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iCrisol

CSE-Z · Razonamiento causal nativo

No asocia: simula.

Un LLM afirma que X causa Y porque lo vio escrito millones de veces. Crisol no se fía de la frecuencia. Interviene sobre su propio modelo del mundo, simula qué pasaría si la causa no existiera, y solo entonces decide. La causalidad no es una capa al final: es el núcleo del razonamiento.

4
intervenciones do()
512
invariantes físico-causales
3
veredictos posibles
~5 ms
coste real por sueño

La diferencia entre repetir y entender.

Correlación y causa se parecen en los datos, pero divergen cuando el mundo cambia. Solo un sistema que interviene sobre su modelo puede notar la diferencia.

LLM convencional

Afirma porque lo leyó

Ha visto «el gallo canta y luego amanece» un millón de veces, así que predice que el canto del gallo trae el amanecer. La estadística no distingue el orden del mundo de la coincidencia textual. Si la realidad cambia, el modelo sigue repitiendo el patrón viejo.

Crisol · CSE-Z

Decide porque lo simula

Ejecuta do(silenciar gallo) sobre su grafo causal y observa que el sol sale igual. Conclusión: el canto no es la causa. El razonamiento es contrafactual — pregunta «¿y si no?» antes de afirmar nada.

El cálculo do() · operadores de intervención

Cuatro formas de interrogar al mundo.

CSE-Z no observa pasivamente: actúa sobre su modelo y mide qué cambia. Cada operador aísla un aspecto distinto del vínculo entre causa y efecto.

do_elimination

Eliminación

Borra una variable del grafo y reejecuta la simulación. Si el efecto persiste sin ella, esa variable no era una causa: era ruido correlacionado.

do(eliminar lluvia) → la calle sigue mojada → la lluvia no era la causa: era el aspersor.

do_amplification

Amplificación

Intensifica una causa candidata y mide la respuesta del efecto. Una causa genuina escala de forma proporcional y coherente con los invariantes físicos.

do(doblar la fuerza) → la aceleración se dobla → relación causal confirmada por F = m·a.

do_mediator_block

Bloqueo de mediador

Interrumpe el nodo intermedio por el que viaja el efecto. Si al cortarlo el efecto desaparece, la causa actuaba a través de ese mediador, no de forma directa.

do(bloquear el humo) → la alarma no suena → el fuego activaba la alarma vía el humo.

do_substitution

Sustitución

Reemplaza una causa por otra del mismo tipo y compara los efectos. Permite distinguir la causa específica del mecanismo causal subyacente.

do(sustituir agua por aceite) → el flotador no cambia igual → la densidad era el factor, no el líquido.

El validador que rechaza lo imposible.

Antes de aceptar una cadena causal, el NOEValidator la confronta con 512 invariantes físico-causales — 256 activos en la versión v1.0 Mini. Son leyes que el mundo no rompe: el efecto no precede a la causa, la masa se conserva, la energía no se crea de la nada. Lo que viola un invariante se rechaza sin pasar a generación.

GENUINA

La intervención do() altera el efecto de forma coherente y ningún invariante físico-causal se viola. Hay un mecanismo, no una coincidencia.

CORRELACIONAL

El patrón aparece en los datos, pero las intervenciones no lo confirman: al eliminar la supuesta causa, el efecto sobrevive. Asociación, no causa.

INVÁLIDA

La cadena propuesta viola un invariante: el efecto precede a la causa, la masa no se conserva, la energía aparece de la nada. Se rechaza por construcción.

Simula una intervención

Selecciona una variable y aplica un operador do(). El grafo muestra cómo se propaga el efecto y qué relaciones resisten la intervención.

0.920.810.740.580.690.40TormentaSuelomojadoResbalónCancelanpartidoAspersor
Leyenda:GenuinaCorrelacionalInválida

Variable seleccionada

Tormenta

Estado observacional. Las correlaciones y las causas aún se confunden entre sí.

Veredicto de la relación

Selecciona una arista (relación) para leer su veredicto, o aplica un do() sobre la variable elegida.

Confundidor detectado

«Tormenta» causa a la vez «Suelo mojado» y «Cancelan partido». Esa causa común crea una correlación espuria entre ambos. Solo la intervención do() la desenmascara.

El veredicto no es un adorno: gobierna si la respuesta se emite, se matiza o se descarta. Es una de las cinco capas de defensa que sostienen la integridad anti-alucinación →

Sueño causal automático · proceso REM

El Crisol que sueña.

Mientras no lo usas, Crisol no se apaga: reorganiza. Un proceso de fondo —análogo al sueño REM— recorre lo que has vivido con él, somete las relaciones a las intervenciones do() y consolida poco a poco el grafo causal de tu mundo. Aprende qué causa qué en tu contexto, no en un promedio global de internet.

Throttled por respeto a tu equipo

El sueño nunca compite contigo. Cede el paso al instante en cuanto necesitas la máquina:

  • Estás usando el equipo El sueño se pausa: tu trabajo siempre tiene prioridad.
  • GPU por encima del 70 % Cede los ciclos a tu tarea real y reanuda cuando baje.
  • Batería por debajo del 20 % No consume autonomía: espera a tener corriente.

Coste casi invisible

Cada sueño es minúsculo: alrededor de 5 milisegundos de cómputo. Sumados a lo largo de un día entero, apenas representan uno o dos minutos de GPU. El grafo causal crece de forma continua sin que tú notes coste alguno.

~5 ms
por sueño individual
~1–2 min
de GPU al día, en total

El razonamiento es solo una pieza

Un Crisol que razona en causas necesita conocimiento que importar y un lugar de donde traerlo.

La causalidad vive dentro de un organismo mayor: el ecosistema que empaqueta, transporta y custodia el conocimiento.

Explorar el ecosistema Custodia →