Inteligencia y topología : un modelo matemático para definir y evaluar sistemas inteligentes

Abstract

El siguiente trabajo aborda la exploración de la inteligencia artificial (IA) y la inteligencia humana desde una perspectiva matemática. Se enfoca en desarrollar una definición operativa del concepto inteligencia, utilizando herramientas topológicas para analizar y modelar cómo los sistemas inteligentes generan y procesan información. La tesis compara el cerebro humano y las redes neuronales artificiales, examinando similitudes y diferencias en su enfoque hacia el aprendizaje. Utilizando como base para el estudio los pilares del aprendizaje formulados por el Profesor Stanislas Dehaene, en su obra: ¿Cómo aprendemos? Se busca un modelo matemático que describa la inteligencia desde una perspectiva técnica y que pueda aplicarse en el desarrollo de nuevas estrategias para redes neuronales. Finalmente, la tesis evalúa la arquitectura Transformer bajo el modelo topológico contextual propuesto, buscando comprender mejor la capacidad de abstracción tanto en la IA como en el cerebro humano. Y propone en futuras investigaciones, la utilización de otra herramienta matemática, como la geometría diferencial, para modelizar una abstracción evolutiva en redes neuronales artificiales