en la literatura en los últimos quince años. Las características pueden ser resumidas del siguiente modo: los entornos deben ser dinámicos, reactivos y complejos, conteniendo diversos objetos interactivos, y también algunos otros agentes que afecten al rendimiento. Las tareas deben ser complejas, diversas y novedosas. Debe haber regularidades en múltiples escalas de tiempo. La percepción de los agentes es limitada, y el entorno puede ser parcialmente observable. Los agentes deben ser capaces de responder rápidamente a la dinámica del entorno pero los recursos computacionales de los agentes deben considerarse limitados. Finalmente, la existencia de un agente es a largo plazo y continua, por lo que debe equilibrar las tareas o recompensas inmediatas con más objetivos a largo plazo. Podemos ver que ninguno de los enfoques de medición vistos en la subsección anterior sigue estos requisitos. 

La noción de agente es hoy en día la corriente principal de la inteligencia artificial y, aparte de los requisitos previos (u otros), no merece una mayor aclaración. La distinción entre objetivo, tarea y entorno es una cuestión más compleja, ya que depende de la intención y la voluntad del agente. En la psicometría para niños y la cognición comparativa de animales, los tests de inteligencia no pueden asumir que seamos capaces de programar algunos objetivos o explicar explícitamente una tarea al examinado. Consecuentemente, las pruebas, se realizan generalmente utilizando recompensas, un enfoque acondicionado para que los sujetos se centren indirectamente en la tarea. Curiosamente, este es el mismo criterio adoptado en el *aprendizaje por refuerzo* **[Sutton** & Barto 1998]. A pesar de que el *aprendizaje por refuerzo* **generalmente se ve como una** formalización de este ajuste en el contexto de la inteligencia artificial y el aprendizaje de máquinas, también se puede ver con una perspectiva más amplia dado a que el aprendizaje por refuerzo es el estudio de cómo los animales y los sistemas artificiales optimizan su comportamiento condicionado por recompensas y castigos dados. 

La idea más general de este ajuste es la interacción entre un agente y un entorno a través de acciones, recompensas y observaciones, el cual es también similar a la configuración que típicamente se usa en control o teoría de sistemas, y puede ser esbozado como se ve en la Figura 1: 

![0_image_0.png](0_image_0.png)

Las acciones son limitadas por un conjunto finito de símbolos A, (p. ej. {**izquierda,** 
derecha, arriba, abajo}), las recompensas se recogen de un subconjunto R **de números** 
racionales entre 0 y 1, y las observaciones son también limitadas por un conjunto finito O
de posibilidades (p. ej. una rejilla de celdas binarias de n×m **y los objetos situados en ella,** 
o un conjunto de diodos emisores de luz, LEDs). Utilizaremos ai, ri y oi para 