ACT-R - ACT-R

ACT-R
Původní autoři John Robert Anderson
Stabilní uvolnění
7.21.6- <3099: 2020-12-21> / 21. prosince 2020 ; Před 4 měsíci  ( 2020-12-21 )
Napsáno Společný Lisp
Typ Kognitivní architektura
Licence GNU LGPL v2.1
webová stránka act-r .psy .cmu .edu

ACT-R (vyslovováno / ˌækt ˈɑr /; zkratka pro „ Adaptive Control of Thought — Rational “) je kognitivní architektura vyvinutá hlavně Johnem Robertem Andersonem a Christianem Lebiere z Carnegie Mellon University . Jako každá kognitivní architektura, i ACT-R si klade za cíl definovat základní a neredukovatelné kognitivní a vjemové operace, které umožňují lidské mysli. Teoreticky by každý úkol, který mohou lidé provádět, měl sestávat z řady těchto samostatných operací.

Většina základních předpokladů ACT-R je také inspirována pokrokem kognitivní neurovědy a ACT-R lze chápat a popsat jako způsob specifikování toho, jak je samotný mozek organizován způsobem, který umožňuje jednotlivým modulům zpracování produkovat poznání.

Inspirace

ACT-R byl inspirován dílem Allena Newella , a zejména jeho celoživotním prosazováním myšlenky sjednocených teorií jako jediného způsobu, jak skutečně odhalit základy poznání. Ve skutečnosti Anderson obvykle připisuje Newellovi hlavní zdroj vlivu na jeho vlastní teorii.

Jak vypadá ACT-R

Stejně jako ostatní vlivné kognitivní architektury (včetně Soar , CLARION a EPIC) má teorie ACT-R výpočetní implementaci jako tlumočník speciálního kódovacího jazyka. Samotný tlumočník je napsán v jazyce Common Lisp a může být načten do jakékoli distribuce jazyka Common Lisp.

To znamená, že jakýkoli výzkumný pracovník si může stáhnout kód ACT-R z webu ACT-R, načíst jej do distribuce Common Lisp a získat plný přístup k teorii ve formě tlumočníka ACT-R.

To také umožňuje vědcům specifikovat modely lidského poznání ve formě skriptu v jazyce ACT-R. Jazykové primitivy a datové typy jsou navrženy tak, aby odrážely teoretické předpoklady o lidském poznání. Tyto předpoklady jsou založeny na mnoha faktech odvozených z experimentů v kognitivní psychologii a zobrazování mozku .

Stejně jako programovací jazyk je ACT-R rámec: pro různé úkoly (např. Hanojská věž, paměť pro text nebo seznam slov, porozumění jazyku, komunikace, ovládání letadel) vědci vytvářejí „modely“ (tj. Programy) v ACT-R. Tyto modely odrážejí předpoklady modelářů o úkolu v rámci ACT-R pohledu na poznání. Model by pak mohl být spuštěn.

Spuštění modelu automaticky vytváří simulaci lidského chování krok za krokem, která specifikuje každou jednotlivou kognitivní operaci (tj. Kódování a načítání paměti, vizuální a sluchové kódování, programování a provádění motorů, manipulace mentálních obrazů). Každý krok je spojen s kvantitativními předpovědi latencí a přesností. Model lze testovat porovnáním jeho výsledků s údaji shromážděnými v experimentech chování.

V posledních letech byl ACT-R také rozšířen o kvantitativní předpovědi vzorců aktivace v mozku, jak byly zjištěny v experimentech s fMRI . ACT-R byl zejména rozšířen tak, aby předpovídal tvar a časový průběh BOLD reakce několika oblastí mozku, včetně oblastí rukou a úst v motorické kůře , levé prefrontální kůry , přední cingulární kůry a bazální ganglia .

Stručný přehled

Nejdůležitější předpoklad ACT-R je, že lidské znalosti lze rozdělit na dva neredukovatelné druhy reprezentací: deklarativní a procedurální .

V rámci kódu ACT-R jsou deklarativní znalosti reprezentovány ve formě bloků , tj. Vektorových reprezentací jednotlivých vlastností, z nichž každá je přístupná z označeného slotu.

Kousky jsou drženy a zpřístupňovány prostřednictvím vyrovnávacích pamětí , které jsou předkem toho, co jsou moduly , tj. Specializované a do značné míry nezávislé mozkové struktury.

