Integración con IA

La IA ve los conceptrones como “tokens gordos”

Un conceptrón CFT condensa mucha información en muy pocos campos: color + forma + tono. Para un modelo de lenguaje es fácil detectar patrones repetidos y aprender que cierto CFT equivale a “peligro”, “ok”, “ayuda”, “riesgo fiscal”, etc.

• Estructura fija {C,F,T} → el modelo la reconoce enseguida.
• Valores discretos (paleta de colores, formas básicas) → menos ruido.
• JSON legible → puedes validar fácilmente lo que devuelve la IA.

Entrada → IA → CFT → Sistema

Patrón típico de flujo:

[texto natural / datos] ↓ Modelo de IA ↓ [cadena de conceptrones CFT en JSON] ↓ [UI, luces, sonido, robot, panel, etc.]

También puedes hacer el camino inverso: enviar una cadena CFT y pedirle a la IA que la explique, la traduzca a otro idioma o proponga variantes compatibles.

Instrucción clara + tabla de vocabulario

Para que la IA “absorba” bien los conceptrones, el prompt debe:

• Definir qué es un conceptrón CFT.
• Incluir el vocabulario permitido (colores, formas, tonos).
• Especificar el formato de salida en JSON.

Ejemplo de sistema/mensaje inicial

Eres un traductor simbólico OpenSymbolic. Convierte el significado de los mensajes en conceptrones CFT. Un conceptrón se define como: c = { "C": Color, "F": Forma, "T": Tono } Colores permitidos: ["red","orange","yellow","green","cyan","blue","purple", "pink","white","grey","black"] Formas permitidas: ["circle","square","triangle","hexagon","star","bar","wave"] Tono: Usa un rango de frecuencias en Hz: [min,max]. Salida SIEMPRE en JSON, sin texto extra, con este formato: { "id": "string", "chain": [ { "C": "...", "F": "...", "T": [min,max] }, ... ] }

Prompt: texto → CFT

Ejemplo de mensaje de usuario:

"Quiero un patrón para indicar 'riesgo fiscal alto'".

Respuesta esperada (IA)

{ "id": "riesgo_fiscal_alto", "chain": [ { "C": "red", "F": "triangle", "T": [300, 500] }, { "C": "blue", "F": "hexagon", "T": [200, 350] } ] }

Una vez tengas este patrón, lo guardas en tu vocabulario maestro y lo reutilizas tanto en UI como en hardware, sin necesidad de volver a preguntar a la IA.

Prompt: CFT → explicación

Puedes pedir a la IA que explique un patrón ya existente para documentación, ayudas contextuales o pruebas de usuario.

INSTRUCCIÓN: Explica en lenguaje sencillo qué significa esta cadena de conceptrones y en qué contexto debería usarse: { "id": "peligro_quimico", "chain": [ { "C": "red", "F": "triangle", "T": [300, 500] }, { "C": "yellow","F": "bar", "T": [500, 800] } ] }

La IA devolverá un texto libre, que puedes mostrar al usuario como tooltip, documentación, etc.

Ejemplo en JavaScript (pseudo-código)

// 1. Prompt base const systemPrompt = `Eres un traductor simbólico OpenSymbolic... [...texto del apartado 2...]`; // 2. Función de ayuda async function textToCFT(text){ const messages = [ { role: "system", content: systemPrompt }, { role: "user", content: text } ]; // Llamada al proveedor de IA (OpenAI, Gemini, etc.) const response = await callLLM(messages); // Se espera un JSON con { id, chain[] } const cft = JSON.parse(response.content); return cft; } // 3. Uso const c = await textToCFT("Patrón para 'necesito ayuda urgente'"); renderConceptronChain(c.chain);

Ejemplo en Python (pseudo-código)

system_prompt = """Eres un traductor simbólico OpenSymbolic... [...texto del apartado 2...]""" def text_to_cft(text: str) -> dict: messages = [ {"role": "system", "content": system_prompt}, {"role": "user", "content": text} ] resp = call_llm(messages) # función que envía al proveedor de IA return json.loads(resp["content"]) chain = text_to_cft("Patrón para 'estado normal, sin riesgo'")

En lugar de enviar al modelo toda la descripción de tu sistema, puedes condensar estados en conceptrones y trabajar solo con ellos:

Contexto: "Crea una estrategia de señalización para un laboratorio usando SOLO estos conceptrones ya definidos:" [ { "id": "peligro_quimico", "c": { "C":"red","F":"triangle","T":[300,500] } }, { "id": "seguro", "c": { "C":"green","F":"circle","T":[600,800] } }, { "id": "dato_sensible", "c": { "C":"purple","F":"hexagon","T":[200,400] } } ] Tarea: "Diseña una tabla de reglas: - Qué patrón usar en la puerta de cada sala. - Qué patrón usar en etiquetas de armarios. - Qué patrón usar en avisos de pantalla." Salida: JSON con la estructura que prefieras.

Así, el modelo razona con identificadores simbólicos estables y tú solo tienes que mapearlos a tu UI o hardware.

Validar la salida de la IA

• Comprueba que C y F están dentro de tu vocabulario permitido.
• Limita rangos de tono (T) para no romper síntesis de audio.
• Si la respuesta no es JSON válido, vuelve a llamar a la IA con un mensaje: “Devuélvelo exactamente en el formato JSON especificado, sin texto extra”.

Ejemplo de esquema de validación

function validateConceptron(c){ const COLORS = [...]; const SHAPES = [...]; if(!COLORS.includes(c.C)) throw new Error("Color no permitido"); if(!SHAPES.includes(c.F)) throw new Error("Forma no permitida"); if(!Array.isArray(c.T) || c.T.length !== 2) throw new Error("T debe ser [min,max]"); }

a) Diseño de nuevos conceptrones

"Diseña un conceptrón CFT para representar <concepto>. No inventes nuevos colores ni formas. Usa el formato JSON acordado."

b) Ajuste de vocabulario

"Tengo estos conceptrones definidos: <lista JSON>. Sugiere mejoras manteniendo compatibilidad (mismos ids) y explica los cambios."

c) Testing

"Dado este vocabulario CFT y esta situación, dime qué patrón debería activarse y por qué, usando solo los ids de conceptrón."