人类认知机制的理论模型 ACT
ACT-R(Adaptive Character of Thought-Rational)是一种认知行为的体系结构,是关于人类认知机制的理论模型,其研究目的在于最终揭示人类组织知识、产生智能行为的思维运动规律,其研究进展基于神经生物学研究成果并从中得以验证。从表面看来,ACT-R 类似编程语言平台,平台的构建基于许多心理学研究的成果,但基于ACT-R构造的模型反映的是人类的认知行为。ACT-R通过编程实现特定任务的认知模型构建,研究人员利用ACT-R内建的认知理论再加上特定任务的必要性假设和知识描述构造特定任务的认知模型,通过对模型结果和实验结果的比较来验证模型的有效性,再利用符合人类认知行为的模型指导工作,从而实现预期的任务预测、指导和控制的目的。ACT-R理论1976年由美国科学院院士Anderson首次提出;1982年出现第一个ACT-R工具,以后ACT-R在理论和工具开发方面得到进一步发展,先后发布ACT、ACT-R、ACT-R 2.0、ACT-R 3.0、ACT-R 4.0等版本,2001年更为成熟的ACT-R 5.0版本(理论和工具)发布;目前ACT-R已经发布6.0版本,并且实现对不同系统操作平台的支持。ACT-R区别于同类其他理论的重要特征之一是已有的大量实验信息可以直接被研究工作使用,这为许多研究工作提供了很好的研究环境。ACT-R在心理学研究领域得到普遍应用的同时,在一些其它领域也得到了成功的应用。
ACT-R(Adaptive Control of Thought,Rational)是一个人类认知理论,由美国人工智能专家和心理学家安德森(John R.Anderson)等人建立.该理论试图理解人类如何获得和组织知识以及如何产生智力活动.其研究进展基于神经生物学研究成果并从中得以验证.ACT-R已成功地为许多不同认知现象建立合理的模型,包括感觉和注意,学习和记忆,问题解决和制定决策,语言加工,智力动因(intelligent agents),智力教师系统(intelligent tutor systems)和人机互动等.
ACT-R理论起源于人类联想记忆模型理论(human associative memory,HAM),起初该理论只涉及陈述性知识的表征以及这些表征如何影响行为,而没有讨论程序性知识.而后,安德森提出了陈述性知识和程序性知识的区别.通过借鉴纽厄尔(Newell)的思想,他提出程序性知识由产生式规则实现.于是体现程序性和陈述性结合理论的产生式系统模型ACTE问世了.经过7年的发展,他们建立起了一个称为ACT*的理论,该理论包含一系列关于该系统在神经学上如何实施的假设,以及产生式规则如何获得的物理学上的假设.这个认知系统持续了10年时间,直到安德森提出了一个新系统ACT-R(Anderson,1993).该系统反映了过去十年技术上的发展,现在作为一小部分研究团体的计算机模拟工具.该版本系统的关键想法是,在环境的统计学结构下,系统为了给出适应性的表现,知识的获得和调用过程会随环境改变(Anderson,1996).
ACT-R已经经历了好几次版本的升级.1998年,《思维的微小组成》(Theatomic components of thought)一书的出版标志着ACT-R 4.0的推出.以安德森和Lebiere的观点(1998),ACT-R 4.0是ACT-R多个版本中第一个真正实现纽厄尔关于认知统一化理论梦想的版本.在ACT-R 4.0中,ACT-R为纽厄尔确定的统一认知领域(即问题解决,决策制定,常规行动,记忆,学习和技能)的前两个领域的认知现象建立了成功的模型.而在随后的ACT-R 5.0版本中建立起了知觉—动力系统ACT-R/PM(Byrne Anderson,2001),又成功地为第三组领域(知觉和动力行为)建立了模型.最近,ACT-R 6.0版本也已经发布(Taatgen,N.A.,Lebiere,C. Anderson,J.R.,2006).
