ACT-R
ACT-R の最も重要な前提は、人間の知識が2つの根源的な種類に分けられる、ということである。その2つとは、「宣言的記憶」と「手続き的記憶」である。
ACT-R のコード内で、宣言的知識は「チャンク; chunks」という形態で表現される。これはすなわち、個人の属性のベクトル表現であり、それらに対して個別のラベルを付されたスロットからアクセス可能となっている。
チャンクは「バッファ」を通してアクセス可能である。バッファは「モジュール」のフロントエンドであり、モジュールとは脳内のほぼ独立した機能部分を意味する。
モジュールには、以下の2種類が存在する:
知覚運動モジュールは、実世界(すなわちシミュレーションされた実世界)とのインターフェイスを受け持つ。ACT-R で最もよく開発された知覚運動モジュールは視覚モジュールと手のモジュールである。
記憶モジュール。ACT-R には以下の2種類の記憶モジュールがある: 宣言的記憶は、事実を保持する。例えば、「合衆国の首都はワシントンD.C.」、「フランスはヨーロッパの国家」、「2+3=5」など。 手続き的記憶は、プロダクションから構成される。
ACT-Rは cognitive tutor という学習システムの基盤としてもよく採用されてきた。それらシステムでは、ACT-Rを使って内部に(児童など)学習者個人のモデルを構築し、各課題をその学習者がどの程度難しいと感じるかを推定して課題やカリキュラムをパーソナライズし、適切な助言も提供する。
Cognitive Tutor は Pittsburgh Science of Learning Center での学習および認知のモデリングの研究にも使われている。最も成功した応用として、アメリカ合衆国内の数千の学校で利用されている数学用 Cognitive Tutor がある。
ACT-R(Adaptive Control of Thought--Rational、思考の適応制御--理性)とは、カーネギーメロン大学のジョン・R・アンダーソンを中心として開発された認知アーキテクチャである。他の認知アーキテクチャと同様、ACT-R は人間の精神を成り立たせる基本的な認識と知覚の操作を定義することを目指している。理論上、人間の行う行為は、そのような個々の操作の連鎖から成っているとされている。
ACT-R の根底にある仮定のほとんどは認知神経科学(cognitive neuroscience)の進歩に触発されたものでもあり、実際 ACT-R は脳内の個々の処理モジュールによって認識を生み出す過程を説明するものと言う事もできる。