CLARION (认知架构)

CLARION是一种计算认知架构，为适应性规则在线归纳的联结主义学习(Connectionist Learning with Adaptive Rule Induction On-line)的缩写。CLARION已被用来模拟多个认知心理学和社会心理学中的领域和任务，并且在人工智能应用方面实现智能系统。一个CLARION的重要特点是有着隐性历程和显性历程之分，并着重于捕获这两种类型的历程之间的交互作用。该系统由Ron Sun领导的研究小组创建。

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## 综述

CLARION是由多个不同的子系统所构成的综合架构，所有子系统都有双重表征结构（隐性表征与显性表征) (Sun et al., 2005）。该架构的子系统包含“动作中心子系统”、“非动作中心子系统”、“动机子系统”和“元认知子系统”。

### 动作中心子系统

以动作为中心的子系统的作用是控制外在和内在动作。隐性层由称为动作神经网络的神经网络所组成，而显性层由动作规则组成。这两层之间可能会有协同作用，例如，当代理必须为手边的程序制定明确的规则时，就可以加速学习一项技能，这就有人主张单靠隐性层无法像显性层和隐性层结合那样，实现最佳化。

### 非动作中心子系统

非动作中心子系统的作用是为了维护一般性知识。隐性层是由联想神经网络组成，而底层是关联规则。知识又分为语义性和情节性，其中语义性是概括性知识，而情节性是适用于更特定情况的知识。另外需要注意的是，由于存在隐性层，所以并非所有陈述性知识都必须是显性知识。

### 动机子系统

动机子系统的作用是为知觉、动作和认知提供潜在的动机。CLARION中的动机系统由底层驱动器所组成，每个驱动器的强弱不一。有低级驱动器，也有旨在保持代理的持续性、目的性、专注性和适应性高级驱动器。动机系统的显性层是由目标组成。使用显性目标是因为显性目标比隐性的激励状态来得稳定。CLARION框架认为，人的激励历程是非常复杂的，不能仅仅透过显性表征来表示。

一些低级驱动器的例子包括：

- 食物
- 水
- 繁殖
- 避免令人不快的刺激（不是与其他低级驱动器互斥，而是为了更具体的刺激而分开）

一些高级驱动器的例子包括：

- 隶属关系与归属感
- 认可与成就
- 主导与权力
- 公正性

派生驱动器(通常来自尝试满足主驱动器)也有可能透过条件作用或透过外部指令创建。每个所需的驱动器将有个相称的强度，机会也会被考虑在内。

### 元认知子系统

元认知子系统的作用是监视、指导和修改所有其他子系统的操作。元认知子系统中的动作包括：设定动作中心子系统的目标，设定动作子系统和非动作子系统的参数，改变动作子系统和非动作子系统所正在进行的历程。

## 学习

学习可以分别以显性知识和隐性知识来表征，也可以用自下而上和自上而下的学习来表征。隐性知识的学习透过“Q-learning”来表征，而显性知识的学习则透过假设检验等“一次性学习”来表征。自下而上的学习 (Sun et al.， 2001）是透过规则提取-细化算法 (Rule-Extraction-Refinement algorithm，RER）由神经网络向上传播到显性层来表征，而自上而下的学习则可以透过多种方式表征。

## 与其他认知架构的比较

- ACT-R区分了程序性记忆和陈述性记忆，这有点类似于CLARION在动作中心子系统和非动作中心子系统之间的区别。然而，ACT-R在隐性历程和显性历程之间没有明确的区别（基于历程或基于表征），而这在CLARION理论中是个基本假设。
- Soar在隐性认知与显性认知之间、或是在程序性记忆和陈述性记忆之间，对于“基于表征或基于历程”并没有清楚的区别。Soar是基于问题空间、状态和算子的思想。当目标堆叠上有一个突出的目标时，不同的产出会提出用于实现目标的各种算子和优选算子。
- EPIC采用了类似于ACT-R的产出系统。然而，EPIC不包含在CLARION中必不可少的“历程显隐性的二分法”

## 理论应用

目前已将CLARION用于解释各种心理资料（Sun，2002，2016），如序列反应时间任务、人造语法学习任务、历程控制任务、分类推理任务、字母算术任务和河内塔任务。序列反应时间和历程控制任务是典型的隐性学习任务（主要涉及隐式反应的例行程序），而“河内塔”和字母算术则是高级认知技能习得任务（大量存在显性历程）。另外，错综复杂的布雷区的导航任务会涉及到复杂、有次序的决策，而在此任务上已经进行了大量的工作。关于组织决策任务、其他社会模拟任务（例如Naveh和Sun，2006）还有元认知任务的工作也已经开始进行。

认知架构的其他应用包括创造力模拟（Helie和Sun，2010）和意识（或人工意识）的计算基础处理（Coward和Sun，2004）。

## 参考文献

Coward, L.A. & Sun, R. (2004). Criteria for an effective theory of consciousness and some preliminary attempts. Consciousness and Cognition, 13, 268-301.

Helie, H. and Sun, R. (2010). Incubation, insight, and creative problem solving: A unified theory and a connectionist model. Psychological Review, 117, 994-1024.

Naveh, I. & Sun, R. (2006). A cognitively based simulation of academic science. Computational and Mathematical Organization Theory, 12, 313-337.

Sun, R. (2002). Duality of the Mind: A Bottom-up Approach Toward Cognition. Mahwah, NJ: Lawrence Erlbaum Associates.

Sun, R. (2016). Anatomy of the Mind: Exploring Psychological Mechanisms and Processes with the Clarion Cognitive Architecture. Oxford University Press, New York.

Sun, R. (2003). A Tutorial on CLARION 5.0. Technical Report, Cognitive Science Department, Rensselaer Polytechnic Institute.

Sun, R., Merrill, E., & Peterson, T. (2001). From implicit skills to explicit knowledge: A bottom-up model of skill learning. Cognitive Science, 25, 203-244. https://web.archive.org/web/20191218033659/http://www.cogsci.rpi.edu/~rsun/

Sun, R., Slusarz, P., & Terry, C. (2005). The interaction of the explicit and the implicit in skill learning: A dual-process approach. Psychological Review, 112, 159-192. https://web.archive.org/web/20191218033659/http://www.cogsci.rpi.edu/~rsun/

Sun, R. & Zhang, X. (2006). Accounting for a variety of reasoning data within a cognitive architecture. Journal of Experimental and Theoretical Artificial Intelligence, 18, 169-191.