Arquitecturas de Aprendizaje por Excepción (TAE) y Cognición Encarnada en Sistemas AGI: Integración Electromagnética desde el Marco METFI
Abstract Las arquitecturas contemporáneas de inteligencia artificial general (AGI), en particular aquellas basadas en transformers, han demostrado una capacidad notable para la manipulación estadística de símbolos, la generalización lingüística y la inferencia contextual en espacios de alta dimensionalidad. Sin embargo, estas arquitecturas permanecen estructuralmente desacopladas del dominio físico que dio origen a la cognición biológica. Este trabajo propone un marco integrador que relaciona la Teoría de Aprendizaje por Excepción (TAE) con las teorías de cognición encarnada , articuladas mediante el modelo METFI (Modelo Electromagnético Toroidal de Forzamiento Interno), con el objetivo de delinear una arquitectura AGI capaz de aprender a través de rupturas de expectativa inducidas por acoplamiento físico real. Se argumenta que el aprendizaje auténtico no emerge de la mera optimización de funciones de pérdida, sino de la interacción entre sistemas de campo, topologías dinámicas y di...