Soar (bilim me'morchiligi) - Soar (cognitive architecture) - Wikipedia

Parvoz[1] a bilim me'morchiligi,[2] dastlab tomonidan yaratilgan Jon Laird, Allen Newell va Pol Rozenbloom da Karnegi Mellon universiteti. (Rozenbloom ko'chib o'tgandan keyin ham asosiy tergovchi sifatida ishlashni davom ettirdi Stenford universiteti, keyin Janubiy Kaliforniya universiteti Axborot fanlari instituti.) Hozir saqlanib qolgan va rivojlangan John Laird tadqiqot guruhi tomonidan Michigan universiteti.

Soar loyihasining maqsadi - umumiy uchun zarur bo'lgan sobit hisoblash bloklarini ishlab chiqish aqlli agentlar - qarorlarni qabul qilish, muammolarni hal qilish, rejalashtirish va tabiiy tilni tushunish kabi odamlarda mavjud bo'lgan barcha bilim qobiliyatlarini ro'yobga chiqarish uchun barcha turdagi bilimlarni kodlash, ulardan foydalanish va o'rganishning barcha turlari mavjud bo'lgan agentlar. Bu ikkala narsa nazariyasi bilish va bu nazariyani hisoblash yo'li bilan amalga oshirish. 1983 yilda boshlanganidan beri John Laird's tezis, u intellektual agentlarni yaratish uchun AI tadqiqotchilari tomonidan keng qo'llanilgan va kognitiv modellar ning turli jihatlari insonning xulq-atvori. Soarning eng dolzarb va to'liq tavsifi 2012 yildagi kitob, Soar kognitiv me'morchiligi.[1]

Nazariya

Soar asosidagi hisoblash tuzilmalari to'g'risida ko'plab gipotezalarni o'zida mujassam etgan umumiy razvedka, ularning aksariyati boshqa bilim me'morchiligida, shu jumladan ACT-R tomonidan yaratilgan Jon R. Anderson va LIDA tomonidan yaratilgan Sten Franklin. So'nggi paytlarda Soarga umumiy AI (funktsionallik va samaradorlik), aksincha ACT-R ga doimo ahamiyat berilmoqda kognitiv modellashtirish (inson idrokini batafsil modellashtirish).

Soar asosidagi bilimning asl nazariyasi bu erda tasvirlangan kosmik gipotezadir Allen Newell kitobi, Bilishning yagona nazariyalari.[2] va birinchi yaratilgan AI tizimlaridan biri Newell, Simon va Shou "s Mantiq nazariyotchisi, birinchi bo'lib 1955 yilda taqdim etilgan. Muammo doirasi gipotezasi barcha maqsadga yo'naltirilgan xatti-harakatlarni mumkin bo'lgan holatlar oralig'ida qidirish sifatida berilishi mumkinligini ta'kidlaydi (a muammo maydoni ) maqsadga erishishga urinish paytida. Har bir qadamda bitta operator tanlanadi, so'ngra agentning hozirgi holatiga qo'llaniladi, bu ichki o'zgarishlarga olib kelishi mumkin, masalan, uzoq muddatli xotiradan bilimlarni olish yoki dunyodagi modifikatsiyalar yoki tashqi harakatlar. (Soarning nomi "davlat", "operator" va "natija" ning asosiy tsiklidan kelib chiqqan, ammo u endi qisqartma sifatida qaralmaydi.) "Muammo fazosi" gipotezasi shundan iboratki, barcha xatti-harakatlar, hattoki rejalashtirish kabi murakkab faoliyat ham ajralib chiqadi. ibtidoiy operatorlarni tanlash va qo'llash ketma-ketligiga, ularni xaritada inson xatti-harakatiga solishtirganda ~ 50ms.

Soar nazariyasining ikkinchi gipotezasi shundan iboratki, har bir qadamda faqat bitta operatorni tanlash mumkin bo'lsa-da, ketma-ket tiqilib qolishga majbur qiladi, tanlash va qo'llash jarayonlari protsessual bilimlarni kontekstga bog'liq holda olishni ta'minlaydigan parallel qoida o'qlari orqali amalga oshiriladi.

