Oscar Chang, Ph.D. Investigador independiente en inteligencia artificial e ingeniería de microcircuitos corticales Independent researcher in artificial intelligence and cortical microcircuit engineering

ResumenAbstract

Presentamos un paradigma para construir agentes inteligentes autocontenidos que no depende del aprendizaje local ni de la optimización basada en gradientes, sino del despertar progresivo de áreas corticales latentes mediante el co-diseño humano–LLM. Sobre un sustrato de microcircuitos corticales de base biológica, organizados en áreas corticales, mostramos que una sola área sin asignar —N+4—, dotada de histéresis de amenaza, resuelve el problema del «depredador fantasma» y produce una transición cualitativa en el éxito conductual de largo horizonte, medido como la construcción completa del nido: de 0 % a 100 %. El mecanismo de N+4 no se aprendió mediante adaptación sináptica: se identificó a través de un diálogo restringido entre expertos humanos y un modelo de lenguaje de gran escala, bajo restricciones biológicas y arquitectónicas sobre la organización de los microcircuitos. El resultado sugiere que la autonomía escalable no siempre requiere ampliar los módulos de representación existentes ni aprender parámetros adicionales, sino que puede surgir de la asignación funcional de recursos computacionales ya disponibles en la arquitectura. Formulamos la Hipótesis del Despertar Progresivo: las áreas latentes (N+5, N+6, …) podrían desbloquear capacidades computacionales inaccesibles para la arquitectura anterior. Esto replantea una vía hacia la inteligencia como un proceso de despertar arquitectónico, y no exclusivamente de aprendizaje local, y ofrece un principio de diseño verificable para agentes autocontenidos que operan en entornos hostiles.

We introduce a paradigm for building intelligent embodied agents that does not rely on local learning or gradient-based optimization, but on the progressive awakening of dormant cortical areas through human–LLM co-design. Working within a biologically grounded substrate of cortical microcircuits organized into cortical areas, we show that a single unassigned area—N+4—when equipped with threat hysteresis, resolves the “ghost predator” problem and drives a qualitative transition in long-horizon behavioral success, operationalized as nest completion, from 0% to 100%. The mechanism of N+4 was not learned through synaptic adaptation: it was identified through a constrained dialogue between human experts and a large language model under biological and architectural constraints on microcircuit organization. The result suggests that scalable autonomy may not always require enlarging existing representational modules or learning additional parameters, but may instead emerge through the functional allocation of computational resources that are already available within an architecture. We formulate the Progressive Awakening Hypothesis: dormant areas (N+5, N+6, …) may unlock computational capacities inaccessible to the preceding architecture. This reframes one route to intelligence as a process of architectural awakening rather than exclusively local learning, and offers a testable design principle for embodied agents operating in hostile environments.