अधिनियम-आर

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अधिनियम-आर
मूल लेखकJohn Robert Anderson
Stable release
7.21.6-<3099:2020-12-21> / December 21, 2020; 3 years ago (2020-12-21)[1]
इसमें लिखा हुआCommon Lisp
प्रकारCognitive architecture
लाइसेंसGNU LGPL v2.1
वेबसाइटact-r.psy.cmu.edu

एसीटी-आर (उच्चारण / ˌækt ɑr/; विचार के अनुकूली नियंत्रण के लिए छोटा-तर्कसंगत) मुख्य रूप से कार्नेगी मेलन विश्वविद्यालय में जॉन रॉबर्ट एंडरसन (मनोवैज्ञानिक) और क्रिश्चियन लेबिरे द्वारा विकसित एक संज्ञानात्मक वास्तुकला है। किसी भी संज्ञानात्मक वास्तुकला की तरह, ACT-R का उद्देश्य बुनियादी और अलघुकरणीय संज्ञानात्मक और अवधारणात्मक संचालन को परिभाषित करना है जो मानव मन को सक्षम बनाता है। सिद्धांत रूप में, प्रत्येक कार्य जो मनुष्य कर सकता है, उसमें इन असतत कार्यों की एक श्रृंखला शामिल होनी चाहिए।

एसीटी-आर की अधिकांश बुनियादी धारणाएं संज्ञानात्मक तंत्रिका विज्ञान की प्रगति से भी प्रेरित हैं, और एसीटी-आर को देखा जा सकता है और यह निर्दिष्ट करने के तरीके के रूप में वर्णित किया जा सकता है कि कैसे मस्तिष्क स्वयं को एक तरह से व्यवस्थित किया जाता है जो व्यक्तिगत प्रसंस्करण मॉड्यूल को अनुभूति उत्पन्न करने में सक्षम बनाता है।

प्रेरणा

एसीटी-आर एलन नेवेल के काम से प्रेरित है, और विशेष रूप से एकीकृत सिद्धांतों के विचार को उनके आजीवन चैंपियनिंग द्वारा अनुभूति के आधार को वास्तव में उजागर करने का एकमात्र तरीका है।[2] वास्तव में, एंडरसन आमतौर पर नेवेल को अपने सिद्धांत पर प्रभाव के प्रमुख स्रोत के रूप में श्रेय देते हैं।

एसीटी-आर कैसा दिखता है

अन्य प्रभावशाली संज्ञानात्मक आर्किटेक्चर (सोर (संज्ञानात्मक वास्तुकला) , क्लेरियन (संज्ञानात्मक वास्तुकला), और ईपीआईसी सहित) की तरह, एसीटी-आर सिद्धांत में एक विशेष कोडिंग भाषा के दुभाषिया के रूप में एक कम्प्यूटेशनल कार्यान्वयन है। दुभाषिया स्वयं सामान्य लिस्प में लिखा गया है, और किसी भी सामान्य लिस्प भाषा वितरण में लोड किया जा सकता है।

इसका मतलब यह है कि कोई भी शोधकर्ता एसीटी-आर वेबसाइट से एसीटी-आर कोड डाउनलोड कर सकता है, इसे सामान्य लिस्प वितरण में लोड कर सकता है, और एसीटी-आर दुभाषिया के रूप में सिद्धांत तक पूर्ण पहुंच प्राप्त कर सकता है।

इसके अलावा, यह शोधकर्ताओं को एसीटी-आर भाषा में एक स्क्रिप्ट के रूप में मानव अनुभूति के मॉडल निर्दिष्ट करने में सक्षम बनाता है। मानव अनुभूति के बारे में सैद्धांतिक धारणाओं को दर्शाने के लिए भाषा आदिम और डेटा-प्रकार डिज़ाइन किए गए हैं। ये धारणाएं संज्ञानात्मक मनोविज्ञान और मस्तिष्क इमेजिंग में प्रयोगों से प्राप्त कई तथ्यों पर आधारित हैं।

