Logos: Lernen durch Schlussfolgern mittels Diskrepanz zwischen Vorhersage und Realität

Logos ist eine kognitive Architektur, die es Systemen ermöglicht, nicht nur aus Ergebnissen zu lernen, sondern auch aus der Struktur ihrer eigenen Schlussfehler. Während große Sprachmodelle schlussfolgern können, aber nicht aus Interaktionen in der realen Welt lernen, und Verstärkungslern-Systeme Aktionen optimieren, ohne die Schlussprozesse zu verbessern, vereint Logos Schlussfolge, Vorhersage, Handlung und Lernen innerhalb einer einzigen iterativen Schleife. Diese Arbeit stellt einen Lernmechanismus basierend auf der Diskrepanz zwischen Vorhersage und Realität vor. Jede Entscheidung wird als Hypothese mit expliziter Begründung und Annahmen formuliert, bewertet durch sowohl vorhergesagte als auch tatsächliche Ergebnisse. Die Diskrepanz zwischen Erwartung und Realität wird in duale Lernsignale transformiert: ein numerisches Signal, das prädiktive Modelle verbessert, und ein semantisches Signal, das das Schlussfolgern selbst verfeinert. Durch diesen Mechanismus verbessert Logos kontinuierlich sowohl sein Weltmodell als auch seine Schlussfolgerungsstrategie. Lernen wird nicht allein durch Ergebnisse angetrieben, sondern durch das Verstehen, wie und warum Vorhersagen fehlschlagen. Diese Arbeit erweitert die ursprüngliche Logos-Architektur, indem sie den Lernprozess formalisiert, strukturierte Erfahrungsrepräsentationen definiert, die Schlussfolgerungskomponenten einschließen, und die Evaluation als einen erstklassigen Prozess etabliert, der Schlussfolgern und Lernen verbindet.