ACT-R

ACT-R (výslovnost act-ARE: Adaptive Control of Thought–Rational) je kognitivní architektura vyvinutá především Johnem R.

Jako každá kognitivní architektura si ACT-R klade za cíl definovat základní a neredukovatelné základní kognitivní a percepční operace, které umožňují lidskou mysl.
Teoreticky by každý úkol, který může člověk vykonat, měl sestávat z řady těchto diskrétních operací.

Většina základních předpokladů ACT-R je také inspirována pokroky kognitivní neurovědy a ve skutečnosti lze ACT-R vidět a popsat jako způsob, jak specifikovat, jak je samotný mozek organizován způsobem, který umožňuje jednotlivým zpracovatelským modulům produkovat poznávání.

Stejně jako jiné vlivné kognitivní architektury (včetně Soaru a EPIC) má i teorie ACT-R výpočetní implementaci jako interpret speciálního kódovacího jazyka. Samotný interpret je napsán v jazyce Lisp a může být načten do některé z nejběžnějších distribucí jazyka Lisp.

To znamená, že jakýkoliv výzkumník si může stáhnout kód ACT-R z webových stránek ACT-R, nahrát ho do Lispova interpretu a získat plný přístup k teorii v podobě interpretu ACT-R.

To také umožňuje výzkumníkům specifikovat modely lidského poznávání ve formě skriptu v jazyce ACT-R. Jazykové primitiva a datové typy jsou navrženy tak, aby odrážely teoretické předpoklady o lidském poznávání.
Tyto předpoklady jsou založeny na četných faktech odvozených z experimentů v kognitivní psychologii a zobrazování mozku.

Stejně jako programovací jazyk je ACT-R rámec: pro různé úkoly (např. Hanojská věž, paměť pro text nebo pro seznam slov, porozumění jazyku, komunikaci, ovládání letadla) vytvářejí výzkumníci v ACT-R „modely“ (tj. programy).
Tyto modely odrážejí předpoklady modelářů o úkolu v rámci ACT-R pohledu na poznávání.
Model pak může být spuštěn.

Spuštění modelu automaticky vytváří krok za krokem simulaci lidského chování, která specifikuje každou jednotlivou kognitivní operaci (tj. kódování a načítání paměti, vizuální a sluchové kódování, motorické programování a provádění, manipulace s mentálními obrazy).
Každý krok je spojen s kvantitativními předpověďmi latencí a přesností.
Model lze testovat porovnáním jeho výsledků s daty shromážděnými v behaviorálních experimentech.

V posledních letech byl ACT-R rozšířen také o kvantitativní předpovědi vzorců aktivace v mozku, jak byly zjištěny v experimentech s fMRI.
Zejména byl ACT-R rozšířen tak, aby předpověděl přesný tvar a časový průběh BOLD odpovědi několika oblastí mozku, včetně oblasti rukou a úst v motorické kůře mozkové, levé prefrontální kůře mozkové, přední cingulární kůře mozkové a bazálních ganglií.

Nejdůležitějším předpokladem ACT-R je, že lidské poznání lze rozdělit na dva neredukovatelné druhy reprezentací: deklarativní a procedurální.

Uvnitř ACT-R kódu je deklarativní znalost reprezentována formou chunků, tj. vektorových reprezentací jednotlivých vlastností, z nichž každá je přístupná z označeného slotu.

Kusy jsou drženy a zpřístupňovány prostřednictvím bufferů, které jsou frontendem toho, co jsou moduly, tj. specializované a do značné míry nezávislé mozkové struktury.

Doporučujeme:  Anthony Giddens

Ke všem modulům lze přistupovat pouze prostřednictvím jejich bufferů.
Obsah bufferů v daném okamžiku představuje stav ACT-R v daném okamžiku.
Jedinou výjimkou z tohoto pravidla je procedurální modul, který ukládá a aplikuje procedurální znalosti.
Nemá dostupný buffer a ve skutečnosti slouží k přístupu k obsahu jiného modulu.

Procesní znalosti jsou zastoupeny formou produkcí. Termín „produkce“ odráží skutečnou implementaci ACT-R jako produkčního systému, ale ve skutečnosti je produkce především formální notací, která specifikuje tok informací z kortikálních oblastí (tj. nárazníků) do bazálních ganglií a zpět do mozkové kůry.

