Resumen: Los sistemas adaptativos a menudo operan en múltiples contextos mientras reutilizan un espacio de estado interno fijo debido a limitaciones de memoria, representación o recursos físicos. Esta reutilización de un solo estado es omnipresente en la inteligencia natural y artificial, pero sus consecuencias representacionales fundamentales siguen siendo poco comprendidas. Mostramos que la contextualidad no es una peculiaridad de la mecánica cuántica, sino una consecuencia inevitable de la reutilización de un solo estado en las representaciones probabilísticas clásicas. Al modelar los contextos como intervenciones que actúan sobre un estado interno compartido, demostramos que cualquier modelo clásico que reproduzca estadísticas de resultados contextuales debe incurrir en un costo teórico de la información irreducible: la dependencia del contexto no puede estar mediada únicamente a través del estado interno. Proporcionamos un ejemplo constructivo mínimo que reconoce explícitamente este costo y aclara su significado operativo. Explicamos además cómo los marcos probabilísticos no clásicos evitan esta obstrucción al relajar el supuesto de un único espacio de probabilidad conjunto global, sin invocar la dinámica cuántica o la estructura espacial de Hilbert. Nuestros resultados identifican la contextualidad como una restricción representacional general de la inteligencia adaptativa, independiente de la implementación física.
Publicado originalmente en export.arxiv.org el 19 de febrero de 2026.
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