CPEA-A: marco formal de adversarialidad multimodal para arquitecturas Neuro-AGI — Coherencia cruzada, estados operativos y aprendizaje por excepción validada
Lo que GPT resuelve bien: La taxonomía de cuatro niveles operativos (0→3) es funcionalmente clara y directamente implementable. El nivel 3 con aislamiento de sensores y autodiagnóstico es la extensión correcta de lo que yo había formalizado. La integración Self(t) = Estado(t) + Confiabilidad(t) es conceptualmente precisa — la confiabilidad como componente del auto-modelo es un paso hacia una epistemología AGI madura. La clasificación de anomalías en cuatro tipos para TAE (instrumental, fisiológico, contextual, excepción genuina) es exactamente el puente que faltaba entre CPEA-A y el módulo TAE. Lo que GPT no resuelve: El IDM tal como está definido — suma lineal ponderada de divergencias — no captura la asimetría crítica de la desinformación coherente. Una señal adversarial activa puede tener D_i bajo en todos los canales excepto en el par que importa. La formulación multiplicativa de C_sys que yo propongo es epistemológicamente más robusta. No hay formalización del operador de...