Las máquinas reactivas son modelos de inteligencia artificial que interactúan continuamente con su entorno, sin mantener una representación interna del mismo. Estos modelos se basan en reglas y heurísticas para tomar decisiones en tiempo real y ajustarse a las condiciones cambiantes del entorno. Las máquinas reactivas son particularmente útiles en aplicaciones en tiempo real, como los sistemas de control de robots y los sistemas de navegación autónoma, ya que pueden tomar decisiones rápidas y precisas sin necesidad de procesar grandes cantidades de datos o mantener una memoria a largo plazo. Sin embargo, las máquinas reactivas tienen limitaciones en su capacidad para aprender de la experiencia y adaptarse a situaciones nuevas y desconocidas. Por lo tanto, se utilizan en combinación con otros enfoques de aprendizaje automático, como el aprendizaje por refuerzo y el aprendizaje supervisado, para mejorar su capacidad de adaptación y toma de decisiones.
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