Uchinchi gipoteza, agar operatorni tanlash yoki qo'llash bo'yicha bilim to'liqsiz yoki noaniq bo'lsa, unda nopoklik yuzaga keladi va arxitektura avtomatik ravishda substrat yaratadi. Substatsiyada muammolarni hal qilishning xuddi shu jarayoni rekursiv tarzda qo'llaniladi, ammo qaror qabul qilishni davom ettirish uchun bilimlarni olish yoki topish uchun mo'ljallangan. Bu, masalan, an'anaviy muammo usullari bo'lgan substratlar to'plamiga olib kelishi mumkin rejalashtirish yoki ierarxik vazifa dekompozitsiyasi, tabiiy ravishda paydo bo'ladi. Substatsiyada yaratilgan natijalar nopoklikni bartaraf etganda, substrat va unga tegishli tuzilmalar olib tashlanadi. Umumiy yondashuv Universal subgoaling deb nomlanadi.

Ushbu taxminlar uchta darajadagi ishlov berishni qo'llab-quvvatlaydigan me'morchilikka olib keladi. Eng past darajada, pastdan yuqoriga, parallel va avtomatik ishlov berish. Keyingi daraja - bu maslahatlashuv darajasi, bu erda birinchi darajadagi bilimlar bitta harakatni taklif qilish, tanlash va qo'llash uchun ishlatiladi. Ushbu ikki daraja tezkor, malakali xatti-harakatlarni amalga oshiradi va taxminan ularga mos keladi Kahnemanning Tizim 1 ishlov berish darajasi. Keyinchalik murakkab xatti-harakatlar bilimlar to'liqsiz yoki noaniq bo'lganda, taxminan 2-tizimga mos keladigan substratlar yordamida ishlov berishning uchinchi darajasi orqali paydo bo'ladi.

Soar-dagi to'rtinchi gipoteza shundan iboratki, asosiy tuzilish modulli, ammo vazifa yoki imkoniyatga asoslangan modullar nuqtai nazaridan emas, masalan, rejalashtirish yoki til kabi emas, balki uning o'rniga vazifalarni mustaqil modullari, shu jumladan: qaror qabul qilish moduli; xotira modullari (qisqa muddatli fazoviy / vizual va ishchi xotiralar; uzoq muddatli protsessual, deklarativ va epizodik xotiralar), barcha uzoq muddatli xotiralar bilan bog'liq bo'lgan o'rganish mexanizmlari; va sezgir va motorli modullar. Quyida tavsiflangan ushbu xotiralarning o'ziga xos xususiyatlari to'g'risida, shu jumladan, barcha o'rganish onlayn va bosqichma-bosqich bo'lganligi haqida qo'shimcha taxminlar mavjud.

Beshinchi gipoteza - xotira elementlari (fazoviy / vizual xotiradagi narsalardan tashqari) ramziy, munosabat tuzilmalari sifatida ifodalanadi. A degan faraz ramziy tizim umumiy uchun kerak aql nomi bilan tanilgan jismoniy belgilar tizimi gipoteza. Soarning muhim evolyutsiyasi shundaki, barcha ramziy tuzilmalar statistik metama'lumotlarga ega (masalan, qayta tiklanish va foydalanish chastotasi haqidagi ma'lumot yoki kutilayotgan kelajakdagi mukofot), bu ramziy tuzilmalarni olish, saqlash va o'rganishga ta'sir qiladi.

Arxitektura

Qayta ishlash tsikli - qaror qabul qilish tartibi

Soarni qayta ishlashning asosiy tsikli o'zaro ta'siridan kelib chiqadi protsessual xotira (narsalarni qanday qilish haqida uning bilimlari) va ishlaydigan xotira (uning mavjud vaziyatni aks ettirishi) operatorlarni tanlash va qo'llashni qo'llab-quvvatlash. Ishlaydigan xotiradagi ma'lumotlar a sifatida ifodalanadi ramziy grafik tuzilishi, ildizi a davlat. Protsessual xotiradagi bilim go'yoki kabi ifodalanadi qoidalar doimiy ravishda ishlaydigan xotira tarkibiga mos keladigan (shartlar va harakatlar to'plami). Qoidalarning shartlari ishchi xotiradagi tuzilmalarga to'g'ri kelganda, u yong'inlar va uning harakatlarini amalga oshiradi. Ushbu qoidalar va ishchi xotiraning kombinatsiyasi ham a deb nomlanadi ishlab chiqarish tizimi. Ko'pgina ishlab chiqarish tizimlaridan farqli o'laroq, Soarda mos keladigan barcha qoidalar parallel ravishda yonadi.