एक प्रोग्रामिंग भाषा की तरह, ACT-R एक ढांचा है: विभिन्न कार्यों के लिए (जैसे, हनोई का टॉवर, पाठ के लिए स्मृति या शब्दों की सूची, भाषा की समझ, संचार, विमान नियंत्रण), शोधकर्ता अधिनियम में मॉडल (यानी, कार्यक्रम) बनाते हैं। -आर। ये मॉडल अनुभूति के एसीटी-आर दृश्य के भीतर कार्य के बारे में मॉडलर्स की धारणाओं को दर्शाते हैं। तब मॉडल चलाया जा सकता है।

एक मॉडल को चलाने से स्वचालित रूप से मानव व्यवहार का एक चरण-दर-चरण अनुकरण उत्पन्न होता है जो प्रत्येक व्यक्ति के संज्ञानात्मक संचालन (यानी, स्मृति एन्कोडिंग और पुनर्प्राप्ति, दृश्य और श्रवण एन्कोडिंग, मोटर प्रोग्रामिंग और निष्पादन, मानसिक इमेजरी हेरफेर) को निर्दिष्ट करता है। प्रत्येक चरण विलंबता और सटीकता की मात्रात्मक भविष्यवाणियों से जुड़ा हुआ है। व्यवहारिक प्रयोगों में एकत्र किए गए डेटा के साथ इसके परिणामों की तुलना करके मॉडल का परीक्षण किया जा सकता है।

हाल के वर्षों में, एसीटी-आर को मस्तिष्क में सक्रियण के पैटर्न की मात्रात्मक भविष्यवाणियां करने के लिए भी बढ़ाया गया है, जैसा कि एफएमआरआई के प्रयोगों में पता चला है। विशेष रूप से, ACT-R को मोटर प्रांतस्था में हाथ और मुंह के क्षेत्रों, बाएं प्रीफ्रंटल कॉर्टेक्स , पूर्वकाल सिंगुलेट सहित कई मस्तिष्क क्षेत्रों के रक्त-ऑक्सीजन-स्तर पर निर्भर प्रतिक्रिया के आकार और समय-पाठ्यक्रम की भविष्यवाणी करने के लिए संवर्धित किया गया है। प्रांतस्था, और बेसल गैन्ग्लिया ।

संक्षिप्त रूपरेखा

एसीटी-आर की सबसे महत्वपूर्ण धारणा यह है कि मानव ज्ञान को दो इर्रिडिएबल प्रकार के प्रतिनिधित्व में विभाजित किया जा सकता है: घोषणात्मक स्मृति और प्रक्रियात्मक स्मृति ।

एसीटी-आर कोड के भीतर, घोषणात्मक ज्ञान को चंक्स के रूप में दर्शाया जाता है, यानी व्यक्तिगत गुणों का वेक्टर प्रतिनिधित्व, उनमें से प्रत्येक को एक लेबल वाले स्लॉट से एक्सेस किया जा सकता है।

बफ़र्स के माध्यम से भाग आयोजित किए जाते हैं और सुलभ बनाए जाते हैं, जो कि मॉड्यूल हैं, यानी विशेष और बड़े पैमाने पर स्वतंत्र मस्तिष्क संरचनाएं हैं।

दो प्रकार के मॉड्यूल हैं:

  • 'अवधारणात्मक-मोटर मॉड्यूल', जो वास्तविक दुनिया के साथ इंटरफेस का ख्याल रखते हैं (यानी, वास्तविक दुनिया के अनुकरण के साथ)। एसीटी-आर में सबसे अच्छी तरह से विकसित अवधारणात्मक-मोटर मॉड्यूल दृश्य और मैनुअल मॉड्यूल हैं।
  • 'मेमोरी मॉड्यूल'। एसीटी-आर में दो प्रकार के मेमोरी मॉड्यूल हैं:
    • 'घोषणात्मक स्मृति', जिसमें वाशिंगटन, डीसी जैसे तथ्य शामिल हैं, संयुक्त राज्य अमेरिका की राजधानी है, फ्रांस यूरोप में एक देश है, या 2+3=5
    • 'प्रक्रियात्मक स्मृति', प्रस्तुतियों से बना है। प्रोडक्शंस इस बारे में ज्ञान का प्रतिनिधित्व करते हैं कि हम चीजों को कैसे करते हैं: उदाहरण के लिए, कीबोर्ड पर अक्षर क्यू टाइप करने के तरीके के बारे में ज्ञान, ड्राइव करने के तरीके के बारे में, या अतिरिक्त प्रदर्शन करने के तरीके के बारे में ज्ञान।

