I detta dokument identifierar och karakteriserar vi en analys av två problematiska aspekter som påverkar representationsnivån för kognitiva arkitekturer (CAs): storleken och typologin för den kodade kunskapen. Vi hävdar att sådana aspekter inte bara kan utgöra ett tekniskt problem som enligt vår mening bör tas upp för att bygga artificiella agenser som kan uppvisa intelligenta beteenden i allmänna scenarier, utan också ett epistemologiskt problem, eftersom de begränsar rimligheten i jämförelsen mellan CA:s kunskapsrepresentation och bearbetningsmekanismer med dem som utförs av människor i deras dagliga verksamhet. I den sista delen av uppsatsen kommer ytterligare forskningsinriktningar att utforskas för att försöka ta itu med nuvarande begränsningar och framtida utmaningar. i sin förmåga att heuritiskt identifiera, hämta och bearbeta från den allmänna kunskap som lagras i deras artificiella långtidsminne (LTM), den som är syntetiskt och kontextuellt relevant. Detta krav försummas emellertid ofta. För närvarande är artificiella kognitiva system och arkitekturer i praktiken inte kapabla att hantera komplexa kunskapsstrukturer som till och med kan vara något jämförbara med den kunskap som huritiskt hanteras av människor. I detta dokument kommer vi att hävda att detta inte bara är ett tekniskt problem utan också, mot bakgrund av distinktionen mellan funktionalistiska och strukturistiska kognitionsmodeller, ett epistemologiskt problem. Resten av dokumentet är organiserat på följande sätt: I avsnitt 2 presenteras de två huvudproblematiska aspekterna på kunskapsnivån i kognitiva arkitekturer, nämligen den kodade kunskapens storlek och homogena typologi. Avsnitt 3 ger en fokuserad översyn av kunskapsnivån för fyra av de mest kända och allmänt använda kognitiva arkitekturerna (dvs. SOAR, ACT-R, CLARION och Vector-LIDA) genom att peka på respektive skillnader och, mot bakgrund av vår analysaxel, deras problematiska frågor 1. Genom att göra detta kommer vi att illustrera de viktigaste försöken som har föreslagits för att ta itu med sådana problem, och vi kommer att belysa de nuvarande begränsningarna i sådana förslag. I de sista avsnitten presenterar vi en översikt över tre olika alternativa tillvägagångssätt som kan ge en possibile lösning för att gemensamt hantera både storlek och kunskap homogenitet problem: nämligen Semantic Pointer Perspective (avsnitt 4), idén om Conceptual Space som mellanliggande nivå av representation förbinder anslutningistiska och symboliska metoder (avsnitt 5) och de nya versionerna av Hybrid Neuro Symbolic Approaches som för närvarande utvecklats inom området CAs (avsnitt 6). Intressant nog konvergerar alla sådana förslag genom att föreslå att den neurala representationsnivån kan anses irrelevant för att angripa de ovan nämnda problemen, och föreslår att man tar itu med denna fråga genom att verka på mer transparenta och abstrakta representationsnivåer. Avsnitt 7, slutligen, anser den dubbla processen som en möjlig referens 1 I detta dokument kommer vi att utelämna många andra aspekter (t.ex. de som är relaterade till kunskapsinhämtningsproblemen) som är relaterade till, och även påverkar, problemen i fokus.
Inom det kognitiva vetenskapsområdet är arbetet mest relaterat till vårt i riktning mot att fånga kunskap i kognitiva arkitekturer REF.
The knowledge level in cognitive architectures: Current limitations and possible developments
{'venue': 'Cognitive Systems Research', 'journal': 'Cognitive Systems Research', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}