S-AI-RLM: Una Macchina Logica Ricorsiva per un Ragionamento Decidibile, Convergente e Metacognitivo mediante Orchestrazione Ormonale

Hintergrund. Zeitgenössische Systeme der künstlichen Intelligenz, die auf probabilistischen Sprachmodellen basieren, erreichen bemerkenswerte empirische Leistungen, verfügen jedoch nicht über formale Garantien hinsichtlich Terminierung, logischer Korrektheit und Stabilität des Schlussfolgerns. Bestehende neuro-symbolische Architekturen stellen die Entscheidbarkeit wieder her, verzichten jedoch auf adaptive Regulierung. Bislang existiert kein einheitlicher Rahmen, der gleichzeitig Entscheidbarkeit, dynamische Konvergenz, hormonale metakognitive Kontrolle und modulare sparsame Orchestrierung erfüllt.Methoden. Dieser Artikel führt S-AI-RLM ein, eine Erweiterung des Paradigmas der Sparse Artificial Intelligence, die drei formal gekoppelte Schichten integriert: (i) einen rekursiven symbolischen Kern, der auf der Theorie rekursiver Sprachen basiert und eine totale charakteristische Entscheidungsfunktion χ_L:Σ^*→{0,1} implementiert; (ii) ein hormonell reguliertes dynamisches System, das durch sechs künstliche Hormone gesteuert wird, dessen Stabilität durch einen Lyapunov-Beweis nachgewiesen wird; und (iii) ein triadisches metakognitives Regime ACR (Akzeptieren / Klären / Ablehnen), das als optimale Kontrollstrategie modelliert ist. Die Architektur wird durch zwölf formal definierte Agenten spezifiziert, die in drei funktionale Schichten organisiert sind und über einen formal charakterisierten semantischen Parser π mit einem großen Sprachmodell gekoppelt sind.Ergebnisse. Es werden fünf Theoreme etabliert: globale asymptotische Stabilität des hormonalen Feldes (Theorem 1), formale Äquivalenz zwischen Entscheidbarkeit und hormonaler Konvergenz (Theorem 2), Garantie der Terminierung in endlicher Zeit (Theorem 3), entropische Kontraktion und symbolische Kohärenz (Theorem 4) sowie Stabilität des hybriden RLM-LLM-Systems (Theorem 5). Die experimentelle Validierung auf dem SAI-UT++-Testsystem über vier Standard-Benchmarks für Schlussfolgerung und im Vergleich mit vier Referenzsystemen bestätigt eine Entscheidbarkeitsrate von 100 %, eine Entscheidungsgenauigkeit von über 84 %, eine monotone Entropiereduktion sowie einen Frugalitätsindex F_P≥0.71.Schlussfolgerungen. S-AI-RLM zeigt, dass ein intelligentes System gleichzeitig adaptiv, formal entscheidbar, konvergent und erklärbar sein kann. Der vorgeschlagene Rahmen definiert eine neue Klasse von KI-Architekturen, die auf folgendem Prinzip basiert: nicht selbstverbessernde Intelligenz, sondern selbstkonvergente, regulierte und entscheidbare Intelligenz.