Los robots y otras inteligencias artificiales ya pueden aprender de sus errores, pero por lo general tienen que hacer una pausa en lo que están haciendo para procesar lo que pasó. Puede ser que no tenga que hacer un alto en el futuro, sin embargo. Los investigadores han patentado una técnica, Integral Refuerzo de aprendizaje, que tiene dispositivos refinados  continuamente con sus acciones sobre la base de cada decisión anterior. Si una máquina ya no sabe  la mejor manera de manejar una tarea, puede seguir caminando por el escenario (ya sea por predecir el resultado o en realidad tratando) hasta que se pone las cosas bien.

El enfoque podría ser útil para casi cualquier tarea informática donde la optimización constante es importante, como sistemas de piloto automático o control de las emisiones de su coche. Sin embargo, podría ser más útil en la robótica. Muchos robots no se adaptan bien a las condiciones inesperadas – esta tecnología podrían ayudarles a improvisar y de otra manera hacer el mejor de una mala situación. No importa donde la invención termina, es seguro decir que los dispositivos autónomos serán tanto más inteligente y más eficiente mientras están en el trabajo.

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Fuente:http://www.engadget.com/2015/09/02/real-time-robot-learning-patent/