🌐 IA_m

Geometría del Significado

Por Sergi Garcia Mecinas

Qué es IA_m (en una frase):
IA_m es un laboratorio de significado: representa conceptos como un grafo y aplica restricciones geométricas (dualidad–equilibrio–síntesis) para organizar, auditar y visualizar coherencia conceptual.

Qué NO es IA_m:
No es una teoría física del universo ni una “prueba” ontológica. IA_m no demuestra “cómo es la realidad”: construye un marco para explorar cómo el significado humano puede estructurarse bajo reglas explícitas.

1) El concepto como “vaso vacío”

Un concepto aislado es como un vaso vacío: tiene nombre, pero su sentido es pobre hasta que aparece un contexto. IA_m parte de una idea simple:

El significado no vive en una palabra aislada: emerge de relaciones.

En IA_m, “relación” no significa “cualquier parecido por embeddings”. Significa una relación tipada con función estructural (por ejemplo: dualidad, equilibrio, síntesis).

2) De la comparación a la geometría (restricciones, no dogmas)

IA_m modela el significado como un espacio estructurado. La geometría aquí no se usa para “demostrar la realidad”, sino como regla de coherencia: algunas conexiones son aceptables, otras son ruido, y otras son contradicción.

Conceptos: nodos.
Relaciones: aristas tipadas (por ejemplo, dualidad, equilibrio, sintesis, relacion_fuerte, embedding).
Ejes: las dualidades no son “decoración”: son un tipo de relación especial que crea tensión.
Centros: un equilibrio es un nodo que actúa como “punto medio” estructural entre polos.

La forma sigue al significado… pero la forma también lo limita.

3) Dualidad y equilibrio (la unidad mínima útil)

En IA_m, una dualidad es una relación especialmente estricta: no cualquier par parecido, sino un par que pasa un conjunto de filtros (léxicos, semánticos y estructurales).

Ejemplos intuitivos: “frío” ↔ “calor”, “orden” ↔ “caos”, “pasado” ↔ “futuro”.
De un eje suele emerger un equilibrio: “templado”, “neutro”, “presente”.

Importante: IA_m distingue dualidad de relación fuerte. Una relación fuerte puede ser asociación estable sin ser oposición.

4) Triadas y síntesis (organización, no magia)

Cuando IA_m encuentra estructuras consistentes (por ejemplo, dos polos + centro), puede formar triadas y proponer síntesis. La síntesis no es “verdad”: es una hipótesis estructural que se puede aceptar, debilitar o rechazar por auditoría.

5) Un ejemplo útil: prisma conceptual matemático

IA_m puede representar una familia conceptual como estructura:

Base: suma, resta, multiplicación, división.
Centro: promedio (equilibrio operacional).
Emergente: raíz cuadrada (concepto que aparece como nueva “dimensión” en el sistema).

Esto no afirma que “la realidad sea un prisma”: muestra que ciertas familias de conceptos se organizan con más coherencia cuando se les aplica esta geometría.

Visualización 3D

6) IA_m como atención (cursor cognitivo)

IA_m no es una mente. IA_m es un mecanismo de atención: un cursor que recorre la red, explora vecindarios y consolida estructura.

Selecciona focos (atención).
Propone conexiones (builder).
Evalúa con criterios explícitos (judge).
Registra decisiones y anomalías (logs).

Idea clave para integrarlo con LLMs:
IA_m puede actuar como capa de auditoría estructural del significado: audita coherencia conceptual de respuestas y sugiere reescrituras con restricciones (dualidad–centro–síntesis).

7) Modo auditor (sin mutación): el componente más importante

IA_m incluye un modo auditor donde la red no se modifica: analiza la estructura existente, detecta incoherencias y propone candidatos, pero no añade ni elimina nodos/aristas.

Sirve para comparar ejecuciones (regresión).
Permite medir “calidad estructural” sin autoengaño.
Convierte IA_m en herramienta defendible y verificable.

El auditor no “arregla” el mundo: lo mide.

IA_m: una prótesis cognitiva del significado

IA_m no busca “respuestas finales”. Busca:

hacer explícitas tensiones conceptuales,
separar señal fuerte de ruido,
visualizar estructura,
y permitir auditoría y aprendizaje guiado.

Es una forma explícita de organizar significado y detectar incoherencias.

BAJO TEST: Filtro de atribución inspirado en KAN (KAN-like, no KAN formal)

IA_m incorpora un mecanismo experimental de decisión para aceptar/rechazar candidatos (conceptos propuestos por GPT, posibles dualidades y podas de relaciones débiles). En el código lo llamamos “KAN-like” porque está inspirado en la idea de atribución interpretable asociada a KAN/MultKAN, pero no implementa una KAN formal (no hay descomposición Kolmogorov–Arnold ni entrenamiento de una red KAN).

En resumen: es un filtro de atribución estructural inspirado en KAN, usado como “juez” para mejorar calidad semántica y coherencia geométrica.

Componentes del score KAN-like

Semántica: similitud por embeddings entre el tema y el candidato.
Soporte estructural: encaje del candidato con el vecindario estructural del tema (ejes, equilibrios, síntesis, relaciones fuertes).
Penalizaciones: variantes morfológicas triviales, términos vacíos o demasiado genéricos.

Uso típico

Filtrado de conceptos GPT: se priorizan candidatos con mayor atribución al tema.
Validación de dualidades: se exige una banda de similitud (ni ruido ni sinónimo) y soporte estructural.
Poda de embeddings: relaciones débiles que nunca aportan estructura se marcan para eliminación.

Este componente está en fase experimental (“testing”) y su función principal es hacer IA_m más auditable: registrar por qué una relación se acepta, se degrada o se rechaza.

Sobre el modelo matemático

Si quieres la formulación técnica (grafo, embeddings, criterios y métricas), continúa aquí:

Base matemática del sistema IA_m