Resumen:AGI se ha convertido en el Santo Grial de la IA con la promesa de nivel de inteligencia y las principales empresas tecnológicas de todo el mundo están invirtiendo cantidades sin precedentes de recursos en su búsqueda. Sin embargo, no existe una definición formal única y actualmente solo existen algunos marcos empíricos de evaluación comparativa de AGI. El objetivo principal de este artículo es desarrollar un marco general, algebraico y teórico de categorías para describir, comparar y analizar diferentes arquitecturas AGI posibles. Por lo tanto, esta formalización teórica de categorías también permitiría comparar diferentes posibles arquitecturas AGI candidatas, como RL, IA universal, inferencia activa, CRL, aprendizaje basado en esquemas, etc. Permitirá exponer sin ambigüedades sus puntos en común y diferencias y, lo que es aún más importante, exponer áreas para futuras investigaciones. Desde el punto de vista de la teoría de Categoría aplicada, tomamos como inspiración Máquinas en una Categoría para proporcionar una visión moderna de las Arquitecturas AGI en una Categoría. Más específicamente, este primer documento de posición proporciona, por un lado, un primer ejercicio sobre arquitecturas RL, RL causal y SBL en una categoría y, por otro lado, es un primer paso en un programa de investigación más amplio que busca proporcionar una base formal unificada para los sistemas AGI, integrando la estructura arquitectónica, la organización de la información, la realización del agente, la interacción del agente y el entorno, el desarrollo del comportamiento a lo largo del tiempo y la evaluación empírica de las propiedades. Este marco también pretende apoyar la definición de propiedades arquitectónicas, tanto sintácticas como informativas, así como propiedades semánticas de los agentes y su evaluación en entornos con características explícitamente caracterizadas. Afirmamos que la teoría de categorías y el AGI tendrán una relación muy simbiótica.
Publicado originalmente en export.arxiv.org el 31 de marzo de 2026.
Ver fuente original
