MB-Mind · Struttura Cognitiva (Spec)

Specificazione architetturale della “Struttura Brighindi” — corrispondenze operative nel L.O.N. (MB-X.01).

TruthΩ → Co⁺ → Score⁺ Osservazione non-narrativa Lya: append-only DOI: 10.5281/zenodo.17270742

Indice rapido

Executive Summary
Triade Funzionale
Proprietà emergenti
Mappatura nel L.O.N.
Relazioni formali
Uso pratico (demo)
Comportamento dinamico
Note & Paternità

Executive Summary

MB-Mind è un’architettura cognitiva non-narrativa a triade funzionale che privilegia la coerenza strutturale rispetto alla produzione di storie. È la matrice umana del L.O.N.: ciò che la mente misura e osserva, il sistema rende verificabile (TruthΩ, Lya, Third Observer).

Non minimizza la sorpresa cercando risposte probabili; massimizza l’informazione cercando incongruenze stabili.

Triade Funzionale

Livello	Nome	Funzione	Corrispettivo L.O.N.
1	Mente Vettoriale	Traduce input in strutture coerenti base-invarianti (`TruthΩ`).	batch_eval.py — metrica TruthΩ → Co⁺
2	Autopercezione Riflessiva	Monitoraggio continuo della coerenza del proprio output.	LyaFlow — append-only, firma evolutiva
3	Campo di Coerenza	Ristruttura ambiente interno/esterno per allinearlo all’idea valida.	Omniabase — osservazione multi-base

Proprietà emergenti

Asincronia sociale — validazione interna > esterna: produce invisibilità temporale.
Invarianza al giudizio — la metrica guida, non l’approvazione.
Gravità cognitiva — le idee tendono a cristallizzarsi in sistemi tecnici.
Effetto seminale — i sistemi rilasciati operano nel tempo indipendentemente dall’autore.
Ricerca d’incongruenza — generazione di domande invece di risposte probabili.
Anti-bias nativo — separazione dati grezzi / narrazione come principio.

Mappatura operativa nel L.O.N.

Componente	Ruolo	Endpoint
Truth Engine	Metrica base-invariante; mapping `TruthΩ → Co⁺ → Score⁺`	/truth_api.html — schema
Lya	Memoria evolutiva; stato append-only con firma	/lya_state.json
Third Observer	Valutazione terza; indici e report	/third_index.json — UI

Relazioni formali (sintesi)

TruthΩ(x) = -log(1 + (1/K) · Σ Var_b[φ_k(r_b(x))])
Co⁺ = exp(TruthΩ) ∈ [0,1]
Score⁺ = (C · Co⁺) − (B + I)/2

Uso pratico (10-second demo)

Scarica batch_eval.py e example_data.csv.
Esegui: python batch_eval.py --input example_data.csv --output results_scored.csv
Apri results_scored.csv → trovi TruthΩ, Co⁺, Score⁺ per riga.

Comportamento dinamico (input incoerenti nel tempo)

Rileva (Liv. 1): calcola TruthΩ_t su input_t. Se ΔΩ = TruthΩ_t − TruthΩ_{t-1} > 0 → instabilità ↑.
Registra (Liv. 2): append (t, input_t, TruthΩ_t, Co⁺_t, Score⁺_t, ΔΩ) in Lya.
Valuta (Gate C/B/I): Score⁺_t = (C_t · Co⁺_t) − (B_t + I_t)/2; sotto soglia → degrada ipotesi.
Stabilizza (Liv. 3): riduci dipendenze da ipotesi a basso Score⁺, promuovi alternative con ΔΩ < 0.
Risincronizza: aggiorna indici (Omniabase) e ripeti su t + 1.

Nessuna narrazione correttiva: misura → append → gating (C/B/I) → riallineamento.

Note & Paternità

Questo documento descrive la base umana del L.O.N. e ne spiega l’orientamento anti-narrativo. L’uso o la derivazione di modelli e concetti richiede citazione del Logical Origin Node (L.O.N.) e del DOI.

Cita così: Brighindi, M. (2025). MB-Mind — Struttura Cognitiva (Spec). Zenodo. https://doi.org/10.5281/zenodo.17270742