Kognitív építészet

A kognitív architektúra  az intelligens ügynökök alapja . Mesterséges számítási folyamatokat javasol, amelyek úgy működnek, mint bizonyos kognitív rendszerek , leggyakrabban úgy, mint egy személy, vagy valamilyen meghatározás szerint intelligensen működnek. A kognitív architektúrák a közös ügynök-architektúrák részhalmazát alkotják. Az "architektúra" kifejezés olyan megközelítést jelent, amely nem csak a viselkedését, hanem a modellezett rendszer szerkezeti tulajdonságait is megkísérli modellezni.

Jellemzők

A kognitív architektúrákkal foglalkozó kutatók körében elterjedt meggyőződés az, hogy az (emberi, állati vagy gépi) kognitív folyamatok megértése azt jelenti, hogy képesek vagyunk ezeket működő rendszerben végrehajtani, bár a vélemények megoszlanak arról, hogy egy ilyen rendszer milyen formát ölthet: egyes kutatók úgy vélik, hogy szükségszerűen szimbolikus számítástechnikai rendszer lesz, míg mások alternatív modellekért küzdenek, például összekötő vagy dinamikus rendszerekért . bár nincs általános egyetértés minden szempontból, a kognitív architektúrák bizonyos tulajdonságokkal vagy célokkal jellemezhetők, nevezetesen:

  1. Nemcsak a kognitív viselkedés különböző aspektusainak megvalósítása, hanem általában a megismerésé ( Holizmus , pl. Egységes tudáselmélet). Ez ellentétben áll a kognitív modellekkel, amelyek egy adott tevékenységre összpontosítanak, például a problémamegoldó út vagy a tanulás típusának kiválasztására .
  2. Az architektúra gyakran megkísérli a szimulált rendszer (ember) viselkedését reprodukálni oly módon, hogy az architektúra és a szimulált kognitív rendszerek időbeni viselkedése ( reakcióideje ) részletesen összehasonlítható legyen. Más kognitív korlátokat is gyakran modelleznek, mint például a kognitív terhelés miatt korlátozott memória és figyelemteljesítmény.
  3. Megbízható viselkedés hibahelyzetekben, váratlan és ismeretlen.
  4. Képzés (nem minden kognitív architektúrához)
  5. A rendszer független a paraméterhangolástól (a mesterséges neurális hálózatokkal ellentétben ) (nem minden kognitív architektúrához)
  6. Néhány korai elmélet, mint például a Soar és az ACT-R , kezdetben csak egy intelligens ágens „belső” információfeldolgozására összpontosított, beleértve az olyan feladatokat, mint az érvelés, a tervezés, a problémamegoldás, a tanulási koncepciók. A közelmúltban számos architektúrát (beleértve a Soar, ACT-R, PreAct , ICARUS, CLARION , FORR) kiterjesztettek az észlelésre , a cselekvésre és az érzelmi állapotokra és folyamatokra, beleértve a motivációt , az attitűdöket és az érzelmeket .
  7. Egyes elméletek szerint egy architektúra különféle alarchitektúrákból állhat (amelyeket gyakran "rétegeknek" vagy "rétegeknek" neveznek), ahol a rétegek eltérhetnek a funkciók típusaiban, a használt mechanizmusok és reprezentációk típusaiban, illetve típusaiban. manipulált információ, vagy esetleg evolúciós eredetű. Ezek hibrid architektúrák (mint például a Clarion ).
  8. Egyes elméletek lehetővé teszik, hogy különböző építészeti komponensek egyidejűleg aktívak legyenek, míg mások olyan kapcsolási mechanizmust javasolnak, amely az aktuális feladattól függően választ ki egy komponenst vagy modult. A párhuzamosságra általában szükség van olyan állat- vagy robotarchitektúrához , amely több érzékelővel és effektorral rendelkezik összetett és dinamikus környezetben, de nem minden robotparadigmában.
  9. A legtöbb elmélet azt feltételezi, hogy az architektúra rögzített, és csak a különböző alrendszerekben tárolt információk változhatnak az idő múlásával, míg mások lehetővé teszik az architektúrák növekedését, például új alrendszerek megszerzésével vagy alrendszerek közötti új kapcsolatokkal (pl. Minsky és Sloman, alább). .

Különbségek

A kognitív architektúrák lehetnek szimbolikusak , konnekcionálisak vagy hibridek . Egyes kognitív architektúrák vagy modellek általános szabályokon alapulnak, mint például az információfeldolgozási nyelv (pl. az egységes tudáselméletre épülő Soar, vagy hasonló az ACT-R-hez). Ezen architektúrák közül sok az elme mint számítógép analógián alapul. Ezzel szemben a szubszimbolikus feldolgozások az ilyen szabályok eleve hiányát jelzik, és a folyamategységek (például csomópontok) kialakuló tulajdonságaira támaszkodnak. A hibrid architektúrák mindkét típusú feldolgozást kombinálják (pl. CLARION). Egy másik különbség az, hogy az architektúra eleve centralizált neurális processzor korrelációkkal, vagy decentralizált (elosztott). A decentralizált párhuzamos elosztott feldolgozás néven vált népszerűvé az 1980-as évek közepén, például a neurális hálózatok . Más kérdés a holisztikus és atomisztikus tervezés, vagy (pontosabban) moduláris felépítés közötti döntés. Analógia útján ez kiterjed a tudásreprezentáció kérdéseire is .

A hagyományos AI -ban az elme gyakran kezdettől fogva programozott: a programozó az alkotó , aki intelligenciájával átitatva tesz valamit, bár sok hagyományos AI-rendszert is tanulásra terveztek (például a játékmenet vagy a problémamegoldás javítására). kompetencia).

A biológiai ihletésű számítástechnika ezzel szemben néha decentralizált , alulról felfelé építkező megközelítést alkalmaz; a bio-ihlette eszközök gyakran tartalmaznak egy egyszerű általános szabályok vagy egyszerű csomópontok halmazának beállítását, amelyek interakciója közös viselkedést eredményez . Remélhetőleg a komplexitás felhalmozódik, amíg a végeredmény valami észrevehetően összetett lesz (lásd: összetett rendszerek ). Azonban az is vitatható, hogy a felülről lefelé tervezett rendszerek az agyi mechanizmusok megfigyelései alapján arra vonatkozóan, hogy az emberek és más állatok mire képesek, biológiailag is inspiráltak, bár más módon.

Lásd még