Teoría Unificada de la Inteligencia (v4.2): Marco Falsable para Inteligencia como Función del Riesgo Acumulado.

Presento un marco unificado donde la inteligencia operativa emerge como función del riesgo/inversión acumulada (H1: I ∝ P_riesgo^α, con α ≈ 0.35 y R²=0.83, n=6). 

La teoría integra:

(i) **Principio de Gradiente de Fracaso (PGF)** que formaliza la dinámica local de aprendizaje bajo riesgo efectivo y propósito genuino (P_genuino = (C_costo · S_auto · R_robust · I_rep)^(1/4))

(ii) **Principio de Equidad por Dominio (PED)** para comparaciones justas entre especies, derivado por invariancia dimensional (teorema π de Buckingham): I_justo = Tiss^α · Meta^β · avg(I_op^(k)) en dominio temporal común

(iii) Extensión a **inteligencia colectiva** (Apéndice G) con riesgo de red y alignment de red (A_net)

**Falsabilidad:** Incluye 13+ predicciones cuantitativas testables, protocolos operacionales con hold-out temporal (N≥50 episodios IA, N≥20 bio), y criterios explícitos de refutación (R²<0.60, α fuera de [0.20,0.50]).

**Dominio de validez explícito:** Sistemas con termodinámica clásica, sustrato físico, riesgo realizable P_riesgo>ε, y feedback bajo incertidumbre.

**Validación preliminar:** r=0.847 en 6 casos (bacteria→humano). Requiere expansión a N≥20 para confirmación robusta.

**Análisis de limitaciones:** Incluye autocrítica constructiva, escenarios de refutación, y reconocimiento de suposiciones críticas que podrían invalidar la teoría.