ACT-R

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外文名
Adaptive Control of Thought–Rational (ACT-R)
实    质
认知架构
用    以
仿真并理解人的认知的理论
作    用
解释和模拟人类认知过程
ACT-R 是解释人类认知过程工作机理的理论[1]  。该理论认为人类的认知过程需要四种不同的模块参与,即目标模块、视觉模块、动作模块和描述性知识模块。每一个模块各自独立工作,并且由一个中央产生系统协调。ACT-R的核心是描述性知识模块和中央产生系统。描述性知识模块存储了个体所积累的长期不变的认识,包括基本的事实(例如“上海是中国的一座城市”)、专业知识(例如“交通信号控制方案的设计方法”)等。中央产生式系统存储了个体的程序性知识,这些知识以条件-动作(产生式)规则的形式呈现,当满足一定条件时,相应的动作将被对应的模块执行,产生式规则的不断触发能够保证各个模块相互配合,模拟个体做出的连续认知过程。
整个系统的运行规则可以用一个简单的例子呈现。当人们计算“3+2=?”时,目标模块将把当前目标设置为“计算结果”,由于“目标是‘计算结果’”这一条件满足,中央产生式系统将触发动作“识别问题中的数字和符号”,视觉模块将负责识别数字和运算符号,中央产生式系统根据视觉模块的反馈发布指令搜索知识,描述性知识模块将在描述性知识库中搜索与“3”,“2”,“+”有关的知识,例如“3+1=4”、“3+2=5”、“2+4=6”等,并将最相关的知识提炼出来,即“3+2=5”,中央产生式系统再控制动作模块写下答案。
ACT-R 已经被使用来研究人类性能的不同的方面包括感知和注意力、学习和记忆、问题解决和做决定、语言处理、智能代理、智能辅导系统、人类-计算机交互。ACT-R 能够在很多不同的方面与 SOAR, DUAL, EPIC, Psi, Copycat 和包容架构相比较。
ACT-R是一种认知架构,用以仿真并理解人的认知的理论。ACT-R试图理解人类如何组织知识和产生智能行为。ACT-R的目标是使系统能够执行人类的各种认知任务,如捕获人的感知、思想和行为。
参考资料
词条标签:
文化术语 文化 技术 互联网