موضوع مقاله: معماری شناختی | مخاطب: عمومی | لحن: دانشنامه‌ای | ساختار: عنوان، مقدمه، 3 بخش، جمع‌بندی | مقاله: | # معماری شناختی | مقدمه: معماری شناختی هم‌زمان هم به یک نظریه دربارهٔ ساختار ذهن انسان و هم به پیاده‌سازی محاسباتیِ چنین نظری‌هایی در حوزه‌های هوش مصنوعی و علوم شناختی محاسباتی اشاره می‌کند. | ## بخش 1: معماری شناختی | این مدل‌های رسمیت‌یافته، می‌توانند برای اصلاح بیشتر نظریه‌های فراگیر شناخت به کار روند و به عنوان چارچوبی برای برنامه‌های کارآمدتر هوش مصنوعی عمل کنند. مؤسسه تکنولوژی‌های خلاق معماری شناختی را این‌گونه تعریف می‌کند: «یک فرضیه دربارهٔ ساختارهای ثابتی که یک ذهن (طبیعی یا مصنوعی) را تشکیل می‌دهند و همچنین چگونگی همکاری آن‌ها با دانش و مهارت‌های تجسم‌یافته در درون معماری، برای ایجاد رفتار هوشمندانه در مجموعه‌های متنوعی از محیط‌های پیچیده.» تاریخچه هربرت ال. سیمون یکی از پایه‌گذاران حوزه هوش مصنوعی، بیان کرد که رساله سال ۱۹۶۰ دانشجویش ادوارد فاین‌باوم، دربارهٔ «ادراک و حفظکننده ابتدایی» (EPAM) یک «معماری برای شناخت» را ارائه داده بود؛ زیرا که برخی ملزومات و روش همکاری بخش‌های بنیادین ذهن انسان مطرح می‌کرد (در مورد ادراک و حفظکننده ابتدایی، حافظه انسان و یادگیری انسان). اندرسون تحقیقات خود دربارهٔ حافظه انسان را در اوایل دهه ۱۹۷۰ آغاز کرد و رساله سال ۱۹۷۳ او با همکاری گوردون اچ. او جنبه‌های بیشتری از پژوهش‌های خود دربارهٔ حافظه بلندمدت و فرایندهای تفکر را در این پژوهش گنجاند و در نهایت یک معماری شناختی ارائه داد که آن را ای‌سی‌تی-آر (کنترل تطبیقی فکر - منطقی) نامید. در آن زمان پیاده‌سازی کاملی از ای‌سی‌تی وجود نداشت و آزمایشگاه اندرسون اصطلاح «معماری شناختی» را برای اشاره به نظریه ای‌سی‌تی در قالب مجموع‌های از مقالات و طراحی‌ها به کار می‌برد. نظریه شناخت، ساختار بخش‌های مختلف ذهن را شرح می‌دهد و بر استفاده از قواعد، شبکه‌های تداعی‌گر، و سایر جنبه‌ها تأکید می‌کند. نرم‌افزاری که برای پیاده‌سازی معماری‌های شناختی به کار می‌رود نیز «معماری شناختی» نامیده می‌شود. از این رو، معماری شناختی می‌تواند به مثابه طرحی برای عامل هوشمند در نظر گرفته شود که فرایندهای محاسبات (مصنوعی) را پیشنهاد می‌کند و مانند برخی سامانه‌های شناختی عمل می‌کند. اغلب، این فرایندها بر پایه شناخت انسان طراحی می‌شوند، اما دیگر هوش‌های ممکن را هم می‌توانند شامل شود. | ## بخش 2: معماری شناختی | اصطلاح «معماری» دلالت دارد بر رویکردی که نه تنها رفتار، بلکه ویژگی‌های ساختاری سامانه مدنظر را نیز مدل می‌کند. برخی معماری‌ها یا مدل‌های شناختی بر مجموعه‌ای از قواعد کلی مبتنی هستند، مانند زبان پردازش داده‌ها (مثلاً سوآر، که بر پایه نظریه یکپارچه شناخت است، یا به‌طور مشابه ای‌سی‌تی-آر). بسیاری از این معماری‌ها بر این اصل استوارند که شناخت، نوعی فرایند محاسباتی است (مراجعه کنید به محاسبه‌گرایی). ولی در مقابل، در نظریه پردازش زیرنمادین به هیچ عنوان پیش‌فرض «پیشینی» را مد نظر نمی‌گیرد و تنها بر ویژگی‌های برآیش در واحدهای پردازش (مثلاً گره‌ها ) متکی است. معماری‌های ترکیبی مانند کلاریون (معماری شناختی) هر دو نوع پردازش را با هم ترکیب می‌کنند. روش دیگر تفکیک معماری‌های