En la inteligencia artificial (IA), la anticipación ocurre cuando un agente toma decisiones basadas en sus creencias explícitas sobre el futuro. En términos más generales, "anticipación" también puede referirse a la capacidad de actuar de manera apropiada que tenga en cuenta eventos futuros, sin necesariamente poseer explícitamente un modelo de los eventos futuros.
El concepto contrasta con el paradigma reactivo, que no es capaz de predecir estados futuros del sistema. [1]
Un agente que empleara la anticipación intentaría predecir el estado futuro del medio ambiente (el clima en este caso) y utilizaría las predicciones en la toma de decisiones. Por ejemplo,
Si el cielo está nublado y la presión del aire es baja, probablemente lloverá pronto Así que llévate el paraguas.De lo contrario Deja el paraguas en casa.
Estas reglas tienen en cuenta explícitamente posibles acontecimientos futuros.
En 1985, Robert Rosen definió un sistema anticipatorio de la siguiente manera: [2]
Hasta cierto punto, la definición de anticipación de Rosen se aplica a cualquier sistema que incorpore aprendizaje automático . Lo que está en juego es cuánto del comportamiento de un sistema debería o puede determinarse mediante el razonamiento sobre representaciones dedicadas, cuánto mediante planificación en línea y cuánto deben proporcionar los diseñadores del sistema.
Los humanos pueden tomar decisiones basadas en creencias explícitas sobre el futuro. En términos más generales, los animales pueden actuar de manera apropiada que tenga en cuenta eventos futuros, aunque no necesariamente tengan un modelo cognitivo explícito del futuro; La evolución puede haber dado forma a características sistémicas más simples que resultan en un comportamiento anticipatorio adaptativo en un dominio limitado. [3] Por ejemplo, la hibernación es un comportamiento anticipatorio, pero no parece estar impulsado por un modelo cognitivo del futuro. [4]