सभी मॉड्यूल केवल उनके बफ़र्स के माध्यम से ही एक्सेस किए जा सकते हैं। किसी निश्चित समय पर बफ़र्स की सामग्री उस समय ACT-R की स्थिति का प्रतिनिधित्व करती है। इस नियम का एकमात्र अपवाद प्रक्रियात्मक मॉड्यूल है, जो प्रक्रियात्मक ज्ञान को संग्रहीत और लागू करता है। इसमें एक सुलभ बफ़र नहीं है और वास्तव में इसका उपयोग अन्य मॉड्यूल की सामग्री तक पहुँचने के लिए किया जाता है।

प्रक्रियात्मक ज्ञान प्रस्तुतियों के रूप में प्रस्तुत किया जाता है। उत्पादन शब्द उत्पादन प्रणाली (कंप्यूटर विज्ञान) के रूप में एसीटी-आर के वास्तविक कार्यान्वयन को दर्शाता है, लेकिन, वास्तव में, एक उत्पादन मुख्य रूप से कॉर्टिकल क्षेत्रों (यानी बफ़र्स) से बेसल गैन्ग्लिया तक सूचना प्रवाह को निर्दिष्ट करने के लिए एक औपचारिक संकेतन है। और वापस प्रांतस्था में।

प्रत्येक पल में, एक आंतरिक पैटर्न मैचर एक ऐसे उत्पादन की खोज करता है जो बफ़र्स की वर्तमान स्थिति से मेल खाता हो। एक निश्चित समय में केवल एक ही उत्पादन निष्पादित किया जा सकता है। वह उत्पादन, जब निष्पादित किया जाता है, बफ़र्स को संशोधित कर सकता है और इस प्रकार सिस्टम की स्थिति को बदल सकता है। इस प्रकार, एसीटी-आर में, अनुभूति उत्पादन फायरिंग के उत्तराधिकार के रूप में प्रकट होता है।

प्रतीकात्मक बनाम संबंधवाद ी बहस

संज्ञानात्मक विज्ञान ों में, विभिन्न सिद्धांतों को आमतौर पर या तो संज्ञानात्मकवाद (मनोविज्ञान) या अनुभूति के संबंधवाद दृष्टिकोण के लिए जिम्मेदार ठहराया जाता है। एसीटी-आर स्पष्ट रूप से प्रतीकात्मक क्षेत्र से संबंधित है और इसे मानक पाठ्यपुस्तकों और संग्रहों में वर्गीकृत किया गया है।[3] इसकी संस्थाएं (हिस्सा और निर्माण) असतत हैं और इसके संचालन वाक्य-विन्यास हैं, जो कि अभ्यावेदन की शब्दार्थ सामग्री का उल्लेख नहीं करते हैं, बल्कि केवल उनके गुणों के लिए हैं जो उन्हें संगणना में भाग लेने के लिए उपयुक्त मानते हैं। यह चंक स्लॉट्स और प्रस्तुतियों में बफर मिलान के गुणों में स्पष्ट रूप से देखा जाता है, जो दोनों मानक प्रतीकात्मक चर के रूप में कार्य करते हैं।

ACT-R समुदाय के सदस्य, इसके डेवलपर्स सहित, ACT-R को एक सामान्य ढांचे के रूप में सोचना पसंद करते हैं जो निर्दिष्ट करता है कि मस्तिष्क कैसे व्यवस्थित होता है, और इसका संगठन किस तरह से जन्म देता है (और, संज्ञानात्मक मनोविज्ञान में, जांच की गई) मन के रूप में, पारंपरिक प्रतीकात्मक/संबंधवादी बहस से परे जा रहा है। इनमें से कोई भी, स्वाभाविक रूप से, प्रतीकात्मक प्रणाली के रूप में एसीटी-आर के वर्गीकरण के खिलाफ तर्क नहीं देता है, क्योंकि अनुभूति के सभी प्रतीकात्मक दृष्टिकोणों का उद्देश्य उस लक्ष्य को प्राप्त करने के लिए एक निश्चित वर्ग की संस्थाओं और प्रणालियों का उपयोग करके मस्तिष्क के कार्य के उत्पाद के रूप में मन का वर्णन करना है।

