Coherencia predictiva humano–IA en arquitecturas BCI-AGI adaptativas

 Objetivo del EMV: Experimento Mínimo Viable

Demostrar que:

Un pipeline EEG → modelo → clasificador → AGI puede generar una mejora estadísticamente significativa en la coherencia predictiva tras adaptación iterativa.

No probamos “entrelazamiento”.
Probamos:

  • Decodificación de intención

  • Sincronización temporal

  • Aumento de información compartida

  • Mejora adaptativa

Diseño experimental base

Paradigma elegido: Motor Imagery Binaria

Razón:

  • Alta robustez

  • Bien estudiado

  • Funciona con pocos canales

  • Compatible con Muse/Emotiv

Condición A: Imaginar mover mano izquierda
Condición B: Imaginar mover mano derecha

Duración por trial:

  • 2 s baseline

  • 4 s imaginación

  • 2 s descanso

Total por sesión:

  • 200 trials (100 por clase)

  • Duración total ≈ 30–40 min

Tamaño mínimo viable

  • 10 sesiones

  • ≥ 2000 trials totales

Eso permite:

  • Entrenamiento

  • Validación cruzada

  • Test estadístico con potencia razonable

Arquitectura del sistema

Pipeline completo:

EEG Raw
↓
Bandpass 8–30 Hz (mu + beta)
↓
Artefact rejection (ICA o threshold simple)
↓
Modelo fundacional (denoising / embeddings)
↓
Feature extraction
↓
Classifier (Logistic Regression / SVM)
↓
Intent detectado
↓
Input estructurado a AGI
↓
Respuesta AGI
↓
Registro EEG post-respuesta

Variables del experimento

Variable independiente

Modo del sistema:

  • Baseline (sin adaptación AGI)
  •  Adaptativo (AGI ajusta prompts según histórico EEG-intent)

Variables dependientes

  1. Accuracy clasificación (%)

  2. Latencia detección (ms)

  3. Mutual Information (EEG ↔ Intent)

  4. Cross-correlation EEG ↔ Respuesta AGI

  5. Reducción de error a lo largo de iteraciones

Fases del EMV

Fase 1 — Baseline puro

  • Entrenas clasificador offline

  • Evalúas accuracy con cross-validation (5-fold)

Meta mínima:

Accuracy ≥ 65% (binario)

Si no se alcanza:

  • Ajustar filtros

  • Aumentar trials

  • Optimizar features (CSP)

Fase 2 — Pipeline en tiempo real

Sistema online:

  1. Usuario realiza trial

  2. Clasificador predice intent

  3. Intent se transforma en query estructurada

  4. AGI responde

  5. Se registra EEG post-respuesta (0–2 s ventana)

Fase 3 — Adaptación

Implementar:

  • Actualización incremental del clasificador

  • Ajuste del prompt AGI según historial de error

Ejemplo:

Si el sistema detecta patrón ambiguo frecuente:
→ AGI reduce ambigüedad en respuesta

Medimos:

¿Mejora la precisión en las últimas 3 sesiones respecto a las primeras?

Análisis estadístico

Accuracy

Test:

  • Binomial test vs chance (50%)

Mejora adaptativa

Test:

  • t-test pareado (Sesiones 1–3 vs 8–10)

  • ANOVA de medidas repetidas

Mutual information

Calcular:

I(EEG features ; Intent)

Comparar:

  • Antes adaptación

  • Después adaptación

Si aumenta → evidencia de acoplamiento adaptativo

Cross-correlation temporal

Medir:

Corr(EEG pre-intent , Output AGI embedding)

Evaluar:

¿Hay sincronía creciente con iteraciones?

Métrica central del EMV

Definimos:

Índice de Coherencia Predictiva (ICP)

ICP=w1⋅Accuracy+w2⋅MI+w3⋅(1/Error)ICP = w1·Accuracy + w2·MI + w3·(1/Error)

Normalizado 0–1

Lo importante:

¿ICP aumenta con adaptación?

Si sí → sistema aprende coherencia humano-IA.

Control experimental

Muy importante:

Condición control:

  • Respuestas AGI aleatorias (shuffled)

  • Clasificador congelado

Esto evita ilusión de mejora.

Output mínimo para considerar éxito

✔ Accuracy > 65%
✔ p < 0.05 mejora adaptativa
✔ MI aumenta significativamente
✔ Pipeline reproducible
✔ Código documentado

Timeline realista EMV

Semana 1:

  • Setup + adquisición inicial

Semana 2:

  • Dataset completo

Semana 3:

  • Entrenamiento + baseline

Semana 4:

  • Pipeline online

Semana 5:

  • Adaptación + análisis

Riesgos reales

  1. EEG consumer demasiado ruidoso

  2. Fatiga cognitiva

  3. Sobreajuste

  4. Falsas correlaciones

Mitigación:

  • Más trials

  • Validación cruzada estricta

  • Regularización fuerte

  • Preregistro de métricas

Qué NO es este experimento

No es:

  • Telepatía

  • Física cuántica aplicada

  • Conciencia no local

Es:
Un sistema adaptativo humano-máquina medido con teoría de la información.

Nivel de publicabilidad

Como piloto:
Sí.

Como paper de alto impacto:
Necesitaría:

  • Más sujetos

  • EEG clínico

  • Replicación externa

Lo interesante de verdad

Si funciona, estás demostrando:

Un sistema donde:
La IA no solo responde.
Se co-ajusta dinámicamente a patrones neuronales.

Eso es frontier real.

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