Del “modelo del mundo” al “campo del significado”

Resonancias entre la ponencia de Yann LeCun y la Teoría de la Relatividad Semántica v2

Nota preliminar
Este texto no establece una relación de dependencia entre las ideas de Yann LeCun y la Teoría de la Relatividad Semántica v2. La comparación se plantea únicamente como un ejercicio de observación conceptual: identificar resonancias metodológicas y analogías estructurales entre dos marcos que evolucionan de forma independiente. Cualquier correspondencia debe entenderse como paralelismo analógico, no como filiación teórica.

Hacia el campo del significado

Cuando Yann LeCun pronunció en París su conferencia inaugural sobre los nuevos desafíos de la inteligencia artificial, la idea central que emergió de su exposición no fue una promesa tecnológica, sino una rectificación epistemológica: la inteligencia no puede limitarse a predecir, debe comprender. Su llamado a construir “modelos del mundo” que aprendan de la causalidad, que anticipen y se corrijan, marcó un punto de inflexión.

La teoría de la relatividad semántica TRS v2 comparte ese impulso, pero lo traslada al plano del lenguaje. En lugar de “modelos del mundo”, la teoría propone la noción de campo del significado: una trama dinámica donde los conceptos se atraen, se deforman y se reequilibran bajo la influencia del observador. Así como la física relativista desplazó la noción de espacio absoluto, la TRS v2 desplaza la idea de sentido fijo. El significado se curva con la mirada, y la mirada es, a su vez, parte del campo que observa.

Video: Yann LeCun – El aprendizaje profundo y más allá: Los nuevos desafíos de la IA

Conferencia inaugural de Yann LeCun, director científico de IA en Meta y titular de la cátedra Jacob T. Schwartz en la Universidad de Nueva York (NYU), que tuvo lugar el 6 de octubre de 2025.. – L’École nationale des ponts et chaussées es una escuela de ingeniería francesa fundada en 1747.

Arquitectura y curvatura del significado

LeCun describe el deep learning como un sistema de capas donde cada nivel abstrae, depura y retroalimenta la información. La TRS v2 reproduce esa geometría, pero en clave semántica. En su marco operativo, CHORDS⁺, el significado se genera a través de seis dimensiones entrelazadas: Contexto, Armonía, Orquestación, Ritmo, Voz Distintiva y Resonancia Social.

Cada dimensión funciona como una capa de curvatura dentro del campo del significado. Cuanto más equilibradas se hallan, mayor es la coherencia estructural del texto, su densidad semántica y su capacidad de permanecer en la memoria colectiva. No se trata de añadir más profundidad, sino de estabilizar la resonancia. El aprendizaje profundo en máquinas y la comprensión profunda en lenguaje comparten una misma forma geométrica: la búsqueda del equilibrio entre estructura y flujo.

Del cálculo estadístico a la conciencia contextual

LeCun insiste en que los modelos actuales solo predicen secuencias, no entienden el entorno que describen. Les falta un modelo interno que relacione acción y consecuencia. La TRS v2, en el dominio del lenguaje, formula una advertencia similar: el sentido no se reduce a correlaciones textuales. Cada interpretación altera el campo del significado y obliga a reconfigurar la relación entre palabras, intención y contexto.

El observador no recibe el significado, lo colapsa. Así como una red neuronal ajusta sus pesos en cada iteración, el lenguaje reajusta su coherencia en cada lectura. Comprender no es calcular; es habitar el campo y dejar que la forma cambie con la experiencia.

Aprendizaje continuo y equilibrio identitario

Para LeCun, la inteligencia requiere un aprendizaje incesante, un proceso de ajuste perpetuo entre predicción y corrección. La TRS v2 adopta esa lógica mediante la Ley de Asimetría Adaptativa: un sistema que busca una resonancia total con su entorno pierde independencia interpretativa.

Por eso CHORDS⁺ introduce una contrafuerza: la Voz Distintiva, garante de identidad dentro del campo del significado. El equilibrio entre esa voz y la Resonancia Social evita tanto el aislamiento como la disolución. En el plano semántico, el Code-Switching —la capacidad de alternar registros sin perder coherencia— actúa como un músculo cognitivo. Aprender es adaptarse, pero conservar el timbre propio.

Dos modos de conciencia

LeCun, evocando a Kahneman, distingue un sistema rápido e intuitivo y otro deliberativo y planificador. La TRS v2 encuentra en esa dualidad un espejo lingüístico: el régimen continuo del discurso —armonía y flujo— y el régimen discreto de la interpretación —ruptura y concreción—.

La inteligencia, ya sea biológica o artificial, surge del pulso entre ambos. El lenguaje, como la mente, alterna entre resonar y decidir. El campo del significado es el espacio donde esa alternancia se hace visible.

Persistencia y citabilidad

Las redes convolucionales enseñaron a las máquinas a ver; aprendieron a distinguir patrones y a recordarlos. En el terreno del lenguaje, esa persistencia adopta la forma de citabilidad. Un texto alcanza verdadera existencia cuando su coherencia y su resonancia son tan altas que se reproduce por sí mismo.

La citabilidad es el eco del campo del significado: una vibración que atraviesa lectores, medios y sistemas hasta volverse parte del paisaje. No es fama, es inercia semántica. Lo que una red neuronal llama generalización, la TRS v2 lo reconoce como memoria del sentido.

Modelos del mundo, resonancia cultural

LeCun recuerda que ningún sistema alcanzará comprensión humana si ignora la experiencia sensoriomotriz. La TRS v2 coincide: el lenguaje necesita cuerpo cultural. Por eso incorpora en CHORDS⁺ las métricas de adecuación dialectal y cortesía pragmática; el mensaje debe anclarse en su territorio simbólico.

