Condicionamiento Operante y Aprendizaje Vicario
en Agentes mediante Redes Neuronales en Entornos Virtuales Inteligentes
 
Celina Gayoso Rocha
Milton Martínez Luaces

Facultad de Ingeniería
Universidad ORT Uruguay – Cátedra de Teoría.
Cuareim 1451, Montevideo. Uruguay. CP 11600
celinagayoso@aim.com, martinez_m@ort.edu.uy
 
Resumen
 
En la simulación de situaciones en las cuales interactúan muchos agentes, los entornos virtuales son utilizados con frecuencia. Estos pueden permitir o no la interacción del usuario. Muchas veces, es necesario que los agentes sean inteligentes: por un lado es preciso que puedan sensar su entorno, tomar decisiones y reaccionar en función de ellas, pero también se requieren capacidades de aprendizaje. Existen diversas teorías sobre el aprendizaje, fruto de numeroso estudios en el campo de la Sicología, tales como el condicionamiento clásico, el condicionamiento operante, el aprendizaje cognitivo y el aprendizaje vicario, entre otros. El presente trabajo tiene como objetivo la aplicación de algunos de los conceptos mencionados de la Sicología en Agentes Virtuales Inteligentes; con este fin se desarrolló un Entorno Virtual en el que interactúan diversos agentes a los cuales se incorporan capacidades de aprendizaje con Redes Neuronales. Finalmente, se presentan resultados obtenidos y se extraen conclusiones.
 
Palabras clave: Entornos Virtuales, Agentes Virtuales Inteligentes, Condicionamiento Operante, Aprendizaje Vicario, Redes Neuronales.