• Share
  • Email
  • Embed
  • Like
  • Save
  • Private Content
Cognitive architecture
 

Cognitive architecture

on

  • 660 views

 

Statistics

Views

Total Views
660
Views on SlideShare
660
Embed Views
0

Actions

Likes
0
Downloads
9
Comments
0

0 Embeds 0

No embeds

Accessibility

Categories

Upload Details

Uploaded via as Microsoft PowerPoint

Usage Rights

© All Rights Reserved

Report content

Flagged as inappropriate Flag as inappropriate
Flag as inappropriate

Select your reason for flagging this presentation as inappropriate.

Cancel
  • Full Name Full Name Comment goes here.
    Are you sure you want to
    Your message goes here
    Processing…
Post Comment
Edit your comment

    Cognitive architecture Cognitive architecture Presentation Transcript

    • Cognitive Architecture B. Kiran Maruthi         09005047 M. Sonika                     09005054 D. V. Ramana               09005059
    • OUTLINE What is Cognitive Architecture? Plausibility of Cognitive Architectures Type­Identity Theory Functionalism History of Cognitive Architecture General Characteristics Consciousness Unified Theory of Cognition SOAR – case study
    • Intelligent Agents Entities which observe through sensors and act upon the  environment using actuators and direct their activity towards  achieving goals.
    • What is Cognitive Architecture? Blueprint for intelligent agents.  It proposes (artificial) computational  processes that act  like cognitive systems (human) An approach that attempts to model  behavioral as well as  structural properties of the modeled system.  Aim : to model systems that accounts for the whole of  cognition, i.e., systems with Artificial Consciousness –  which can not only respond but also think, perceive and  believe like a human !
    • Artificial Consciousness  Artificial Consciousness is broadly classified as access and phenomenal consciousness. Brain processes neural impulses from     the eyes and determines that this image is     physically unstable – pattern recognizability. What about pain, anger, motivation, attention, feeling of  relevance, modeling other peoples intentions, anticipating  consequences of alternative actions, or inventing ?
    • Plausibility of Artificial Consciousness A view skeptical of AC is held by  type­identity theorists   “consciousness can only be realized in particular  physical systems because consciousness has properties that  necessarily depend on physical constitution”  However, for functionalists,   “any system that can instantiate the same pattern of  causal roles, regardless of physical constitution, will  instantiate the same mental states, including  consciousness”  Along these lines, some theorists have proposed that  consciousness can be realized in properly designed and  programmed computers.
    • Type­Identity Theory The mental events can be grouped into types and  associated with types of physical events in the brain. For example, mental event pain results in physical event in  the brain (like C­fiber firings) We have two totally different versions of type­identity  theory based on the definition of “what kind of identity” is  associated with mental and physical events.     ­ Ullin Place (1956) – Compositional Identity     ­ Feigl (1957) and Smart (1959) – Referential Identity
    • Compositional Type­Identity Theory U.T.Places notion of identity is described as a relation of  composition. Every mental process is composed of a set of physical  sensations to which it reacts. But can we associate them  based purely on composition? "lightning is an electrical discharge" is true.  
    • Referential Type­Identity Theory For Feigl and Smart, the identity was to be interpreted as  the identity between the referents of two descriptions   which referred to the same thing.  “the morning star” and “the evening star” are identical in  the sense that both of them refer to the Venus. Sensations and brain processes do indeed mean different  things but they refer to the same physical phenomenon.  This is called as The Fregean distinction Conclusion : All of the versions share the central idea that  the mind is identical to something physical.
    • IMPOSSIBRU!!!
    • Multiple Realizability Objections to the type  identity theory Hilary Putnam popularized it  in late 1960s. It states that the same  mental property, state, or  event can be implemented by  different physical properties,  states or events.
    • Putnams Formulation Do all organisms have the same brain structures? Clearly  not !  Pain corresponds to completely different physical states and  yet they all experience the same mental state of "being in  pain." Should robots be considered a priori incable of expereincing  pain just because they did not posses the same  neurochemistry as humans? Putnam concluded that type­identity is making an  implausible conjecture.
