ЛИДА (когнитивная архитектура)

LIDA в биологических системах, от низкоуровневого восприятия ( Learning Intelligent Distribution Agent ) Когнитивная архитектура пытается смоделировать широкий спектр познания /действия до высокоуровневого рассуждения. Архитектура LIDA, разработанная в первую очередь Стэном Франклином и его коллегами из Мемфисского университета, эмпирически основана на когнитивной науке и когнитивной нейробиологии . Помимо предоставления гипотез для дальнейшего исследования, архитектура может поддерживать структуры управления для программных агентов и роботов. Концептуальная модель LIDA, предоставляющая правдоподобное объяснение многим когнитивным процессам, также задумана как инструмент, с помощью которого можно задуматься о том, как работает разум.

В основе архитектуры LIDA и соответствующей концептуальной модели лежат две гипотезы: 1) Большая часть функций человеческого познания осуществляется посредством часто повторяющихся (~ 10 Гц) взаимодействий, называемых когнитивными циклами, между сознательным содержанием, различными системами памяти и выбором действий . 2) Эти когнитивные циклы служат «атомами» познания, из которых состоят когнитивные процессы более высокого уровня.

Обзор

Хотя LIDA не является ни символической , ни строго коннекционистской , она представляет собой гибридную архитектуру, в которой используются различные вычислительные механизмы, выбранные из-за их психологической правдоподобности. Когнитивный цикл LIDA состоит из модулей и процессов, использующих эти механизмы.

Вычислительные механизмы

В архитектуре LIDA используется несколько модулей, разработанных с использованием вычислительных механизмов, заимствованных из «нового ИИ». ^{[ нужны разъяснения ]}^{[ жаргон ]} К ним относятся варианты архитектуры Copycat , ^[1]^[2] разреженная распределенная память , ^[3]^[4] механизм схемы, ^[5]^[6] сеть поведения, ^[7]^[8] и архитектура включения . ^[9]

Психологические и нейробиологические основы

Будучи комплексной концептуальной и вычислительной когнитивной архитектурой, архитектура LIDA предназначена для моделирования значительной части человеческого познания. ^[10]^[11] Архитектура LIDA, состоящая из широкого спектра когнитивных модулей и процессов, пытается реализовать и конкретизировать ряд психологических и нейропсихологических теорий, включая теорию глобального рабочего пространства , ^[12] ситуационное познание , ^[13] перцептивные символьные системы, ^[14] рабочая память , ^[15] память по возможностям, ^[16] долговременная рабочая память, ^[17] и архитектура H-CogAff. ^[18]

Когнитивный цикл

Когнитивный цикл LIDA можно разделить на три фазы: фаза понимания, фаза внимания (сознания) и фаза выбора действия и обучения. Начиная с фазы понимания, поступающие стимулы активируют детекторы функций низкого уровня в сенсорной памяти. Выходные данные задействуют перцептивную ассоциативную память, где детекторы функций более высокого уровня обрабатывают более абстрактные объекты, такие как объекты, категории, действия, события и т. д. Полученное восприятие перемещается в рабочую область, где оно сигнализирует как о временной эпизодической памяти, так и о декларативной памяти, создавая локальные ассоциации. . Эти локальные ассоциации объединяются с восприятием для создания текущей ситуационной модели, которая представляет собой понимание агентом того, что происходит прямо сейчас. Фаза внимания начинается с формирования коалиций наиболее заметных частей текущей ситуационной модели, которые затем конкурируют за внимание, то есть место в текущем сознательном содержании. Это сознательное содержание затем транслируется по всему миру, начиная этап обучения и выбора действий. Новые сущности и ассоциации, а также усиление старых происходят по мере того, как сознательная трансляция достигает различных форм памяти: перцептивной, эпизодической и процедурной. Параллельно со всем этим обучением и использованием сознательного содержания возможные схемы действий создаются из процедурной памяти и отправляются в систему выбора действий, где они конкурируют за поведение, выбранное для этого когнитивного цикла. Выбранное поведение запускает сенсомоторную память для выработки подходящего алгоритма его выполнения, что завершает когнитивный цикл.

История

Virtual Mattie (V-Mattie) — программный агент. ^[19] который собирает информацию от организаторов семинаров, составляет объявления о семинарах на следующей неделе и каждую неделю отправляет их по почте в список, который постоянно обновляется, и все это без присмотра человека. ^[20] Ви-Мэтти использовал многие из упомянутых выше вычислительных механизмов.

Baars (GWT) компании Теория глобального рабочего пространства вдохновила на преобразование V-Mattie в Conscious Mattie, программного агента с той же областью и задачами, архитектура которого включала механизм сознания а-ля GWT. Сознательный Мэтти был первым функционально, хотя и не феноменально, сознательным программным агентом. Сознательное Мэтти породило ИДА.