एक आम गलतफहमी बताती है कि एसीटी-आर एक प्रतीकात्मक प्रणाली नहीं हो सकती है क्योंकि यह मस्तिष्क के कार्य को चिह्नित करने का प्रयास करती है। यह दो मायने में गलत है: सबसे पहले, अनुभूति के कम्प्यूटेशनल मॉडलिंग के सभी दृष्टिकोण, प्रतीकात्मक या अन्यथा, कुछ मामलों में मस्तिष्क के कार्य को चित्रित करना चाहिए, क्योंकि मन मस्तिष्क का कार्य है। और दूसरा, इस तरह के सभी दृष्टिकोण, संबंधवादी दृष्टिकोण सहित, वर्णन के संज्ञानात्मक स्तर पर मन को चित्रित करने का प्रयास करते हैं न कि तंत्रिका स्तर पर, क्योंकि यह केवल संज्ञानात्मक स्तर पर है जिस पर महत्वपूर्ण सामान्यीकरण बनाए रखा जा सकता है।[4] कुछ ACT-R गुणों के साहचर्य चरित्र के कारण आगे की गलतफहमियाँ उत्पन्न होती हैं, जैसे कि चंक्स एक-दूसरे को सक्रियता फैलाते हैं, या उनके चयन के लिए मात्रात्मक गुणों को ले जाने वाले चंक्स और प्रोडक्शंस। इनमें से कोई भी गुण इन संस्थाओं की मौलिक प्रकृति को प्रतीकात्मक के रूप में प्रतिवादित नहीं करता है, भले ही इकाई चयन में उनकी भूमिका और अंततः गणना में।

सिद्धांत बनाम कार्यान्वयन, और वेनिला एसीटी-आर

सिद्धांत और उसके कार्यान्वयन के बीच अंतर करने का महत्व आमतौर पर एसीटी-आर डेवलपर्स द्वारा हाइलाइट किया गया है।

वास्तव में, अधिकांश कार्यान्वयन सिद्धांत को प्रतिबिंबित नहीं करते हैं। उदाहरण के लिए, वास्तविक कार्यान्वयन अतिरिक्त 'मॉड्यूल' का उपयोग करता है जो केवल विशुद्ध रूप से कम्प्यूटेशनल कारणों से मौजूद हैं, और मस्तिष्क में कुछ भी प्रतिबिंबित नहीं करना चाहिए (उदाहरण के लिए, एक कम्प्यूटेशनल मॉड्यूल में छद्म-यादृच्छिक संख्या जनरेटर होता है जो शोर पैरामीटर उत्पन्न करने के लिए उपयोग किया जाता है, जबकि दूसरा वेरिएबल नामों के माध्यम से सुलभ डेटा संरचनाओं को उत्पन्न करने के लिए नामकरण रूटीन रखता है)।

इसके अलावा, वास्तविक कार्यान्वयन को शोधकर्ताओं को सिद्धांत को संशोधित करने में सक्षम बनाने के लिए डिज़ाइन किया गया है, उदा। मानक मापदंडों को बदलकर, या नए मॉड्यूल बनाकर, या मौजूदा लोगों के व्यवहार को आंशिक रूप से संशोधित करके।

