ACT-R
ACT-R 4.0 をリリース後、アンダーソンは彼の理論と神経との関連に興味を持つようになり、脳画像処理技術を使って人間の精神の根底にある働きを理解することを目標とするようになった。
脳内の活動の局所性を説明するため、理論は大幅な修正を必要とした。2002年の ACT-R 5.0 ではモジュールの概念が導入され、手続き的表現と宣言的表現の組み合わせによって既知の脳の仕組みをマッピングするようになった。さらに手続き的知識と宣言的知識の相互作用は新たに導入されたバッファ(アクティブな情報を一時的に保持する特別な構造)で実現されている。バッファは皮質の活動に対応すると考えられ、その後の研究によって皮質での活動とバッファ上の計算がうまく対応していることがわかった。
その後、理論に重大な変更は加えられていないが、新たな完全に書き換えられたコードが 2005年に ACT-R 6.0 としてリリースされた。ACT-R の言語としての機能が大幅に改善されている。
他の有力な認知アーキテクチャ(Soar、CLARION(英語版)、EPICなど)と同様、ACT-R 理論には専用言語のインタプリタという形態の計算可能な実装がある。インタプリタ自体はLISP言語で書かれており、一般的なLISP言語処理系で実行可能である。
従って、研究者が ACT-R のウェブサイトからコードをダウンロードして LISP 処理系上で実行すれば、ACT-R インタプリタの形式でその理論に触れることが可能である。
また、これによって ACT-R 言語のスクリプトという形式で人間の認知モデルを指定することも可能である。言語の基本構文とデータ型は認知に関する理論的前提を反映するよう設計されている。それらの前提は、認知心理学の実験や脳画像処理で得られた多くの知見に基づいている。
一般のプログラミング言語と同様、ACT-R はフレームワークである。