Когнитивная архитектура относится как к теории о структуре человеческого разума , так и к вычислительной реализации такой теории, используемой в областях искусственного интеллекта (ИИ) и вычислительной когнитивной науки . [1] Эти формализованные модели могут использоваться для дальнейшего уточнения всеобъемлющих теорий познания и служить в качестве фреймворков для полезных программ искусственного интеллекта. Успешные когнитивные архитектуры включают ACT-R (Adaptive Control of Thought – Rational) и SOAR . Исследование когнитивных архитектур как программной реализации когнитивных теорий было инициировано Алленом Ньюэллом в 1990 году. [2]
Институт креативных технологий определяет когнитивную архитектуру как « гипотезу о фиксированных структурах, которые обеспечивают разум, будь то в естественных или искусственных системах, и о том, как они работают вместе — в сочетании со знаниями и навыками, воплощенными в архитектуре — для обеспечения разумного поведения в разнообразных сложных средах» [3] .
Герберт А. Саймон , один из основателей области искусственного интеллекта, заявил, что диссертация 1960 года его студента Эда Фейгенбаума « EPAM» представила возможную «архитектуру для познания», поскольку она включала некоторые обязательства относительно того, как работает более чем один фундаментальный аспект человеческого разума (в случае EPAM [4] человеческая память и человеческое обучение ).
Джон Р. Андерсон начал исследования человеческой памяти в начале 1970-х годов, и его диссертация 1973 года с Гордоном Х. Бауэром представила теорию ассоциативной памяти человека. [5] Он включил в это исследование больше аспектов своего исследования долговременной памяти и мыслительных процессов и в конечном итоге разработал когнитивную архитектуру, которую он в конечном итоге назвал ACT . Он и его студенты находились под влиянием использования Алленом Ньюэллом термина «когнитивная архитектура». Лаборатория Андерсона использовала этот термин для обозначения теории ACT, воплощенной в сборнике статей и проектов. (В то время не было полной реализации ACT.)
В 1983 году Джон Р. Андерсон опубликовал основополагающую работу в этой области под названием «Архитектура познания». [6] Можно различать теорию познания и реализацию теории. Теория познания описала структуру различных частей разума и взяла на себя обязательства по использованию правил, ассоциативных сетей и других аспектов. Когнитивная архитектура реализует теорию на компьютерах. Программное обеспечение, используемое для реализации когнитивных архитектур, также называлось «когнитивными архитектурами». Таким образом, когнитивная архитектура может также относиться к чертежу для интеллектуальных агентов . Она предлагает (искусственные) вычислительные процессы, которые действуют как определенные когнитивные системы. Чаще всего эти процессы основаны на человеческом познании, но другие интеллектуальные системы также могут быть подходящими. Когнитивные архитектуры образуют подмножество общих архитектур агентов . Термин «архитектура» подразумевает подход, который пытается моделировать не только поведение, но и структурные свойства моделируемой системы.
Когнитивные архитектуры могут быть символическими , коннекционистскими или гибридными . [7] Некоторые когнитивные архитектуры или модели основаны на наборе общих правил , как, например, язык обработки информации (например, Soar, основанный на единой теории познания , или аналогично ACT-R ). Многие из этих архитектур основаны на принципе, что познание является вычислительным (см. вычислительность ). Напротив, субсимвольная обработка не определяет таких априорных предположений, полагаясь только на возникающие свойства единиц обработки (например, узлы [ необходимо разъяснение ] ). Гибридные архитектуры, такие как CLARION, объединяют оба типа обработки. Еще одно различие заключается в том, является ли архитектура централизованной , с нейронным коррелятом процессора в ее ядре, или децентрализованной (распределенной). Децентрализация стала популярной под названием параллельной распределенной обработки в середине 1980-х годов и коннекционизма , ярким примером является нейронная сеть . Еще одной проблемой проектирования является выбор между целостной и атомистической , или (более конкретно) модульной структурой.
В традиционном ИИ интеллект программируется сверху вниз. Хотя такая система может быть разработана для обучения , программист в конечном итоге должен наделить ее собственным интеллектом. Биологически вдохновленные вычисления , с другой стороны, используют более восходящий , децентрализованный подход; био-вдохновленные методы часто включают метод указания набора простых общих правил или набора простых узлов, из взаимодействия которых возникает общее поведение. Надеются наращивать сложность до тех пор, пока конечный результат не станет чем-то заметно сложным (см. сложные системы). Однако также можно утверждать, что системы, разработанные сверху вниз на основе наблюдений за тем, что могут делать люди и другие животные, а не на наблюдениях за механизмами мозга, также биологически вдохновлены, хотя и другим способом [ требуется ссылка ] .
Некоторые известные когнитивные архитектуры в алфавитном порядке:
Медиа, связанные с Когнитивная архитектура на Wikimedia Commons
Цитаты, связанные с когнитивной архитектурой в Wikiquote