अंत में, जबकि कार्नेगी मेलन विश्वविद्यालय में एंडरसन की प्रयोगशाला आधिकारिक एसीटी-आर कोड को बनाए रखती है और जारी करती है, सिद्धांत के अन्य वैकल्पिक कार्यान्वयन उपलब्ध कराए गए हैं। इन वैकल्पिक कार्यान्वयनों में जेएसीटी-आर शामिल है [5] (नौसेना अनुसंधान प्रयोगशाला में एंथोनी एम. हैरिसन द्वारा जावा (प्रोग्रामिंग भाषा) में लिखा गया है) और पायथन एसीटी-आर (पायथन (प्रोग्रामिंग भाषा) में टेरेंस सी. स्टीवर्ट और कार्लेटन विश्वविद्यालय, कनाडा में रॉबर्ट एल. वेस्ट द्वारा लिखित)।[6] इसी तरह, एसीटी-आरएन (अब बंद कर दिया गया) सिद्धांत के 1993 के संस्करण का एक पूर्ण तंत्रिका कार्यान्वयन था।[7] ये सभी संस्करण पूरी तरह कार्यात्मक थे, और मॉडल उन सभी के साथ लिखे और चलाए गए हैं।

स्वतंत्रता की इन कार्यान्वयन संबंधी डिग्री के कारण, एसीटी-आर समुदाय आमतौर पर आधिकारिक, लिस्प (प्रोग्रामिंग भाषा) आधारित, सिद्धांत के संस्करण को संदर्भित करता है, जब इसे अपने मूल रूप में अपनाया जाता है और अपरिवर्तित छोड़ दिया जाता है, जैसे कि वेनिला एसीटी-आर।

अनुप्रयोग

इन वर्षों में, ACT-R मॉडल का उपयोग 700 से अधिक विभिन्न वैज्ञानिक प्रकाशनों में किया गया है, और कई अन्य में इसका उल्लेख किया गया है।[8]


स्मृति , ध्यान और कार्यकारी नियंत्रण

ACT-R घोषणात्मक मेमोरी सिस्टम का उपयोग इसकी स्थापना के बाद से मानव मेमोरी को मॉडल करने के लिए किया गया है। वर्षों के दौरान, बड़ी संख्या में ज्ञात प्रभावों को सफलतापूर्वक मॉडल करने के लिए इसे अपनाया गया है। उनमें संबंधित जानकारी के लिए हस्तक्षेप का प्रशंसक प्रभाव शामिल है,[9] सूची स्मृति के लिए प्रधानता प्रभाव और रीसेंसी प्रभाव प्रभाव,[10] और सीरियल रिकॉल।[11] एसीटी-आर का उपयोग कई संज्ञानात्मक प्रतिमानों में चौकस और नियंत्रण प्रक्रियाओं को मॉडल करने के लिए किया गया है। इनमें स्ट्रूप टास्क शामिल है,[12][13] कार्य स्विचिंग (मनोविज्ञान),[14][15] मनोवैज्ञानिक दुर्दम्य अवधि ,[16] और मल्टी टास्किंग।[17]


प्राकृतिक भाषा

प्राकृतिक भाषा समझ और उत्पादन के कई पहलुओं को मॉडल करने के लिए कई शोधकर्ता एसीटी-आर का उपयोग कर रहे हैं। इनमें सिंटैक्टिक पार्सिंग के मॉडल शामिल हैं,[18] भाषा समझ,[19] भाषा अधिग्रहण [20] और रूपक समझ।[21]


जटिल कार्य

ACT-R का उपयोग यह पकड़ने के लिए किया गया है कि मनुष्य हनोई के टॉवर जैसी जटिल समस्याओं को कैसे हल करते हैं,[22] या लोग बीजगणितीय समीकरणों को कैसे हल करते हैं।[23] इसका उपयोग ड्राइविंग और उड़ान में मानव व्यवहार को मॉडल करने के लिए भी किया गया है।[24] अवधारणात्मक-मोटर क्षमताओं के एकीकरण के साथ, ACT-R मानव कारकों और मानव-कंप्यूटर संपर्क में एक मॉडलिंग टूल के रूप में तेजी से लोकप्रिय हो गया है। इस डोमेन में, इसे विभिन्न परिस्थितियों में ड्राइविंग व्यवहार को मॉडल करने के लिए अपनाया गया है,[25][26] कंप्यूटर अनुप्रयोग पर मेनू चयन और दृश्य खोज,[27][28] और वेब नेविगेशन।[29]


