ACT-R

啟發

ACT-R的靈感受到艾倫·紐厄爾的成果啟發，尤其是他畢生支援的統一理論，紐厄爾認為這是真正揭示認知基礎的唯一途徑。實際上，約翰·安德森認為艾倫·紐厄爾是影響這個理論的主要原因。

ACT-R外觀

與其他有影響力的認知架構相同（包括Soar、 CLARION和EPIC），作為特殊程式語言的直譯器，ACT-R理論具有計算實現。直譯器本身是用Common Lisp編寫，並且可以載入到任何Common Lisp語言發行版中。 
這意味著任何研究人員都可以從ACT-R網站下載ACT-R程式碼，將其載入到Common Lisp發行版中，並以ACT-R直譯器的形式完全存取該理論。
而且，這使研究人員能夠以ACT-R語言的指令碼形式指定人類認知模型。語言基元及資料類型的設計反映了人類認知理論的假設。而這些假設是根據從認知心理學和腦成像實驗中所得出的大量事實。 
如同程式語言，ACT-R是一個框架：對於不同的任務（例如河內塔、用於文字或單詞列表的記憶、語言理解、交流和飛機控制），研究人員會在ACT-R中建立「模型」（也就是程式）。這些模型反映了建模人員以ACT-R的認知觀點對任務所做的假設。 
執行模型會自動循序地類比人類的行為，該類比指定每個個別的認知操作（記憶編碼及提取、視覺及聽覺編碼、運動編程及執行、心理意象操縱）。每個步驟都與延遲和準確性的定量預測相關。藉由將模型結果與行為實驗收集的資料進行比較，可以檢驗該模型。
近年來，由於功能磁共振成像實驗，ACT-R也已擴充到對大腦啟用模式的定量預測。尤其是將ACT-R加強後，用以預測幾個大腦區域的BOLD響應的形態和時程，包括運動皮質、左前側額葉皮質、前扣帶回皮質和基底神經節。

符號與聯結主義的辯論

在認知科學中，通常會將不同的理論歸類為認知的「符號方法」或「聯結主義方法」。 ACT-R顯然屬於「符號」領域，在標準教科書和館藏中也是如此。 ACT-R的實體（意元和產出）是離散的，操作是語法上的，也就是說，ACT-R並不是指表徵的語義內容，而是指它們所適合參與計算的屬性。在意元插槽中以及在產出中的緩衝區匹配屬性中都可以清楚地看到這一點，這兩者皆為標準符號變數。 
ACT-R團體的成員，包括其開發人員，更喜歡將ACT-R視為一個通用框架，該框架明確說明了大腦是如何組織，以及大腦的組織是如何產生被感知的(以及在認知心理學中被研究的)心智，這框架超越了傳統的符號/聯結主義之爭。當然，這些說法都不反對將ACT-R劃分為符號系統，因為所有認知的符號方法都是為了描述心靈，作為大腦功能的產物，使用特定的實體和系統來達成這個目標。
一個常見的誤解認為「ACT-R可能不是符號系統，因為它試圖描述腦功能。」 從兩個方面來看，這是不正確的：首先，因為心智就是大腦的功能，所以無論是符號的還是其他類型，所有認知的計算模型都必須在某種程度上描述大腦的功能。其次，所有這些方法，包括聯結主義方法，都是試圖在認知層面來描述大腦，而不是在神經層面，因為只有在認知層面上，重要的一般性質才能被保留。  
由於某些ACT-R特性的聯結特性，還會產生進一步的誤解。例如，「意元」會互相傳播啟用，或「意元和產出」的定量屬性與其選擇相關，無論這些屬性在單元選擇的作用，以及最終在計算中的作用如何，皆未與符號實體的基本性質相悖。

理論與實現以及Vanilla ACT-R

ACT-R開發人員通常會強調區分理論本身及其實現的重要性。
實際上，許多實現並沒有反映理論。 例如，實際的實現方式會使用到額外的「模組」，而這些「模組」純粹是為了計算而存在，不在大腦中反映任何內容（例如，有的模組包含了用於產生噪聲參數的偽亂數生成器，有的擁有命名常式，用於生成可通過變數名存取的資料結構。)
同時，實際實現的目的是使研究人員能夠修改理論，例如通過修改標準參數，建立新的模組，或部分修改現有模組的行為。
最終，卡內基·梅隆大學的安德森實驗室維護並發布了官方版本的ACT-R程式碼，而該理論也有其他替代實現方式。 這些替代的實現方式包括jACT-R  （美國海軍研究實驗室的Anthony M. Harrison用Java編寫）和Python ACT-R （由加拿大卡爾頓大學Terrence C. Stewart和Robert L. West用Python編寫）。  
同樣地，ACT-RN(現已停止)是1993年版理論的一個成熟的神經實現。  所有這些版本均具有完整的功能，而這些版本的模型均已完成並執行。 
由於具有這些實現上的自由度，因此，當採用其原始形式且未經修改的情況下，ACT-R團體通常將該理論的基於Lisp的「官方」版本稱為「Vanilla ACT-R」。

應用領域

多年來，ACT-R模型已在700多種不同的科學刊物中使用，在文獻中則參照更多。

記憶力、注意力和執行控制

自從ACT-R陳述性記憶系統建立以來，就被用來類比人類記憶。 多年來，已經成功對大量已知的效應建模。 包括相關資訊干擾的粉絲效應列表記憶的首因效應和近因效應， 和序列回憶。  
在許多認知範式中，ACT-R被用來類比注意力和控制歷程。 這些包括斯特魯普效應、  工作切換、  心理反應回復期、 和多重任務處理。

