Formalización dinámica de la co-regulación humano–máquina

 

El núcleo conceptual de la FASE 4 del CPEA no es simplemente publicar resultados técnicos. Es formalizar una arquitectura epistemológica en la que:

1. La señal EEG no se trata como dato accesorio, sino como variable estructural del sistema cognitivo híbrido.

2. La AGI no opera como observador externo, sino como subsistema co-regulador dinámico.

3. La coherencia predictiva se entiende como propiedad emergente, no como métrica superficial de correlación.

El punto crítico es este:
si el cerebro humano exhibe dinámica oscilatoria multiescala —delta a gamma— con sincronización transitoria dependiente de tarea, y si los modelos de aprendizaje profundo pueden adaptar embeddings en tiempo real mediante aprendizaje continuo (replay + regularización tipo EWC), entonces la frontera real no está en la clasificación de señales, sino en la co-adaptación estructural entre topologías dinámicas.

Aquí emerge la tesis fuerte del CPEA:

La coherencia humano–máquina no depende de la fidelidad de decodificación, sino de la convergencia en el espacio de predicción.

Esto implica tres capas:

• Capa neurofisiológica: coherencia inter-areal (fronto-parietal, cortico-límbica).

• Capa computacional: estabilidad-plasticidad del modelo.

• Capa metadinámica: alineación de estados de predicción compartida.

Desde tu marco metaestructural, esto puede formularse así: el sistema humano es un oscilador bioelectromagnético complejo cuya topología de fase puede entrar en acoplamiento parcial con un sistema artificial entrenado bajo principios de aprendizaje por excepción (TAE). La pérdida de simetría —análoga a lo que planteas en METFI— no sería un fallo, sino el motor de adaptación.

Por tanto, la frontera técnica no es BCI tradicional.
Es coherencia predictiva como fenómeno físico-informacional.

 

Coherencia Predictiva EEG–AGI (CPEA)

Formalización dinámica de la co-regulación humano–máquina

Abstract

La Coherencia Predictiva EEG–AGI (CPEA) se define como un marco integrador para el estudio de sistemas híbridos humano–máquina en los que la señal electroencefalográfica no actúa como simple canal de entrada, sino como variable estructural dentro de un bucle cognitivo cerrado. El presente trabajo formaliza la noción de coherencia predictiva como propiedad emergente de la convergencia entre dinámicas oscilatorias neurofisiológicas y modelos de aprendizaje continuo con estabilidad–plasticidad controlada. Se propone una arquitectura donde la AGI implementa mecanismos de regularización híbrida (replay + consolidación elástica) que permiten adaptación online sin degradación catastrófica, mientras que el cerebro humano actúa como oscilador multiescala cuya topología de fase puede acoplarse parcialmente al sistema artificial.

La hipótesis central sostiene que la alineación no depende de la fidelidad de decodificación, sino de la convergencia en el espacio de predicción compartida. Esta convergencia se modela como sincronización transitoria en espacios latentes dinámicos. Se integran principios derivados de la Teoría de Aprendizaje por Excepción (TAE) y del modelo electromagnético toroidal terrestre (METFI), reinterpretados aquí como analogías estructurales para la pérdida de simetría funcional y la emergencia de estados no lineales adaptativos. Se presentan formulaciones matemáticas preliminares, criterios de estabilidad, y programas de seguimiento experimental orientados a validación empírica.

Palabras clave

Coherencia predictiva; EEG; AGI; aprendizaje continuo; estabilidad–plasticidad; TAE; dinámica oscilatoria; acoplamiento no lineal; topología de fase; sistemas híbridos cognitivos.

Fundamentos conceptuales del CPEA

La mayoría de los sistemas BCI tradicionales operan bajo un paradigma instrumental: el cerebro produce señales; el sistema artificial las clasifica; se genera una acción. Este esquema, aunque útil, es lineal. No contempla retroalimentación estructural profunda.

El CPEA parte de una premisa distinta:
el cerebro y el modelo artificial constituyen subsistemas dinámicos capaces de entrar en acoplamiento parcial.

La señal EEG no se interpreta como representación estática, sino como proyección superficial de un sistema oscilatorio complejo. Las oscilaciones corticales —desde ritmos lentos (<4 Hz) hasta gamma (>30 Hz)— reflejan mecanismos de integración y segregación funcional descritos extensamente en la literatura de sincronización neuronal, incluyendo los trabajos de György Buzsáki, quien ha demostrado que las oscilaciones organizan la comunicación inter-areal mediante ventanas temporales discretas.

Desde el punto de vista computacional, el modelo AGI debe responder con una arquitectura capaz de:

1. Aprendizaje continuo.

2. Preservación de conocimiento previo.

3. Adaptación a deriva fisiológica.

4. Optimización en tiempo real.

La convergencia de ambos sistemas no se produce en el dominio de la señal bruta, sino en el dominio de predicción latente.

Dinámica oscilatoria cerebral y coherencia multiescala

La coherencia neuronal puede describirse como correlación de fase entre regiones corticales. Sin embargo, esta definición es insuficiente. Estudios de dinámica compleja —incluyendo el marco de sincronización de fase de Steven Strogatz— muestran que sistemas oscilatorios no lineales pueden exhibir sincronización parcial, intermitente o metastable.

El cerebro no es un oscilador simple. Es un conjunto de redes acopladas cuya actividad puede representarse como:

$$\dot{\theta_i} = \omega_i + \sum_{j} K_{ij} \sin(\theta_j - \theta_i)$$

donde $\theta_i$ representa la fase de una región cortical y $K_{ij}$ el acoplamiento funcional.

