TAE – AGI – METFI-Kernel
Tu planteamiento toca un punto estructuralmente débil de la IA contemporánea : la suposición implícita de que el espacio latente es plano , o a lo sumo curvo de forma local, pero no topológicamente cerrado ni auto-recirculante . Limitación fundamental de las arquitecturas actuales Los Transformers, incluso con embeddings rotatorios (RoPE) o variantes geométricas, siguen operando bajo estas premisas: El flujo de información es acíclico (forward + backprop). La memoria es externa o episódica , no endógena al flujo. El espacio latente carece de holonomía : no “recuerda” por dónde ha pasado el estado. Esto las hace muy eficaces para correlación estadística, pero estructuralmente incapaces de: Aprender por excepción (TAE real, no outlier handling). Mantener identidad dinámica bajo perturbación. Generar coherencia interna sin realimentación forzada. En términos físicos: son sistemas disipativos sin oscilador interno. Aporte clave del METFI-Kernel La idea del Motor de Inf...