LIDA (arquitectura cognitiva)
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La arquitectura cognitiva LIDA ( Learning Intelligent Distribution Agent ) es un sistema cognitivo artificial integrado que intenta modelar un amplio espectro de cognición en sistemas biológicos, desde la percepción / acción de bajo nivel hasta el razonamiento de alto nivel. Desarrollada principalmente por Stan Franklin y sus colegas de la Universidad de Memphis, la arquitectura LIDA se basa empíricamente en la ciencia cognitiva y la neurociencia cognitiva . Además de proporcionar hipótesis para orientar la investigación adicional, la arquitectura puede admitir estructuras de control para agentes de software.y robots. Al proporcionar explicaciones plausibles para muchos procesos cognitivos, el modelo conceptual LIDA también pretende ser una herramienta con la que pensar sobre cómo funcionan las mentes.

Dos hipótesis subyacen a la arquitectura LIDA y su correspondiente modelo conceptual: 1) Gran parte de la cognición humana funciona mediante interacciones frecuentemente iteradas (~ 10 Hz), llamadas ciclos cognitivos, entre contenidos conscientes, los diversos sistemas de memoria y selección de acciones . 2) Estos ciclos cognitivos sirven como los "átomos" de cognición de los que se componen los procesos cognitivos de nivel superior.

Visión general

Aunque no es ni simbólico ni estrictamente conexionista , LIDA es una arquitectura híbrida en el sentido de que emplea una variedad de mecanismos computacionales, elegidos por su plausibilidad psicológica. El ciclo cognitivo LIDA se compone de módulos y procesos que emplean estos mecanismos.

Mecanismos computacionales

La arquitectura LIDA emplea varios módulos que están diseñados utilizando mecanismos computacionales extraídos de la "nueva IA". Estos incluyen variantes de la Arquitectura Copycat , [1] [2] memoria distribuida escasa , [3] [4] el mecanismo de esquema, [5] [6] la Red de comportamiento, [7] [8] y la arquitectura de subsunción . [9]

Fundamentos psicológicos y neurobiológicos

Como arquitectura cognitiva integral, conceptual y computacional, la arquitectura LIDA está destinada a modelar una gran parte de la cognición humana. [10] [11] Con una amplia gama de módulos y procesos cognitivos, la arquitectura LIDA intenta implementar y desarrollar una serie de teorías psicológicas y neuropsicológicas que incluyen la Teoría del Espacio de Trabajo Global , [12] la cognición situada , [13] los sistemas de símbolos perceptivos, [14] memoria de trabajo , [15] memoria por prestaciones, [16] memoria de trabajo a largo plazo, [17] y la arquitectura H-CogAff. [18]

El ciclo cognitivo de LIDA

El ciclo cognitivo LIDA se puede subdividir en tres fases: la fase de comprensión, la fase de atención (conciencia) y la fase de selección de acciones y aprendizaje. Al comenzar la fase de comprensión, los estímulos entrantes activan detectores de características de bajo nivel en la memoria sensorial. La salida involucra la memoria asociativa perceptiva donde los detectores de características de nivel superior alimentan entidades más abstractas como objetos, categorías, acciones, eventos, etc. La percepción resultante se mueve al espacio de trabajo donde da señales tanto a la memoria episódica transitoria como a la memoria declarativa produciendo asociaciones locales . Estas asociaciones locales se combinan con la percepción para generar un modelo situacional actual que es la comprensión del agente de lo que está sucediendo en este momento.La fase de atención comienza con la formación de coaliciones de las partes más destacadas del modelo situacional actual, que luego compiten por la atención, que es un lugar en los contenidos conscientes actuales. A continuación, estos contenidos conscientes se difunden globalmente, iniciando la fase de aprendizaje y selección de acciones. Nuevas entidades y asociaciones, y el refuerzo de las antiguas, ocurren cuando la transmisión consciente alcanza las diversas formas de memoria, perceptiva, episódica y procedimental. Paralelamente a todo este aprendizaje, y utilizando los contenidos conscientes, se instancian los posibles esquemas de acción desde la Memoria Procesal y se envían a la Selección de Acción, donde compiten por ser la conducta seleccionada para este ciclo cognitivo. El comportamiento seleccionado desencadena la memoria sensorial-motora para producir un algoritmo adecuado para su ejecución,que completa el ciclo cognitivo.

