معماری شناختی Soar
 | این مقاله، معماری شناختی Soar، اخیراً بهواسطهٔ فرایند ایجاد مقاله ایجاد شدهاست. بازبینیکننده در حال بستن درخواست است و این برچسب احتمالاً بهزودی برداشته می‌شود.
ابزارهای بازبینی: پیشبارگیری بحث اعلان به نگارنده |
خطای اسکریپتی: پودمان «AfC submission catcheck» وجود ندارد.
معماری شناختی Soar به‌منظور شبیه‌سازی توانایی‌های شناختی انسان در ماشین‌ها طراحی شده است. هدف اصلی آن ارائه چارچوبی است که بتواند فرآیندهای پیچیده‌ای مانند یادگیری، تصمیم‌گیری، و حل مسئله را مدل‌سازی کند. این سیستم به‌گونه‌ای طراحی شده است که عملکردهای متنوع ذهن انسان را در قالب مدل‌های محاسباتی بازنمایی کند.
Soar با بهره‌گیری از یک سیستم تولیدی (Production System) قادر است قوانین و فرآیندهایی را ایجاد کند که رفتار هوشمندانه را در شرایط مختلف شبیه‌سازی نماید. یکی از ویژگی‌های کلیدی این معماری، توانایی آن در یادگیری تجربی است، یعنی با مواجهه با موقعیت‌های جدید، قوانین جدیدی ایجاد کرده و از آن‌ها در آینده استفاده میکند.
| موضوع | جزئیات |
|---|---|
| سال توسعه | اوایل دهه 1980 |
| توسع دهندگان | جان لیرد ، الن نیوول ، پل روزنبلوم |
| هدف اصلی | ایجاد یک نظریه جامع از شناخت برای شبیه سازی هوش مصنوعی |
| معماری | بر پایه سیستم تولیدی برای حل مسئله و تصمیم گیری |
| کاربرد | رباتیک ، هوش مصنوعی ، تحقیقات شناختی |
تاریخچه معماری شناختی Soar[ویرایش]
معماری شناختی Soar در دهه 1980 میلادی توسط گروهی از پژوهشگران برجسته به رهبری جان لیرد، آلن نیوول، و پل روزنبلوم در دانشگاه کارنگی ملون پایه‌گذاری شد. این معماری با هدف ایجاد یک چارچوب جامع برای درک فرآیندهای شناختی انسان و شبیه‌سازی آن‌ها در ماشین‌ها طراحی گردید. این تلاش علمی بخشی از یک پروژه بلندمدت در زمینه شناخت‌شناسی و هوش مصنوعی بود که سعی داشت مدلی قابل اتکا و همه‌جانبه برای فرآیندهای ذهنی ارائه دهد.
در ابتدا، Soar به‌عنوان یک سیستم حل مسئله معرفی شد که می‌توانست از قوانین نمادین برای تصمیم‌گیری و یادگیری استفاده کند. یکی از انگیزه‌های اصلی این پروژه، پاسخ به این سوال بود که چگونه می‌توان ماشین‌هایی ساخت که بتوانند مانند انسان فکر کنند و تصمیم بگیرند. با پیشرفت تحقیقات، Soar به مدلی تبدیل شد که نه‌تنها به حل مسائل می‌پرداخت، بلکه قابلیت‌های یادگیری، استدلال، و مدیریت حافظه را نیز به خود افزود.
در طول سال‌ها، این معماری توسعه یافت و در حوزه‌های مختلفی مانند رباتیک، هوش مصنوعی پیشرفته، و مدل‌سازی شناختی به کار گرفته شد. پژوهشگران همچنین Soar را برای شبیه‌سازی فرآیندهای پیچیده‌ای نظیر حل مسائل چندمرحله‌ای و تعاملات انسانی ارتقا دادند.
یکی از نقاط عطف مهم در تاریخ Soar، معرفی مکانیزم Chunking بود که به این معماری توانایی یادگیری تجربی را داد. این ویژگی، Soar را به مدلی پویا و قابل انطباق تبدیل کرد و باعث شد بتواند در مسائل واقعی مانند شبیه‌سازی رفتار ربات‌ها و تحلیل داده‌های پیچیده مورد استفاده قرار گیرد.
اصول اصلی[ویرایش]
بر اساس سيستم توليدى ساخته شده است كه از قوانين (توليدات) براى هدايت فرايندهاى حل مسئله و تصميم گيرى استفاده میکند. این معمارى پردازش نمادين را با مكانيزمى براى يادگيرى از تجربيات تركيب مى كند. سيستم از طريق چرخه اى از انتخاب عمل بر اساس قوانين، انجام آن عمل، و سپس به روزرسانى پايگاه دانش خود بر اساس نتيجه عمل مى كند.
سیستم تولیدی در معماری Soar[ویرایش]
سیستم تولیدی یکی از بخش‌های اصلی و زیربنایی معماری شناختی Soar است که به‌عنوان موتور تصمیم‌گیری و یادگیری عمل میکند. این سیستم بر اساس مجموعه‌ای از قوانین «اگر-آنگاه» طراحی شده که رفتار سیستم را در شرایط مختلف هدایت می‌کنند. این قوانین که به آن‌ها قوانین تولیدی یا Production Rules گفته می‌شود، پایه و اساس عملیات شناختی Soar را تشکیل می‌دهند. سیستم تولیدی، از این قوانین برای تحلیل وضعیت فعلی و انتخاب مناسب‌ترین اقدام استفاده میکند.