    • Functionalism Core idea is that mental states are constituted solely by  their functional role  They are causal relations to other mental states, sensory  inputs, and behavioral outputs. Brains are physical devices with neural substrate that  perform computations on inputs which produce behaviours. According to this theory it is possible to build silicon based  devices which are functionally isomorphic       to the  humans as long as system performs appropriate functions.
    • Variations of Functionalism Machine State functionalism – Hilary Putnam Mental state is like automaton state of a Turing Machine. Each state can be defined exclusively in terms of its  relations to the other states as well as inputs and outputs. Being in pain is the state which disposes one to cry "ouch"!
    • Variations of Functionalism­Cont... Psycho functionalism – Jerry Fordor The role of mental states, such as belief and desire, is  determined by the functional or causal role that is  designated for them within our best scientific psychological  theory. If some new mental state from folk psychology comes,it is  considered non­existent as it has no fundamental role in  cognitive psychological explaination. Some theoretical cognitive psychological states which are  necessary for explaination of human behaviour but are not 
    • Quick Question What difference does the colour RED make?
    • Qualia From the Latin, meaning "what kind". refers to the subjective qualities of sensory perception and  the feeling they generate.   Qualia is not only the “redness” of red, but the way that  redness makes us feel.  Qualia are, in essence, our own unique and personal  perceptions of our environment.
    • Marys thought experiment Frank Jackson offers the knowledge argument for qualia. Mary, the colour scientist knows all the physical facts  about colour and the experience of colour with other people.  Confined from birth to a room that is black and white. When she is allowed to leave the room, it must be admitted  that she learns something about the colour red the first  time she sees it — specifically, she learns “what it is like”  to see that colour. This attacks the knowledge completeness of functionalism.
    • Ability Hypothesis Nemirow claims that "knowing what an experience is like  is the same as knowing how to imagine having the  experience". He argues that Mary only obtained the ability to do  something, not the knowledge of something new. Mary gained an ability to "remember, imagine and  recognize." Knowing what its like to see red  is merely a sort of  practical knowledge, a “knowing how” (to imagine,  remember, or re­identify, a certain type of experience) 
    • Functional IsomorphismPutnam defined the concept of functional isomorphism as :        Two systems are functionally isomorphic if there is a  correspondence between the states of one and the states of  the other that preserves functional relations.
    • Presently...Functionalism is widely accepted and research to develop  cognitive robots is on!
    • Cognitive Architecture Using Putnams Multiple Realizability formulation and    functionalism, David Chalmers in late 1960s suggested the    possibilty of mechanisms and structures that underlie    Cognition :          ­ processors that manipulate data           ­ memories that hold knowledge and           ­ interfaces that interact with an environment.   
    • History of Cognitive Architecture1969­2000(time line)
    • • GPS (Ernst & Newell, 1969) Means-ends analysis, recursive subgoals1970 • ACT (Anderson, 1976) Human semantic memory • CAPS (Thibadeau, Just, Carpenter) Production system for modeling reading1975 • Soar (Laird, & Newell, 1983) Multi-method problem solving, production systems, and problem spaces • Theo (Mitchell et al., 1985) Frames, backward chaining, and EBL1980 • PRS (Georgeff & Lansky, 1986) Procedural reasoning & problem solving • BB1/AIS (Hayes-Roth & Hewitt 1988) Blackboard architecture, meta-level control1985 • Prodigy (Minton et al., 1989) Means-ends analysis, planning and EBL • MAX (Kuokka, 1991) Meta-level reasoning for planning and learning1990 • Icarus (Langley, McKusick, & Allen,1991) Concept learning, planning, and learning • 3T (Gat, 1991) Integrated reactivity, deliberation, and planning1995 • CIRCA (Musliner, Durfee, & Shin, 1993) Real-time performance integrated with planning • AIS (Hayes-Roth 1995) Blackboard architecture, dynamic environment2000 • EPIC (Kieras & Meyer, 1997) Models of human perception, action, and reasoning • APEX (Freed et al., 1998) Model humans to support human computer designs
    • Characteristics Holism, e.g. Unified theory of cognition The architecture often tries to reproduce the behavior of  the modelled system (human), in a way that timely  behavior  (reaction times) of both are comparable Other cognitive limitations are often modeled as well Robust behavior Parameter – free Artificially Conscious