Historia

Virtual Mattie (V-Mattie) es un agente de software [19] que recopila información de los organizadores de seminarios, redacta anuncios de los seminarios de la próxima semana y los envía cada semana a una lista que mantiene actualizada, todo sin la supervisión de un humano. [20] V-Mattie empleó muchos de los mecanismos computacionales mencionados anteriormente.

Baars ' Global Teoría del espacio de trabajo (GWT) inspiró la transformación de V-Mattie en Consciente Mattie, un agente de software con el mismo dominio y tareas cuya arquitectura se incluye un mecanismo de conciencia a la GWT. Conscious Mattie fue el primer agente de software consciente funcionalmente, aunque no fenomenalmente. Mattie consciente dio origen a IDA.

IDA (Agente de distribución inteligente) fue desarrollado para la Marina de los EE. UU. [21] [22] [23] para cumplir con las tareas realizadas por el personal de recursos humanos llamado detallistas. Al final del período de servicio de cada marinero, se le asigna un nuevo billete. Este proceso de asignación se llama distribución. La Marina emplea a casi 300 detallistas a tiempo completo para llevar a cabo estas nuevas asignaciones. La tarea de IDA es facilitar este proceso, automatizando el papel de detallista. IDA fue probado por antiguos detallistas y aceptado por la Marina. Varias agencias de la Marina apoyaron el proyecto IDA por una suma de unos $ 1,500,000.

La arquitectura LIDA (Learning IDA) se generó originalmente a partir de IDA mediante la adición de varios estilos y modos de aprendizaje, [24] [25] [26] pero desde entonces ha crecido hasta convertirse en un marco de software mucho más grande y genérico. [27] [28]

