معماری شناختی

**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. این مدل‌های رسمیت‌یافته، می‌توانند برای اصلاح بیشتر نظریه‌های فراگیر شناخت به کار روند و به عنوان چارچوبی برای برنامه‌های کارآمدتر هوش مصنوعی عمل کنند. از جمله معماری‌های شناختی موفق می‌توان به ای‌سی‌تی-آر (Adaptive Control of Thought – Rational) و سوآر اشاره کرد. پژوهش دربارهٔ معماری‌های شناختی به عنوان پیاده‌سازی‌های نرم‌افزاریِ نظریه‌های شناختی در سال ۱۹۹۰ توسط آلن نیوول آغاز شد.

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).

جان آر. اندرسون تحقیقات خود دربارهٔ حافظه انسان را در اوایل دهه ۱۹۷۰ آغاز کرد و رساله سال ۱۹۷۳ او با همکاری گوردون اچ. باور، نظریه‌ای دربارهٔ حافظه تداعی‌گرای انسان ارائه داد. 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. او و دانشجویانش از کاربرد اصطلاح «معماری شناختی» توسط آلن نیوول تأثیر گرفتند. 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.

در سال ۱۹۸۳، جان آر. اندرسون یک اثر علمی مهم در این زمینه را با عنوان *معماری شناخت****' منتشر کرد. می‌توان و می‌بایست میان نظریه شناخت و پیاده‌سازی آن نظریه تمایز قائل شد. نظریه شناخت، ساختار بخش‌های مختلف ذهن را شرح می‌دهد و بر استفاده از قواعد، شبکه‌های تداعی‌گر، و سایر جنبه‌ها تأکید می‌کند. معماری شناختی، این نظریه را بر روی رایانه پیاده‌سازی 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 [[هوش]]‌های ممکن را هم می‌توانند شامل شود. معماری‌های شناختی بخشی از زیرمجموعه‌های [[عامل (هوش مصنوعی)|معماری عامل]]<nowiki/>های عمومی هستند. اصطلاح «معماری» دلالت دارد بر رویکردی که نه تنها رفتار، بلکه ویژگی‌های ساختاری سامانه مدنظر را نیز مدل می‌کند.

== تفکیک ==
معماری‌های شناختی می‌توانند [[نمادگرایی|نمادین]]، [[پیوندگرایی (شناختی)|پیوندگرا]] یا [[سیستم هوشمند ترکیبی|ترکیبی]] باشند. برخی معماری‌ها یا مدل‌های شناختی بر مجموعه‌ای از قواعد کلی مبتنی هستند، مانند [[زبان پردازش داده‌ها]] (مثلاً [[سوآر (معماری شناختی)|سوآر]]، که بر پایه [[Unified theory of cognition|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 [[نظریه محاسباتی ذهن|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.

در هوش مصنوعی سنتی، هوش به صورت یک فرایند از بالا به پایین برنامه‌نویسی می‌شود. 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). 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.

## نمونه‌های مهم
برخی از شناخته‌شده‌ترین معماری‌های شناختی (به ترتیب الفبا):

## جستارهای وابسته
* مغز مصنوعی
* هشیاری مصنوعی
* پروژه بلو برین
* رایانش شناختی
* علوم شناختی
* استدلال عقلانی
* معماری رایانه
* یادگیری عمیق
* گوگل برین
* طرح‌واره تصوری
* رویکردهای بیزی برای عملکرد مغز
* عقل سلیم آزاداندیش

## یادداشت‌ها


## منابع

## پیوند به بیرون
* 
* 
رده:معماری شناختی