Self(t): Identidad dinámica como distribuición probabilística en arquitecturas AGI avanzadas Hacia un módulo de Auto-Modelado Recursivo integrado en el marco CPEA
Estoy de acuerdo en que ese es uno de los vacíos conceptuales más importantes de la arquitectura actual del CPEA. Hasta ahora, gran parte del diseño se centra en: percepción (EEG, coherencia, señales multimodales), aprendizaje continuo (Avalanche, replay, EWC), detección de excepciones (TAE), predicción y adaptación, construcción progresiva de modelos del entorno. Sin embargo, una AGI no sólo necesita modelar el mundo. También necesita modelar su propio proceso cognitivo. La diferencia es enorme: Sistema IA convencional AGI con automodelado Aprende patrones externos Aprende patrones externos e internos Ajusta pesos Ajusta pesos y representación de sí misma Tiene estado oculto Tiene representación explícita de su estado No sabe por qué falla Puede estimar por qué falla No distingue conocimiento de incertidumbre Mantiene mapa de incertidumbre Propuesta: Módulo de Auto-Modelo Dinámico (MAD) Podríamos introducir una nueva capa dentro del ecosistema CPEA: MAD = Modelo Adapt...