El artículo propone un marco cognitivo de autoevolución que utiliza modelado causal del mundo para permitir que los sistemas encarnados refinan continuamente sus modelos internos a través de la interacción. Integra modelado causal, razonamiento impulsado por intervenciones y refinamiento continuo, redefiniendo la interacción encarnada como un proceso epistémico para el descubrimiento causal y la adquisición de conocimiento. El marco apoya un cambio desde la inteligencia predictiva hacia la inteligencia epistémica, con una nueva métrica para evaluar la inteligencia científica encarnada de autoevolución.
Marco cognitivo de autoevolución para inteligencia científica encarnada
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