ACT-R 是象征的认知架构,它已经被广泛使用来模拟人类认知行为的不同方面。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。 图1展示了ACT-R 5.0的基本框架。它由一系列模块组成,每一个模块专门处理一种信息。图1包含系统中的一些模块:视觉模块在视觉区识别物体,手运动控制模块,陈述模块从记忆中检索信息,目标模块跟踪当前的目标和意图。这些模块是通过一个产生式系统协同作用产生出行为的。中心产生式系统是不被其他活动模块感知的,而只对存放在这些模块的缓存的信息做出反应。例如,除了目前注意到的客体之外,人们不能察觉到在视觉领域的所有信息。同样,人们无法察觉到关于所有长时记忆的信息,除了目前检索到的事实以外。因此,图1说明了缓存的每个模块的信息在中心产生式系统中来回传递。核心产生式系统可以识别在这些缓存中的模式,并对这些缓存做出调整,例如当它提出要求执行运动缓存时。用Fodor的话说(1983),信息在这些模块中大部分是封装的,模块只有通过他们的信息提供的缓存才能相互交流。应该指出的是,EPIC(执行过程/交互控制)体系结构(kieras,迈尔,缪勒,及西摩,1999)也对其产生式系统架构采用了类似的模块。该理论没有指出其中到底有多少单元,但一些已经作为部分核心系统进行了使用。这些模块的缓存包含的的信息是有限的,恰好使该产生式系统可以响应。他们有相似Baddeley(1986)工作记忆的“奴隶”系统。对于本文,缓存在图1中尤为重要,我们标注了我们认为的与它们相关的注意皮质区域。目标缓存持续地跟踪人在解决一个问题时的内在状态。在图1中,它与背外侧前额叶皮层相关(DLPFC),但就像我们接下来将要讨论的那样,它的神经连接无疑是更复杂的。检索缓存,按照HERA(脑半球编码检索不对称)理论(Nyberg, Cabeza, Tulving, 1996) 和近年来关于记忆的其他神经科学理论(如 Buckner, Kelley, Petersen, 1999; Wagner, Pare′-Blagoev, Clark, Poldrack, 2001),被认为与额叶腹外侧皮层相关,并保存从长时陈述性记忆中检索到的信息。DLPFC和VLPFC间的区别是依照众多神经科学结论得出的(Braver et al., 2001; Cabeza, Dolcos, Graham, Nyberg, 2002; Fletcher Henson, 2001; Petrides, 1994; Thompson-Schill, D’Esposito, Aguirre, Farah, 1997)。感觉和运动模块缓存基于Byrne和Anderson的(2001) ACT–R/perceptual-motor (ACT–R/PM), 依次基于Meyer and Kieras’s (1997) EPIC。手运动缓存负责控制双手,和邻近的其他协调双手的运动和体绝皮层区域相关。视觉缓存之中的一个,和背侧“何处(where)”视觉系统通路项链,持续追踪地点;与此同时,其它视觉缓存和腹侧“什么(what)”系统相连,持续追踪视觉对象(物体)和他们的身份。视觉和手动系统在ACT-R构架参与的许多任务之中极为重要,在这些任务中参与者(被试)浏览电脑屏幕,打字及使用鼠标。听觉和声动系统也是存在的。这些缓存中的内容可以被模块中更优化的系统决定。比如,视觉缓存中的内容代表了视觉观念和注意系统的复杂过程。类似地,检索缓存中的内容被复杂的记忆机制决定,正如我们在后文所讨论的那样。
ACT-R 5.0包含了关于这些缓存如何决定认知的理论。在ACT-R中,基底节及其相关连结被认为执行生式规则。和这些缓存代表的皮层区域投射到纹状体——基底节的一部分,这也是我们假设的执行模式识别功能之处(in line with other proposals; e.g., Amos, 2000; Frank, Loughry, O’Reilly 2000; Houk Wise, 1995; Wise, Murray, Gerfen, 1996).这部分基底节映射到相当数量的小型区域,整体被认为是苍白球。向苍白球的映射大体上是抑制的,并且这些区域依次抑制丘脑中的细胞,后者映射到皮层中选择的动作(action)。Graybiel and Kimura (1995)认为这种设定产生了一种“全赢或全输”系统,使激活的纹状体强烈映射以仅仅抑制苍白球细胞,阻止其表达已选择好的动作(不抑制丘脑的活动)。这是一种使获胜的production处于完全支配地位的机制。依照Middleton and Strick (2000),至少额叶的5个区域接收到来自丘脑的映射,并且受到基底节回路的控制。这些区域对行为的控制产生重要作用。