Existují dva typy modulů:

  • Perceptuální motorické moduly , které se starají o rozhraní se skutečným světem (tj. Se simulací skutečného světa). Nejpropracovanějšími moduly perceptuálních motorů v ACT-R jsou vizuální a ruční moduly.
  • Paměťové moduly . V ACT-R existují dva druhy paměťových modulů:
    • Deklarativní paměť , skládající se z faktů, jako je Washington, DC je hlavním městem Spojených států , Francie je zemí v Evropě nebo 2 + 3 = 5
    • Procesní paměť , vyrobená z inscenací. Produkce představují znalosti o tom, jak děláme věci: například znalosti o tom, jak na klávesnici psát písmeno „Q“, o tom, jak řídit, nebo o tom, jak provádět sčítání.

Ke všem modulům lze přistupovat pouze prostřednictvím jejich vyrovnávacích pamětí. Obsah vyrovnávacích pamětí v daném okamžiku představuje stav ACT-R v daném okamžiku. Jedinou výjimkou z tohoto pravidla je procedurální modul, který ukládá a aplikuje procedurální znalosti. Nemá přístupnou vyrovnávací paměť a ve skutečnosti se používá k přístupu k obsahu jiného modulu.

Procedurální znalosti jsou zastoupeny ve formě inscenací . Termín „produkce“ odráží skutečnou implementaci ACT-R jako produkčního systému , ale ve skutečnosti je produkce hlavně formálním zápisem ke specifikaci toku informací z kortikálních oblastí (tj. Nárazníků) do bazálních ganglií a zpět do kůry.

V každém okamžiku vyhledávač interních vzorů hledá produkci, která odpovídá aktuálnímu stavu vyrovnávacích pamětí. V danou chvíli lze provést pouze jednu takovou produkci. Tato výroba, když je spuštěna, může upravit vyrovnávací paměti a tak změnit stav systému. V systému ACT-R se tedy poznání odvíjí jako posloupnost produkčních střel.

Symbolická vs. konekcionalistická debata

V kognitivních vědách se různé teorie obvykle připisují buď „ symbolickému “, nebo „ konekcionistickému “ přístupu k poznání. ACT-R jednoznačně patří do „symbolického“ pole a je jako takový klasifikován ve standardních učebnicích a sbírkách. Jeho entity (bloky a produkce) jsou diskrétní a jeho operace jsou syntaktické, tj. Neodkazují na sémantický obsah reprezentací, ale pouze na jejich vlastnosti, které je považují za vhodné pro účast na výpočtu. To je jasně vidět na blokových blocích a ve vlastnostech párování vyrovnávací paměti v produkcích, které fungují jako standardní symbolické proměnné.

Členové komunity ACT-R, včetně jejích vývojářů, dávají přednost myšlence ACT-R jako obecného rámce, který specifikuje, jak je organizován mozek a jak jeho organizace rodí to, co je vnímáno (a v kognitivní psychologii vyšetřováno) jako mysl, jít nad rámec tradiční symbolické / konekcionistické debaty. Nic z toho přirozeně neprotestuje proti klasifikaci ACT-R jako symbolického systému, protože všechny symbolické přístupy k poznávání mají za cíl popsat mysl jako produkt mozkové funkce a k dosažení tohoto cíle použít určitou třídu entit a systémů.

Společné nedorozumění naznačuje, že ACT-R nemusí být symbolickým systémem, protože se pokouší charakterizovat funkci mozku. To je nesprávné ze dvou důvodů: Zaprvé, všechny přístupy k výpočetnímu modelování poznávání, ať už symbolické nebo jiné, musí v určitém ohledu charakterizovat funkci mozku, protože mysl je funkcí mozku. A zadruhé, všechny takové přístupy, včetně konexionistických přístupů, se pokoušejí charakterizovat mysl na kognitivní úrovni popisu, a ne na nervové úrovni, protože důležité zevšeobecnění lze zachovat pouze na kognitivní úrovni.

Další nedorozumění vznikají kvůli asociativnímu charakteru určitých vlastností ACT-R, jako jsou bloky rozšiřující vzájemnou aktivaci nebo bloky a produkce nesoucí kvantitativní vlastnosti relevantní pro jejich výběr. Žádná z těchto vlastností nezpochybňuje základní povahu těchto entit jako symbolickou, bez ohledu na jejich roli při výběru jednotek a nakonec ve výpočtu.

Teorie vs. implementace a Vanilla ACT-R

Vývojáři ACT-R obvykle zdůrazňují důležitost rozlišení mezi teorií samotnou a její implementací.

Velká část implementace ve skutečnosti neodráží teorii. Například skutečná implementace využívá další „moduly“, které existují pouze z čistě výpočetních důvodů a nemají odrážet nic v mozku (např. Jeden výpočetní modul obsahuje generátor pseudonáhodných čísel používaný k vytváření hlučných parametrů, zatímco jiný drží pojmenovací rutiny pro generování datových struktur přístupných prostřednictvím názvů proměnných).

