Resumen

CARO PINERES, MANUEL FERNANDO  y  JIMENEZ BUILES, JOVANI ALBERTO. ANÁLISIS DE MODELOS Y ARQUITECTURAS METACOGNITIVAS EN SISTEMAS INTELIGENTES. Dyna rev.fac.nac.minas [online]. 2013, vol.80, n.180, pp.50-59. ISSN 0012-7353.

Los Sistemas Inteligentes (SI) han aumentado en gran medida la autonomía en la toma de decisiones, lo que se han logrado gracias a la mejora de las habilidades metacognitivas. El término metacognición en Inteligencia Artificial (IA) se refiere a la capacidad que tienen los SI para el seguimiento y control de su propio proceso de aprendizaje. Este artículo describe diferentes modelos utilizados para abordar la aplicación de la metacognición en los SI. Luego presenta un análisis comparativo entre los diferentes modelos de metacognición. Así como, una discusión sobre las siguientes categorías de análisis: tipos de arquitecturas de metacognición que soportan los componentes de la metacognición, núcleos de las arquitecturas e implementaciones computacionales.

Palabras clave : Inteligencia artificial; Metacognición; Metamemoria; Metacomprensión; Autoregulación.

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