Escalabilidad y Aplicaciones Prácticas en la Integración con Modelos Fundacionales de Inteligencia Artificial General
Proyecto CPEA (Coherencia Predictiva EEG–AGI): Escalabilidad y Aplicaciones Prácticas en la Integración con Modelos Fundacionales de Inteligencia Artificial General Abstract El Proyecto CPEA explora la coherencia predictiva en señales electroencefalográficas (EEG) como puente para una integración profunda entre redes cerebrales humanas y arquitecturas de inteligencia artificial general (AGI). Este enfoque trasciende las interfaces cerebro-computadora tradicionales al enfatizar la predictibilidad de estados coherentes –donde patrones oscilatorios toroidales en el cerebro, modulados por campos electromagnéticos internos, generan embeddings EEG de alta dimensionalidad– para habilitar feedback en tiempo real con latencias inferiores a 150 ms. La escalabilidad se logra mediante pipelines que conectan decodificación EEG con APIs de AGI existentes, permitiendo prompts dinámicos basados en representaciones vectoriales de actividad neuronal predictiva. Inspirado en la Teoría de Aprendiz...
