Extracto clave--- Un modelo de juguete: Formación de Mónadas mediante PageRank Aquí tienes un modelo de juguete concreto que captura lo que creo que está pasando realmente. Llamemos a este modelo de juguete: PageRank Monadology*. Empieza con un grafo dirigido. Cada nodo es una cuale primitiva, un elemento básico de la experiencia. Las aristas representan conexiones causales/atencionales: si hay una arista de A a B, entonces A "influye" en B en algún sentido fenomenológicamente relevante. En cada paso temporal, ocurren tres cosas: Paso 1: Segmentación. El grafo se divide en agrupaciones discretas. Cada grupo se define como un "componente fuertemente conexo", lo que significa que si empiezas en cualquier nodo del grupo y sigues las aristas dirigidas, eventualmente vuelves al punto de partida. Te quedas atrapado en el grupo. Estas son las mónadas. Paso 2: Actualización holística. Dentro de cada grupo, ejecutas instantáneamente el PageRank. Cada nodo recibe un nuevo peso basado en la estructura de todo el grupo. Esto no es una actualización local como en los autómatas móviles de Windows de tamaño fijo. Más bien, el nuevo estado de cada nodo refleja simultáneamente toda la configuración de su mónada. Piénsalo como el "momento de experiencia" para esa mónada: una armonización holística que tiene en cuenta todo lo que hay dentro del límite. Paso 3: Recablear. En función de los nuevos pesos y la estructura preexistente, el grafo se reconfigura. Se forman nuevas aristas y la topología cambia. Esto crea nuevos componentes fuertemente conectados, y el ciclo se repite. ¿Qué nos da esto? Tamaños variables de cubos, por ejemplo. Los componentes fuertemente conectados pueden tener cualquier tamaño, desde nodos individuales hasta grandes clústeres. Nada en el modelo soluciona esto de antemano; emerge de la topología. Y una regla holística de actualización: dentro de cada mónada, el algoritmo PageRank considera simultáneamente toda la estructura interna. La "experiencia" de la mónada no se construye a partir de interacciones locales —al menos no de forma ingenua— porque se calcula como una función del todo. Esto es esquemática, obviamente. No estoy diciendo que el cerebro literalmente maneje el PageRank. Pero captura las características estructurales que creo que importan: límites que dividen el sistema en todos, y actualizan reglas que operan sobre esos conjuntos como unidades en lugar de iterar a través de sus partes.