Qaror qabul qilishning asosiy mohiyati bo'lgan bitta qoidani tanlash o'rniga, Soarning qaror qabul qilishi quyidagilarni tanlash va qo'llash orqali sodir bo'ladi. operatorlar, qoidalar bo'yicha taklif qilingan, baholangan va qo'llanilgan. Operator joriy holatni sinovdan o'tkazadigan va operatorning ishchi xotirada va shuningdek tasvirini yaratadigan qoidalar bilan taklif qilinadi maqbul afzallik, bu operatorni tanlash va qo'llash uchun ko'rib chiqilishi kerakligini ko'rsatadi. Qo'shimcha qoidalar taklif qilingan operatorga mos keladi va uni boshqa taklif qilingan operatorlar bilan taqqoslaydigan va baholaydigan qo'shimcha imtiyozlarni yaratadi. Afzalliklar qaror qabul qilish protsedurasi bilan tahlil qilinadi, u afzal qilingan operatorni tanlaydi va uni operatsion xotirada joriy operator sifatida o'rnatadi. Amaldagi operatorga mos keladigan qoidalar, so'ngra uni qo'llash va ishchi xotiraga o'zgartirish kiritish uchun yoqiladi. Ishchi xotiraning o'zgarishi oddiy xulosalar, Soarning uzoq muddatli semantik yoki epizodik xotiralarini olish uchun so'rovlar, vosita tizimiga muhitda harakatlarni bajarish uchun buyruqlar yoki ish xotirasi bo'lgan Spatial Visual System (SVS) bilan o'zaro aloqalar bo'lishi mumkin. idrok etish interfeysi. Ishchi xotiradagi bu o'zgarishlar yangi operatorlarning taklif qilinishiga va baholanishiga, so'ngra bittasini tanlashga va uning qo'llanilishiga olib keladi.

Kuchaytirishni o'rganish

Soar qo'llab-quvvatlaydi mustahkamlashni o'rganish, bu mukofotga asoslangan operatorlarni baholash uchun raqamli imtiyozlarni yaratadigan qoidalar qiymatlarini sozlaydi. Maksimal moslashuvchanlikni ta'minlash uchun ish xotirasida mukofot yaratiladigan tuzilma mavjud.

O'tkazmalar, substatlar va chunkinglar

Agar operatorlar uchun imtiyozlar bitta operatorni tanlashni belgilash uchun etarli bo'lmasa yoki operatorni qo'llash uchun etarli qoidalar bo'lmasa, boshi berk ko'chaga kirib qoladi. Noqulay vaziyatga javoban ishchi xotirada substrat yaratiladi, uning maqsadi bu nopoklikni hal qilishdir. Qo'shimcha protsessual bilimlar keyinchalik qo'shimcha ma'lumot olish uchun substatdagi operatorlarni taklif qilishi va tanlashi mumkin, yoki asl holatida imtiyozlar yaratishi yoki ushbu holatni o'zgartirishi mumkin, shuning uchun nopoklik hal qilinadi. Substatlar buyurtma bo'yicha murakkab mulohazalar uchun vositani, shu jumladan, ierarxik vazifalarni dekompozitsiyasini, rejalashtirishni va deklarativ uzoq muddatli xotiralarga kirishni ta'minlaydi. Noqulay vaziyatni bartaraf etgandan so'ng, pastki qismdagi barcha tuzilmalar olib tashlanadi, faqat natijalar bundan mustasno. Soarning chunking mexanizmi substratda ishlov berishni yig'adi, natijada natijalar qoidalarga olib keldi. Kelajakda o'rganilgan qoidalar shu kabi holatlarda avtomatik ravishda o'q otadi, shunday qilib hech qanday to'siq bo'lmaydi, murakkab mulohazalarni avtomatik / reaktiv ishlov berishga bosqichma-bosqich aylantiradi. So'nggi paytlarda Umumjahon Subgoaling protsedurasi Soar agenti egallagan bilimlarni innovatsion va muammoli yo'naltirilgan holda rekombinatsiya qilish yo'li bilan nopoklikni echishga imkon beradigan maqsadli va avtomatik ravishda ma'lumotlar bazasini ko'paytirish mexanizmi orqali kengaytirildi. [3].

