
Nature Machine Intelligence a fait état de travaux combinant les principes de surveillance des états physiologiques internes des organismes vivants avec la cybernétique, l'apprentissage par renforcement et les neurosciences. L'objectif est de créer un cadre pour des agents artificiels autonomes et adaptatifs, capables d'agir au sein d'un corps physique.
Dans les systèmes vivants, les changements d'état interne sont pris en compte lors de l'interaction avec un environnement complexe et influencent les actions ultérieures. Le transfert de cette idée vers des systèmes artificiels lie leur comportement non seulement aux signaux externes, mais aussi aux paramètres internes.
La publication repose sur un synopsis de métadonnées et non sur le texte intégral de la recherche. Par conséquent, il est impossible d'établir, à partir des documents disponibles, quelles architectures, expériences ou indicateurs les auteurs ont utilisés.
commentaire éditorial
Pourquoi c’est important
La valeur probable de l'approche réside dans le transfert de l'idée de rétroaction interne de la biologie vers la gestion des agents artificiels. Le prochain signal observable sera la publication des détails de l'architecture et des résultats expérimentaux. Une incertitude substantielle demeure : le matériel disponible se limite à un synopsis de métadonnées.