La Hipótesis de la Representación Platónica es una teoría sobre cómo diferentes sistemas de IA aprenden y representan el mundo real. Esta teoría postula que, aunque diferentes sistemas de IA pueden aprender de maneras distintas (por ejemplo, imágenes, texto, etc.), sus representaciones internas eventualmente tienden a converger. Esta perspectiva se basa en la intuición de que todos los datos (imágenes, texto, sonido, etc.) son proyecciones de alguna realidad subyacente. La teoría también explora cómo medir la consistencia de las representaciones y los factores que contribuyen a dicha consistencia, como la presión de las tareas y los datos, y el aumento de la capacidad del modelo. Además, se discuten el significado y las limitaciones de esta convergencia.