Ramziy kirish va chiqish

Simvolik kirish va chiqish kirish holati va chiqish havolasi deb nomlangan yuqori holatga biriktirilgan ishlaydigan xotira tuzilmalari orqali sodir bo'ladi. Agar ishlaydigan xotirada chiqish havolasida tuzilmalar yaratilgan bo'lsa, ular tashqi harakatlar uchun buyruqlarga tarjima qilinadi (masalan, motorni boshqarish).

Mekansal vizual tizim va aqliy tasavvur

Ko'rish tizimlari va ramziy bo'lmagan fikrlash bilan o'zaro aloqalarni qo'llab-quvvatlash uchun Soar o'zining fazoviy ko'rish tizimiga (SVS) ega. SVS ichki dunyoni a sifatida ifodalaydi sahna grafigi, shakli, joylashuvi, pozasi, nisbiy holati va masshtabi kabi fazoviy xususiyatlarga ega bo'lgan ob'ektlar va tarkibiy subobyektlar to'plami. SVS-dan foydalanadigan Soar agenti o'zining sahna grafigidan funktsiyalar va munosabatlarni avtomatik ravishda chiqarib olish uchun filtrlar yaratishi mumkin, keyinchalik ular ish xotirasiga qo'shiladi. Bundan tashqari, Soar agenti SVS-ga tuzilmalarni qo'shishi va uni aqliy tasvir uchun ishlatishi mumkin. Masalan, agent ma'lum bir joyda SVS-da faraziy ob'ektni yaratishi va har qanday idrok etilayotgan ob'ektlar bilan to'qnashishini tekshirishi mumkin.

Semantik xotira

Semantik xotira Soar-dagi (SMEM) haqiqatga o'xshash tuzilmalarning juda uzoq muddatli xotirasi sifatida yaratilgan. SMEM-dagi ma'lumotlar yo'naltirilgan tsiklik grafikalar sifatida namoyish etiladi. Strukturalarni ish xotirasining zaxiralangan maydonida buyruqlar yaratadigan qoidalar bilan saqlash yoki olish mumkin. Olingan tuzilmalar ishchi xotiraga qo'shiladi.

SMEM tuzilmalarida har bir xotiradan foydalanish chastotasini yoki takrorlanishini ifodalovchi aktivizatsiya qiymatlari mavjud asosiy darajadagi faollashtirish dastlab ACT-R uchun ishlab chiqilgan sxema. Qabul qilish paytida SMEM-da so'rovga mos keladigan va eng yuqori faollikka ega bo'lgan tuzilma olinadi. Soar ham qo'llab-quvvatlaydi faollashtirishni tarqatish, bu erda aktivizatsiya ishlaydigan xotiraga olingan SMEM tuzilmalaridan ular bilan bog'langan boshqa uzoq muddatli xotiralarga tarqaladi.[4] Ushbu xotiralar o'z navbatida faollashuvni qo'shnilarining xotiralariga tarqatib yubordi va biroz chirigan. Spreading activation - bu hozirgi kontekstning semantik xotiradan qidirib topishga ta'sir qilishiga imkon beradigan mexanizm.

Epizodik xotira

Epizodik xotira (EPMEM) vaqtinchalik oqimdagi ishchi xotiraning suratlarini avtomatik ravishda qayd qiladi. Oldingi epizodlarni so'rov orqali ish xotirasiga qaytarish mumkin. Epizod olinganidan so'ng, keyingi (yoki oldingi) epizodni olish mumkin. Agent EPMEM-ni o'tmishdagi epizodlarni ketma-ket ijro etish uchun (harakatlar ta'sirini bashorat qilishga imkon berish), o'ziga xos xotiralarni olish yoki ma'lum xotira tuzilmalariga ega bo'lgan epizodlar uchun so'rov yuborish uchun ishlatishi mumkin.

