Espacio dedicado a la investigación y experimentación en Inteligencia General Artificial. Explorando conceptos teóricos y prácticos para avanzar en la comprensión y desarrollo de sistemas inteligentes.
Explorando modelos teóricos y computacionales para entender y replicar aspectos de la conciencia en sistemas artificiales.
Capacidad de los sistemas de IA para reflexionar sobre su propio proceso de pensamiento y tomar decisiones sobre su estrategia.
Arquitecturas que permiten a los sistemas de IA mejorar su propio funcionamiento a través de la introspección y la retroalimentación.
Investigación sobre cómo múltiples agentes inteligentes pueden colaborar y coordinarse para resolver problemas complejos.
Desarrollo de un sistema de memoria que combina memoria de corto plazo con mecanismos de consolidación a largo plazo inspirados en neurociencia.
Exploración de mecanismos que permitan a los sistemas de IA razonar recursivamente sobre relaciones causales en dominios complejos.
Investigación sobre cómo implementar mecanismos de auto-modelado que permitan a los agentes tener una representación interna de sí mismos.
Estudio de cómo los sistemas de IA pueden transferir conocimientos adquiridos en un dominio a otro, incluso entre modalidades diferentes.
Presentamos un nuevo enfoque para mejorar el rendimiento en tareas complejas mediante mecanismos de atención que se aplican recursivamente.
Leer paper →Exploramos cómo los agentes autónomos pueden mantener y utilizar experiencias pasadas para mejorar su toma de decisiones.
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