Arquitectura donde la IA usa la “contradicción” como disparador del pensamiento, no 1/0 (CKN)
(github.com/kokogo100)Últimamente, a medida que modelos de razonamiento como DeepSeek-R1 o QwQ se vuelven tema de conversación, hay un intenso debate sobre cómo hacer que la IA realice “System 2 Thinking (pensamiento deliberado)”. Curiosamente, el mes pasado publiqué como open source la arquitectura CKN (Contextual Knowledge Network), basada en exactamente la misma filosofía que ellos: “usar la contradicción (Contradiction) como disparador del pensamiento”.
[1] ¿Por qué contradicción (Contradiction)? La esencia matemática de los modelos de IA actuales, al final, consiste en observar datos y determinar probabilísticamente si son “1 (Yes)” o “0 (No)”. El problema aparece cuando los datos del mundo real están en 0.5 (ambigüedad). Como el modelo intenta converger a la fuerza hacia 1 o 0, termina produciendo mentiras dichas con total seguridad (Hallucination).
Yo consideré que la IA debía soportar ese estado de “conflicto (Conflict)” entre 1 y 0, y que solo en ese momento debía empezar a pensar: “Un momento, ¿por qué es distinto?”, es decir, iniciar el razonamiento (Reasoning).
[2] ¿Por qué finanzas (Finance)? Porque el dominio donde esta “contradicción” ocurre con mayor frecuencia e intensidad es precisamente el financiero.
El gráfico apunta a una subida (1), pero las noticias hablan de factores negativos (0).
En ese momento, el RAG tradicional aplana la información para sacar un promedio o muestra alucinaciones.
CKN detecta esa contradicción en sí misma y activa un proceso de razonamiento para resolverla.
[3] Implementación: prueba sobre MCP No me quedé en una prueba de concepto de esta arquitectura, sino que la implementé como una capa sobre MCP (Model Context Protocol) para que realmente funcionara. Varios agentes generan etiquetas desde perspectivas distintas, y cuando surge una contradicción entre las etiquetas, se activa el trigger.
Fue desarrollado sobre MCP para que pudiera funcionar con todos los proveedores y modelos de inteligencia artificial.
Repositorio de GitHub: https://github.com/kokogo100/ragalgo-mcp-server
6 comentarios
¿Es un bot de inversión?
Lamento las molestias.
Pero más que una simple promoción, quise compartir lo seriamente comprometido que estoy con demostrar la hipótesis llamada CKN.
Actualmente, para validar este pequeño proyecto open source, estoy ejecutando 24/7 con mi propio dinero decenas de microservicios (Railway) y las APIs de Gemini/GPT. La razón por la que publiqué el código gratis, incluso asumiendo ese costo, es que estoy convencido de que este enfoque de "disparador de contradicciones" es una propuesta técnica indispensable para la próxima generación de agentes de IA.
Si uno construyó una lógica, naturalmente tiene que demostrarla.
Gracias.
¿Hay publicaciones programadas en GitHub y en GeekNews? Parece que están publicando ahora un artículo del año pasado...
Últimamente, con modelos de razonamiento como DeepSeek-R1 y QwQ ganando protagonismo, hay un debate muy intenso sobre cómo hacer que la IA realice 'System 2 Thinking (deliberación)'. Yo, el mes pasado, con exactamente la misma filosofía que ellos
https://github.com/kokogo100/ragalgo-mcp-server/…
Si ves el historial de cambios del README, hasta las explicaciones que parecían importantes cambian muy rápido, así que me da curiosidad saber si mientras desarrollabas lo hiciste guiándote por alguna convicción propia.
¿Qué es esto, publicidad del producto?
Lo dejé organizado en detalle en coreano en el archivo
docs/CKN_Architecture_KR.md. Si lo leen por encima, probablemente lo entiendan más rápido.