因此基底节在ACT-R中执行生式规则(production rules),其中纹状体负责模式识别功能,苍白球负责协调冲突的功能,丘脑控制产生式(production)动作的执行。因此生式规则表征了ACT-R中的程序性记忆(Ashby Waldron, 2000; Hikosaka et al., 1999; Saint-Cyr, Taylor, Lang, 1988)。生式规则的一个重要功能就是升级缓存。将脑组织分割为“皮层-纹状体-丘脑”回路是基于功能专业化(functional specialization)的假设的。因此ACT-R中最重要的一环是由外部世界和内部模块所决定的表征(存于缓存中的)。这些缓存中的模式,被识别,一个production激活,一些缓存为下一循环而升级。ACT-R中的假设是,每个循环的完成需要大约50毫秒,(包括Soar,3CAP,EPIC以内的其他模型也认为这是认知活动的最短循环时间(Newell, 1990),)。因此一个生式规则和皮层中的具体指定的某个循环相符,这一循环从皮层到基底节,再返回。生式规则状态将特别指定一个缓存中模式并与之匹配,并对缓存造成特定改变。
该模型假设了相互平行的系列过程的混合。在每个模块中,有许多并行机制。例如,视觉系统同时处理整个视野,陈述系统并行地在许多记忆中按照检索请求进行同步搜索。并且,不同的模块可以在同步和异步中进行选择。然而,系统中仍然存在两层瓶颈。1、每个缓存的内容被限定在知识的单一陈述单元中,在ACT-R称为"chunk"。因此在同一时间只有单一的记忆可被检索或者只有一个物体可以在视野中编码。2、在每一轮的fire(点燃?)过程中只有一个产生式。在这一方面,ACT-R 5.0像Pashler的中心瓶颈理论,但又和许多卓越的产生式系统(CAPS,EPIC,Soar)相比有很大区别,至少表面上如此。
后文还有此理论的重要组成部分,perceptual-motor system, goal system, declarative memory, the procedural system。(略)
官方网站
actr.psy.cmu.edu/
百度人工智能吧tieba.baidu/p/1335839263
ACT-R(Adaptive Control of Thought,Rational)是一个人类认知理论,由美国人工智能专家和心理学家安德森(John R.Anderson)等人建立.该理论试图理解人类如何获得和组织知识以及如何产生智力活动.其研究进展基于神经生物学研究成果并从中得以验证.ACT-R已成功地为许多不同认知现象建立合理的模型,包括感觉和注意,学习和记忆,问题解决和制定决策,语言加工,智力动因(intelligent agents),智力教师系统(intelligent tutor systems)和人机互动等.
ACT-R理论起源于人类联想记忆模型理论(human associative memory,HAM),起初该理论只涉及陈述性知识的表征以及这些表征如何影响行为,而没有讨论程序性知识.而后,安德森提出了陈述性知识和程序性知识的区别.通过借鉴纽厄尔(Newell)的思想,他提出程序性知识由产生式规则实现.于是体现程序性和陈述性结合理论的产生式系统模型ACTE问世了.经过7年的发展,他们建立起了一个称为ACT*的理论,该理论包含一系列关于该系统在神经学上如何实施的假设,以及产生式规则如何获得的物理学上的假设.这个认知系统持续了10年时间,直到安德森提出了一个新系统ACT-R(Anderson,1993).该系统反映了过去十年技术上的发展,现在作为一小部分研究团体的计算机模拟工具.该版本系统的关键想法是,在环境的统计学结构下,系统为了给出适应性的表现,知识的获得和调用过程会随环境改变(Anderson,1996).