Skutečná implementace je také navržena tak, aby umožnila vědcům upravit teorii, např. Změnou standardních parametrů nebo vytvořením nových modulů nebo částečnou úpravou chování těch stávajících.

A konečně, zatímco Andersonova laboratoř na CMU udržuje a vydává oficiální kód ACT-R, byly zpřístupněny další alternativní implementace teorie. Mezi tyto alternativní implementace patří jACT-R (napsaný v Javě Anthony M. Harrisonem z Naval Research Laboratory ) a Python ACT-R (napsaný v Pythonu Terrencem C. Stewartem a Robertem Westem z Carleton University v Kanadě).

Podobně byla ACT-RN (nyní ukončená) plnohodnotnou neurální implementací verze teorie z roku 1993. Všechny tyto verze byly plně funkční a se všemi byly napsány a spuštěny modely.

Kvůli těmto implementačním stupňům svobody komunita ACT-R obvykle odkazuje na „oficiální“ verzi Lisp založenou na teorii, pokud je přijata v původní podobě a ponechána beze změny, jako „Vanilla ACT-R“.

Aplikace

V průběhu let se modely ACT-R používaly ve více než 700 různých vědeckých publikacích a byly citovány v mnoha dalších.

Paměť, pozornost a výkonná kontrola

Deklarativní paměťový systém ACT-R se od svého vzniku používá k modelování lidské paměti . V průběhu let bylo přijato k úspěšnému modelování velkého počtu známých efektů. Zahrnují efekt rušení ventilátoru přidružených informací, efekty nadřazenosti a aktuálnosti pro paměť seznamu a sériové vyvolání.

Program ACT-R byl použit k modelování pozorných a řídících procesů v řadě kognitivních paradigmat. Patří mezi ně úkol Stroop , přepínání úkolů , psychologické refrakterní období a multitasking.

Přirozený jazyk

Řada vědců používá model ACT-R k modelování několika aspektů porozumění a produkce přirozeného jazyka . Zahrnují modely syntaktické analýzy, porozumění jazyku, osvojení jazyka a porozumění metaforě.

Složité úkoly

Program ACT-R byl použit k zachycení toho, jak lidé řeší složité problémy, jako je Hanojská věž, nebo jak lidé řeší algebraické rovnice. Používá se také k modelování lidského chování při řízení a létání.

Díky integraci schopností vnímání a pohybu je ACT-R stále populárnější jako nástroj pro modelování lidských faktorů a interakce člověka s počítačem. V této doméně bylo přijato k modelování chování při řízení za různých podmínek, výběru nabídky a vizuálního vyhledávání v počítačové aplikaci a webové navigace.

Kognitivní neurovědy

V poslední době se ACT-R používá k předpovědi vzorců aktivace mozku během zobrazovacích experimentů. V této oblasti byly modely ACT-R úspěšně použity k předpovědi prefrontální a parietální aktivity při získávání paměti, přední cingulární aktivity pro kontrolní operace a praktických změn v mozkové aktivitě.

Vzdělání

ACT-R byl často přijat jako základ pro kognitivní lektory . Tyto systémy používají interní model ACT-R k napodobení chování studenta a přizpůsobení jeho pokynů a osnov. Snaží se „odhadnout“ potíže, které mohou mít studenti, a poskytnout cílenou pomoc.

Tito „kognitivní lektoři“ se používají jako platforma pro výzkum učení a kognitivního modelování jako součást Pittsburgh Science of Learning Center. Některé z nejúspěšnějších aplikací, například Kognitivní tutor pro matematiku, se používají v tisících škol po celých Spojených státech.

Stručná historie

Raná léta: 1973–1990

ACT-R je konečným nástupcem řady stále přesnějších modelů lidského poznání vyvinutých Johnem R. Andersonem .

Jeho kořeny lze odvodit od původního modelu paměti HAM (Human Associative Memory), který popsali John R. Anderson a Gordon Bower v roce 1973. Model HAM byl později rozšířen do první verze teorie ACT. Bylo to poprvé, co byla procedurální paměť přidána k původnímu deklarativnímu paměťovému systému, což zavedlo výpočetní dichotomii, o které se později prokázalo, že drží v lidském mozku. Teorie byla poté dále rozšířena do ACT * modelu lidského poznání.

