Adaptación predictiva de arquitecturas humano–IA mediante estados fisiológicos y neurocognitivos
La cuestión que planteas abre una conexión especialmente interesante entre las tres líneas que venimos desarrollando: CPEA, TAE y bioelectromagnetismo. Mi hipótesis de trabajo es la siguiente : Una arquitectura humano–IA podría mejorar su capacidad de adaptación predictiva si incorpora información sobre el estado fisiológico y neurocognitivo del individuo, en lugar de limitarse a interpretar sus respuestas conductuales o lingüísticas. Esto supondría pasar de una IA que responde a lo que el usuario expresa a una arquitectura que estima, con incertidumbre explícita, las condiciones funcionales en las que se produce esa expresión. Hay una distinción fundamental: no se trata de afirmar que el cerebro transmite directamente sus estados a una IA ni que exista una coherencia electromagnética humano–máquina demostrada. Se trata de investigar si determinadas variables fisiológicas contienen información predictiva adicional sobre el comportamiento, la disponibilidad cognitiva y las necesidades d...