ACT-R

ACT-R
ACT-R
원본 작성자존 로버트 앤더슨
안정적 해제
7.21.6-<3099:2020-12-21> / 2020년 12월 21일; 14개월 전(2020-12-21)[1]
기록 위치커먼 리스프
유형인지건축
면허증GNU LGPL v2.1
웹사이트act-r.psy.cmu.edu

ACT-R(Adaptive Control of Think-Rational)은 주로 존 로버트 앤더슨과 카네기멜론 대학교 크리스찬 레비어가 개발한 인지 건축물이다.다른 인지 아키텍처와 마찬가지로 ACT-R은 인간의 마음을 가능하게 하는 기본적이고 회복 불가능한 인지 및 지각적 운영을 정의하는 것을 목표로 한다.이론적으로, 인간이 수행할 수 있는 각각의 업무는 이러한 이산적인 일련의 수술로 구성되어야 한다.

ACT-R의 기본적인 가정은 인지 신경 과학의 진행에 의해서도 영감을 받고 있으며, ACT-R은 개별 처리 모듈이 인지하는 것을 가능하게 하는 방식으로 뇌 자체가 어떻게 구성되는지를 명시하는 방법으로 보고 기술할 수 있다.

영감

ACT-R은 앨런 뉴웰의 작품에서 영감을 받았고, 특히 그의 평생 동안 통합 이론의 사상을 진정으로 인식의 기초를 발견하는 유일한 방법으로 옹호함으로써 영감을 얻었다.[2]사실 앤더슨은 보통 뉴웰을 자신의 이론에 대한 주요한 영향의 근원으로 여긴다.

ACT-R의 모양

다른 영향력 있는 인지 아키텍처(Sparity, CLARION, EPIC 포함)와 마찬가지로 ACT-R 이론은 특별한 코딩 언어의 통역자로서 연산 구현을 한다.통역자 자체는 Common Lisp로 작성되며, Common Lisp 언어 분포 중 하나에 로드될 수 있다.

이는 모든 연구자가 ACT-R 웹사이트에서 ACT-R 코드를 다운로드하여 공통 LISP 배포에 로드하고 ACT-R 통역관의 형태로 이론에 완전히 접근할 수 있음을 의미한다.

또한, 이것은 연구자들이 ACT-R 언어로 대본의 형태로 인간 인지 모델을 명시할 수 있게 한다.언어의 원시성과 데이터 유형은 인간의 인식에 대한 이론적 가정을 반영하도록 설계되었다.이러한 가정들은 인지심리학과 뇌영상에서의 실험에서 도출된 수많은 사실에 근거하고 있다.

프로그래밍 언어와 마찬가지로 ACT-R은 다양한 작업(예: 하노이 탑, 텍스트 메모리 또는 단어 목록, 언어 이해, 통신, 항공기 제어)을 위해 연구자들은 ACT-R에 "모듈"(즉 프로그램)을 만든다.이러한 모델들은 인식의 ACT-R 관점에 있는 직무에 대한 모델러들의 가정을 반영한다.그러면 모델이 실행될 수 있다.

모델을 실행하면 인간 행동의 단계별 시뮬레이션을 자동으로 생성하여 각각의 개별 인지 동작(즉, 메모리 인코딩 및 검색, 시각 및 청각 인코딩, 모터 프로그래밍 및 실행, 정신적 이미지 조작)을 지정한다.각 단계는 지연 및 정확도에 대한 정량적 예측과 관련이 있다.이 모델은 행동 실험에서 수집된 데이터와 그 결과를 비교함으로써 테스트될 수 있다.

최근에는 fMRI 실험에서 검출된 바와 같이 ACT-R도 확장되어 뇌에서 활성화되는 패턴을 정량적으로 예측하고 있다.특히 ACT-R을 증강하여 운동피질 내 손과 입 부위, 왼쪽 전전두피질, 전두정맥피질, 기저강낭 등 여러 뇌 영역의 볼드(BOLD) 반응의 형태와 시간코스를 예측하였다.

간략한 개요

ACT-R의 가장 중요한 가정은 인간의 지식은 선언적 표현과 절차적 표현이라는 두 가지 회복 불가능한 종류의 표현으로 나눌 수 있다는 것이다.