O'rganish

Soarning har bir uzoq muddatli xotiralari agentlik tajribasi asosida yangi tuzilmalarni yaratadigan yoki metama'lumotlarni o'zgartiradigan onlayn o'qitish mexanizmlarini birlashtirgan. Masalan, Soar protsessual xotira uchun yangi qoidalarni deb nomlangan jarayon orqali o'rganadi chunking va operatorlarni tanlash bilan bog'liq qoidalarni sozlash uchun mustahkamlashni o'rganishdan foydalanadi.

Agentni rivojlantirish

Soar-da agentni ishlab chiqishda standart yondashuv protsessual xotiraga yuklangan qoidalarni yozishdan va tegishli deklarativ bilimlar bilan semantik xotirani boshlashdan boshlanadi. Agentni ishlab chiqish jarayoni rasmiy Soar qo'llanmasida hamda tadqiqot guruhida keltirilgan bir nechta qo'llanmalarda batafsil bayon etilgan. veb-sayt.

Dasturiy ta'minot

John Laird tomonidan Soar bilim me'morchiligini kengaytirish, 2008 yil.

Soar arxitekturasi Jon Lairdning Michigan universitetidagi tadqiqot guruhi tomonidan qo'llab-quvvatlanadi va kengaytiriladi. Amaldagi arxitektura C va C ++ kombinatsiyasida yozilgan va tadqiqot guruhida erkin foydalanish mumkin (BSD litsenziyasi). veb-sayt.

Soar Soar Markup Language (SML) orqali C ++, Java, Tcl va Python kabi tashqi til muhitlari bilan interfeysga kirishishi mumkin. SML - Soar agentlari misollarini yaratish va ularning I / U havolalari bilan o'zaro aloqada bo'lishning asosiy mexanizmi.

JSoar - bu Java-da yozilgan Soar dasturidir. Bu tomonidan saqlanadi SoarTech, AI tadqiqot va rivojlantirish kompaniyasi. JSoar Michigan universiteti arxitekturasini amalga oshirishni diqqat bilan kuzatib boradi, garchi u odatda ushbu C / C ++ versiyasining so'nggi o'zgarishlar va o'zgarishlarini aks ettirmasa ham.[5]

Ilovalar

Quyida Soarda tatbiq etilgan turli xil dasturlarning tarixiy ro'yxati keltirilgan. Soarda yuzdan ortiq tizimlar mavjud edi, ammo ularning aksariyati o'yinchoq vazifalari yoki jumboqlardan iborat.

Bulmacalar va o'yinlar

Soar o'z tarixi davomida Xanoy minorasi, suv idishi, savdo tak oyog'i, sakkizta jumboq, missionerlar va odamxo'rlar kabi turli xil klassik sun'iy intellektli boshqotirmalar va o'yinlarni amalga oshirish uchun ishlatilgan. Bloklar dunyosi. Soarning dastlabki yutuqlaridan biri shundaki, unda turli xil zaif usullar tabiiy ravishda unda kodlangan vazifa bilimidan kelib chiqadi. Umumjahon zaif usul. [6]

Kompyuter konfiguratsiyasi

Soarning birinchi keng ko'lamli dasturi R1-Soar edi, bu R1 ning Pol Rozenbloom tomonidan qisman qayta bajarilishi (XCON ) ekspert tizimi John McDermott DEC kompyuterlarini sozlash uchun ishlab chiqdi. R1-Soar Soar-ning o'rtacha o'lchamdagi muammolarni miqyoslash, ierarxik dekompozitsiya va rejalashtirishdan foydalanish, qasddan rejalashtirish va muammolarni echishni chunking orqali reaktiv bajarishga o'tkazish qobiliyatini namoyish etdi.[7]

Tabiiy tilni tushunish

NL-Soar a tabiiy tilni tushunish Soarda Jill Fain Lehman, Rik Lyuis, Nensi Grin, Deryl Lonsdeyl va Greg Nelson tomonidan ishlab chiqilgan tizim. Unda tabiiy tilni tushunish, avlod yaratish va suhbatlashish uchun imkoniyatlar mavjud bo'lib, real vaqtda qo'shimcha ravishda ajralish va avlodni ta'kidlashdi. NL-Soar TacAir-Soar-ning eksperimental versiyasida va NTD-Soar-da ishlatilgan.[8]