IDA (Intelligent Distribution Agent) был разработан для ВМС США. ^[21]^[22]^[23] для выполнения задач, выполняемых персоналом отдела кадров, называемым детальерами. По окончании срока службы каждого матроса ему или ей назначается новая должность. Этот процесс назначения называется распределением. Для выполнения этих новых заданий в ВМФ на постоянной основе работают почти 300 специалистов по детализации. Задача IDA — облегчить этот процесс, автоматизировав роль деталилера. IDA был испытан бывшими специалистами по деталям и принят ВМФ. Различные ведомства ВМФ поддержали проект IDA на сумму около 1 500 000 долларов.

Архитектура LIDA (Learning IDA) изначально возникла из IDA путем добавления нескольких стилей и режимов обучения. ^[24]^[25]^[26] но с тех пор превратился в гораздо более крупную и универсальную программную среду. ^[27]^[28]

Сноски

^ Хофштадтер, Д. (1995). Гибкие концепции и творческие аналогии: компьютерные модели фундаментальных механизмов мышления. Нью-Йорк: Основные книги.
^ Маршалл, Дж. (2002). Metacat: когнитивная архитектура с самонаблюдением для создания аналогий . В WD Gray и CD Schunn (ред.), Труды 24-й ежегодной конференции Общества когнитивных наук, стр. 631-636. Махва, Нью-Джерси: Lawrence Erlbaum Associates
^ Канерва, П. (1988). Разреженная распределенная память . Кембридж, Массачусетс: MIT Press
^ Рао, РПН, и Фуэнтес, О. (1998). Иерархическое обучение навигационному поведению автономного робота с использованием прогнозирующей разреженной распределенной памяти . Архивировано 10 августа 2017 г. на Wayback Machine . Машинное обучение, 31, 87-113
^ Дрешер, Г.Л. (1991). Придуманные умы: конструктивистский подход к искусственному интеллекту
^ Чапут, Х.Х., Койперс, Б., и Мииккулайнен, Р. (2003). Конструктивистское обучение: нейронная реализация механизма схемы . Доклад, представленный на Proceedings of WSOM '03: Семинар по самоорганизующимся картам, Китакюсю, Япония.
^ Мэйс, П. 1989. Как поступать правильно . Наука о связях 1:291-323
^ Тиррелл, Т. (1994). Оценка восходящего механизма Маеса для выбора поведения . Адаптивное поведение, 2, 307–348.
^ Брукс, РА Разведка без представительства . Искусственный интеллект, 1991. Elsevier.
^ Франклин С. и Паттерсон FGJ (2006). Архитектура LIDA: добавление новых способов обучения к интеллектуальному, автономному программному агенту. Слушания IDPT-2006 (интегрированное проектирование и технологические процессы): Общество дизайна и наук о процессах.
^ Франклин С., Рамамурти У., Д'Мелло С., МакКоли Л., Негату А., Сильва Р. и Датла В. (2007). LIDA: Вычислительная модель теории глобального рабочего пространства и развивающего обучения . Осенний симпозиум AAAI по искусственному интеллекту и сознанию: теоретические основы и современные подходы. Арлингтон, Вирджиния: AAAI
^ Баарс, Б.Дж. (1988). Когнитивная теория сознания . Кембридж: Издательство Кембриджского университета
^ Варела, Ф.Дж., Томпсон, Э., и Рош, Э. (1991). Воплощенный разум. Кембридж, Массачусетс: MIT Press
^ Барсалу, LW 1999. Перцептивные символьные системы . Поведенческие науки и науки о мозге 22:577–609. МА: Пресса Массачусетского технологического института
^ Баддели, AD, и Хитч, GJ (1974). Рабочая память. В Г. А. Бауэре (ред.), Психология обучения и мотивации (стр. 47–89). Нью-Йорк: Академическая пресса.
^ Гленберг, AM 1997. Для чего нужна память . Поведенческие науки и науки о мозге 20:1–19
^ Эрикссон, К.А. и В. Кинч. 1995. Долговременная рабочая память . Психологический обзор 102:21–245
^ Сломан, А. 1999. Какая архитектура требуется для человекоподобного агента? В «Основах рационального агентства», под ред. М. Вулдридж и А. Рао. Дордрехт, Нидерланды: Kluwer Academic Publishers
^ Франклин С. и Грассер А., 1997. Это агент или просто программа?: Таксономия автономных агентов . Труды третьего международного семинара по теориям, архитектуре и языкам агентов, опубликованные как Intelligent Agents III, Springer-Verlag, 1997, 21–35.
^ Франклин С., Грассер А., Олде Б., Сонг Х. и Негату А. (1996, ноябрь). Виртуальный Мэтти — интеллектуальный клерикальный агент . Доклад, представленный на симпозиуме по воплощенному познанию и действию: AAAI, Кембридж, Массачусетс.
^ Франклин С., Келемен А. и МакКоли Л. (1998). IDA: Архитектура когнитивного агента. Конференция IEEE по системам, человеку и кибернетике (стр. 2646–2651): IEEE Press.
^ Франклин, С. (2003). IDA: Сознательный артефакт? Журнал исследований сознания, 10, 47–66.
^ Франклин С. и МакКоли Л. (2003). Взаимодействие с ИДА. В Х. Хексмуре, К. Кастельфранчи и Р. Фальконе (ред.), Автономия агентов (стр. 159–186). Дордрехт: Клювер
^ Д'Мелло, Сидни К., Рамамурти У., Негату А. и Франклин С. (2006). Процедурный механизм обучения для приобретения новых навыков . В Т. Ковач и Джеймс А.Р. Маршалл (ред.), «Протоколы адаптации в искусственных и биологических системах», AISB'06 (том 1, стр. 184–185). Бристоль, Англия: Общество изучения искусственного интеллекта и моделирования поведения.
^ Франклин, С. (2005, 21–23 марта 2005 г.). Перцептивная память и обучение: распознавание, категоризация и связь . Доклад, представленный на симпозиуме по развитию робототехники: Американская ассоциация искусственного интеллекта (AAAI), Стэнфордский университет, Пало-Альто, Калифорния, США.
^ Франклин С. и Паттерсон FGJ (2006). Архитектура LIDA: добавление новых способов обучения к интеллектуальному, автономному программному агенту. Слушания IDPT-2006 (интегрированное проектирование и технологические процессы): Общество дизайна и наук о процессах.
^ Франклин С. и МакКоли Л. (2004). Чувства и эмоции как мотиваторы и средства обучения . Архитектуры для моделирования эмоций: междисциплинарные основы, Серия весенних симпозиумов AAAI 2004 г. (Том Технического отчета SS-04-02, стр. 48–51). Стэнфордский университет, Пало-Альто, Калифорния, США: Американская ассоциация искусственного интеллекта.
^ Негату, А., Д'Мелло, Сидни К. и Франклин, С. (2007). Когнитивное ожидание и механизмы упреждающего обучения для автономных агентов . В М. В. Бутце, О. Сиго, Г. Пеццуло и Г. О. Бальдассаре (ред.), Материалы третьего семинара по упреждающему поведению в системах адаптивного обучения (ABiALS 2006) (стр. 108-127). Рим, Италия: Springer Verlag