自然語言

研究人員已經使用ACT-R來類比在自然語言理解和產出中的多個環節。 包括語法分析模型、 語言理解模型、 語言習得和隱喻理解模型。

複雜的任務

ACT-R已被用於理解人類是如何解決河內塔之類的複雜問題， 或是如何解決代數方程式。  它也已被用來類比人類駕駛汽車和飛機的行為。  
隨著知覺運動能力的整合，ACT-R作為人機互動的建模工具越來越受歡迎。 在此領域中，已採用它來類比不同條件下的駕駛行為、 電腦應用中的菜單選擇和可視化搜尋以及網站導航。

認知神經科學

最近，ACT-R已被用於預測成像實驗中大腦的啟用模式。  在該領域，ACT-R模型已成功用於預測記憶提取中的前額葉和頂葉活動，控制操作的前扣帶回活動，以及與實踐相關的大腦活動變化。

教育

ACT-R通常被用作認知導師的基礎。  這些系統使用內部的ACT-R模型來模仿學生行為，並使說明和課程變得個性化，以及試圖「猜測」學生可能遇到的困難並提供重點協助。 
這種「認知導師」被用作匹茲堡學習科學中心的學習研究和認知建模的平臺。如「數學認知導師」這樣的成功應用，正在美國的數千所學校中使用。

早期：1973–1990年

這一系列由約翰·羅伯特·安德森開發的人類認知模型中，越來越精確，而ACT-R是最終繼承者。 
它的根源可以追溯到約翰·安德森（John R. Anderson）和戈登·鮑爾 （ Gordon Bower）在1973年描述的原始HAM（人類聯想記憶）記憶模型。  HAM模型後來被擴充為ACT理論的初代版本。  這是首次將程式記憶添加到原始的陳述性記憶系統中，並引入了一種後來被證明可以在人腦中使用的計算二分法。  然後，該理論進一步擴充到人類認知的ACT *模型中。

與理性分析整合：1990–1998年

八十年代後期，安德森致力於探索和概述一種認知的數學方法，他將其命名為理性分析。  理性分析的基本假設是認知具有最佳適應性，且認知功能的精確估計反映了環境的統計特性。  後來，他回到了ACT理論的發展階段，將理性分析作為基礎計算的統一框架。 為了強調新方法在架構設計中的重要性，將其名稱更改為ACT-R，「 R」代表「 Rational」  
1993年， 安德森遇到了聯結主義模型研究人員克里斯蒂安·勒比耶爾（Christian Lebiere），該模型因與斯科特·法爾曼（ Scott Fahlman）合作開發出Cascade Correlation學習演算法而聞名。 在他們共同努力之下，最終發布了ACT-R 4.0。  因為Mike Byrne的貢獻，4.0版還包括可供選擇的知覺和運動功能，這主要是受到EPIC架構的啟發，極大地擴充了該理論的可能應用。

腦成像和模組化結構：1998-2015年

ACT-R 4.0發布後，約翰·安德森對他的終生理論的潛在神經合理性越來越感興趣，並開始使用大腦成像技術來追求自身的目標，也就是理解人類思維的計算基礎。 
大腦定位的必要性推動了對該理論的重大修改。 ACT-R 5.0引入了模組的概念，可以對映到已知的大腦系統中特定的程式性和陳述性表徵集合。  此外，程式性知識和陳述性知識之間的互動作用是由新引入的緩衝區（用於儲存臨時活動資訊的特殊結構）來調節（請參見上文）。 人們認為緩衝區能反映皮質的啟用，隨後的一系列研究證實，皮質區域的啟用可能與緩衝區的計算操作相關。 
完全重寫的新版本程式碼於2005年發布,名為ACT-R 6.0。 它還包括對ACT-R程式語言的重大改進。 這包括ACT-R產出規範中的一種稱為動態模式匹配的新機制。 從前的版本要求產出匹配的模式要在緩衝區中，包含用於資訊的特定插槽，與之不同，新版本的動態模式匹配允許插槽的匹配也由緩衝區內容指定。 安德森在2007年的論文中，給出了ACT-R 6.0的描述和動機。

ACT-R 7.0：2015年至今

在2015年的研討會上，有人爭辯說，軟體更改要求將模型編號增加到ACT-R 7.0。其中一個主要的軟體變更是取消了「必須根據預定義意元類型來指定意元」的要求。 意元類型機制並未移除，而是從架構的必要構造，變更為軟體中的彈性語法機制。 這為建模任務提供了更大的知識表徵靈活性，而這些任務需要學習新的資訊，並藉由現在允許模型建立新的意元「類型」 的動態模式匹配，擴展了所提供的功能。 由於所有動作現在都具有相同的句法形式，因此這也簡化了在產出中指定動作所需的語法。 ACT-R軟體也隨後進行了更新，以包括基於JSON RPC 1.0的遠端介面。 添加了該介面，可以更輕鬆地從Lisp以外的語言構建模型任務和使用ACT-R，且軟體隨附的教程已更新，可以為所有教程模型所執行的範例任務提供Python的實現。

分拆

ACT-R理論的長期發展催生了許多並列的相關專案。
最重要的是PUPS產出系統，它是安德森理論的最初實現，後來被放棄了。和ACT-RN， 是Christian Lebiere開發的該理論的神經網路實現。 
卡內基·梅隆大學的林恩·雷德也在90年代初開發了啟用混淆源模型（SAC)，這是一種記憶概念和知覺方面的模型，儘管在某些假設上有所不同，它與ACT-R核心聲明系統共用了許多特色。