Simulyatsiya qilingan uchuvchilar

Soarning ikkinchi keng ko'lamli dasturida keng miqyosli taqsimlangan simulyatsiya mashg'ulotlarida foydalanish uchun vositalar ishlab chiqildi. AQShning taktik havo missiyalarini uchirish uchun ikkita asosiy tizim Michigan universiteti va Janubiy Kaliforniya Universitetining Axborot fanlari institutida (ISI) birgalikda ishlab chiqilgan. Michigan tizimi TacAir-Soar deb nomlangan va uchib ketgan (simulyatsiyada) sobit qanot U. S. harbiy taktik vazifalari (masalan, havodan qo'llab-quvvatlash, zarbalar, CAPs, yonilg'i quyish va SEAD missiyalar). ISI tizimi RWA-Soar deb nomlangan va rotatsion qanotli (vertolyot) missiyalarni bajargan. TacAir-Soar va RWA-Soar-da mavjud bo'lgan ba'zi imkoniyatlar e'tibor, vaziyatni anglash va moslashish, real vaqtda rejalashtirish va dinamik qayta rejalashtirish va Soar agentlari va odamlar kombinatsiyalari o'rtasida murakkab aloqa, muvofiqlashtirish va hamkorlik edi. Ushbu tizimlar ishtirok etdi DARPA Ning Sintetik urush teatri (STOW-97) 48 soatlik vaqt ichida qo'shma jang maydonida sintetik agentlarning eng yirik maydonchasi bo'lgan va faol navbatchi xodimlarni tayyorlashni o'z ichiga olgan Advanced Concept Technology Demonstration (ACTD). Ushbu tizimlar sun'iy intellekt agentlaridan keng ko'lamli mashg'ulotlar uchun foydalanishning hayotiyligini namoyish etdi.[9]

BUG '

RWA-Soar loyihasining muhim o'sishlaridan biri STEAM tomonidan ishlab chiqilgan Milind Tambe,[10] agentlar o'zlarining jamoadoshlari modellarini Cohen va qo'shma niyatlar doirasidan foydalangan holda ushlab turadigan moslashuvchan jamoaviy ish uchun asos. Levesk.[11]

NTD-Soar

NTD-Soar simulyatsiyasi edi NASA sinovlari bo'yicha direktor (NTD), tayyorgarlikni muvofiqlashtirish uchun mas'ul shaxs NASA Space Shuttle ishga tushirishdan oldin. Bu juda ko'p turli xil bilim qobiliyatlarini o'z ichiga olgan yaxlit bilim modeli edi tabiiy tilni qayta ishlash, diqqat va vizual qidiruv va keng agentlik modelida muammolarni hal qilish.[12]

Virtual odamlar

Soar, USC ijodiy texnologiyalar institutida ishlab chiqilgan virtual dunyoda yuzma-yuz muloqotlar va hamkorlikni qo'llab-quvvatlovchi virtual odamlarni simulyatsiya qilish uchun ishlatilgan. Virtual odamlar birlashgan qobiliyatlarga ega idrok, tabiiy tilni tushunish, hissiyotlar, tanani boshqarish va harakatlar, boshqalar qatorida.[13]

O'yin AI va mobil ilovalar

O'yin AI agentlari kabi o'yinlar uchun Soar yordamida yaratilgan StarCraft,[14] Zilzila II,[15] Tushish 3,[16] Haqiqiy bo'lmagan musobaqa,[17] va Minecraft[iqtibos kerak ]kabi qobiliyatlarni qo'llab-quvvatlaydi fazoviy fikrlash, real vaqt strategiyasi va raqib kutish. AI-agentlari, shuningdek, Infinite-ni o'z ichiga olgan video o'yinlar uchun yaratilgan Mario[18] bu mustahkamlashni o'rganishda foydalanilgan va Frogger II, Space Invaders va Fast Eddie, bu ikkala mustahkamlashni o'rganish va aqliy tasavvur.[19]

Soar tabiiy ravishda ishlashi mumkin mobil qurilmalar. Mobil telefon dastur o'yin uchun Yolg'onchining zarlari uchun ishlab chiqilgan iOS Soar arxitekturasini to'g'ridan-to'g'ri telefondan raqib AI uchun vosita sifatida boshqaradi.[20]