ساختار و عملکرد سیستم تولیدی:
1.ساختار قوانین: هر قانون تولیدی به شکل «اگر [شرایط] برقرار باشد، آنگاه [عملکرد] اجرا شود» تعریف می‌شود. شرایط شامل اطلاعاتی است که در حافظه کوتاه‌مدت ذخیره شده و عملکرد مربوط به اقدامی است که باید انجام شود. این ساختار باعث می‌شود Soar بتواند به‌طور منطقی و نظام‌مند مسائل را تحلیل کرده و راه‌حل‌هایی ارائه دهد.
2.فرآیند تطابق قوانین: سیستم تولیدی به‌طور مداوم وضعیت فعلی را با شرایط موجود در قوانین تولیدی مقایسه میکند. هنگامی که شرایط یک یا چند قانون برقرار باشد، سیستم وارد مرحله انتخاب می‌شود تا بهترین اقدام ممکن را اجرا کند. این انتخاب معمولاً بر اساس اولویت‌ها و اهداف تعریف‌شده انجام می‌گیرد.
3.یادگیری از طریق Chunking: یکی از ویژگی‌های منحصر به فرد سیستم تولیدی در Soar، توانایی یادگیری قوانین جدید از طریق فرآیندی به نام Chunking است. زمانی که سیستم با یک مسئله جدید مواجه می‌شود و آن را حل میکند، یک قانون تولیدی جدید به حافظه بلندمدت اضافه میکند. این قانون جدید می‌تواند در شرایط مشابه در آینده استفاده شود و کارایی سیستم را بهبود بخشد.
4.انعطاف‌پذیری و مقیاس‌پذیری:سیستم تولیدی Soar به‌گونه‌ای طراحی شده است که بتواند با شرایط مختلف و محیط‌های پویا تطبیق یابد. با افزودن یا اصلاح قوانین تولیدی، این معماری می‌تواند عملکرد خود را به‌طور مداوم بهبود بخشد و از پیچیدگی‌های محیط یاد بگیرد.
یادگیری در soar[ویرایش]
یادگیری یکی از ویژگی های کلیدی Soar است. این برای انطباق با شرایط جدید با ایجاد و اصلاح قوانین از طریق فرآیندی به نام chunking طراحی شده است. هنگامی که سیستم با موقعیت هایی مواجه می شود که نمی تواند با استفاده از قوانین فعلی خود آن ها را حل کند ، قوانین جدیدی را بر اساس تجربه ایجاد می کند که سپس برای استفاده در آینده در پایگاه دانش خود گنجاده کمی شود. این مکانیسم یادگیری در توانایی Soar برای بهبود در طول زمان نقش اساسی دارد.
ویژگی های کلیدی[ویرایش]
نمایش نمادین: Soar از نماد ها برای نمایش دانش و وضعیت ها استفاده می کند. این نماد ها به آن امکان می دهند که به طور انتزاعی استدلال کرده و تصمیم گیری ها را به صورت ساختاری انجام دهند.
سیستم های حافظه: Soar هم حافظه کوتاه مدت (برای ذخیره اطلاعات مرتبط با وظیفه جاری) و هم حافظه بلند مدت (برای ذخیره دانش عمومی و قوانین آموخته شده) دارد.
حل کننده عمومی مسائل: Soar در ابتدا به عنوان یک حل کننده عمومی مسائل (GPS) طراحی شد که قادر به حل طیف وسیعی از وظایف، از معما های ساده تا سناریوهای پیچیده تصمیم گیری بود.
تصمیم گیری و استدلال: Soar از مکانیزم هایی برای تصمیم گیری و استدلال استفاده می کنند که به آن این امکان را می دهد که وضعیت ها را تحلیل کرده و از میان مجموعه ای از گزینه ها ، مناسب ترین اقدام را انتخاب کند.
نتیجه گیری[ویرایش]
Soar همچنان یکی از معماری های شناختی تاثیرگذار در زمینه های هوش مصنوعی و علوم شناختی است. تاریخچه طولانی و توسعه مداوم آن اهمین آن را در درک و شبیه سازی هوش انسانی مانند نشان می دهد. ترکیب استدلال نمادین با یادگیری تطبیقی به ابزاری قدرتمند برای مدل سازی رفتار های شناختی می دهد و همچنان الهام بخش تحقیقات در زمینه هوش مصنوعی است.
منابع:[ویرایش]
رده:هوش مصنوعی رده:یادگیری ماشین رده:علوم شناختی
| این مقاله، معماری شناختی Soar، اخیراً بهواسطهٔ فرایند ایجاد مقاله ایجاد شدهاست. بازبینیکننده در حال بستن درخواست است و این برچسب احتمالاً بهزودی برداشته می‌شود.
ابزارهای بازبینی: پیشبارگیری بحث اعلان به نگارنده |
خطای اسکریپتی: پودمان «AfC submission catcheck» وجود ندارد.
This article "معماری شناختی Soar" is from Wikipedia. The list of its authors can be seen in its historical and/or the page Edithistory:معماری شناختی Soar. Articles copied from Draft Namespace on Wikipedia could be seen on the Draft Namespace of Wikipedia and not main one.
