Este artículo examina la perspectiva platónica basada en la Hipótesis de Representación Platónica (PRH), que sostiene que a medida que se expande el espacio de diseño del aprendizaje autosupervisado (SSL), todas las representaciones convergen a la misma representación ideal, a pesar de los diferentes métodos y enfoques. Este artículo sintetiza la evidencia de la Teoría de Identificabilidad (IT) para demostrar que la PRH puede surgir en SSL, pero actualmente la IT no puede explicar el éxito empírico de SSL. Para cerrar esta brecha entre la teoría y la práctica, este artículo propone extender la IT a un marco teórico más amplio, la Teoría de Identificabilidad Singular (TIS), que abarca todo el proceso de SSL. La TIS puede proporcionar una comprensión más profunda de los supuestos implícitos de los datos de SSL y avanzar en el campo hacia el aprendizaje de representaciones más interpretables y generalizables. Presentamos tres direcciones importantes para futuras investigaciones: 1. la dinámica de entrenamiento y las propiedades de convergencia de SSL; 2. el impacto de las muestras finitas, los tamaños de lote y la diversidad de datos; y 3. el papel del sesgo inductivo en arquitecturas, ampliaciones, esquemas de inicialización y optimizadores.
