LIDA (kognitivní architektura) - LIDA (cognitive architecture) - Wikipedia

Pro další použití viz Lida (disambiguation).

The LIDA (Učí se inteligentní distribuční agent) kognitivní architektura je integrovaný umělý kognitivní systém který se pokouší modelovat široké spektrum poznání v biologických systémech, od vnímání / jednání na nízké úrovni až po uvažování na vysoké úrovni. Vyvinutý především Stan Franklin a kolegové z University of Memphis, architektura LIDA je empiricky zakotvena kognitivní věda a kognitivní neurovědy. Kromě poskytnutí hypotéz pro vedení dalšího výzkumu může architektura podporovat řídicí struktury pro softwaroví agenti a roboty. Konceptuální model LIDA, který poskytuje věrohodná vysvětlení mnoha kognitivních procesů, je také zamýšlen jako nástroj, pomocí kterého lze přemýšlet o tom, jak mysli fungují.

Architektura LIDA a její odpovídající koncepční model jsou základem dvou hypotéz: 1) Mnoho funkcí lidského poznávání pomocí často iterovaných (~ 10 Hz) interakcí, které se nazývají kognitivní cykly, mezi vědomým obsahem, různými paměťovými systémy a výběr akce. 2) Tyto kognitivní cykly slouží jako „atomy“ poznání, z nichž jsou složeny kognitivní procesy na vyšší úrovni.

Přehled

I když to není ani jedno symbolický ani přísně spojovací pracovník „LIDA je hybridní architektura v tom, že využívá celou řadu výpočetních mechanismů vybraných pro jejich psychologickou věrohodnost. Kognitivní cyklus LIDA se skládá z modulů a procesů využívajících tyto mechanismy.

Výpočtové mechanismy

Architektura LIDA využívá několik modulů, které jsou navrženy pomocí výpočetních mechanismů čerpaných z „nové AI“. Patří mezi ně varianty Napodobitelná architektura,[1][2] řídká distribuovaná paměť,[3][4] mechanismus schématu,[5][6] síť chování,[7][8] a subsumpční architektura.[9]

Psychologické a neurobiologické základy

Jako komplexní, koncepční a výpočetní kognitivní architektura má architektura LIDA modelovat velkou část lidského poznání.[10][11] Zahrnuje širokou škálu kognitivních modulů a procesů a architektura LIDA se pokouší implementovat a upřesnit řadu psychologických a neuropsychologických teorií, včetně Teorie globálního pracovního prostoru,[12] situované poznání,[13] systémy vnímání symbolů,[14] pracovní paměť,[15] paměť podle dovolených,[16] dlouhodobá pracovní paměť,[17] a architektura H-CogAff.[18]

Kognitivní cyklus LIDA

Kognitivní cyklus LIDA lze rozdělit do tří fází: fáze porozumění, fáze pozornosti (vědomí) a fáze výběru akce a fáze učení. Počínaje fází porozumění příchozí stimuly aktivují detektory funkcí na nízké úrovni ve smyslové paměti. Výstup zapojuje percepční asociativní paměť, kde se detektory funkcí na vyšší úrovni přivádějí k abstraktnějším entitám, jako jsou objekty, kategorie, akce, události atd. Výsledný vjem se přesune do pracovního prostoru, kde naráží jak na přechodnou epizodickou paměť, tak na deklarativní paměť produkující místní asociace . Tyto místní asociace jsou kombinovány s vnímáním a vytvářejí aktuální situační model, který agenta chápe, co se právě děje. Fáze pozornosti začíná formováním koalic nejvýznamnějších částí současného situačního modelu, které pak soutěží o pozornost, což je místo v současném vědomém obsahu. Tyto vědomé obsahy jsou poté vysílány globálně a zahajují fázi učení a výběru akce. Nové entity a asociace a posílení starých dochází, když vědomé vysílání dosáhne různých forem paměti, percepční, epizodické a procedurální. Souběžně s tím vším a s využitím vědomého obsahu jsou možné akční schémata konkretizovány z procedurální paměti a odeslány do akčního výběru, kde soutěží o chování vybrané pro tento kognitivní cyklus. Vybrané chování spustí paměť senzorických motorů k vytvoření vhodného algoritmu pro jeho provedení, který dokončí kognitivní cyklus.