Robototexnika

Dastlabki Robo-Soar 1991 yilda Puma robot qo'lini boshqarish uchun amalga oshirilganidan beri Soar yordamida ko'plab turli xil robotlashtirilgan dasturlar yaratilgan.[21] Ular mobil robotlarni boshqarishdan tortib gumanoid xizmatga qadar bo'lgan REEM robotlar,[22] topshiriladigan robot xachirlari[23] va uchuvchisiz suv osti transport vositalari.[24]

Interaktiv vazifalarni o'rganish

Soar jamoasida olib borilayotgan tadqiqotlar va ishlanmalarning dolzarb yo'nalishi - bu interaktiv vazifalarni o'rganish (ITL), tabiiy instruktorlarning o'zaro ta'siri orqali yangi vazifalarni, atrof-muhit xususiyatlarini, xatti-harakatlarning cheklanishlarini va boshqa xususiyatlarni avtomatik o'rganish.[25] ITL-dagi tadqiqotlar stol usti o'yinlarida qo'llanilgan[26] va ko'p xonali navigatsiya.[27]

Rejalashtirish

Erta, Merle-Soar Soar Pittsburg yaqinida joylashgan shisha ishlab chiqarish zavodida etakchi odam rejalashtiruvchisidan namunalangan murakkab rejalashtirish vazifasini qanday o'rganishi mumkinligini namoyish etdi.[28]

