Arquitectura cognitiva - Cognitive architecture

Una arquitectura cognitiva se refiere tanto a una teoría sobre la estructura de la mente humana como a una instanciación computacional de dicha teoría utilizada en los campos de la inteligencia artificial (IA) y la ciencia cognitiva computacional. Los modelos formalizados se pueden utilizar para refinar aún más una teoría integral de la cognición y como un programa útil de inteligencia artificial. Las arquitecturas cognitivas exitosas incluyen ACT-R (Adaptive Control of Thought - Rational) y SOAR .

El Instituto de Tecnologías Creativas define la arquitectura cognitiva como: " hipótesis sobre las estructuras fijas que proporcionan una mente, ya sea en sistemas naturales o artificiales, y cómo funcionan juntas, junto con el conocimiento y las habilidades incorporadas en la arquitectura, para producir un comportamiento inteligente en una diversidad de entornos complejos ".

Historia

Herbert A. Simon , uno de los fundadores del campo de la inteligencia artificial, afirmó que la tesis de 1960 de su alumno Ed Feigenbaum , EPAM proporcionaba una posible "arquitectura para la cognición" porque incluía algunos compromisos de cómo más de un aspecto fundamental de la la mente humana funcionó (en el caso de EPAM, memoria humana y aprendizaje humano ).

John R. Anderson inició una investigación sobre la memoria humana a principios de la década de 1970 y su tesis de 1973 con Gordon H. Bower proporcionó una teoría de la memoria asociativa humana. Incluyó más aspectos de su investigación sobre la memoria a largo plazo y los procesos de pensamiento en esta investigación y finalmente diseñó una arquitectura cognitiva que finalmente llamó ACT . Él y sus estudiantes fueron influenciados por el uso que hizo Allen Newell del término "arquitectura cognitiva". El laboratorio de Anderson usó el término para referirse a la teoría ACT tal como está incorporada en una colección de artículos y diseños (no había una implementación completa de ACT en ese momento).

En 1983, John R. Anderson publicó el trabajo fundamental en esta área, titulado The Architecture of Cognition. Se puede distinguir entre la teoría de la cognición y la implementación de la teoría. La teoría de la cognición esbozó la estructura de las diversas partes de la mente y asumió compromisos con el uso de reglas, redes asociativas y otros aspectos. La arquitectura cognitiva implementa la teoría en las computadoras. El software utilizado para implementar las arquitecturas cognitivas también fueron "arquitecturas cognitivas". Por lo tanto, una arquitectura cognitiva también puede referirse a un plan para agentes inteligentes . Propone procesos computacionales (artificiales) que actúan como ciertos sistemas cognitivos, la mayoría de las veces, como una persona, o actúan de manera inteligente bajo alguna definición. Las arquitecturas cognitivas forman un subconjunto de arquitecturas de agentes generales . El término 'arquitectura' implica un enfoque que intenta modelar no solo el comportamiento, sino también las propiedades estructurales del sistema modelado.

Distinciones

Las arquitecturas cognitivas pueden ser simbólicas , conexionistas o híbridas . Algunas arquitecturas o modelos cognitivos se basan en un conjunto de reglas genéricas , como, por ejemplo, el lenguaje de procesamiento de información (por ejemplo, Soar basado en la teoría unificada de la cognición , o de manera similar ACT-R ). Muchas de estas arquitecturas se basan en la analogía de la mente es como una computadora. En contraste, el procesamiento subsimbólico no especifica tales reglas a priori y se basa en propiedades emergentes de las unidades de procesamiento (por ejemplo, nodos). Las arquitecturas híbridas combinan ambos tipos de procesamiento (como CLARION ). Una distinción adicional es si la arquitectura está centralizada con un correlato neuronal de un procesador en su núcleo, o descentralizada (distribuida). El sabor descentralizado se ha hecho popular bajo el nombre de procesamiento distribuido en paralelo a mediados de la década de 1980 y conexionismo , un excelente ejemplo son las redes neuronales . Otro problema de diseño es, además, una decisión entre estructura modular holística y atomística , o (más concreta) . Por analogía, esto se extiende a cuestiones de representación del conocimiento .

En la IA tradicional , la inteligencia a menudo se programa desde arriba: el programador es el creador, hace algo y lo imbuye con su inteligencia, aunque muchos sistemas de IA tradicionales también se diseñaron para aprender (por ejemplo, mejorar su capacidad para jugar o resolver problemas) . La informática de inspiración biológica , por otro lado, a veces adopta un enfoque más descentralizado y de abajo hacia arriba ; Las técnicas bioinspiradas a menudo implican el método de especificar un conjunto de reglas genéricas simples o un conjunto de nodos simples, de cuya interacción surge el comportamiento general. Se espera aumentar la complejidad hasta que el resultado final sea algo marcadamente complejo (ver sistemas complejos). Sin embargo, también es discutible que los sistemas diseñados de arriba hacia abajo sobre la base de observaciones de lo que los humanos y otros animales pueden hacer, en lugar de observaciones de los mecanismos cerebrales, también están inspirados biológicamente, aunque de una manera diferente.

Ejemplos notables

Samsonovich et al. y está disponible como repositorio en línea. Algunas arquitecturas cognitivas conocidas, en orden alfabético:

Ver también

Referencias

enlaces externos