Dějiny

Virtual Mattie (V-Mattie) je a softwarový agent[19] který shromažďuje informace od organizátorů seminářů, sestavuje oznámení o seminářích příštího týdne a každý týden je zasílá e-mailem na seznam, který průběžně aktualizuje, a to vše bez dohledu člověka.[20] V-Mattie použil mnoho výše uvedených výpočetních mechanismů.

Baars ' Teorie globálního pracovního prostoru (GWT) inspiroval transformaci V-Mattie na Conscious Mattie, softwarového agenta se stejnou doménou a úkoly, jehož architektura zahrnovala mechanismus vědomí à la GWT. Vědomý Mattie byl prvním funkčně, i když ne fenomenálně, vědomým softwarovým agentem. Vědomý Mattie dal vzniknout IDA.

IDA (Intelligent Distribution Agent) byl vyvinut pro Americké námořnictvo[21][22][23] ke splnění úkolů prováděných personálním personálem zvaných detailers Na konci služby každého námořníka je přidělen k novému sochoru. Tento proces přiřazení se nazývá distribuce. K provádění těchto nových úkolů námořnictvo zaměstnává téměř 300 pracovníků na plný úvazek. Úkolem IDA je usnadnit tento proces automatizací role detaileru. IDA byl testován bývalými detaily a přijat námořnictvem. Různé agentury Navy podpořily projekt IDA částkou přibližně 1 500 000 USD.

Architektura LIDA (Learning IDA) byla původně vytvořena z IDA přidáním několika stylů a režimů učení,[24][25][26] ale od té doby se stal mnohem větším a obecným softwarovým rámcem.[27][28]