ACT-R 코드 내에서 선언적 지식은 청크의 형태, 즉 개별 속성의 벡터 표현으로 표현되며 각각 라벨이 부착된 슬롯에서 접근할 수 있다.

청크는 모듈이라는 것의 앞쪽 끝인 버퍼를 통해 고정되고 접근 가능하도록 만들어진다. 즉, 전문화되고 대부분 독립적인 뇌 구조와 같은 것이다.

모듈에는 두 가지 유형이 있다.

  • 현실 세계와의 인터페이스(즉, 현실 세계의 시뮬레이션)를 담당하는 지각-운동 모듈.ACT-R에서 가장 잘 개발된 지각-모터 모듈은 시각 및 수동 모듈이다.
  • 메모리 모듈.ACT-R에는 두 가지 종류의 메모리 모듈이 있다.
    • 워싱턴 D.C.와 같은 사실들로 구성된 선언적 기억은 미국의 수도, 프랑스는 유럽의 국가, 또는 2+3=5
    • 절차 기억 장치, 제작물로 만든 것.프로덕션은 예를 들어, 키보드에 문자 "Q"를 입력하는 방법, 운전하는 방법 또는 추가 작업을 수행하는 방법에 대한 지식을 나타낸다.

모든 모듈은 버퍼를 통해서만 접근할 수 있다.주어진 순간에 버퍼의 내용은 그 순간의 ACT-R 상태를 나타낸다.이 규칙의 유일한 예외는 절차적 지식을 저장하고 적용하는 절차적 모듈이다.접근 가능한 버퍼가 없으며, 실제로 다른 모듈의 콘텐츠에 접근하는 데 사용된다.

절차적 지식은 생산의 형태로 표현된다."생산"이라는 용어는 ACT-R의 실제적 구현을 생산 시스템으로 반영하지만, 사실 생산은 피질 영역(즉, 완충기)에서 기저 갱혈, 그리고 다시 피질로의 정보 흐름을 규정하는 형식 표기법이 주를 이룬다.

매 순간 내부 패턴 매쳐가 버퍼의 현재 상태와 일치하는 프로덕션을 검색한다.그러한 생산은 오직 한 가지에 한해서만 주어진 순간에 실행될 수 있다.그러한 생산은 실행될 때 버퍼를 수정하여 시스템의 상태를 변경할 수 있다.따라서, ACT-R에서는, 일련의 생산 발발로 인식은 전개된다.

상징적 대 연결론적 논쟁

인지 과학에서, 다른 이론들은 보통 인식에 대한 "기호적" 또는 "연결론적" 접근방식에 기인한다.ACT-R은 분명히 "상징적" 분야에 속하며 표준 교재와 소장품에서 이와 같이 분류된다.[3]그것의 실체(청크와 생산물)는 별개의 것이고 그 운영은 구문론적(synactical)이며, 즉 표현의 의미론적 내용을 참조하는 것이 아니라 그들이 계산에 참여하기에 적합하다고 간주하는 그들의 속성만을 가리킨다.이는 청크 슬롯과 프로덕션에서 버퍼 매칭의 속성에서 분명하게 나타나며, 두 가지 모두 표준 기호 변수로 기능한다.

개발자를 포함한 ACT-R 커뮤니티의 구성원들은 ACT-R을 전통적인 상징적/연결론적 논쟁을 넘어 뇌가 어떻게 조직되는지, 뇌가 어떻게 조직되는지, 그리고 인지 심리학에서 조사된 것을 어떻게 정신으로 인식되는지(그리고 어떻게) 구체화하는 일반적인 틀로 생각하는 것을 선호한다.이 중 어느 것도, 당연히 ACT-R을 상징적인 시스템으로 분류하는 것에 반대하지 않는데, 왜냐하면 인식에 대한 모든 상징적 접근은 두뇌 기능의 산물로서, 그 목적을 달성하기 위해 특정한 종류의 실체와 시스템을 사용하는 정신을 묘사하는 것을 목표로 하기 때문이다.

