Resumen de Arquitectura híbrida para sistemas cognitivos artificiales con comportamiento emergente, adaptativo y auto-organizado
Oscar Javier Romero López
En el campo de estudio de los Agentes Autónomos Inteligentes, uno de los retos más complejos de lograr es la simulación de los procesos cognitivos. Generalmente, la meta de integrar diversas micro-teorías en un solo modelo cognitivo que sea capaz de procesar ingentes cantidades de variables, las cuales cambian continuamente con una complejidad incremental, resulta ser una tarea intrincada cuyos frutos no siempre suelen reflejar las expectativas iniciales de sus diseñadores.
En el área de la Cognición Artificial es posible distinguir tres grandes aproximaciones: la Cognitivista, basada en sistemas de representación simbólica y mecanismos de aprendizaje explícito; la Emergente, fundamentada en sistemas de representación sub-simbólica y procesos cognitivos de naturaleza implícita; y la Híbrida, que busca integrar lo mejor de cada aproximación. Esta última, a pesar de ser un enfoque conciliador que pretende compensar las debilidades y potenciar las fortalezas de cada aproximación, es un área de investigación muy reciente cuyos resultados son aún incipientes.
