A cognitive architecture refers to both a theory about the structure of the human mind and to a computational instantiation of such a theory used in the fields of artificial intelligence (AI) and computational cognitive science. The formalized models can be used to further refine a comprehensive theory of cognition and as a useful artificial intelligence program. Successful cognitive architectures include ACT-R (Adaptive Control of Thought - Rational) and SOAR. The research on cognitive architectures as software instantiation of cognitive theories was initiated by Allen Newell in 1990. The Institute for Creative Technologies defines cognitive architecture as: "hypothesis about the fixed structures that provide a mind, whether in natural or artificial systems, and how they work together – in conjunction with knowledge and skills embodied within the architecture – to yield intelligent behavior in a diversity of complex environments." Herbert A. Simon, one of the founders of the field of artificial intelligence, stated that the 1960 thesis by his student Ed Feigenbaum, EPAM provided a possible "architecture for cognition" because it included some commitments for how more than one fundamental aspect of the human mind worked (in EPAM's case, human memory and human learning). John R. Anderson started research on human memory in the early 1970s and his 1973 thesis with Gordon H. Bower provided a theory of human associative memory. He included more aspects of his research on long-term memory and thinking processes into this research and eventually designed a cognitive architecture he eventually called ACT. He and his students were influenced by Allen Newell's use of the term "cognitive architecture". Anderson's lab used the term to refer to the ACT theory as embodied in a collection of papers and designs (there was not a complete implementation of ACT at the time). In 1983 John R. Anderson published the seminal work in this area, entitled The Architecture of Cognition.'' One can distinguish between the theory of cognition and the implementation of the theory.

À propos de ce résultat
Cette page est générée automatiquement et peut contenir des informations qui ne sont pas correctes, complètes, à jour ou pertinentes par rapport à votre recherche. Il en va de même pour toutes les autres pages de ce site. Veillez à vérifier les informations auprès des sources officielles de l'EPFL.
Séances de cours associées (13)
Stabilité relative vers les diffémorphismes dans les filets profonds
Explore l'impact de la stabilité relative sur les difféomorphismes dans les réseaux neuronaux profonds et sa corrélation avec les performances.
Neuroscience et ML
Explore l'intersection entre les neurosciences et l'apprentissage automatique, en discutant de l'apprentissage profond, de l'apprentissage par renforcement, des systèmes de mémoire et de l'avenir du pont entre l'intelligence machine et l'intelligence humaine.
Bâtir des réseaux neuraux physiques
Discute des défis liés à la construction de réseaux neuraux physiques, en mettant l'accent sur la profondeur, les connexions et la capacité de formation.
Afficher plus
Publications associées (111)

Graph Chatbot

Chattez avec Graph Search

Posez n’importe quelle question sur les cours, conférences, exercices, recherches, actualités, etc. de l’EPFL ou essayez les exemples de questions ci-dessous.

AVERTISSEMENT : Le chatbot Graph n'est pas programmé pour fournir des réponses explicites ou catégoriques à vos questions. Il transforme plutôt vos questions en demandes API qui sont distribuées aux différents services informatiques officiellement administrés par l'EPFL. Son but est uniquement de collecter et de recommander des références pertinentes à des contenus que vous pouvez explorer pour vous aider à répondre à vos questions.