Arhitectura cognitivă

Arhitectura cognitivă  este baza agenților inteligenți . Propune procese artificiale de calcul care acționează ca anumite sisteme cognitive , cel mai adesea ca o persoană, sau acționează inteligent , după o anumită definiție. Arhitecturile cognitive formează un subset de arhitecturi de agenți comune. Termenul „arhitectură” implică o abordare care încearcă să modeleze nu numai comportamentul, ci și proprietățile structurale ale sistemului care este modelat.

Caracteristici

O credință comună în rândul cercetătorilor din arhitecturile cognitive este că înțelegerea proceselor cognitive (umane, animale sau mașini) înseamnă a fi capabil să le execute într-un sistem de lucru, deși opiniile diferă cu privire la forma pe care ar putea să ia un astfel de sistem: unii cercetători cred că acest lucru va fi în mod necesar un sistem de calcul simbolic, în timp ce alții se luptă pentru modele alternative, cum ar fi sistemele de conectare sau dinamice . deși nu există un acord general asupra tuturor aspectelor, arhitecturile cognitive pot fi caracterizate prin anumite proprietăți sau scopuri, și anume:

  1. Implementarea nu numai a diferitelor aspecte ale comportamentului cognitiv, ci și a cogniției în general ( holism , de exemplu, teoria unificată a cunoașterii). Acest lucru este în contrast cu modelele cognitive, care se concentrează pe o anumită activitate, cum ar fi alegerea unei căi de rezolvare a problemelor sau a unui tip de învățare .
  2. Arhitectura încearcă adesea să reproducă comportamentul sistemului simulat (uman), în așa fel încât comportamentul în timp util ( timp de reacție ) al arhitecturii și sistemele cognitive simulate să poată fi comparate în detaliu. Alte limitări cognitive sunt adesea modelate, cum ar fi performanța limitată a memoriei și a atenției din cauza încărcăturii cognitive.
  3. Comportament de încredere în condiții de eroare, neașteptat și necunoscut.
  4. Antrenament (nu pentru toate arhitecturile cognitive)
  5. Sistemul este independent de reglarea parametrilor (spre deosebire de rețelele neuronale artificiale ) (nu pentru toate arhitecturile cognitive)
  6. Unele teorii timpurii, cum ar fi Soar și ACT-R , s-au concentrat inițial doar pe procesarea informațiilor „interne” a unui agent inteligent, incluzând sarcini precum raționamentul, planificarea, rezolvarea problemelor, învățarea conceptelor. Mai recent, multe arhitecturi (inclusiv Soar, ACT-R, PreAct , ICARUS, CLARION , FORR) au fost extinse la percepție , acțiune și stări și procese afective , inclusiv motivația , atitudinile și emoțiile .
  7. În unele teorii, o arhitectură poate fi compusă din diferite tipuri de sub-arhitecturi (descrise adesea ca „straturi” sau „straturi”), unde straturile pot diferi în ceea ce privește tipurile de funcții, tipurile de mecanisme și reprezentări utilizate, tipurile de informații manipulate, sau poate origini evolutive. Acestea sunt arhitecturi hibride (cum ar fi Clarion ).
  8. Unele teorii permit diferitelor componente arhitecturale să fie active în același timp, în timp ce altele sugerează un mecanism de comutare care selectează o componentă sau un modul în funcție de sarcina curentă. Paralelismul este de obicei necesar pentru o arhitectură animală sau robot care are mai mulți senzori și efectori în medii complexe și dinamice, dar nu în toate paradigmele robotice.
  9. Majoritatea teoriilor presupun că arhitectura este fixă ​​și doar informațiile stocate în diferitele subsisteme se pot schimba în timp, în timp ce altele permit arhitecturii să se dezvolte, de exemplu prin achiziționarea de noi subsisteme sau noi conexiuni între subsisteme (de exemplu, Minsky și Sloman, mai jos). .

Diferențele

Arhitecturile cognitive pot fi simbolice , conexioniste sau hibride . Unele arhitecturi sau modele cognitive se bazează pe un set de reguli generale, cum ar fi Limbajul de procesare a informațiilor (de exemplu, Soar bazat pe teoria unificată a cunoașterii sau similar cu ACT-R). Multe dintre aceste arhitecturi se bazează pe analogia minții ca computer. În schimb, procesările sub-simbolice indică absența unor astfel de reguli a priori și se bazează pe proprietățile emergente ale unităților de proces (de exemplu, nodurile). Arhitecturile hibride combină ambele tipuri de procesare (ex. CLARION). O altă diferență este dacă arhitectura este în mod inerent centralizată cu corelații cu procesorul neuronal sau descentralizată (distribuită). Descentralizat a devenit popular sub numele de procesare distribuită paralelă la mijlocul anilor 1980, un exemplu fiind rețelele neuronale . O altă problemă este decizia între designul holistic și atomistic , sau (mai precis) structura modulară . Prin analogie, aceasta se extinde la chestiunile de reprezentare a cunoștințelor .

În IA tradițională , mintea este adesea programată de la început: programatorul este creatorul și face ceva prin impregnarea cu inteligența lor, deși multe sisteme AI tradiționale au fost, de asemenea, concepute pentru a fi învățate (de exemplu, îmbunătățirea gameplay-ului sau rezolvarea problemelor). competență).

Calculul inspirat din punct de vedere biologic, pe de altă parte, utilizează o abordare uneori descentralizată de jos în sus; dispozitivele bio-inspirate includ adesea o modalitate de a stabili un set de reguli generale simple sau un set de noduri simple a căror interacțiune are ca rezultat un comportament comun . Se speră că complexitatea se va acumula până când rezultatul final este ceva considerabil de complex (vezi sisteme complexe ). Cu toate acestea, se poate argumenta, de asemenea, că sistemele concepute de sus în jos pe baza observațiilor mecanismelor creierului despre ceea ce pot face oamenii și alte animale sunt, de asemenea, inspirate din punct de vedere biologic, deși într-un mod diferit.

Vezi și