ACT-R已经经历了好几次版本的升级.1998年,《思维的微小组成》(Theatomic components of thought)一书的出版标志着ACT-R 4.0的推出.以安德森和Lebiere的观点(1998),ACT-R 4.0是ACT-R多个版本中第一个真正实现纽厄尔关于认知统一化理论梦想的版本.在ACT-R 4.0中,ACT-R为纽厄尔确定的统一认知领域(即问题解决,决策制定,常规行动,记忆,学习和技能)的前两个领域的认知现象建立了成功的模型.而在随后的ACT-R 5.0版本中建立起了知觉—动力系统ACT-R/PM(Byrne Anderson,2001),又成功地为第三组领域(知觉和动力行为)建立了模型.最近,ACT-R 6.0版本也已经发布(Taatgen,N.A.,Lebiere,C. Anderson,J.R.,2006).
ACT-R 是象征的认知架构,它已经被广泛使用来模拟人类认知行为的不同方面。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。 图1展示了ACT-R 5.0的基本框架。它由一系列模块组成,每一个模块专门处理一种信息。图1包含系统中的一些模块:视觉模块在视觉区识别物体,手运动控制模块,陈述模块从记忆中检索信息,目标模块跟踪当前的目标和意图。这些模块是通过一个产生式系统协同作用产生出行为的。中心产生式系统是不被其他活动模块感知的,而只对存放在这些模块的缓存的信息做出反应。例如,除了目前注意到的客体之外,人们不能察觉到在视觉领域的所有信息。同样,人们无法察觉到关于所有长时记忆的信息,除了目前检索到的事实以外。因此,图1说明了缓存的每个模块的信息在中心产生式系统中来回传递。核心产生式系统可以识别在这些缓存中的模式,并对这些缓存做出调整,例如当它提出要求执行运动缓存时。用Fodor的话说(1983),信息在这些模块中大部分是封装的,模块只有通过他们的信息提供的缓存才能相互交流。应该指出的是,EPIC(执行过程/交互控制)体系结构(kieras,迈尔,缪勒,及西摩,1999)也对其产生式系统架构采用了类似的模块。该理论没有指出其中到底有多少单元,但一些已经作为部分核心系统进行了使用。这些模块的缓存包含的的信息是有限的,恰好使该产生式系统可以响应。他们有相似Baddeley(1986)工作记忆的“奴隶”系统。对于本文,缓存在图1中尤为重要,我们标注了我们认为的与它们相关的注意皮质区域。目标缓存持续地跟踪人在解决一个问题时的内在状态。在图1中,它与背外侧前额叶皮层相关(DLPFC),但就像我们接下来将要讨论的那样,它的神经连接无疑是更复杂的。检索缓存,按照HERA(脑半球编码检索不对称)理论(Nyberg, Cabeza, Tulving, 1996) 和近年来关于记忆的其他神经科学理论(如 Buckner, Kelley, Petersen, 1999; Wagner, Pare′-Blagoev, Clark, Poldrack, 2001),被认为与额叶腹外侧皮层相关,并保存从长时陈述性记忆中检索到的信息。DLPFC和VLPFC间的区别是依照众多神经科学结论得出的(Braver et al., 2001; Cabeza, Dolcos, Graham, Nyberg, 2002; Fletcher Henson, 2001; Petrides, 1994; Thompson-Schill, D’Esposito, Aguirre, Farah, 1997)。感觉和运动模块缓存基于Byrne和Anderson的(2001) ACT–R/perceptual-motor (ACT–R/PM), 依次基于Meyer and Kieras’s (1997) EPIC。手运动缓存负责控制双手,和邻近的其他协调双手的运动和体绝皮层区域相关。视觉缓存之中的一个,和背侧“何处(where)”视觉系统通路项链,持续追踪地点;与此同时,其它视觉缓存和腹侧“什么(what)”系统相连,持续追踪视觉对象(物体)和他们的身份。视觉和手动系统在ACT-R构架参与的许多任务之中极为重要,在这些任务中参与者(被试)浏览电脑屏幕,打字及使用鼠标。听觉和声动系统也是存在的。这些缓存中的内容可以被模块中更优化的系统决定。比如,视觉缓存中的内容代表了视觉观念和注意系统的复杂过程。类似地,检索缓存中的内容被复杂的记忆机制决定,正如我们在后文所讨论的那样。
