Índice de Coherencia Predictiva y arquitecturas AGI-BCI: hacia un framework de validación empírica
Abstract La convergencia entre interfaces cerebro-computadora (BCI) y sistemas de inteligencia artificial general (AGI) plantea un problema de validación que la ingeniería tradicional no resuelve: cómo cuantificar la coherencia funcional entre dinámicas neuronales humanas y estados computacionales autónomos. Este trabajo propone el Índice de Coherencia Predictiva (ICP) como métrica central del framework CPEA ( Coherencia Predictiva en Entornos Adaptativos ), diseñado para operar en arquitecturas híbridas donde la sincronía humano-máquina no es un objetivo estético sino una condición de estabilidad sistémica. Derivado del detector post-cuántico de coherencia (DPCC) y del transductor inferencial TICAM, el ICP integra cinco dimensiones operativas: error de sincronía, tiempo de adaptación, robustez frente a ruido, estabilidad temporal y predictividad cruzada. El artículo examina la arquitectura de streaming NEXUS-EEG, el grafo de análisis multilayer SIGMA-T y el orquestador ontológico ORI...