संज्ञानात्मक तंत्रिका विज्ञान

हाल ही में, इमेजिंग प्रयोगों के दौरान मस्तिष्क सक्रियण के पैटर्न की भविष्यवाणी करने के लिए एसीटी-आर का उपयोग किया गया है।[30] इस क्षेत्र में, ACT-R मॉडल का उपयोग मेमोरी रिट्रीवल में प्रीफ्रंटल और पार्श्विका गतिविधि की भविष्यवाणी करने के लिए सफलतापूर्वक किया गया है,[31] नियंत्रण संचालन के लिए पूर्वकाल सिंगुलेट गतिविधि,[32] और मस्तिष्क गतिविधि में अभ्यास से संबंधित परिवर्तन।[33]


शिक्षा

एसीटी-आर को अक्सर संज्ञानात्मक ट्यूटर्स की नींव के रूप में अपनाया गया है।[34][35] ये प्रणालियाँ एक छात्र के व्यवहार की नकल करने के लिए एक आंतरिक ACT-R मॉडल का उपयोग करती हैं और उसके निर्देशों और पाठ्यक्रम को वैयक्तिकृत करती हैं, छात्रों की कठिनाइयों का अनुमान लगाने की कोशिश करती हैं और केंद्रित सहायता प्रदान करती हैं।

पिट्सबर्ग साइंस ऑफ लर्निंग सेंटर के हिस्से के रूप में इस तरह के संज्ञानात्मक ट्यूटर सीखने और संज्ञानात्मक मॉडलिंग पर शोध के लिए एक मंच के रूप में उपयोग किए जा रहे हैं। गणित के लिए कॉग्निटिव ट्यूटर जैसे सबसे सफल अनुप्रयोगों में से कुछ का उपयोग संयुक्त राज्य भर के हजारों स्कूलों में किया जाता है।

संक्षिप्त इतिहास

प्रारंभिक वर्ष: 1973–1990

ACT-R जॉन रॉबर्ट एंडरसन (मनोवैज्ञानिक) | जॉन आर. एंडरसन द्वारा विकसित मानव अनुभूति के तेजी से सटीक मॉडल की एक श्रृंखला का अंतिम उत्तराधिकारी है।

1973 में जॉन आर. एंडरसन और गॉर्डन बोवर द्वारा वर्णित स्मृति के मूल एचएएम (ह्यूमन एसोसिएटिव मेमोरी) मॉडल में इसकी जड़ों का पता लगाया जा सकता है।[36] HAM मॉडल को बाद में ACT सिद्धांत के पहले संस्करण में विस्तारित किया गया।[37] यह पहली बार था जब प्रक्रियात्मक मेमोरी को मूल घोषणात्मक मेमोरी सिस्टम में जोड़ा गया था, एक कम्प्यूटेशनल डाइकोटॉमी की शुरुआत की जो बाद में मानव मस्तिष्क में पकड़ साबित हुई।[38] सिद्धांत को फिर मानव अनुभूति के अधिनियम * मॉडल में विस्तारित किया गया।[39]


तर्कसंगत विश्लेषण के साथ एकीकरण: 1990-1998

अस्सी के दशक के अंत में, एंडरसन ने अनुभूति के गणितीय दृष्टिकोण की खोज और रूपरेखा के लिए खुद को समर्पित किया जिसे उन्होंने तर्कसंगत विश्लेषण नाम दिया।[40] तर्कसंगत विश्लेषण की मूल धारणा यह है कि अनुभूति अनुकूल रूप से अनुकूली है, और संज्ञानात्मक कार्यों के सटीक अनुमान पर्यावरण के सांख्यिकीय गुणों को प्रतिबिंबित करते हैं।[41] बाद में, वह अंतर्निहित गणनाओं के लिए एक एकीकृत ढांचे के रूप में तर्कसंगत विश्लेषण का उपयोग करते हुए, एसीटी सिद्धांत के विकास पर वापस आए। वास्तुकला को आकार देने में नए दृष्टिकोण के महत्व को उजागर करने के लिए, इसका नाम एसीटी-आर में संशोधित किया गया था, जिसमें तर्कसंगत के लिए आर खड़ा था [42] 1993 में, जॉन रॉबर्ट एंडरसन (मनोवैज्ञानिक) की मुलाकात क्रिश्चियन लेबिएरे से हुई, जो संबंधवाद के एक शोधकर्ता थे, जो ज्यादातर स्कॉट फाहलमैन के साथ कैस्केड सहसंबंध एल्गोरिथम लर्निंग एल्गोरिथम विकसित करने के लिए प्रसिद्ध थे। उनके संयुक्त कार्य का समापन ACT-R 4.0 की रिलीज़ में हुआ।[43] माइक बायरन (अब राइस विश्वविद्यालय में) के लिए धन्यवाद, संस्करण 4.0 में वैकल्पिक अवधारणात्मक और मोटर क्षमताएं भी शामिल हैं, जो ज्यादातर ईपीआईसी वास्तुकला से प्रेरित हैं, जिसने सिद्धांत के संभावित अनुप्रयोगों का बहुत विस्तार किया।

