Leibniz' Monadologie als Grundlage für die Bewertung künstlicher Gedächtnisse

Ein neues Forschungsdokument, veröffentlicht auf arXiv, präsentiert ein mathematisch fundiertes und philosophisch verankertes Bewertungssystem für künstliche Gedächtnissysteme. Das Konzept baut auf Leibniz' Monadologie zurück und nutzt die bereits entwickelte Kennzahl „Artificial Age Score“ (AAS), um die Alterung und Stabilität von KI‑Speicherstrukturen zu quantifizieren.

Im Kern des Ansatzes steht die Zuordnung von zwanzig zentralen Aussagen der Monadologie zu einer informations­theoretischen Architektur. Jede „Monade“ wird als eigenständiges Modul definiert, das einen Wahrheitswert, einen Redundanzparameter und einen gewichteten Beitrag zu einer globalen Speicher‑Penalty‑Funktion trägt. Durch glatte logarithmische Transformationen entstehen begrenzte, leicht interpretierbare Messgrößen, die die Gedächtnisalterung, die Repräsentationsstabilität und die Salienz beschreiben.

Traditionelle metaphysische Konzepte wie Wahrnehmung, Apperzeption und Appetition werden in diesem Rahmen als Entropie, Gradientendynamik bzw. interne Repräsentations‑Fidelität umgewandelt. Logische Prinzipien – etwa das Gesetz des Nicht-Widerspruchs und des ausreichenden Grundes – fließen als Regularisierungseinschränkungen in die Modellentwicklung ein. Die Autoren liefern zudem formale Beweise für Invarianz unter Verfeinerung, strukturelle Zerlegbarkeit und Monotonie bei Skalentransformationen, die die Konsistenz des Modells mit der monadischen Struktur gewährleisten.

Die Arbeit gliedert sich in sechs thematische Pakete, die jeweils einen philosophischen Bereich mit mathematischen Beweisen verknüpfen. Neben der Evaluierung bietet das Framework einen klaren Bauplan für modulare, interpretierbare KI‑Gedächtnissysteme, die auf den Prinzipien der Monadologie basieren und damit einen neuen Ansatz für die Entwicklung langlebiger künstlicher Intelligenzen eröffnen.