Внешние ссылки

Архитектура LIDA Исследовательская группа по когнитивным вычислениям , Университет Мемфиса
база данных возможных нейронных коррелятов модулей и процессов LIDA
«Как работает разум» Учебное пособие
Упоминание LIDA в боте указывает на признаки сознания Селесты Бивер, New Scientist, 1 апреля 2011 г.

[1] Хофштадтер, Д. (1995). Гибкие концепции и творческие аналогии: компьютерные модели фундаментальных механизмов мышления. Нью-Йорк: Основные книги.

[2] Маршалл, Дж. (2002). Metacat: когнитивная архитектура с самонаблюдением для создания аналогий . В WD Gray и CD Schunn (ред.), Труды 24-й ежегодной конференции Общества когнитивных наук, стр. 631-636. Махва, Нью-Джерси: Lawrence Erlbaum Associates

[3] Канерва, П. (1988). Разреженная распределенная память . Кембридж, Массачусетс: MIT Press

[4] Рао, РПН, и Фуэнтес, О. (1998). Иерархическое обучение навигационному поведению автономного робота с использованием прогнозирующей разреженной распределенной памяти . Архивировано 10 августа 2017 г. на Wayback Machine . Машинное обучение, 31, 87-113

[5] Дрешер, Г.Л. (1991). Придуманные умы: конструктивистский подход к искусственному интеллекту

[6] Чапут, Х.Х., Койперс, Б., и Мииккулайнен, Р. (2003). Конструктивистское обучение: нейронная реализация механизма схемы . Доклад, представленный на Proceedings of WSOM '03: Семинар по самоорганизующимся картам, Китакюсю, Япония.

[7] Мэйс, П. 1989. Как поступать правильно . Наука о связях 1:291-323

[8] Тиррелл, Т. (1994). Оценка восходящего механизма Маеса для выбора поведения . Адаптивное поведение, 2, 307–348.

[9] Брукс, РА Разведка без представительства . Искусственный интеллект, 1991. Elsevier.

[10] Франклин С. и Паттерсон FGJ (2006). Архитектура LIDA: добавление новых способов обучения к интеллектуальному, автономному программному агенту. Слушания IDPT-2006 (интегрированное проектирование и технологические процессы): Общество дизайна и наук о процессах.