ब्रेन इमेजिंग और मॉड्यूलर संरचना: 1998–2015

एसीटी-आर 4.0 की रिहाई के बाद, जॉन रॉबर्ट एंडरसन (मनोवैज्ञानिक) अपने जीवन-समय के सिद्धांत की अंतर्निहित तंत्रिका संभाव्यता में अधिक से अधिक रुचि रखते थे, और मानव के कम्प्यूटेशनल आधार को समझने के अपने लक्ष्य का पीछा करते हुए मस्तिष्क इमेजिंग तकनीकों का उपयोग करना शुरू कर दिया। मन।

मस्तिष्क स्थानीयकरण के लिए लेखांकन की आवश्यकता ने सिद्धांत के एक बड़े संशोधन के लिए धक्का दिया। एसीटी-आर 5.0 ने मॉड्यूल की अवधारणा पेश की, प्रक्रियात्मक और घोषणात्मक प्रस्तुतियों के विशेष सेट जिन्हें ज्ञात मस्तिष्क प्रणालियों में मैप किया जा सकता है।[44] इसके अलावा, प्रक्रियात्मक और घोषणात्मक ज्ञान के बीच बातचीत को नए शुरू किए गए बफ़र्स, अस्थायी रूप से सक्रिय जानकारी रखने के लिए विशेष संरचनाओं (उपरोक्त अनुभाग देखें) द्वारा मध्यस्थता की गई थी। बफ़र्स को कॉर्टिकल गतिविधि को प्रतिबिंबित करने के लिए सोचा गया था, और बाद में अध्ययनों की एक श्रृंखला ने पुष्टि की कि कॉर्टिकल क्षेत्रों में सक्रियता बफ़र्स पर कम्प्यूटेशनल संचालन से सफलतापूर्वक संबंधित हो सकती है।

कोड का एक नया संस्करण, पूरी तरह से फिर से लिखा गया, 2005 में ACT-R 6.0 के रूप में प्रस्तुत किया गया। इसमें एसीटी-आर कोडिंग भाषा में महत्वपूर्ण सुधार भी शामिल हैं। इसमें एसीटी-आर उत्पादन विनिर्देश में एक नया तंत्र शामिल था जिसे डायनेमिक पैटर्न मिलान कहा जाता है। पिछले संस्करणों के विपरीत, जिसमें बफ़र्स में जानकारी के लिए विशिष्ट स्लॉट्स को शामिल करने के लिए उत्पादन द्वारा मिलान किए गए पैटर्न की आवश्यकता होती है, डायनेमिक पैटर्न मिलान स्लॉट्स को बफ़र सामग्री द्वारा निर्दिष्ट किए जाने के लिए मिलान करने की अनुमति देता है। एंडरसन (2007) में ACT-R 6.0 के लिए एक विवरण और प्रेरणा दी गई है।[45]