Vnitřní porovnávač vzorů v každém okamžiku hledá produkci, která odpovídá aktuálnímu stavu vyrovnávacích pamětí. V daném okamžiku může být provedena pouze jedna taková produkce. Tato produkce, pokud je provedena, může vyrovnávací pamětí modifikovat a tím změnit stav systému. V ACT-R se tedy rozpoznávání
odvíjí jako sled výrobních výpalů.

Diskuse symbolický vs. konektionista

V kognitivních vědách jsou obvykle různé teorie připisovány buď „symbolickému“ nebo „konektionistickému“ přístupu k poznávání a ACT-R je často považován za reprezentanta „symbolického“ pole.
Nicméně většina komunity ACT-R a jistě i její vývojáři s tímto přisuzováním nesouhlasí a raději považují ACT-R za obecný rámec, který specifikuje, jak je mozek organizován a jak jeho organizace dává vzniknout tomu, co je vnímáno (a v kognitivní psychologii zkoumáno) jako mysl.

Symbolické překrucování pravděpodobně vyplývá ze skutečnosti, že v ACT-R existuje (spíše technický) rozdíl mezi „symbolickou“ a „subsymbolickou“ úrovní.

Tyto pojmy jsou však především dědictvím raných implementací teorie.
Z teoretického hlediska pouze odrážejí rozdíl mezi atomickými složkami paměti a jejich základními výpočetními veličinami.
Anderson ve skutečnosti obvykle tvrdí, že tento rozdíl by mohl být dán do souvislosti s dalšími podobnými rozdíly uznávanými v konektionistickém oboru, např. s rozlišením mezi zpracováním na základě aktivace a zpracování na základě hmotnosti.

ACT-R byl navíc implementován jako neuronová síť, což dokazuje, že v základní teorii není nic vnitřně „symbolického“.

Teorie vs. implementace, a Vanilla ACT-R

Důležitost rozlišení mezi samotnou teorií a její implementací obvykle zdůrazňují vývojáři ACT-R.

Ve skutečnosti velká část implementace tuto teorii neodráží.
Například skutečná implementace využívá dodatečné ‚moduly‘, které existují pouze z čistě výpočetních důvodů a nemají nic odrážet v mozku (např. jeden výpočetní modul obsahuje generátor pseudonáhodných čísel používaný k vytváření hlučných parametrů, zatímco jiný obsahuje rutiny pro generování datových struktur přístupných prostřednictvím názvů proměnných).

Vlastní implementace je také navržena tak, aby umožnila výzkumníkům modifikovat teorii, např. změnou standardních parametrů, nebo vytvořením nových modulů, nebo částečnou modifikací chování těch stávajících.

Doporučujeme:  MASA syndrom

Nakonec, zatímco Andersonova laboratoř v CMU udržuje a vydává oficiální kód ACT-R, jiné alternativní implementace teorie byly zpřístupněny.
Tyto alternativní implementace zahrnují jACT-R (napsaný v Javě Anthonym M. Harrisonem na univerzitě v Pittsburghu) a Python ACT-R (napsaný v Pythonu Terrencem C. Stewartem a Robertem L. Westem na Carleton University v Kanadě).

Podobně ACT-RN (nyní ukončená) byla plnohodnotnou neurální implementací verze teorie z roku 1993.
Všechny tyto verze byly plně funkční a modely byly napsány a spuštěny se všemi z nich.

Vzhledem k těmto implementačním stupňům svobody, komunita ACT-R obvykle odkazuje na „oficiální“, šišlání založenou, verzi teorie, když
byla přijata v původní podobě a ponechána nemodifikovaná, jako „Vanilla ACT-R“.

V průběhu let byly modely ACT-R použity ve více než 500 různých vědeckých publikacích a byly citovány v obrovském množství dalších.
Byly použity v těchto oblastech:

V poslední době více než dvě desítky prací využívaly ACT-R pro předpovídání vzorců aktivace mozku během zobrazovacích experimentů a také byl předběžně používán k modelování neuropsychologických poruch a duševních poruch.

Vedle vědecké aplikace v kognitivní psychologii se ACT-R využívá i v jiných, více aplikačně orientovaných oblastech.

Některé z nejúspěšnějších aplikací, Cognitive Tutors for Mathematics, jsou používány v tisících škol po celých Spojených státech.

Takové „kognitivní tutory“ jsou využívány jako platforma pro výzkum učení a kognitivního modelování v rámci Pittsburgh Science of Learning Center.

ACT-R je konečným nástupcem řady stále přesnějších modelů lidského poznávání vyvinutých Johnem Andersonem.

