La metacognición es la capacidad de reflexionar sobre los propios procesos cognitivos. El prefijo meta significa autorreferencial. Por ejemplo, metadatos son datos sobre datos. De manera similar, la metacognición es esencialmente pensar en pensar.
Los elementos de la metacognición incluyen:
Autoconciencia: la capacidad de examinar los propios estados y procesos mentales y relacionarlos con los comportamientos.
Pensamiento crítico: La capacidad de ser objetivo y de comprender y corregir los sesgos cognitivos propios y ajenos.
Perspectiva: La capacidad de comprender que los individuos ven situaciones desde diferentes puntos de vista y que la propia perspectiva no es necesariamente más válida que la de los demás. Esa capacidad puede ayudar a las personas a cuestionar sus propios puntos de vista y potencialmente adoptar otros más informados.
Autorregulación: La capacidad de monitorear, observar y comprender los propios patrones mentales y aplicar métodos de recuperación para mejorarlos y tratar los problemas cognitivos problemáticos.
In inteligencia artificial, la metacognición es un componente de la inteligencia artificial general (AGI) o IA fuerte, que replica la inteligencia humana en software. AGI aún no se ha demostrado, y puede que nunca lo sea, pero aprendizaje reforzado es un paso hacia su desarrollo.
Los principios de la metacognición se aplican para ayudar a los sistemas artificiales a adaptar el aprendizaje de experiencias anteriores para resolver problemas desconocidos de la misma manera que lo haría un ser humano. La aproximación de la autoconciencia humana para la resolución de problemas en los sistemas de IA se ha basado tradicionalmente en errores de predicción, fallas de los resultados esperados. Explorar y analizar patrones entre los errores de predicción puede ayudar tanto a los humanos como a la IA a mejorar la precisión de las predicciones futuras.
La capacidad de autoexamen haría posible que un sistema de inteligencia artificial aprenda más rápidamente y establezca más conexiones entre conceptos incluso relacionados de manera flexible, de modo que las aplicaciones del conocimiento puedan crecer exponencialmente. Las funciones metacognitivas en los sistemas de inteligencia artificial también pueden permitir el desarrollo de otras capacidades deseables, como el razonamiento ético requerido para garantizar que actúen de acuerdo con las pautas morales establecidas.