Más allá de la Estocástica: Una Taxonomía Crítica de la Inteligencia Artificial hacia la AGI

Este artículo propone una nueva jerarquía de clasificación para los sistemas de inteligencia artificial contemporáneos, cuestionando la trayectoria actual de los modelos basados en transformadores. A través de un modelo de decisión basado en la capacidad de abducción y la validación interna, se propone una distinción clara entre sistemas de procesamiento estadístico (Calculadoras de Probabilidad y Permutadores) y la verdadera Inteligencia Artificial General (AGI). Se argumenta que la arquitectura de software actual carece de los mecanismos necesarios para alcanzar la "Certeza Interna", un requisito sine qua non para la autonomía intelectual.