Mapas cognitivos
Mapas estructurados como sustrato para la analogía y el contrafáctico, extraídos de la neurociencia y probados contra nuestra propia biblioteca de memoria.
Campos
Cognición y memoria
Mapas cognitivos, binding estructurado y cómo el cerebro compone — aplicado a la cognición artificial.
Mapas cognitivos como sustrato composicional
Un creciente cuerpo de neurociencia sugiere que la cognición se sustenta en mapas estructurados que ligan entidades a roles y componen a través de dominios. Nuestro programa científico se lo toma en serio: construimos sistemas artificiales que comparten esos principios organizadores, y los evaluamos contra tareas diseñadas para discriminar la composición de la memorización.
la mayoría de los modelos
aplanan entidades, roles y mundos en un solo espacio de embeddings y esperan que una red más profunda vuelva a desenmarañarlos.
nuestra apuesta
los mapas cognitivos tratan entidades, roles y mundos como objetos estructurales separados, y evaluamos contra tareas que penalizan plegarlos en cualquier momento.
Donde la ciencia se encuentra con el sistema
Binding
Cómo se comporta el binding rol-relleno bajo intercambio de roles y evaluación reservada — y qué se desmorona cuando no lo hace.
Identidad de por vida
Cómo la memoria a largo plazo consolida sin sobrescribir los mundos anteriores, medido contra controles amnésicos.
Factorizado por slots frente a nivel de byte, medido
Reservado, multi-semilla. La misma clase de modelo evaluada bajo dos regímenes de binding. Allí donde el sistema tiene slots explícitos, el intercambio de roles y las combinaciones reservadas no son adversariales.
tarea factorizado por slots nivel de byte notas
compositional held-out role-filler combinations · n=5
relational simple subject-verb-object scenes · n=5
role-swap identical content, roles permuted · n=5
naming name-targeted prefix-LM, held-out · n=5
La victoria es el régimen de binding, no la arquitectura. Medimos la misma familia de backbone en ambas columnas para que la comparación aísle la elección estructural.
Consolidación, no sobrescritura
Un controlador que consolida retiene cada mundo que ha visto. Un controlador amnésico — mismos datos, mismo cómputo, sin consolidación — pierde los mundos anteriores a medida que llegan otros nuevos.
Lo que no sobrevivió a un A/B limpio
La apuesta que sobrevive es sobre el objetivo y el binding. Allí donde una tentadora afirmación arquitectónica no lo hace, lo decimos en la página.
el combate justo sobre la continuidad es un negativo
Bajo un test A/B limpio en el que dos backbones comparten la misma regla de aprendizaje, el sustrato evolutivo no supera a un transformer fuerte en retención de por vida. Lo decimos.
medido · retain 0.66 ± 0.25 vs 0.94 ± 0.03
el nombrado no está ligado a la arquitectura
Un transformer alcanza una puntuación de nombrado perfecta en el mismo harness. La victoria en el nombrado es el objetivo y la crianza, no el sustrato.
medido · transformer naming = 1.00 held-out
C > A no es limpio
A lo largo de n=5 semillas, la brecha entre el sustrato evolutivo y la línea base fuerte está bien dentro de las barras de error. Ahí no reclamamos una victoria del sustrato.
medido · gap inside ± 0.24
Una apuesta científica, evaluada con honestidad
Publicamos negativos. Allí donde una afirmación de priors arquitectónicos no sobrevive a un test A/B limpio, lo decimos. La apuesta que sobrevive es sobre el objetivo y el binding, no sobre qué sustrato estampas encima.
transversales
La cognición es el sustrato sobre el que se asienta todo lo demás
Los mismos primitivos de binding y consolidación afloran en nuestros programas de investigación — memoria estructurada, evaluaciones, alineación — y a través de cada sistema de producción de larga duración que entregamos.