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  人工智慧領域的創始人之一赫伯特·A·西蒙表示,他的學生愛德華·費根鮑姆於1960年發表的論文EPAM提出了一種可能的“認知架構”,因為該論文涵蓋了人類思維的多個基本環節如何運作的貢獻。(以EPAM為例,人類的記憶和學習 )。  安德森於1970年代初期開始研究人類記憶,他與戈登·鮑爾在1973年發表的論文為人類聯想記憶提供了理論依據。 安德森將更多他對長期記憶和思維過程的研究觀點,納入了這項研究,並最終設計了一個稱為ACT的認知架構。安德森和他的學生受到艾倫·紐厄爾使用“認知架構”一詞的影響,安德森的實驗室使用該術語來指代一系列論文和設計所體現的ACT理論(當時還沒實現ACT)。  1983年,安德森出版了該領域的開創性著作《認知架構》,內容可以分為認知理論和理論實踐。認知理論概述了大腦各個部分的結構,也描述了使用規則、聯想網路及其他方面。認知架構在電腦上實現了該理論,而用於實現認知架構的軟體也是“認知架構”。因此,認知架構也可以表示智慧代理的藍圖,它提出了(人工的)計算過程,而這些過程如同某些認知系統,最常見的就是像人一樣,或是說在某種定義下表現得較聰明 。認知架構是通用架構代理的一個子集。術語“架構”表示一種方法,該方法不只嘗試對行為建模,而且還對建模系統的結構特性進行建模。

  認知架構可以是符號的、聯結主義或混合的 。 某些認知架構或模型是基於一組通用規則,舉例來說,可使用資訊處理語言(例如,基於統一認知理論的Soar,或類似的ACT-R )。在這些架構中,有許多架構是基於「思維就像計算機」的類比。相反地,子符號處理不事先指定任何此類規則,而是依賴於處理單元(例如節點)的浮現特性。混合架構則結合了兩種型別的處理(例如CLARION )。進一步的區別是認知架構是集中式還是分散式,也就是有沒有將處理器的神經關聯置於其核心。分散式的特點在1980年代中期以並行分散式處理和聯結主義的名義流行起來,神經網路就是一個很好的例子。此外,另一個設計問題是要如何在整體論、原子論或更具體的模組化結構之間做出取捨,同樣地,這會擴充套件到知識表徵問題。  在傳統的AI中,智慧通常是從上方進行程式設計:「儘管許多傳統的AI系統也是為了學習而設計的(比如提高他們玩遊戲或解決問題的能力),但程式設計師是創造者,他們會創造一些東西,並賦予其智慧。」另一方面, 仿生計算有時會採用自下而上 、分散(去中心化)的方法。仿生技術通常會指定一組簡單的通用規則或一組簡單節點的方法,從這些節點的互動作用中浮現出整體行為。我們會希望增加複雜性,直到最終結果顯著複雜為止(請參閱複雜系統)。然而,也可以說自上而下設計的系統是以不同的方式受到生物學啟發,雖然這樣的系統是基於對人類和其他動物行為的觀察,而非基於對大腦機制的觀察。  Samsonovich等人在2010年對已實施的認知架構進行了全面審查。,並可作為線上資源庫使用。 以下是一些著名的認知架構,按字母排序:
認知架構是一種人類心靈結構的理論,同時也是這種理論在人工智慧(AI)和計算認知科學領域中的計算例項。認知架構的一項主要目標是在全面的計算機模型中,總結認知心理學的各種結果。但是這些結果必須形式化,能夠作為計算機程式的基礎。這種形式化模型可進一步完善認知理論,並且可更直接地作為商用模型。成功的認知架構包括ACT-R (思想適應性控制-理性)及Soar。