Measuring collaborative emergent behavior in multi-agent reinforcement learning

Multi-agent reinforcement learning (RL) has important implications for the future of human-agent teaming. We show that improved performance with multi-agent RL is not a guarantee of the collaborative behavior thought to be important for solving multi-agent tasks. To address this, we present a novel approach for quantitatively assessing collaboration in continuous spatial tasks with multi-agent RL. Such a metric is useful for measuring collaboration between computational agents and may serve as a training signal for collaboration in future RL paradigms involving humans.Comment: 1st International Conference on Human Systems Engineering and Design, 6 pages, 2 figures, 1 tabl

Nuevas perspectivas de la orientación profesional para responder a los cambios y necesidades de la sociedad de hoy

En el siguiente artículo se presenta una breve síntesis del origen y desarrollo de la orientación profesional en el siglo XX y se elabora un sumario de los cambios en la sociedad en las últimas décadas que afectan de manera directa o indirecta la orientación profesional y exigen modificaciones en la intervención orientadora. Asimismo, se hace un esbozo de nuevas perspectivas para afrontar dichos cambios recogiendo aportaciones de diversos autores y se sugieren algunas de las competencias necesarias en la actuación de los orientadores en los distintos niveles de intervención