일반적인 오해는 ACT-R이 뇌의 기능을 특징짓기 위해 시도하기 때문에 상징적인 시스템이 아닐 수도 있다는 것을 암시한다.다음 두 가지 카운트에서 이 값은 부정확하다.첫째로, 상징적이든 아니든, 인식의 계산적 모델링에 대한 모든 접근방식은 어떤 면에서 두뇌 기능을 특징으로 삼아야 한다. 왜냐하면 정신은 뇌 기능이기 때문이다.그리고 둘째로, 연결론적 접근법을 포함한 모든 그러한 접근법은 정신의 중요한 일반화가 유지될 수 있는 인지적 수준에만 있기 때문에, 정신의 서술 수준이 아니라 인지적 수준의 특성화를 시도한다.[4]

특정 ACT-R 속성의 연관성 때문에 더 많은 오해가 발생하는데, 예를 들어, 청크가 서로 활성화되는 것을 퍼뜨리거나, 청크와 그 선택과 관련된 정량적 속성을 운반하는 생산물이 그것이다.이러한 특성들 중 어떤 것도 단위 선택과 궁극적으로 계산에서의 역할과 관계없이 상징적인 것으로서 이러한 실체의 근본적 특성에 반하는 것은 없다.

이론 대 구현 및 바닐라 ACT-R

이론 그 자체와 그 구현을 구분하는 중요성은 대개 ACT-R 개발자들에 의해 강조된다.

사실 시행의 상당 부분은 이 이론을 반영하지 못하고 있다.예를 들어, 실제 구현은 순수하게 계산적인 이유로만 존재하며 뇌에 어떤 것도 반영해서는 안 되는 추가적인 '모듈'을 사용한다(예를 들어, 하나의 계산 모듈에는 소음이 많은 파라미터를 생성하는 데 사용되는 의사 난수 발생기가 포함되어 있는 반면, 다른 모듈에는 데이터 스트레이트를 생성하기 위한 명명 루틴이 있다).변수 이름을 통해 액세스할 수 있는 uctors).

또한, 실제 구현은 예를 들어 표준 매개변수를 변경하거나, 새로운 모듈을 만들거나, 기존 매개변수의 동작을 부분적으로 수정하여 연구자가 이론을 수정할 수 있도록 설계되어 있다.

마지막으로, CMU에 있는 앤더슨 연구소가 공식 ACT-R 코드를 유지 및 공개하는 동안, 이론의 다른 대체 구현을 이용할 수 있게 되었다.이러한 대체 구현에는 jACT-R(Anthony M에 의해 자바어로 작성됨)이 포함된다.해군 연구소의 해리슨)과 파이톤 ACT-R (테렌스 C의 파이톤어로 작성됨.스튜어트와 로버트 L.서부 캐나다 칼턴 대학교).[6]

마찬가지로 ACT-RN(현재 중단)은 1993년판 이론의 본격적인 신경 구현이었다.[7]이 버전들은 모두 완벽하게 작동했고, 모델들은 모두 작성되어 실행되었다.

이러한 실행적 자유도 때문에, ACT-R 커뮤니티는 대개 원래의 형태로 채택되고 수정되지 않은 채로 남겨졌을 때, 이론의 버전인 "공식"인 "리스프 기반"을 "바닐라 ACT-R"로 지칭한다.

적용들

수년 동안, ACT-R 모델은 700개 이상의 다른 과학 출판물에 사용되었고, 더 많은 곳에서 인용되었다.

기억력, 주의력 및 실행 제어

ACT-R 선언적 기억 시스템은 초기부터 인간의 기억을 모형화하는 데 사용되어 왔다.몇 년 동안, 그것은 많은 알려진 효과를 성공적으로 모형화하기 위해 채택되었다.여기에는 관련 정보에 대한 간섭의 팬 효과,[8] 목록 메모리에 대한 우선성 및 리시브 효과,[9] 시리얼 리콜 등이 포함된다.[10]

ACT-R은 많은 인지 패러다임에서 주의깊고 프로세스를 제어하기 위해 사용되어 왔다.여기에는 스트롭 작업,[11][12] 작업 전환,[13][14] 심리 내화 기간,[15] 다중 작업 등이 포함된다.[16]

자연어

많은 연구자들이 자연 언어 이해와 생산의 여러 측면을 모델링하기 위해 ACT-R을 사용해 왔다.그것들은 구문 분석,[17] 언어 이해,[18] 언어 습득 및 은유 이해의 모델을 포함한다.[20]

