un marco para agentes artificiales autónomos y adaptativos, capaces de actuar en un cuerpo físico.
En los sistemas vivos, los cambios en el estado interno se tienen en cuenta durante la interacción con un entorno complejo e influyen en las acciones posteriores. Trasladar esta idea a los sistemas artificiales vincula su comportamiento no solo con señales externas, sino también con parámetros internos.
La publicación se basa en un sinopsis de metadatos y no en el texto completo de la investigación. Por lo tanto, a partir de los materiales disponibles no es posible establecer qué arquitecturas, experimentos o métricas utilizaron los autores.
comentario editorial
Por qué importa
El valor probable del enfoque radica en trasladar la idea de retroalimentación interna de la biología al control de agentes artificiales. La siguiente señal observable será la publicación de los detalles de la arquitectura y los resultados de los experimentos. Persiste una incertidumbre sustancial: el material disponible se presenta solo como un sinopsis de metadatos.