Limited Memory (Memoria Limitada)
En el ámbito de la inteligencia artificial, hace referencia a los sistemas que pueden usar datos históricos para tomar decisiones informadas.
A diferencia de las IA de tipo reactivo, los modelos con esta capacidad tienen la habilidad de aprender de experiencias anteriores almacenadas temporalmente.
Estos sistemas suelen aplicar técnicas de machine learning para entrenar modelos predictivos basados en datos previos.
La memoria utilizada por este enfoque no es permanente, ya que los datos históricos no se retienen de manera indefinida.
Un ejemplo común de su implementación son los vehículos autónomos, que analizan datos en tiempo real junto con patrones recientes para optimizar su desempeño.
Su alcance es importante en tareas complejas donde el contexto de decisiones cercanas en el tiempo influye en el rendimiento del sistema.
Sin embargo, esta memoria limitada impide que estas IA almacenen información a largo plazo o desarrollen una comprensión contextual más amplia.