복잡한 작업

ACT-R은 인간이 하노이 탑과 같은 복잡한 문제들을 어떻게 해결하는지,[21] 혹은 사람들이 대수 방정식을 어떻게 푸는지를 포착하기 위해 사용되어 왔다.[22]그것은 또한 운전과 비행에서 인간의 행동을 모형화하는 데 사용되었다.[23]

지각-운동 능력의 통합으로, ACT-R은 인간 요소와 인간-컴퓨터 상호작용에서 모델링 도구로서 점점 더 인기를 끌고 있다.이 도메인에서는, 다른 조건에서의 운전 행동,[24][25] 메뉴 선택과 컴퓨터 어플리케이션에서의 시각적 검색,[26][27] 그리고 웹 네비게이션의 모델화에 채택되었다.[28]

인지신경과학

최근에는 ACT-R이 영상 실험 중 뇌 활성화 패턴을 예측하는 데 이용되고 있다.[29]이 분야에서 ACT-R 모델은 기억력 검색에서 전두엽 및 두정엽 활동,[30] 제어 작동을 위한 전측 응결 활동 [31]및 뇌 활동의 연습 관련 변화를 예측하는 데 성공적으로 사용되어 왔다.[32]

교육

ACT-R은 종종 인지 교사의 기초로서 채택되어 왔다.[33][34]이러한 시스템은 내부 ACT-R 모델을 사용하여 학생의 행동을 모방하고 학생의 지시와 커리큘럼을 개인화하여 학생들이 겪을 수 있는 어려움을 "가져가기" 위해 노력하고 집중적인 도움을 제공한다.

이와 같은 '인지적 튜터'는 피츠버그 사이언스 오브 러닝 센터(Science of Learning Center)의 일환으로 학습 및 인지 모델링 연구의 플랫폼으로 활용되고 있다.가장 성공적인 응용 프로그램들 중 일부는 미국 전역의 수천 개의 학교에서 사용되고 있다.

간략한 역사

초년: 1973-90년

ACT-R은 존 R에 의해 개발된 일련의 인간 인식 모델의 궁극적인 계승자다. 앤더슨.

그것의 뿌리는 John R에 의해 기술된 원래의 HAM(Human Associative Memory) 모델로 거슬러 올라갈 수 있다.앤더슨과 고든 바워는 1973년에 태어났다.[35]HAM 모델은 나중에 ACT 이론의 첫 번째 버전으로 확장되었다.[36]이것이 최초의 선언적 기억 시스템에 절차적 기억력이 추가된 첫 사례로, 후에 인간의 뇌에 있는 것으로 증명된 계산적 이분법을 도입하였다.[37]그리고 나서 그 이론은 ACT*인식의 모델로 더욱 확대되었다.[38]

합리적인 분석과의 통합: 1990-1998

80년대 후반, 앤더슨은 Rational Analysis라고 이름 붙인 인식에 대한 수학적인 접근법을 탐구하고 윤곽을 그리는 데 전념했다.[39]Rational Analysis의 기본 가정은 인지 능력이 최적으로 적응하고, 인지 기능의 정확한 추정치는 환경의 통계적 특성을 반영한다는 것이다.[40]이후, 그는 Rational Analysis를 기초적인 계산의 통일 프레임워크로 삼아 ACT 이론의 발전으로 돌아왔다.아키텍처의 형성에 있어서 새로운 접근방식의 중요성을 강조하기 위해, 그것의 이름은 ACT-R로 수정되었고, "Rational"은 "Rational"을 나타낸다.

1993년 앤더슨은 주로 Scott Fahlman the Cascade Collaboration 학습 알고리즘과 함께 개발한 것으로 유명한 커넥션리스트 모델 연구원 Christian Lebiere를 만났다.그들의 공동 작업은 ACT-R 4.0의 출시로 절정에 달했다.[42]마이크 번(현 라이스 대학교에서) 덕분에 버전 4.0은 또한 선택적 지각 능력 및 운동 능력도 포함했는데, 이는 대부분 EPIC 아키텍처에서 영감을 받아 이론의 가능한 적용 범위를 크게 확장했다.