بر پایه آن است که آیا معماری متمرکز است (هسته‌های مانند پردازنده‌ی عصبی در مرکز آن دارد)، یا غیرمتمرکز (توزیع‌شده). معماری‌های غیرمتمرکز تحت عنوان پردازش توزیع‌شده موازی و اتصال‌گرایی در اواسط دهه ۱۹۸۰ محبوب شدند که نمونه برجسته آن شبکه عصبی است. موضوع طراحی دیگری که در نظر گرفته می‌شود، انتخاب میان ساختار کلی‌نگر یا ذره‌گرایانه، یا به‌طور مشخص‌تر، ساختار ماژولار است. هرچند چنین سیستمی ممکن است برای یادگیری ماشینی طراحی شود، در نهایت برنامه‌نویس باید هوش خود را در آن بگنجاند. از سوی دیگر، رایانش مبتنی بر زیست رویکردی از پایین به بالا دارد و غیرمتمرکز است؛ اغلب در روش‌های الهام‌گرفته از زیست‌شناسی، تنها مجموعه‌ای از قواعد عمومی ساده یا مجموعه‌ای از گره‌های ساده را تعریف می‌کنند که از تعامل میان آن‌ها، رفتار کلی سر برمی‌آورد؛ با این هدف که با انباشته شدن پیچیدگی، در نهایت سامانه‌های بسیار پیچیده پدیدار شود (نگاه کنید به سیستم‌های پیچیده). | ## بخش 3: معماری شناختی | هرچند می‌توان گفت سامانه‌هایی که بر پایه مشاهده توانایی‌های انسان و حیوانات طراحی شده‌اند نیز (به جای مشاهده مکانیسم‌های مغز) به شیوه دیگری از زیست‌شناسی الهام گرفته‌اند. Lane در دانشگاه هرتفوردشر توسعه یافته است.کلاریوناین معماری شناختی توسط ران سان در مؤسسه پلی‌تکنیک رنسلیر و دانشگاه میزوری توسعه یافته است.CMACکنترل‌کننده مبتنی بر مدل مخچه نوعی شبکه عصبی است که بر پایه مدل مخچه در پستانداران طراحی شده. در ابتدا در سال ۱۹۷۵ توسط جیمز آلبوس برای مدل‌سازی توابع در کنترل‌گرهای روباتیک مطرح شد و به صورت گسترده در یادگیری تقویتی و دسته‌بندی در یادگیری ماشینی مورد استفاده قرار گرفته است.Copycatتوسط داگلاس هافستدر و ملانی میچل در دانشگاه ایندیانا توسعه یافته است.DAYDREAMERتوسط اریک مولر در دانشگاه کالیفرنیا در لس‌آنجلس تحت نظر مایکل جی. دایر توسعه یافته است.DUALدر دانشگاه نیو بلغاریا توسط بویچو کوکینوف توسعه یافته است.FORRتوسط سوزان ال. اپستین در دانشگاه شهری نیویورک توسعه یافته است.Framsticksیک معماری توزیع‌شده اتصال‌گرا برای موجودات شبیه‌سازی‌شده یا ربات‌ها است که در آن ماژول‌هایی از شبکه‌های عصبیِ متشکل از نورون‌های ناهمگن (شامل گیرنده‌ها و عملگرها) را می‌توان طراحی و تکامل داد.دیپ‌مایند گوگلاین شرکت یک شبکه عصبی را ساخته است که یادمی‌گیرد چگونه بازی‌های ویدئویی را به شیوه‌ای شبیه به انسان انجام دهد و احتمالاً همزمان می‌تواند به حافظه خارجی دسترسی داشته باشد، شبیه به ماشین تورینگ، که نتیجه‌اش سیستمی است که تا حدودی حافظه کوتاه‌مدت مغز انسان را شبیه‌سازی کند. الگوریتم زیربنایی آن بر پایه تلفیقی از کیو-یادگیری با یک شبکه عصبی بازگشتی چندلایه است. HTM یک مدل زیست‌الهام براساس نظریه پیش‌بینی-حافظه عملکرد مغز است که جف هاوکینز در کتاب در باب هوش شرح داده. Spaun شبکه‌ای از ۲٫۵ میلیون نورون اسپایکی مصنوعی است که از گروه‌هایی از این نورون‌ها برای انجام وظایف شناختی با هماهنگی انعطاف‌پذیر استفاده می‌کند. | ## جمع‌بندی | اجزای این مدل با استفاده از نورون‌های اسپایکی ارتباط برقرار می‌کنند که نمایش‌های عصبی به نام «اشاره‌گرهای معنایی» را با الگوهای مختلف شلیک پیاده‌سازی می‌کنند.