Integrace s racionální analýzou: 1990–1998

Na konci osmdesátých let se Anderson věnoval zkoumání a nastínení matematického přístupu k poznání, který nazval Racionální analýza . Základním předpokladem Rational Analysis je, že poznání je optimálně adaptivní a přesné odhady kognitivních funkcí odrážejí statistické vlastnosti prostředí. Později se vrátil k vývoji teorie ACT a použil Rational Analysis jako sjednocující rámec pro základní výpočty. Aby se zdůraznil význam nového přístupu při utváření architektury, byl jeho název upraven na ACT-R, přičemž „R“ znamená „Rational“

V roce 1993, Anderson se setkal s křesťanskou Lebiere, výzkumník v connectionist modelech většinou známý pro vyvíjení Scott Fahlman na Correlation Cascade algoritmus učení. Jejich společná práce vyvrcholila vydáním verze ACT-R 4.0. Díky Mike Byrne (nyní na Rice University ) verze 4.0 také zahrnovala volitelné schopnosti vnímání a motoru, většinou inspirované architekturou EPIC, která značně rozšířila možné aplikace teorie.

Zobrazování mozku a modulární struktura: 1998–2015

Po vydání verze ACT-R 4.0 se John Anderson stále více zajímal o základní neurální věrohodnost své teorie života a začal používat techniky zobrazování mozku, které sledovaly svůj vlastní cíl porozumět výpočetním základům lidské mysli.

Nutnost zohlednění lokalizace mozku tlačila k zásadní revizi teorie. ACT-R 5.0 představil koncept modulů, specializovaných sad procedurálních a deklarativních reprezentací, které lze mapovat na známé mozkové systémy. Interakci mezi procedurálními a deklarativními znalostmi navíc zprostředkovaly nově zavedené vyrovnávací paměti, specializované struktury pro uchovávání dočasně aktivních informací (viz výše uvedená část). Předpokládalo se, že pufry odrážejí kortikální aktivitu a následná řada studií později potvrdila, že aktivace v kortikálních oblastech mohou úspěšně souviset s výpočetními operacemi nad pufry.

Nová verze kódu, kompletně přepsaná, byla představena v roce 2005 jako ACT-R 6.0. Zahrnovalo také významné vylepšení kódovacího jazyka ACT-R. To zahrnovalo nový mechanismus ve výrobní specifikaci ACT-R s názvem dynamické porovnávání vzorů. Na rozdíl od předchozích verzí, které vyžadovaly, aby vzorek odpovídající produkci zahrnoval konkrétní sloty pro informace ve vyrovnávacích pamětích, umožňuje dynamické porovnávání vzorů sladit sloty také tak, aby byly specifikovány obsahem vyrovnávací paměti. Popis a motivace pro ACT-R 6.0 je uveden v Anderson (2007).

ACT-R 7.0: 2015-současnost

Na workshopu v roce 2015 se tvrdilo, že softwarové změny vyžadovaly přírůstek číslování modelů na ACT-R 7.0. Hlavní softwarovou změnou bylo odstranění požadavku, že bloky musí být specifikovány na základě předdefinovaných typů bloků. Mechanismus typu bloku nebyl odstraněn, ale změnil se z požadovaného konstruktu architektury na volitelný syntaktický mechanismus v softwaru. To umožnilo větší flexibilitu v reprezentaci znalostí pro úlohy modelování, které vyžadují učení nových informací, a rozšířilo funkce poskytované dynamickým porovnáváním vzorů, což nyní umožňuje modelům vytvářet nové "typy" bloků. To také vede ke zjednodušení syntaxe požadované pro specifikaci akcí v produkci, protože všechny akce mají nyní stejný syntaktický tvar. Software ACT-R byl také následně aktualizován, aby zahrnoval vzdálené rozhraní založené na JSON RPC 1.0. Toto rozhraní bylo přidáno, aby bylo snazší vytvářet úkoly pro modely a pracovat s ACT-R z jiných jazyků než Lisp, a výukový program zahrnutý v softwaru byl aktualizován, aby poskytoval implementace Pythonu pro všechny vzorové úlohy prováděné modely výuky .

Spin-off

Dlouhý vývoj teorie ACT-R vedl k určitému počtu paralelních a souvisejících projektů.

Mezi nejdůležitější patří produkční systém PUPS, počáteční implementace Andersonovy teorie, později opuštěný; a ACT-RN, implementace neuronové sítě teorie vyvinuté Christianem Lebiere.

Lynne M. Reder , rovněž z Carnegie Mellon University , vyvinula na počátku devadesátých let SAC , model koncepčních a percepčních aspektů paměti, který sdílí mnoho funkcí s deklarativním systémem jádra ACT-R, i když se v některých předpokladech liší.

Poznámky

Reference

  • Anderson, JR (2007). Jak může nastat lidská mysl ve fyzickém vesmíru? New York, NY: Oxford University Press. ISBN   0-19-532425-0 .
  • Anderson, JR, Bothell, D., Byrne, MD, Douglass, S., Lebiere, C., & Qin, Y. (2004). Integrovaná teorie mysli. Psychologický přehled , 1036–1060.

externí odkazy