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LIDA (認知架構)

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LIDA （ 學習型智能分配代理 ） 認知架構是一個整合的人工認知系統 ，試圖對生物系統中「廣效的認知」進行建模，範圍涵蓋低等的知覺動作到高等的推理。 LIDA架構以認知科學和認知神經科學為經驗基礎，主要開發者為孟菲斯大學的斯坦·富蘭克林（Stan Franklin）與其同事。除了提供假設來指導進一步的研究之外，該架構也支援軟體代理與機器人的控制結構。 LIDA概念模型為許多認知過程提供了合理的解釋，同時也是思考心智如何運作的工具。

LIDA架構及其對應的概念模型有兩個假設：

  1. 人類的許多認知功能藉著「認知循環」，即在意識內容、各種記憶系統和動作選擇之間頻繁迭代（~ 10hz）的交互作用所實現。
  2. 這些認知循環就像認知的「原子」，構成了更高等的認知歷程。

綜述

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LIDA既不是符號方法，也不是嚴格的聯結主義，而是一種混合架構，採用了多種計算機制，而這些計算機制是根據其心理合理性而選擇的。LIDA認知循環是由採用這些機制的模塊和歷程所組成。

計算機制

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LIDA架構採用了數個從「 New AI」中提取計算機制並進行設計的模塊，這些模塊包括各種Copycat架構 、[1][2] 稀疏分布式記憶、[3][4]基模機制、[5][6] 行為網路， [7][8]和包容式架構 。 [9]

心理學和神經生物學基礎

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作為一種綜合性的概念計算認知架構，LIDA架構打算為人類大部分的認知功能建模。 [10][11]LIDA架構由各式各樣的認知模組和歷程所組成，試圖實現和具體化一些心理學和神經心理學理論，包括全局工作空間理論 、[12] 情境認知 、[13]知覺符號系統、[14] 工作記憶、[15]按能供性的記憶、[16][17]長期工作記憶[16]和H-CogAff架構。 [18]

LIDA的認知循環

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LIDA認知循環可分為三個階段：「理解階段」、「注意（意識）階段」以及「動作選擇和學習階段」。首先是從「理解階段」開始，輸入的刺激會激活感覺記憶中的低級特徵檢測器，輸出則涉及到知覺聯想記憶，使得更加抽象的實體被輸入到其高級特徵檢測器，如目標、類別、動作、事件等。由此產生的知覺會被移至工作空間，並在那裡插入暫態的情節記憶和陳述性記憶以產生局部關聯，而這些局部關聯會與知覺相結合，生成當前的情境模型，這也就是代理對當前所發生事情的理解。「注意階段」始於當前情境模型中最顯著部分之結合，這樣的結合會去競爭一個當前意識內容中的「注意力」。接著，這些有意識的內容會被全域廣播，並進入「學習和動作選擇階段」。當有意識的廣播到達各種形式的記憶（知覺、情節和程序）時，新實體、新關聯以及對舊實體、關聯的強化就會出現。在進行這些學習以及使用意識內容的同時，合適的動作基模會從程序記憶中被實例化，並發送到動作選擇中，並在那裡競相追求成為這個認知循環所選擇的行為。而所選定的行為會觸發感覺-運動記憶，以產生適合其執行的演算法，從而完成認知循環。

歷史

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Virtual Mattie（V-Mattie）是一個軟體代理[19] ，可以從從研討會組織者那裡收集資訊，並撰寫下週研討會的公告，每週還會定期將其郵寄到持續更新的列表中，而無需人工監督。 [20] V-Mattie使用了多項前述的計算機制。

巴爾斯（Baars）的全局工作空間理論 （GWT）啟發了V-Mattie，使其演變成Conscious Mattie。Conscious Mattie有著一樣的領域和任務，在架構上納入了GWT的意識機制。 Conscious Mattie是第一個在功能上（儘管不是很明顯）具有意識的軟體代理。Conscious Mattie後來催生了IDA。

IDA（智能分配代理）由美國海軍 [21][22][23]所開發，用於完成被稱為「人事調配軍官」的人力資源任務。在每個水手的任務結束時，將會被分配到一個新的營舍。此分配過程稱為分發。海軍僱傭了近300名全職的人事調配軍官來執行這些新任務。 IDA的任務是透過對人事調配軍官的角色的自動化來促進此過程。 IDA經過前人事調配軍官的測試，並被海軍接受。各種海軍機構為IDA項目提供了大約150萬美元的資助。

LIDA（學習型IDA）架構最初是透過添加幾種學習風格和模式[24][25][10]從IDA衍生而來的，但此後已發展成為一個更大、更通用的軟體框架。 [26][27]

腳註

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  4. ^ Rao, R. P. N., & Fuentes, O. (1998). Hierarchical Learning of Navigational Behaviors in an Autonomous Robot using a Predictive Sparse Distributed Memory （頁面存檔備份，存於網際網路檔案館）. Machine Learning, 31, 87-113
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  6. ^ Chaput, H. H., Kuipers, B., & Miikkulainen, R. (2003). Constructivist Learning: A Neural Implementation of the Schema Mechanism （頁面存檔備份，存於網際網路檔案館）. Paper presented at the Proceedings of WSOM '03: Workshop for Self-Organizing Maps, Kitakyushu, Japan
  7. ^ Maes, P. 1989. How to do the right thing. Connection Science 1:291-323
  8. ^ Tyrrell, T. (1994). An Evaluation of Maes's Bottom-Up Mechanism for Behavior Selection （頁面存檔備份，存於網際網路檔案館）. Adaptive Behavior, 2, 307-348
  9. ^ Brooks, R.A. Intelligence without Representation. Artificial intelligence, 1991. Elsevier
  10. ^ 10.0 10.1 Franklin, S., & Patterson, F. G. J. (2006). The LIDA Architecture: Adding New Modes of Learning to an Intelligent, Autonomous, Software Agent （頁面存檔備份，存於網際網路檔案館） IDPT-2006 Proceedings (Integrated Design and Process Technology): Society for Design and Process Science
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  26. ^ Franklin, S., & McCauley, L. (2004). Feelings and Emotions as Motivators and Learning Facilitators （頁面存檔備份，存於網際網路檔案館） Architectures for Modeling Emotion: Cross-Disciplinary Foundations, AAAI 2004 Spring Symposium Series (Vol. Technical Report SS-04-02 pp. 48–51). Stanford University, Palo Alto, California, USA: American Association for Artificial Intelligence
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外部連結

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