AGI Lab: Framework Experimental para Inteligencia Artificial General

agi_lab es una librería modular en Python para investigar y desarrollar arquitecturas de AGI (Inteligencia Artificial General) inspiradas en principios evolutivos, neuromórficos, simbólicos y matemáticos formales.

🚀 Objetivo

Desarrollar una plataforma flexible para:

• Probar teorías formales de AGI (como inferencia activa, autoorganización, generalización universal).
• Experimentar con agentes adaptativos que combinan aprendizaje, razonamiento y plasticidad.
• Evaluar sistemas en términos de generalidad, transferencia, robustez y explicabilidad.

📦 Estructura del Proyecto

agi_lab/
├── agents/             # Definición de agentes (genéticos, neuromórficos...)
├── environments/       # Entornos cognitivos o simulaciones
├── evaluation/         # Métricas de desempeño y generalidad
├── learning/           # Módulos de aprendizaje (plasticidad, evolución, meta)
├── memory/             # Representación simbólica y subsimbólica
├── reasoning/          # Razonamiento neuro-simbólico y composicional
├── utils/              # Herramientas matemáticas y gráficas
└── README.md           # Este archivo

🧠 Componentes Clave

agents/

• GeneticAgent: política evolutiva simple.
• NeuromorphicAgent: sinapsis plástica basada en Hebb o STDP.

learning/

• HebbianPlasticity, STDP, BCM: reglas biológicas de aprendizaje.
• EvolutionaryEngine: motor de evolución de poblaciones.
• MetaLearner: auto-mejora computacional.

memory/

• Ontology, SymbolicConcept: conocimiento estructurado.
• LatentRepresentation: embeddings conceptuales.

reasoning/

• NeuroSymbolicBridge: puente entre lógica simbólica y latente.

evaluation/

• Métricas de generalidad, transferencia, robustez y explicabilidad.

utils/

• ConceptualTopology: grafos semánticos y relaciones de proximidad.

🧪 Ejemplo de Uso

from agents.genetic import GeneticAgent
from environments.env_base import AGIEnvironment

# Crear un agente y simular en un entorno personalizado
agent = GeneticAgent(action_space_size=4)
env = SomeToyEnvironment()

obs = env.reset()
while True:
    agent.perceive(obs)
    action = agent.decide()
    obs, reward, done, _ = env.step(action)
    agent.learn(reward)
    if done:
        break

📚 Referencias Teóricas

Este framework está inspirado en una teoría formal desarrollada para AGI, que incluye fundamentos axiomáticos, representaciones topológicas y categóricas del conocimiento, inferencia activa, generalización universal, y simulación epistémica.

✨ Futuro

• Integración con Coq, Lean o Agda para verificación formal.
• Simuladores cognitivos multiagente.
• Arquitectura modular 𝒜_meta con autoevaluación.

🧩 Autor

Desarrollado por Adolfo González Hernández, como proyecto experimental para una librería avanzada de AGI con fundamentos formales y computacionales.