ACT-R 5.0包含了关于这些缓存如何决定认知的理论。在ACT-R中,基底节及其相关连结被认为执行生式规则。和这些缓存代表的皮层区域投射到纹状体——基底节的一部分,这也是我们假设的执行模式识别功能之处(in line with other proposals; e.g., Amos, 2000; Frank, Loughry, O’Reilly 2000; Houk Wise, 1995; Wise, Murray, Gerfen, 1996).这部分基底节映射到相当数量的小型区域,整体被认为是苍白球。向苍白球的映射大体上是抑制的,并且这些区域依次抑制丘脑中的细胞,后者映射到皮层中选择的动作(action)。Graybiel and Kimura (1995)认为这种设定产生了一种“全赢或全输”系统,使激活的纹状体强烈映射以仅仅抑制苍白球细胞,阻止其表达已选择好的动作(不抑制丘脑的活动)。这是一种使获胜的production处于完全支配地位的机制。依照Middleton and Strick (2000),至少额叶的5个区域接收到来自丘脑的映射,并且受到基底节回路的控制。这些区域对行为的控制产生重要作用。
因此基底节在ACT-R中执行生式规则(production rules),其中纹状体负责模式识别功能,苍白球负责协调冲突的功能,丘脑控制产生式(production)动作的执行。因此生式规则表征了ACT-R中的程序性记忆(Ashby Waldron, 2000; Hikosaka et al., 1999; Saint-Cyr, Taylor, Lang, 1988)。生式规则的一个重要功能就是升级缓存。将脑组织分割为“皮层-纹状体-丘脑”回路是基于功能专业化(functional specialization)的假设的。因此ACT-R中最重要的一环是由外部世界和内部模块所决定的表征(存于缓存中的)。这些缓存中的模式,被识别,一个production激活,一些缓存为下一循环而升级。ACT-R中的假设是,每个循环的完成需要大约50毫秒,(包括Soar,3CAP,EPIC以内的其他模型也认为这是认知活动的最短循环时间(Newell, 1990),)。因此一个生式规则和皮层中的具体指定的某个循环相符,这一循环从皮层到基底节,再返回。生式规则状态将特别指定一个缓存中模式并与之匹配,并对缓存造成特定改变。
该模型假设了相互平行的系列过程的混合。在每个模块中,有许多并行机制。例如,视觉系统同时处理整个视野,陈述系统并行地在许多记忆中按照检索请求进行同步搜索。并且,不同的模块可以在同步和异步中进行选择。然而,系统中仍然存在两层瓶颈。1、每个缓存的内容被限定在知识的单一陈述单元中,在ACT-R称为"chunk"。因此在同一时间只有单一的记忆可被检索或者只有一个物体可以在视野中编码。2、在每一轮的fire(点燃?)过程中只有一个产生式。在这一方面,ACT-R 5.0像Pashler的中心瓶颈理论,但又和许多卓越的产生式系统(CAPS,EPIC,Soar)相比有很大区别,至少表面上如此。
后文还有此理论的重要组成部分,perceptual-motor system, goal system, declarative memory, the procedural system。(略)
官方网站
actr.psy.cmu.edu/
百度人工智能吧tieba.baidu/p/1335839263