एसीटी-आर 7.0: 2015-वर्तमान

2015 की कार्यशाला में, यह तर्क दिया गया था कि सॉफ्टवेयर परिवर्तन के लिए एसीटी-आर 7.0 के मॉडल नंबरिंग में वृद्धि की आवश्यकता है। एक प्रमुख सॉफ़्टवेयर परिवर्तन इस आवश्यकता को हटा रहा था कि चंक्स को पूर्वनिर्धारित चंक-प्रकारों के आधार पर निर्दिष्ट किया जाना चाहिए। चंक-प्रकार तंत्र को हटाया नहीं गया था, लेकिन सॉफ्टवेयर में एक वैकल्पिक सिंटैक्टिक तंत्र होने के लिए आर्किटेक्चर के आवश्यक निर्माण से बदल दिया गया था। यह मॉडलिंग कार्यों के लिए ज्ञान प्रतिनिधित्व में अधिक लचीलेपन की अनुमति देता है, जिसके लिए नई जानकारी सीखने की आवश्यकता होती है और गतिशील पैटर्न मिलान के माध्यम से प्रदान की गई कार्यक्षमता को बढ़ाया जाता है जिससे मॉडल नए प्रकार के भाग बना सकते हैं। इससे उत्पादन में क्रियाओं को निर्दिष्ट करने के लिए आवश्यक सिंटैक्स का सरलीकरण भी होता है क्योंकि अब सभी क्रियाओं का एक ही वाक्यात्मक रूप है। ACT-R सॉफ़्टवेयर को बाद में JSON RPC 1.0 पर आधारित एक दूरस्थ इंटरफ़ेस शामिल करने के लिए अद्यतन किया गया है। उस इंटरफ़ेस को मॉडल के लिए कार्यों को बनाना आसान बनाने और लिस्प के अलावा अन्य भाषाओं से एसीटी-आर के साथ काम करने के लिए जोड़ा गया था, और सॉफ्टवेयर के साथ शामिल ट्यूटोरियल को ट्यूटोरियल मॉडल द्वारा किए गए सभी उदाहरण कार्यों के लिए पायथन कार्यान्वयन प्रदान करने के लिए अद्यतन किया गया है। .

वर्कशॉप और समर स्कूल

1995 में, कार्नेगी मेलॉन यूनिवर्सिटी ने अपनी वार्षिक एसीटी-आर वर्कशॉप और समर स्कूल की मेजबानी शुरू की।[46] उनकी ACT-R कार्यशाला वर्तमान में वार्षिक MathPsych/ICCM सम्मेलन में आयोजित की जाती है, और उनके समर स्कूल को कार्नेगी मेलन विश्वविद्यालय में एक आभासी उपस्थिति विकल्प के साथ परिसर में होस्ट किया जाता है।

स्पिन-ऑफ

एसीटी-आर सिद्धांत के लंबे विकास ने एक निश्चित संख्या में समानांतर और संबंधित परियोजनाओं को जन्म दिया।

सबसे महत्वपूर्ण हैं पीयूपीएस उत्पादन प्रणाली, एंडरसन के सिद्धांत का प्रारंभिक कार्यान्वयन, जिसे बाद में छोड़ दिया गया; और अधिनियम आर.एन.,[7]क्रिश्चियन लेबिरे द्वारा विकसित सिद्धांत का एक तंत्रिका नेटवर्क कार्यान्वयन।

कार्नेगी मेलॉन विश्वविद्यालय में भी लिन एम. रेडर ने 1990 के दशक की शुरुआत में एसएसी (कम्प्यूटेशनल मॉडल) विकसित किया, स्मृति के वैचारिक और अवधारणात्मक पहलुओं का एक मॉडल जो एसीटी-आर कोर घोषणात्मक प्रणाली के साथ कई विशेषताओं को साझा करता है, हालांकि कुछ मान्यताओं में भिन्न है।

कार्नेगी मेलन विश्वविद्यालय में अपने शोध प्रबंध के लिए, क्रिस्टोफर एल। डैंसी ने विकसित किया, और 2014 में ACT-R/Phi का सफलतापूर्वक बचाव किया।[47] अतिरिक्त शारीरिक मॉड्यूल के साथ एसीटी-आर का कार्यान्वयन जो एसीटी-आर को मानव शारीरिक प्रक्रियाओं के साथ इंटरफेस करने में सक्षम बनाता है।

टिप्पणियाँ

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  4. ↑ Pylyshyn, Z. W. (1984). Computation and Cognition: Toward a Foundation for Cognitive Science. Cambridge, Massachusetts: MIT Press. ISBN 0-262-66058-X.
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संदर्भ

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