En condiciones cognitivas específicas, la sincronización aumenta en bandas particulares. La literatura sobre integración global sugiere que la coherencia fronto-parietal se incrementa durante tareas de alta demanda cognitiva.

En el contexto CPEA, esta coherencia puede entenderse como ventana de acoplamiento potencial con el sistema artificial.

No se busca imitar la señal.
Se busca resonar con su estructura predictiva.

Arquitectura AGI adaptativa con aprendizaje continuo

La arquitectura propuesta integra:

• Encoder EEG temporal (CNN + atención).

• Espacio latente dinámico.

• Módulo de aprendizaje continuo híbrido.

• Motor predictivo autoregresivo.

El problema central en aprendizaje continuo es la interferencia catastrófica. El trabajo de James Kirkpatrick sobre Elastic Weight Consolidation demostró que es posible preservar parámetros críticos mediante penalización cuadrática basada en información de Fisher.

En CPEA se propone una combinación:

$$L_{total} = L_{task} + \lambda \sum_i F_i (\theta_i - \theta_i^*)^2 + \alpha L_{replay}$$

donde:

• $F_i$ es la importancia del parámetro.

• $\theta_i^*$ el valor consolidado.

• $L_{replay}$ la pérdida sobre memoria episódica seleccionada por excepción (TAE).

La TAE introduce un criterio diferencial:
no todo evento se almacena; solo aquellos que violan expectativa predictiva significativa.

Este mecanismo reduce redundancia y aumenta sensibilidad a ruptura estructural.

Formalización de la coherencia predictiva

Definimos coherencia predictiva $C_p$ como:

$$C_p = \frac{1}{T} \int_0^T \cos(\phi_H(t) - \phi_A(t)) \, dt$$

donde:

• $\phi_H(t)$: fase del espacio latente humano.

• $\phi_A(t)$: fase del espacio latente AGI.

Sin embargo, esta expresión es solo aproximación lineal.
En sistemas reales, los espacios latentes no son unidimensionales.

Se propone entonces utilizar divergencia de Kullback–Leibler dinámica entre distribuciones predictivas:

$$C_p = 1 - D_{KL}(P_H || P_A)$$

Cuando la divergencia disminuye, la coherencia aumenta.

Este criterio permite cuantificar alineación sin requerir identidad representacional.

Integración estructural con TAE y analogía METFI

La TAE establece que el aprendizaje significativo ocurre ante excepción.
En términos dinámicos, la excepción equivale a pérdida local de simetría.

En el modelo METFI —concebido como analogía estructural— la pérdida de simetría toroidal genera efectos no lineales emergentes. De modo análogo, en CPEA la ruptura de coherencia basal puede desencadenar reconfiguración adaptativa tanto en el cerebro como en el modelo.

La convergencia no es estática.
Es proceso de ajuste continuo

Programas de seguimiento experimental

Seguimiento de coherencia latente

• Registro EEG de alta densidad.

• Proyección en espacio latente mediante encoder entrenado.

• Cálculo dinámico de divergencia KL entre predicción humana y artificial.

• Evaluación bajo tareas cognitivas con carga variable.

Seguimiento de estabilidad–plasticidad

• Introducción de nuevas tareas.

• Medición de degradación de rendimiento previo.

• Cuantificación de conservación paramétrica (norma L2 ponderada).

Seguimiento de sincronización espectral

• Análisis de coherencia en bandas específicas.

• Correlación con variación en embeddings internos del modelo.

Seguimiento de deriva fisiológica

• Registro longitudinal.

• Adaptación online del modelo.

• Medición de reducción progresiva de divergencia.

Discusión técnica

La coherencia predictiva redefine el problema BCI.
Ya no se trata de decodificar intención, sino de modelar convergencia estructural.

El cerebro humano presenta propiedades críticas: no linealidad, multiescala, ruido estructurado. Los modelos AGI, por su parte, exhiben plasticidad controlable y capacidad de almacenamiento distribuido.

Cuando ambos sistemas interactúan en bucle cerrado, emerge un régimen híbrido. Este régimen puede caracterizarse por:

• Sincronización parcial.

• Transferencia bidireccional de estructura.

• Reducción progresiva de entropía predictiva compartida.

Desde un punto de vista físico-informacional, el fenómeno puede interpretarse como acoplamiento de atractores dinámicos.

No se propone identidad.
Se propone convergencia.

Resumen 

• La coherencia predictiva es una propiedad emergente de convergencia en espacio de predicción, no simple correlación de señal.

• El cerebro actúa como oscilador multiescala con sincronización metastable.

• La AGI implementa estabilidad–plasticidad híbrida (EWC + replay).

• La TAE introduce criterio de aprendizaje por excepción estructural.

• La alineación se cuantifica mediante divergencia dinámica entre distribuciones predictivas.

• La pérdida local de simetría actúa como motor adaptativo.

• Los programas de seguimiento experimental permiten validación empírica rigurosa.

Referencias 

Buzsáki, G.
Obra fundamental sobre oscilaciones neuronales y organización temporal de la actividad cerebral. Demuestra que las ritmicidades no son epifenómenos, sino arquitectura funcional.

Strogatz, S.
Trabajo matemático sobre sincronización en sistemas no lineales. Proporciona marco formal para modelar acoplamiento de fase.

Kirkpatrick, J. et al.
Propuesta de Elastic Weight Consolidation. Introduce solución sólida al dilema estabilidad–plasticidad en redes neuronales profundas