Notas al pie

  1. ^ Hofstadter, D. (1995). Conceptos fluidos y analogías creativas: modelos informáticos de los mecanismos fundamentales del pensamiento. Nueva York: Basic Books.
  2. ^ Marshall, J. (2002). Metacat: una arquitectura cognitiva de observación propia para la creación de analogías . En WD Gray y CD Schunn (eds.), Actas de la 24ª Conferencia Anual de la Sociedad de Ciencias Cognitivas, págs. 631-636. Mahwah, Nueva Jersey: Lawrence Erlbaum Associates
  3. ^ Kanerva, P. (1988). Memoria distribuida escasa . Cambridge MA: The MIT Press
  4. ^ Rao, RPN y Fuentes, O. (1998). Aprendizaje jerárquico de comportamientos de navegación en un robot autónomo utilizando una memoria distribuida dispersa predictiva Archivado 2017-08-10 en Wayback Machine . Aprendizaje automático, 31, 87-113
  5. ^ Drescher, GL (1991). Mentes decididas: un enfoque constructivista de la inteligencia artificial
  6. ^ Chaput, HH, Kuipers, B. y Miikkulainen, R. (2003). Aprendizaje constructivista: una implementación neuronal del mecanismo de esquema . Documento presentado en las Actas de WSOM '03: Workshop for Self-Organizing Maps, Kitakyushu, Japón
  7. ^ Maes, P. 1989. Cómo hacer lo correcto . Connection Science 1: 291-323
  8. ^ Tyrrell, T. (1994). Una evaluación del mecanismo ascendente de Maes para la selección de conductas . Comportamiento adaptativo, 2, 307-348
  9. ^ Brooks, RA Inteligencia sin representación . Inteligencia artificial, 1991. Elsevier
  10. ^ Franklin, S. y Patterson, FGJ (2006). La Arquitectura LIDA: Adición de nuevos modos de aprendizaje a un agente de software inteligente y autónomo Procedimientos IDPT-2006 (Diseño integrado y tecnología de procesos): Sociedad para la ciencia del diseño y los procesos
  11. ^ Franklin, S., Ramamurthy, U., D'Mello, S., McCauley, L., Negatu, A., Silva R. y Datla, V. (2007). LIDA: un modelo computacional de la teoría del espacio de trabajo global y el aprendizaje evolutivo . En el Simposio de otoño de AAAI sobre inteligencia artificial y conciencia: fundamentos teóricos y enfoques actuales. Arlington, VA: AAAI
  12. ^ Baars, BJ (1988). Una teoría cognitiva de la conciencia . Cambridge: Cambridge University Press
  13. ^ Varela, FJ, Thompson, E. y Rosch, E. (1991). La mente encarnada. Cambridge, Massachusetts: MIT Press
  14. ^ Barsalou, LW 1999. Sistemas de símbolos perceptuales . Ciencias del comportamiento y el cerebro 22: 577–609. MA: The MIT Press
  15. ^ Baddeley, AD y Hitch, GJ (1974). Memoria de trabajo. En GA Bower (Ed.), La psicología del aprendizaje y la motivación (págs. 47-89). Nueva York: Academic Press
  16. ^ Glenberg, AM 1997. Para qué sirve la memoria . Ciencias del comportamiento y el cerebro 20: 1–19
  17. ^ Ericsson, KA y W. Kintsch. 1995. Memoria de trabajo a largo plazo . Revisión psicológica 102: 21–245
  18. ^ Sloman, A. 1999. ¿Qué tipo de arquitectura se requiere para un agente de apariencia humana? En Foundations of Rational Agency, ed. M. Wooldridge y A. Rao. Dordrecht, Países Bajos: Kluwer Academic Publishers
  19. ^ Franklin, S. y Graesser, A., 1997. ¿Es un agente o simplemente un programa ?: Una taxonomía para agentes autónomos . Actas del Tercer Taller Internacional sobre Teorías, Arquitecturas y Lenguajes de Agentes, publicado como Agentes Inteligentes III, Springer-Verlag, 1997, 21-35
  20. ^ Franklin, S., Graesser, A., Olde, B., Song, H. y Negatu, A. (1996, noviembre). Mattie virtual: un agente administrativo inteligente . Trabajo presentado en el Simposio sobre cognición y acción incorporadas: AAAI, Cambridge, Massachusetts.
  21. ^ Franklin, S., Kelemen, A. y McCauley, L. (1998). IDA: una arquitectura de agente cognitivo Conf. IEEE sobre sistemas, hombre y cibernética (págs. 2646–2651): IEEE Press
  22. ^ Franklin, S. (2003). IDA: ¿Un artefacto consciente? Journal of Consciousness Studies, 10, 47–66
  23. ^ Franklin, S. y McCauley, L. (2003). Interactuar con IDA. En H. Hexmoor, C. Castelfranchi y R. Falcone (Eds.), Agent Autonomy (págs. 159-186). Dordrecht: Kluwer
  24. ^ D'Mello, Sidney K., Ramamurthy, U., Negatu, A. y Franklin, S. (2006). Un mecanismo de aprendizaje procedimental para la adquisición de nuevas habilidades . En T. Kovacs y James AR Marshall (Eds.), Proceeding of Adaptation in Artificial and Biological Systems, AISB'06 (Vol. 1, págs. 184-185). Bristol, Inglaterra: Sociedad para el Estudio de la Inteligencia Artificial y la Simulación del Comportamiento
  25. ^ Franklin, S. (2005, 21 al 23 de marzo de 2005). Memoria perceptual y aprendizaje: reconocimiento, categorización y relación . Documento presentado en el Simposio sobre Robótica del Desarrollo: Asociación Estadounidense de Inteligencia Artificial (AAAI), Universidad de Stanford, Palo Alto CA, EE. UU.
  26. ^ Franklin, S. y Patterson, FGJ (2006). La Arquitectura LIDA: Adición de nuevos modos de aprendizaje a un agente de software inteligente y autónomo Procedimientos IDPT-2006 (Diseño integrado y tecnología de procesos): Sociedad para la ciencia del diseño y los procesos
  27. ^ Franklin, S. y McCauley, L. (2004). Los sentimientos y las emociones como motivadores y facilitadores del aprendizaje Arquitecturas para modelar la emoción: Fundamentos interdisciplinarios, Serie de simposios de primavera de AAAI 2004 (Vol. Informe técnico SS-04-02 págs. 48–51). Universidad de Stanford, Palo Alto, California, EE. UU .: Asociación Estadounidense de Inteligencia Artificial
  28. ^ Negatu, A., D'Mello, Sidney K. y Franklin, S. (2007). Anticipación inspirada cognitivamente y mecanismos de aprendizaje anticipatorio para agentes autónomos . En MV Butz, O. Sigaud, G. Pezzulo & GO Baldassarre (Eds.), Actas del tercer taller sobre comportamiento anticipatorio en sistemas de aprendizaje adaptativo (ABiALS 2006) (págs. 108-127). Roma, Italia: Springer Verlag

enlaces externos

  • LIDA Architecture Cognitive Computing Research Group , Universidad de Memphis
  • base de datos de posibles correlatos neuronales de módulos y procesos LIDA
  • Tutorial "Cómo funcionan las mentes"
  • La mención de LIDA en Bot muestra signos de conciencia por Celeste Biever, New Scientist 1 de abril de 2011
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