Proyectos
Cognición artificial: un marco para constructores de mundos adaptativos, autoinstanciados, temporalmente continuos e impulsados por perturbaciones
Instituciones colaboradoras:
UNIVERSIDAD DE CLEMSON
INSTITUTO DE METACOGNICIÓN
A medida que las tecnologías de IA evolucionan más allá de los motores generativos capaces de producir texto, imágenes y contenido multimedia, surge un nuevo paradigma para la robótica y los sistemas autónomos. Nuestra investigación propone un marco de Cognición Artificial que trasciende las limitaciones computacionales actuales mediante cuatro pilares esenciales: autoinstanciación, continuidad temporal, adaptación impulsada por perturbaciones y construcción autónoma de mundos.
A diferencia de las arquitecturas de IA tradicionales, limitadas por enfoques funcionalistas, nuestro marco aborda los requisitos fundamentales para comportamientos similares a la consciencia, que no pueden lograrse únicamente mediante el escalamiento computacional. Al integrar mecanismos de autorrepresentación con sistemas de memoria persistente, creamos agentes capaces de mantener una narrativa e identidad internas a lo largo del tiempo. Estos sistemas responden a las sorpresas del entorno mediante ciclos de retroalimentación intrínsecos, lo que desencadena un aprendizaje y una adaptación genuinos, a la vez que construyen modelos de mundo interno completos.
Belief Explorer: Un marco de IA multiperspectiva para mitigar la desinformación
Instituciones colaboradoras:
UNIVERSIDAD DE CLEMSON
INSTITUTO DE METACOGNICIÓN
En el panorama digital actual, el desafío de discernir la información creíble de la desinformación sofisticada ha alcanzado niveles sin precedentes. Los métodos tradicionales de verificación de datos, con sus clasificaciones binarias de verdadero/falso, no abordan la complejidad y la dependencia del contexto de las afirmaciones modernas. Nuestra investigación presenta Belief Explorer, un marco avanzado de IA diseñado para potenciar la evaluación crítica mediante múltiples perspectivas analíticas.
Belief Explorer combina la memoria contextual persistente con técnicas de diálogo socrático y un flujo de trabajo analítico de tres lentes. A medida que los usuarios interactúan con el sistema, sus datos se segmentan y almacenan sistemáticamente para un análisis exhaustivo. Cada afirmación se somete a una evaluación por distintos árbitros (empírico, lógico y pragmático), que utilizan arquitecturas LLM especializadas para generar evaluaciones matizadas. Estas evaluaciones se sintetizan en métricas clave: Puntuación Verifact (solidez de la evidencia), Cociente de Diversidad del Modelo (concordancia entre árbitros), Índice de Sensibilidad Contextual (idoneidad del escenario) e Índice Reflexivo (suposiciones expuestas).
El Generador de Perspectivas del marco crea perspectivas alternativas, promueve la humildad epistémica y lleva a los usuarios más allá de la búsqueda de la "verdad" definitiva, hacia la evaluación de la utilidad pragmática y la coherencia de los modelos de información. Esta capacidad representa una habilidad vital en una era de narrativas amplificadas y a menudo instrumentalizadas, fomentando la resiliencia frente a la manipulación mediante una comprensión más profunda y el pensamiento crítico.
Neuroimagen y aprendizaje automático para mejorar la recuperación funcional
Instituciones colaboradoras:
CENTRO HOSPITALARIO UNIVERSITARIO DE REIMS (CHU de Reims),
UNIVERSIDAD CLEMSON
INSTITUTO DE METACOGNICIÓN
Esta investigación describe un esfuerzo de colaboración entre las instituciones de investigación mencionadas anteriormente para investigar el potencial de las técnicas avanzadas de neuroimagen y los algoritmos de aprendizaje automático para comprender y mejorar los procesos de recuperación en personas con discapacidades funcionales.
En concreto, el proyecto explora el análisis de señales cerebrales y la biomecánica. Al combinar la experiencia médica y los recursos del CHU de Reims con las capacidades computacionales y analíticas de la Universidad de Clemson y la investigación biométrica y de biorretroalimentación del Metacognition Institute, nuestro objetivo es desarrollar intervenciones innovadoras que puedan mejorar las vidas de quienes enfrentan desafíos neurológicos.
Comprender los límites de los LLM a través de un análisis en profundidad del lenguaje humano.
Instituciones colaboradoras:
UNIVERSIDAD CLEMSON
INSTITUTO DE METACOGNICIÓN
Estamos diseñando un conjunto de pruebas para comprender los límites lógicos y de razonamiento de los LLM actuales. Al analizar cuidadosamente las raíces del lenguaje y su fundamento, nuestro objetivo es proporcionar un marco que nos ayude a comprender el papel del lenguaje en la escena humana.
Nuestro enfoque implica analizar los aspectos fundamentales del lenguaje, incluida la sintaxis, la semántica y la pragmática, para identificar dónde sobresalen los LLM y dónde se quedan cortos. Al crear un conjunto completo de puntos de referencia que reflejen la complejidad y los matices de la comunicación humana, podemos evaluar mejor las capacidades y limitaciones de estos modelos. Este análisis no solo resaltará las brechas en los LLM actuales, sino que también guiará la investigación y el desarrollo futuros hacia sistemas de procesamiento del lenguaje más robustos y similares a los humanos.
Además, exploraremos cómo el lenguaje se entrelaza con la cognición humana y la interacción social. Comprender los elementos contextuales y culturales que influyen en el uso del lenguaje puede revelar cómo los LLM interpretan y generan texto. Este conocimiento es crucial para desarrollar LLM que puedan navegar las complejidades del lenguaje humano con mayor precisión y empatía. Nuestro objetivo final es cerrar la brecha entre la inteligencia artificial y la humana, fomentando una comunicación más significativa y efectiva entre humanos y máquinas.