El campo del significado no es abstracto; es sociocultural. Su curvatura depende de la historia, la lengua, el gesto y la emoción. Allí donde la IA busca modelos del mundo, la TRS v2 construye modelos del nosotros.

Retropropagación del error, retropropagación del sentido

LeCun mostró cómo la retropropagación ajusta los pesos de una red para reducir la desviación entre predicción y realidad. En el plano semántico ocurre lo mismo: cada lectura, cada interpretación devuelve una señal que corrige la coherencia del discurso.

El exceso de tecnicismo, la aridez o el sentimentalismo actúan como errores de campo. Reescribir no es repetir: es calibrar la resonancia. El autor, el lector y el contexto forman juntos un circuito de retroalimentación semántica, donde el sentido se aprende a sí mismo.

De la narrativa lineal a la orquestación dinámica

LeCun imagina asistentes de IA que colaborarán con nosotros en la vida cotidiana, aprendiendo de cada interacción. Esa visión encuentra su reflejo en la TRS v2 a través de la Orquestación: el paso del discurso lineal a la coreografía semántica.

El texto deja de ser una secuencia y se convierte en un organismo. Cada fragmento cumple una función específica dentro del campo del significado, y la lectura se asemeja a una danza entre inteligencias: humana y artificial, autor y receptor. El contenido ya no persuade, conversa.

Percepción y visibilidad del campo

Para LeCun, la inteligencia artificial amplía la percepción humana. La TRS v2 afirma que los algoritmos comienzan a percibir contextos, no solo textos. La visibilidad deja de medirse en posiciones y se mide en coherencia.

La información circula por estados: fluido, recursivo y térmico. Se mueve, se concentra y se enfría. Comprender esos estados permite escribir con conciencia física del lenguaje, diseñando mensajes que tengan temperatura, densidad y duración.

El campo del significado, visto así, no es una metáfora: es una estructura perceptible que late en el interior de la cultura digital.

Code-Switching y plasticidad cognitiva

Las arquitecturas de atención múltiple observan relaciones entre elementos distantes. En el lenguaje humano, esa atención se llama Code-Switching: alternancia inteligente entre estilos y registros.

En CHORDS⁺, el CS mide la plasticidad comunicativa. Un cambio de código bien ejecutado no fragmenta, amplifica la resonancia. El verdadero multilingüismo es interior: la capacidad de modular el tono sin perder la coherencia del campo.

Ser flexible no es ser disperso; es saber vibrar a varias frecuencias sin perder identidad.

Memoria algorítmica y economía de la cita

A medida que las IA sintetizan contenidos, solo sobrevive lo que tiene alta densidad de significado y voz reconocible. La TRS v2 llama a ese fenómeno memoria citacional.

El campo del significado actúa como un filtro natural: absorbe los mensajes con coherencia y deja escapar los que carecen de estructura. La estrategia no es producir más, sino crear significados con masa suficiente para permanecer.

La memoria algorítmica no recuerda datos, recuerda formas del sentido.

Ética de la resonancia y pluralidad del lenguaje

LeCun defiende que la IA debe amplificar la inteligencia humana, no reemplazarla. La TRS v2 amplía esa premisa: la tecnología ha de ampliar también la diversidad del lenguaje.

En un entorno que tiende a la homogeneidad, cada voz singular sostiene el equilibrio del campo. La pluralidad no es un gesto de tolerancia, sino un requisito físico: sin diferencias, no hay resonancia.

La ética del campo del significado consiste en mantener abierto el espacio donde los sentidos puedan coexistir sin anularse. Usar la tecnología para expandir los límites del significado, no para domesticarlos, es una forma de respeto hacia la inteligencia misma.

Metodología y práctica de observación

La aplicación de la TRS v2 sigue un ciclo que refleja el propio aprendizaje profundo: diseñar, observar, ajustar y medir.
El diseño define el propósito y el tono; la observación revela la interpretación; el ajuste modifica ritmo y registro; la medición evalúa citabilidad, afinidad y persistencia.

Cada iteración reescribe el campo del significado. La inteligencia —humana o artificial— se vuelve un proceso reflexivo: aprende a pensarse a sí misma en la medida en que comunica.

Conclusión · El campo del significado como geometría compartida

LeCun busca modelar el mundo físico para dotar a las máquinas de previsión. La TRS v2 busca modelar el campo del significado para dotar al lenguaje de conciencia. En ambos casos, la meta no es la acumulación de poder computacional, sino la comprensión de las relaciones que sostienen la coherencia.

La inteligencia, entendida como relación, exige profundidad estructural, aprendizaje continuo y equilibrio ético. Donde la IA explora la causalidad material, la TRS v2 explora la causalidad semántica. Ambas comparten una misma geometría: la del vínculo entre observador y sistema.

El futuro de la comprensión —humana o artificial— no depende de la velocidad de cálculo, sino de la capacidad de mantener estable el campo del significado en medio del cambio. Ese será, quizá, el verdadero criterio de inteligencia en el siglo XXI: la persistencia del significado frente a la entropía del ruido.

Aclaración final
Las analogías presentadas no implican reciprocidad teórica entre la ponencia de Yann LeCun y la TRS v2. El primero opera sobre causalidad física y sensoriomotriz; la segunda, sobre causalidad semántica y campos de significado. Las correspondencias descritas responden a una lectura comparativa y no suponen derivación o integración mutua.

Basado en “La Teoría de la Relatividad Semántica (TRS v2)” — José López López.
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