【通往通用人工智能AGI之路】第8章: 认知架构

第三部分: AGI系统架构与实现

在前两部分,我们分别介绍了AGI的理论基础、关键使能技术,对AGI的内涵、原理、方法有了初步认识。然而,要真正实现AGI,我们还需要探索AGI系统的架构和实现路径。AGI系统架构需要综合考虑认知、学习、推理、规划等多个方面,设计灵活、可扩展、鲁棒的系统框架;AGI系统实现需要针对不同的任务和场景,开发高效、可靠、可解释的算法和模型。本部分将重点探讨AGI系统架构与实现的若干关键问题,包括认知架构、大规模AGI系统设计、AGI评估与测试等,力图为AGI的工程实践提供思路和指引。

第8章: 认知架构

认知架构(Cognitive Architecture)是实现AGI的核心,它为智能系统的感知、学习、推理、决策等认知功能提供了统一的计算框架。认知架构综合了认知科学、人工智能、神经科学等多个学科的理论和方法,力图建立一个符合人类认知规律、支持多领域任务的通用智能模型。本章将介绍认知架构的基本概念和主要流派,重点评述几个有代表性的认知架构,并探讨认知架构在AGI研究中的重要作用和发展趋势。

8.1 经典认知架构

经典认知架构是20世纪80年代以来发展起来的一类符号主义认知模型,它们基于认知心理学和人工智能的研究成果,试图建立一个通用的认知计算框架。经典认知架构通常采用模块化设计,包括感知、记忆、推理、决策等多个功能模块,并使用规则、逻辑、概念图等符号表示和推理机制。本节将重点介绍三个有代表性的经典认知架构:ACT-R、Soar和CLARION。

8.1.1 ACT-R

ACT-R(Adap