Poznámky pod čarou

  1. ^ Hofstadter, D. (1995). Fluidní koncepty a kreativní analogie: Počítačové modely základních mechanismů myšlení. New York: Základní knihy.
  2. ^ Marshall, J. (2002). Metacat: Kognitivní architektura pro vlastní sledování analogie. V publikaci W. D. Gray & C. D. Schunn (eds.), Proceedings of the 24.th Annual Conference of the Cognitive Science Society, str. 631-636. Mahwah, NJ: Lawrence Erlbaum Associates
  3. ^ Kanerva, P. (1988). Řídká distribuovaná paměť. Cambridge MA: MIT Press
  4. ^ Rao, R. P. N., & Fuentes, O. (1998). Hierarchické učení navigačního chování v autonomním robotu pomocí prediktivní rozptýlené distribuované paměti Archivováno 10. 08. 2017 na Wayback Machine. Machine Learning, 31, 87-113
  5. ^ Drescher, GL (1991). Vytvořené mysli: konstruktivistický přístup k umělé inteligenci
  6. ^ Chaput, H. H., Kuipers, B., & Miikkulainen, R. (2003). Konstruktivistické učení: Neurální implementace mechanismu schématu. Příspěvek prezentovaný na Proceedings of WSOM '03: Workshop for Self-Organizing Maps, Kitakyushu, Japonsko
  7. ^ Maes, P. 1989. Jak udělat správnou věc. Connection Science 1: 291-323
  8. ^ Tyrrell, T. (1994). Vyhodnocení Maesova mechanismu zdola nahoru pro výběr chování. Adaptivní chování, 2, 307-348
  9. ^ Brooks, R.A. Inteligence bez zastoupení. Umělá inteligence, 1991. Elsevier
  10. ^ Franklin, S., & Patterson, F. G. J. (2006). Architektura LIDA: Přidání nových způsobů učení k inteligentnímu, autonomnímu, softwarovému agentovi Sborník IDPT-2006 (Integrovaný design a procesní technologie): Společnost pro design a procesní vědu
  11. ^ Franklin, S., Ramamurthy, U., D'Mello, S., McCauley, L., Negatu, A., Silva R., & Datla, V. (2007). LIDA: Výpočtový model teorie globálního pracovního prostoru a vývojového učení. Na podzimním sympoziu AAAI o AI a vědomí: Teoretické základy a současné přístupy. Arlington, VA: AAAI
  12. ^ Baars, B. J. (1988). Kognitivní teorie vědomí. Cambridge: Cambridge University Press
  13. ^ Varela, F. J., Thompson, E., & Rosch, E. (1991). Ztělesněná mysl. Cambridge, Massachusetts: MIT Press
  14. ^ Barsalou, L. W. 1999. Percepční systémy symbolů. Behavioral and Brain Sciences 22: 577–609. MA: MIT Press
  15. ^ Baddeley, A. D. a Hitch, G. J. (1974). Pracovní paměť. In G. A. Bower (Ed.), The Psychology of Learning and Motivation (str. 47–89). New York: Academic Press
  16. ^ Glenberg, A. M. 1997. K čemu je paměť. Behaviorální a mozkové vědy 20: 1–19
  17. ^ Ericsson, K. A. a W. Kintsch. 1995. Dlouhodobá pracovní paměť. Psychological Review 102: 21–245
  18. ^ Sloman, A. 1999. Jaký druh architektury je vyžadován pro agenta podobného člověku? In Foundations of Rational Agency, ed. M. Wooldridge a A. Rao. Dordrecht, Nizozemsko: Kluwer Academic Publishers
  19. ^ Franklin, S., & Graesser, A., 1997. Je to agent nebo jen program ?: Taxonomie pro autonomní agenty. Proceedings of the Third International Workshop on Agent Theories, Architectures, and Languages, publikoval jako Intelligent Agents III, Springer-Verlag, 1997, 21-35
  20. ^ Franklin, S., Graesser, A., Olde, B., Song, H., & Negatu, A. (1996, listopad). Virtual Mattie - inteligentní administrativní agent. Příspěvek prezentovaný na sympoziu o ztělesněném poznání a akci: AAAI, Cambridge, Massachusetts.
  21. ^ Franklin, S., Kelemen, A., & McCauley, L. (1998). IDA: Architektura kognitivních agentů Konference IEEE o systémech, člověku a kybernetice (str. 2646–2651): IEEE Press
  22. ^ Franklin, S. (2003). IDA: Vědomý artefakt? Journal of Consciousness Studies, 10, 47–66
  23. ^ Franklin, S., & McCauley, L. (2003). Interakce s IDA. In H. Hexmoor, C. Castelfranchi & R. Falcone (Eds.), Agent Autonomy (str. 159–186). Dordrecht: Kluwer
  24. ^ D'Mello, Sidney K., Ramamurthy, U., Negatu, A., & Franklin, S. (2006). Mechanismus procedurálního učení pro získávání nových dovedností. In T. Kovacs & James A. R. Marshall (Eds.), Proceeding of Adaptation in Artificial and Biological Systems, AISB'06 (Vol. 1, pp. 184–185). Bristol, Anglie: Společnost pro studium umělé inteligence a simulace chování
  25. ^ Franklin, S. (2005, 21. – 23. Března 2005). Percepční paměť a učení: Rozpoznávání, kategorizace a vztah. Příspěvek prezentovaný na sympoziu o vývojové robotice: Americká asociace pro umělou inteligenci (AAAI), Stanford University, Palo Alto CA, USA
  26. ^ Franklin, S., & Patterson, F. G. J. (2006). Architektura LIDA: Přidávání nových způsobů učení k inteligentnímu, autonomnímu, softwarovému agentovi Sborník IDPT-2006 (Integrovaný design a procesní technologie): Společnost pro design a procesní vědu
  27. ^ Franklin, S., & McCauley, L. (2004). Pocity a emoce jako motivátoři a učitelé Architektury pro modelování emocí: Mezioborové základy, řada AAAI 2004 Spring Symposium Series (sv. Technická zpráva SS-04-02, str. 48–51). Stanford University, Palo Alto, Kalifornie, USA: Americká asociace pro umělou inteligenci
  28. ^ Negatu, A., D'Mello, Sidney K. a Franklin, S. (2007). Kognitivně inspirované předvídání a mechanismy předvídání učení pro autonomní agenty. In M. V. Butz, O. Sigaud, G. Pezzulo & G. O. Baldassarre (Eds.), Proceedings of the Third Workshop on Anticipatory Behavior in Adaptive Learning Systems (ABiALS 2006) (str. 108-127). Řím, Itálie: Springer Verlag

externí odkazy