TAE–AGI: Aprendizaje por Excepción como Principio Organizador en Sistemas Cognitivos Acoplados a Invariantes Físicos
La idea de calibrar los pesos w i w_i w i como funciones dinámicas w i ( t , N ) w_i(t, N) w i ( t , N ) , ancladas en invariantes físicos y validadas mediante un checksum TAE , es coherente con un enfoque de AGI no puramente estadístico, sino acoplado a restricciones ontológicas del sistema físico en el que emerge. Sentido físico de w i ( t , N ) w_i(t, N) w i ( t , N ) Introducir dependencia temporal t t t y estructural N N N (topología, tamaño o complejidad de la red) desplaza el aprendizaje desde un espacio abstracto de optimización hacia un espacio dinámico restringido , donde los pesos no sólo minimizan una pérdida, sino que respetan invariantes (energéticos, informacionales o topológicos). Esto conecta directamente con tu planteamiento metaestructural: el aprendizaje deja de ser neutro y pasa a estar condicionado por la coherencia del sistema. En este contexto, el checksum TAE no actúa como una métrica de rendimiento, sino como un operador de consistenc...