معماری شناختی
نمونه‌های مهم

برخی از شناخته‌شده‌ترین معماری‌های شناختی (به ترتیب الفبا):
| نام | توضیحات |
| --- | --- |
4CAPS: در دانشگاه کارنگی ملون توسط مارسل جاست و Sashank Varma توسعه یافته است.
4D-RCS Reference Model Architecture: توسط جیمز آلبوس در NIST به‌عنوان معماری مدل مرجع توسعه‌یافته و پایه نظری برای طراحی، مهندسی و یکپارچه‌سازی نرم‌افزار سامانه‌های هوشمند در خودرو زمینی بدون سرنشین ارائه می‌کند.
ACT-R: در دانشگاه کارنگی ملون تحت هدایت جان رابرت اندرسون توسعه یافته است.
Extended Artificial Memory: در دانشگاه فنی کایزرسلاوترن تحت هدایت لارس لودویگ توسعه یافته است.
ASMO: توسط Rony Novianto, Mary-Anne Williams و بنجامین جانستون در دانشگاه فناوری سیدنی توسعه یافته است. این معماری شناختی مبتنی بر ایده‌ای است که در آن کنش‌ها/رفتارها برای دستیابی به منابع عامل رقابت می‌کنند.
CHREST: توسط فرنان گوبه در دانشگاه برونل لندن و Peter C. Lane در دانشگاه هرتفوردشر توسعه یافته است.
کلاریون: این معماری شناختی توسط ران سان در مؤسسه پلی‌تکنیک رنسلیر و دانشگاه میزوری توسعه یافته است.
CMAC: کنترل‌کننده مبتنی بر مدل مخچه (اختصاری CMAC) نوعی شبکه عصبی است که بر پایه مدل مخچه در پستانداران طراحی شده. این روش نوعی حافظه تداعی‌گر است. 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.
Copycat: توسط داگلاس هافستدر و ملانی میچل در دانشگاه ایندیانا توسعه یافته است.
DAYDREAMER: توسط اریک مولر در دانشگاه کالیفرنیا در لس‌آنجلس تحت نظر مایکل جی. دایر توسعه یافته است.
DUAL: در دانشگاه نیو بلغاریا توسط بویچو کوکینوف توسعه یافته است.
FORR: توسط سوزان ال. اپستین در دانشگاه شهری نیویورک توسعه یافته است.
Framsticks: یک 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 گوگل: این 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. (به گزارش تحلیلی یورگن اشمیدهابر دربارهٔ کارهای مرتبط پیشین در یادگیری عمیق مراجعه کنید.)
Holographic associative memory: این معماری جزو خانواده حافظه‌های تداعی‌گر مبتنی بر همبستگی است که در آن اطلاعات بر روی فاز اعداد مختلط روی یک صفحه ریمان نگاشته می‌شوند. این ایده از مدل هولونیک مغز که توسط کارل اچ. پریبرام ارائه شده، الهام گرفته شده است. نشان داده شده که هولوگراف‌ها در وظایف حافظه تداعی‌گر، تعمیم و تشخیص الگو با توجه‌پذیری قابل تغییر، کارآمد هستند.
Hierarchical temporal memory: این معماری مدلی در یادگیری ماشینی برخط است که توسط جف هاوکینز و دیلیپ جرج در شرکت Numenta, Inc. توسعه یافته و برخی ویژگی‌های ساختاری و الگوریتمی نئوکورتکس را مدل می‌کند. HTM یک مدل زیست‌الهام براساس نظریه پیش‌بینی-حافظه عملکرد مغز است که جف هاوکینز در کتاب در باب هوش شرح داده. HTM روشی برای کشف و استنباط علل سطح بالای الگوها و توالی‌های ورودی مشاهدهشده است و در نتیجه مدلی فزاینده پیچیده از جهان می‌سازد.
CoJACK: افزون‌های الهام‌گرفته از ACT-R برای سامانه چندعاملیِ عامل هوشمند جک که یک معماری شناختی به عامل‌ها می‌افزاید تا در محیط‌های مجازی رفتارهایی واقع‌گرایانه‌تر (شبیه به انسان) داشته باشند.
IDA و LIDA: پیاده‌سازیِ Global Workspace Theory، توسعه‌یافته توسط اِستن فرانکلین در دانشگاه ممفیس.
MANIC (Cognitive Architecture): توسط مایکل اس. گشلر در دانشگاه آرکانزاس توسعه یافته است.
PRS: «سیستم استدلال پروسه‌های»، توسط مایکل جورجف و اِیمی لنسکی در اس‌آرآی اینترنشنال توسعه یافته است.
Psi-Theory: تحت نظر دیتریش دورنر در دانشگاه اتو-فریدریش در بامبرگ آلمان توسعه یافته است.
Spaun (Semantic Pointer Architecture Unified Network): توسط کریس الیاسمیت در مرکز علوم نظری عصب‌شناختی در دانشگاه واترلو توسعه یافته است. 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. 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. اشاره‌گرهای معنایی را می‌توان عناصری از یک فضای برداری عصبی فشرده در نظر گرفت.
سوآر: توسط آلن نیوول و جان لرد در دانشگاه کارنگی ملون و دانشگاه میشیگان توسعه یافته است.
Society of Mind: توسط ماروین مینسکی مطرح شده است.
The Emotion Machine: توسط ماروین مینسکی ارائه شده است.
Sparse distributed memory: توسط پنتی کانروا در مرکز تحقیقاتی ایمز ناسا به‌عنوان یک معماری قابل پیاده‌سازی که می‌تواند الگوهای بزرگ را ذخیره کند و بر اساس تطابق جزئی با الگوهای ورودی حسی فعلی آن‌ها را بازیابی نماید، پیشنهاد شد.
Subsumption architectures: توسط رادنی بروکس توسعه یافته‌اند (هرچند تردید هست که آیا واقعاً «شناختی» تلقی می‌شوند).