뇌 영상 및 모듈형 구조: 1998~2015년

ACT-R 4.0의 발표 이후 존 앤더슨은 그의 생애에 관한 이론의 근본적인 신경적 타당성에 점점 더 관심을 갖게 되었고, 인간 정신의 계산적 기초를 이해하는 자신의 목표를 추구하는 두뇌 영상 기법을 사용하기 시작했다.

뇌 국산화 회계처리의 필요성이 그 이론의 대대적인 개정을 추진했다.ACT-R 5.0은 알려진 뇌 시스템에 매핑될 수 있는 절차적 및 선언적 표현들의 전문 세트인 모듈의 개념을 도입했다.[43]또한 절차적 지식과 선언적 지식의 상호작용을 일시적으로 활성 정보를 보유하기 위한 특수 구조인 새로 도입된 버퍼에 의해 매개하였다(위 섹션 참조).버퍼는 피질 활동을 반영하는 것으로 생각되었고, 이후 일련의 연구들은 피질 영역의 활성화가 버퍼에 대한 컴퓨터 작업과 성공적으로 관련될 수 있다는 것을 확인했다.

완전히 다시 작성된 새로운 버전의 코드는 2005년에 ACT-R 6.0으로 제시되었다.또한 ACT-R 코딩 언어의 상당한 개선도 포함했다.여기에는 동적 패턴 매칭이라 불리는 ACT-R 생산 규격의 새로운 메커니즘이 포함되었다.생산에 의해 매칭된 패턴이 버퍼의 정보에 대한 특정 슬롯을 포함하도록 요구되었던 이전 버전과 달리, 동적 패턴 매칭은 슬롯을 매칭하여 버퍼 콘텐츠에 의해서도 지정되도록 허용한다.ACT-R 6.0에 대한 설명과 동기는 앤더슨(2007)에 제시되어 있다.[44]

ACT-R 7.0: 2015-현재

2015년 워크숍에서는 소프트웨어 변경 시 ACT-R 7.0의 모델 번호 부여가 증가해야 한다는 주장이 제기되었다. 주요 소프트웨어 변경은 미리 정의된 청크 유형을 기반으로 청크를 지정해야 한다는 요구사항을 제거하는 것이었다.청크형 메커니즘은 제거되지 않았지만, 구조의 필수 구성 요소에서 소프트웨어에서 선택적 구문 메커니즘으로 변경되었다.이를 통해 새로운 정보를 학습해야 하는 모델링 작업에 대한 지식 표현의 유연성을 높일 수 있었고, 동적 패턴 매칭을 통해 제공되는 기능을 확장하여 모델들이 새로운 청크의 "유형"을 만들 수 있게 되었다.이는 또한 모든 동작이 현재 동일한 구문 형태를 가지기 때문에 생산에서 동작을 지정하는 데 필요한 구문을 단순화한다.ACT-R 소프트웨어는 JSON RPC 1.0 기반의 원격 인터페이스를 포함하도록 후속적으로 업데이트되었다.이 인터페이스는 Lisp 이외의 언어에서 ACT-R로 작업하고 모델에 대한 작업을 더 쉽게 만들기 위해 추가되었으며 소프트웨어에 포함된 튜토리얼은 튜토리얼 모델에 의해 수행된 모든 예제 작업에 대해 Python 구현을 제공하도록 업데이트되었다.

스핀오프

ACT-R 이론의 오랜 발전은 일정한 수의 병렬 및 관련 프로젝트를 낳았다.

가장 중요한 것은 앤더슨 이론의 초기 구현인 PUPS 생산 시스템과 후에 폐기된 크리스천 레비어가 개발한 이론의 신경망 구현인 [7]ACT-RN이다.

린 M. 또한 카네기 멜론 대학교의 레더는 1990년대 초에 ACT-R 핵심 선언적 시스템과 많은 특징을 공유하는 개념적이고 지각적인 측면의 모델인 SAC를 개발했다.

메모들

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참조

  • 앤더슨, J. R. (2007)어떻게 인간의 정신이 물리적 우주에서 일어날 수 있을까?뉴욕, 뉴욕: 옥스퍼드 대학 출판부.ISBN 0-19-532425-0
  • 앤더슨, J. R., 보첼, D., Byrne, M. D., 더글라스, S., Lebere, C., & Chin, Y. (2004).정신의 통합 이론.심리학 리뷰, 1036–1060.

외부 링크