Modelo 2: Algoritmos de Aprendizaje por Refuerzo (IA) En la computación avanzada, los sistemas aprenden mediante un proceso de procesamiento post-batch.
El sistema ejecuta miles de simulaciones (vidas).
Al final, un "algoritmo de optimización" revisa los resultados, identifica los patrones que llevaron al éxito y actualiza los pesos de la red neuronal (la Índole).
Validación Funcional: El sistema no guarda cada simulación; guarda el modelo matemático optimizado que surgió de ellas. Eso es exactamente la actualización de la Índole: una optimización de los pesos vibratorios del espíritu.
¹Stickgold, R. (2005). Sleep-dependent memory consolidation. Nature. [Relación: Valida que la integración de la información requiere una fase de "desconexión" del hardware.] ²Sutton, R. S., & Barto, A. G. (2018). Reinforcement Learning. [Relación: Valida el modelo de actualización de un "carácter operativo" basado en la revisión de resultados.]