[11] Франклин С., Рамамурти У., Д'Мелло С., МакКоли Л., Негату А., Сильва Р. и Датла В. (2007). LIDA: Вычислительная модель теории глобального рабочего пространства и развивающего обучения . Осенний симпозиум AAAI по искусственному интеллекту и сознанию: теоретические основы и современные подходы. Арлингтон, Вирджиния: AAAI

[12] Баарс, Б.Дж. (1988). Когнитивная теория сознания . Кембридж: Издательство Кембриджского университета

[13] Варела, Ф.Дж., Томпсон, Э., и Рош, Э. (1991). Воплощенный разум. Кембридж, Массачусетс: MIT Press

[14] Барсалу, LW 1999. Перцептивные символьные системы . Поведенческие науки и науки о мозге 22:577–609. МА: Пресса Массачусетского технологического института

[15] Баддели, AD, и Хитч, GJ (1974). Рабочая память. В Г. А. Бауэре (ред.), Психология обучения и мотивации (стр. 47–89). Нью-Йорк: Академическая пресса.

[16] Гленберг, AM 1997. Для чего нужна память . Поведенческие науки и науки о мозге 20:1–19

[17] Эрикссон, К.А. и В. Кинч. 1995. Долговременная рабочая память . Психологический обзор 102:21–245

[18] Сломан, А. 1999. Какая архитектура требуется для человекоподобного агента? В «Основах рационального агентства», под ред. М. Вулдридж и А. Рао. Дордрехт, Нидерланды: Kluwer Academic Publishers

[19] Франклин С. и Грассер А., 1997. Это агент или просто программа?: Таксономия автономных агентов . Труды третьего международного семинара по теориям, архитектуре и языкам агентов, опубликованные как Intelligent Agents III, Springer-Verlag, 1997, 21–35.

[20] Франклин С., Грассер А., Олде Б., Сонг Х. и Негату А. (1996, ноябрь). Виртуальный Мэтти — интеллектуальный клерикальный агент . Доклад, представленный на симпозиуме по воплощенному познанию и действию: AAAI, Кембридж, Массачусетс.

[21] Франклин С., Келемен А. и МакКоли Л. (1998). IDA: Архитектура когнитивного агента. Конференция IEEE по системам, человеку и кибернетике (стр. 2646–2651): IEEE Press.

[22] Франклин, С. (2003). IDA: Сознательный артефакт? Журнал исследований сознания, 10, 47–66.

[23] Франклин С. и МакКоли Л. (2003). Взаимодействие с ИДА. В Х. Хексмуре, К. Кастельфранчи и Р. Фальконе (ред.), Автономия агентов (стр. 159–186). Дордрехт: Клювер

[24] Д'Мелло, Сидни К., Рамамурти У., Негату А. и Франклин С. (2006). Процедурный механизм обучения для приобретения новых навыков . В Т. Ковач и Джеймс А.Р. Маршалл (ред.), «Протоколы адаптации в искусственных и биологических системах», AISB'06 (том 1, стр. 184–185). Бристоль, Англия: Общество изучения искусственного интеллекта и моделирования поведения.

[25] Франклин, С. (2005, 21–23 марта 2005 г.). Перцептивная память и обучение: распознавание, категоризация и связь . Доклад, представленный на симпозиуме по развитию робототехники: Американская ассоциация искусственного интеллекта (AAAI), Стэнфордский университет, Пало-Альто, Калифорния, США.

[26] Франклин С. и Паттерсон FGJ (2006). Архитектура LIDA: добавление новых способов обучения к интеллектуальному, автономному программному агенту. Слушания IDPT-2006 (интегрированное проектирование и технологические процессы): Общество дизайна и наук о процессах.

[27] Франклин С. и МакКоли Л. (2004). Чувства и эмоции как мотиваторы и средства обучения . Архитектуры для моделирования эмоций: междисциплинарные основы, Серия весенних симпозиумов AAAI 2004 г. (Том Технического отчета SS-04-02, стр. 48–51). Стэнфордский университет, Пало-Альто, Калифорния, США: Американская ассоциация искусственного интеллекта.

[28] Негату, А., Д'Мелло, Сидни К. и Франклин, С. (2007). Когнитивное ожидание и механизмы упреждающего обучения для автономных агентов . В М. В. Бутце, О. Сиго, Г. Пеццуло и Г. О. Бальдассаре (ред.), Материалы третьего семинара по упреждающему поведению в системах адаптивного обучения (ABiALS 2006) (стр. 108-127). Рим, Италия: Springer Verlag

[1]

[2]

[3]

[4]

[5]

[6]

[7]

[8]

[9]

[10]

[11]

[12]

[13]

[14]

[15]

[16]

[17]

[18]

[19]

[20]

[21]

[22]

[23]

[24]

[25]

[26]

[27]

[28]