Shuningdek qarang

Adabiyotlar

  1. ^ a b Laird, Jon E. (2012). Soar kognitiv me'morchiligi. MIT Press. ISBN  978-0262122962.
  2. ^ a b Nyuell, Allen (1990 yil dekabr). Bilishning yagona nazariyalari. Garvard universiteti matbuoti. ISBN  978-0674920996.
  3. ^ Lieto, Antonio; Perrone, Federiko; Pozzato, Gian Luka; Chiodino, Eleonora (2019). "Subgoalingdan tashqari: kognitiv me'morchilikda ijodiy muammolarni hal qilish uchun dinamik bilimlarni yaratish doirasi". Kognitiv tizimlarni tadqiq qilish. 58: 305–316. doi:10.1016 / j.cogsys.2019.08.005. hdl:2318/1726157.
  4. ^ Jons, Stiven; va boshq. (2016). "Dangasa baholash yordamida faollashtirishni tarqatishni samarali hisoblash" (PDF). ICCM. Kognitiv modellashtirish bo'yicha 14-xalqaro konferentsiya materiallari: 182-187.
  5. ^ SoarTech: JSoar
  6. ^ Laird, Jon; Newell, Allen (1983). "Umumjahon zaif usul: natijalar xulosasi". IJCAI. 2: 771–772.
  7. ^ Rozenbloom, Pol; Laird, Jon; Makdermott, Jon (2009 yil 27-yanvar). "R1-Soar: muammolarni hal qilish me'morchiligida bilimlarni intensiv dasturlash bo'yicha tajriba". Naqshli tahlil va mashina intellekti bo'yicha IEEE operatsiyalari. PAMI-7 (5): 561-569. doi:10.1109 / TPAMI.1985.4767703. PMID  21869293.
  8. ^ Rubinoff, Robert; Lehman, Jill (1994). "NL-Soar-da real vaqtda tabiiy tilni yaratish". INLG. Tabiiy tillarni yaratish bo'yicha ettinchi xalqaro seminarning materiallari: 199–206.
  9. ^ Jons; va boshq. (1999). "Parvozlarni jangovar simulyatsiyasi uchun avtomatlashtirilgan aqlli uchuvchilar". AAAI. 20 (1).
  10. ^ Tambe, Milind (1997). "Moslashuvchan, amaliy jamoaviy ish uchun agentlik arxitekturasi". AAAI. Sun'iy intellekt bo'yicha o'n to'rtinchi milliy konferentsiya va sun'iy intellektning innovatsion qo'llanilishi bo'yicha to'qqizinchi konferentsiya materiallari: 22-28.
  11. ^ Koen, Filipp; Levesk, Hektor (1991). "Tasdiqlar va qo'shma harakatlar". IJCAI. 2: 951–957.
  12. ^ Nelson, G; Lehman, J; Jon, B (1994). "Haqiqiy vaqt vazifasida kognitiv imkoniyatlarni birlashtirish". Kognitiv Ilmiy Jamiyatning XVI yillik konferentsiyasi materiallari: 658–663.
  13. ^ van Lent, Mayk; va boshq. (2001). "AKT missiyasining takroriy mashqlari" (PDF). Iqtibos jurnali talab qiladi | jurnal = (Yordam bering)
  14. ^ Tyorner, Aleks (2013). "Soar-SC: StarCraft-da AI tadqiqotlari uchun platforma". Iqtibos jurnali talab qiladi | jurnal = (Yordam bering)
  15. ^ Laird, Jon (2001). Siz nima qilayotganingizni biladi: Quakebot-ga kutish qo'shish. Agentliklar. Avtonom agentlar bo'yicha beshinchi xalqaro konferentsiya materiallari. 385-392 betlar. doi:10.1145/375735.376343. ISBN  978-1581133264.
  16. ^ van Lent, Maykl; Laird, Jon (1991). "Sun'iy intellekt dvigatelini yaratish". Iqtibos jurnali talab qiladi | jurnal = (Yordam bering)
  17. ^ Ray, Robert; va boshq. (2002 yil dekabr). "Virtual haqiqat murabbiylari uchun aqlli raqiblar". I / Itsec. Intertersice / Industry Training, Simulation and Education Konferentsiyasi materiallari. CiteSeerX  10.1.1.549.2187.
  18. ^ Mohan, Shivali; Laird, Jon (2009). "Mario o'ynashni o'rganish". Texnik hisobot. CCA-TR-2009-03. CiteSeerX  10.1.1.387.5972.
  19. ^ Wintermute (2012 yil sentyabr). "Kognitiv me'morchilikda tasavvur: mavhumlikning ko'p darajalarida vakillik va boshqarish". Kognitiv tizimlarni tadqiq qilish. 19-20: 1–29. CiteSeerX  10.1.1.387.5894. doi:10.1016 / j.cogsys.2012.02.001.
  20. ^ Michigan universiteti (2015 yil 19-may). "Michigan yolg'onchining zarlari". GitHub. Olingan 21 yanvar 2017.
  21. ^ Laird, Jon; Yager, Erik; Xukka, Maykl; Tuck, Kristofer (1991 yil noyabr). "Robo-Soar: Soar yordamida tashqi ta'sir o'tkazish, rejalashtirish va o'rganishning integratsiyasi". Robototexnika va avtonom tizimlar. 8 (1–2): 113–129. CiteSeerX  10.1.1.726.7247. doi:10.1016 / 0921-8890 (91) 90017-f. hdl:2027.42/29045.
  22. ^ Puigbo, Xordi-Ysard; va boshq. (2013). "Kognitiv me'morchilik vositasida umumiy maqsadli xizmat robotini boshqarish". AIC. 45. CiteSeerX  10.1.1.402.5541.
  23. ^ Talor, Glen; va boshq. (2014 yil fevral). "Robotik xachirlar uchun ko'p modali o'zaro ta'sir". Soar Technology Inc.
  24. ^ "Sun'iy aql sirlari". Dengiz tadqiqotlari idorasi. 11. 2013 yil fevral.
  25. ^ Laird, Jon (2014). "NSF hisoboti: Vazifalarni interaktiv o'rganish" (PDF). Iqtibos jurnali talab qiladi | jurnal = (Yordam bering)
  26. ^ Kirk, Jeyms; Laird, Jon (2016). "Interfaol o'qitish orqali yangi o'yinlarning umumiy va samarali namoyishlarini o'rganish" (PDF). Murakkab bilim tizimlari. 4.
  27. ^ Konchi, Aaron; Laird, Jon (2016). "Ko'rilmagan yoki noma'lum narsalarga havolalar bilan ishlashning interaktiv ravishda o'rganish strategiyasi" (PDF). Murakkab bilim tizimlari.
  28. ^ Prietula, Maykl; Xsu, Ven-Ling; Steier, David; Newell (1993). "Rejalashtirishni kamaytirish uchun umumiy razvedka uchun arxitekturani qo'llash". Hisoblash bo'yicha ORSA jurnali. 5 (3): 304–320. doi:10.1287 / ijoc.5.3.304.

Bibliografiya

Tashqi havolalar