Jeho kořeny lze zpětně vystopovat k původnímu HAM modelu lidské paměti, který společně vyvinuli John R. Anderson a Gordon Bower v roce 1973 a popsali ve své společně autorizované monografii „Human Associative Memory“.

Později byl původní model HAM rozšířen do první verze teorie ACT, která byla poprvé představena v Andersonově monografii z roku 1976 „Jazyk, paměť a myšlení“.

To bylo poprvé, kdy byla procedurální paměť přidána do původního chunk-like deklarativního paměťového systému, čímž byla zavedena výpočetní dichotomie, která byla později prokázána v lidském mozku neuropsychologem Larrym Squirem.

Teorie byla poté dále rozšířena do modelu ACT* lidského poznávání, který byl představen v roce 1983 v Andersonově knize „The Architecture of Cognition“.

Na konci osmdesátých let se Anderson věnoval zkoumání a nastínění matematického přístupu k poznávání, který pojmenoval Racionální analýza.
Základním předpokladem Racionální analýzy je, že poznávání je optimálně adaptivní a přesné odhady kognitivních funkcí zrcadlí statistické vlastnosti prostředí.
Ve své práci s Laelem Schoolerem úspěšně prokázal, že mnoho rysů paměti, včetně retenčních funkcí a kontextových efektů, může být reprodukováno použitím bayesovských odhadů na environmentální statistiky.

Doporučujeme:  Seznam výzkumných metod

Tato práce vyvrcholila vydáním jeho výzkumné monografie „Adaptivní charakter myšlení“ (1990).

Později se vrátil k rozvoji teorie ACT a použil Rational Analysis jako sjednocující rámec pro základní výpočty.
Pro zdůraznění významu nového přístupu při formování architektury byl její název upraven na ACT-R, přičemž „R“ znamená „Racionální“.

V roce 1993 se Anderson setkal s Christianem Lebierem, výzkumníkem konektionistických modelů, který se proslavil především vývojem algoritmu pro učení kaskádové korelace.
Společně napsali implementaci jeho teorie do neuronové sítě a obhajovali její biologickou věrohodnost.

Vyvinuli také postupnou verzi architektury, která nakonec vyvrcholila vydáním ACT-R 4.0, představeného v roce 1998 společně editovanou knihou „Atomové komponenty myšlení“.

Díky Miku Byrneovi z Riceovy univerzity obsahovala verze 4.0 také volitelné percepční a motorické schopnosti, většinou inspirované architekturou EPIC, která výrazně rozšířila možné aplikace teorie.

Současný vývoj 1998-2006

Po publikaci „The Atomic Components of Thought“ se Anderson začal více a více zajímat o základní neurální věrohodnost své teorie životního času a začal používat zobrazovací techniky mozku, které sledovaly jeho vlastní cíl pochopit výpočetní základy lidské mysli.

Nutnost započítávat lokalizaci mozku tlačila na zásadní revizi teorie.
ACT-R 5.0, představený v roce 2002, představil koncept modulů, specializovaných souborů procedurálních a deklarativních reprezentací, které mohly být mapovány na známé mozkové systémy.
Kromě toho byla interakce mezi procedurálními a deklarativními znalostmi zprostředkována nově zavedenými buffery, specializovanými strukturami pro držení dočasně aktivních informací (viz výše uvedený oddíl).
O bufferech se myslelo, že odrážejí kortikální aktivitu, a následná série studií později potvrdila, že aktivace v kortikálních oblastech mohou být úspěšně spojeny s výpočetními operacemi přes buffery.
Teorie byla poprvé popsána v roce 2004 v článku „Integrovaná teorie mysli“.

Od té doby nenastaly v teorii žádné zásadní změny, ale nová verze kódu, kompletně přepsaná, byla představena v roce 2005 jako ACT-R 6.0.
Zahrnovala také významná zlepšení v kódovacím jazyce ACT-R.

Dlouhý vývoj teorie ACT-R dal vzniknout určitému počtu paralelních a souvisejících projektů.

Nejdůležitější z nich jsou produkční systém PUPS, počáteční implementace Andersonovy teorie, později opuštěné; a ACT-RN, neurální implementace vyvinutá především Christianem Lebierem.

Lynne Reder, také na Carnegie Mellon University, vyvinula na počátku devadesátých let SAC, model deklarativní paměti, který sdílí mnoho vlastností s
jádrovým deklarativním systémem ACT-R, i když se v některých předpokladech liší.