    • Artificial ConsciousnessThe functions of consciousness suggested by Bernard Baars : Definition and Context Setting Adaptation and Learning Anticipation Function Prioritizing and Access­Control Decision­making or Executive Function Analogy­forming Function Metacognitive and Self­monitoring Function    Autoprogramming and Self­maintenance Function     Definitional and Context­setting Function.
    • Learning Reaction time for consecutive readings? Human improvement via Practise
    • Anticipation Machine needs flexible, real­time components that predict  worlds. A conscious machine should make coherent predictions and   plans, for environments that may change. Executed only when appropriate to simulate and control the  real world. Significant research on role of consciousness in cognitive  models. Examples : CLARION, OpenCog  
    • Unified Theory of Cognition Book written by Allen Newell Newells goal : To define the architecture of human cognition, which is the  way that humans process information. This architecture  must explain how we react to stimuli, exhibit goal directed  behavior,acquire rational goals, represent knowledge, and  learn.
    • Newells Cognitive Model Newell introduces Soar, an architecture for general  cognition. Soar is the first problem solver to create its own subgoals  and learn continuously from its own experience.  Soar has the ability to operate within the real­time  constraints of intelligent behavior, such as immediate­ response and item­recognition tasks.
    • Soar What is Soar? History of Soar Architecture of Soar Evolution of Soar and present version
    • What is Soar? Soar is a symbolic cognitive architecture. An AI programming language. It provides a (cognitive) architectural framework, within  which you can construct cognitive models.  It can be considered as an integrated architecture for  knowledge­based problem solving, learning, and interaction  with external environments.
    • History Created by John Laird, Allen Newell, and Paul Rosenbloom  at Carnegie Mellon University in 1983.John Laird                   Allen Newell              Paul Rosenbloom
    • Its Soar not SOAR ! Historically, Soar stood for State, Operator And Result,  because all problem solving in Soar is regarded as a search  through a problem space in which you apply an operator to  a state to get a result.  Over time, the community no longer regarded Soar as an  acronym: this is why it is no longer written in upper case
    • Screenshot – Soar Debugger
    • Problem Spaces Soar represents all tasks as collections of problem spaces. Problem spaces are made up of a set of states and operators that manipulate the states. Soar begins work on a task by choosing a problem space, then an initial state in the space. Soar represents the goal of the task as some final state in the problem space.
    • Structure of Soar Soar can be divided into 3 levels : Memory Level Decision Level  Goal Level
    • Memory Level A general intelligence requires a memory with a large  capacity for the storage of knowledge. A variety of types of knowledge must be stored, including :         ­ declarative knowledge          ­ procedural knowledge         ­ episodic knowledge 
    • Long­term Production Memory All of Soars long­term knowledge is stored in a single  production memory. Each production is a condition­action structure that  performs its actions when its conditions are met. Memory access consists of the execution of these  productions. During the execution of a production, variables in its  actions are instantiated with value.
    • Working Memory The result of memory access is the retrieval of information  into a global working memory.  It is the temporary memory that contains all of Soars  short­term processing context. It has 3 components :    ­ The context stack specifies the hierarchy of active goals,       problem spaces, states and operators    ­ objects, such as goals and states (and their subobjects)    ­ preferences that encode the procedural search­control  knowledge
    • Soar Architecture
    • Preferences There is one special type of working memory structure ­  “the preference” Preferences encode control knowledge about the  acceptability and desirability of actions.  Acceptability preferences determine which actions should  be considered as candidates. Desirability preferences define a partial ordering on the  candidate actions.
    • Decision Level The decision level is based on the memory level plus an  architecturally provided, fixed, decision procedure. The decision level proceeds in a two phase elaborate­decide  cycle.  During elaboration, the memory is accessed repeatedly, in  parallel, until quiescence is reached; that is, until no more  productions can execute. This results in the retrieval into working memory of all of  the accessible knowledge that is relevant to the current  decision. After quiescence has occurred, the decision procedure  selects one of the retrieved actions based on the preferences  that were retrieved into working memory.
    • Goal Level A general intelligence must be able to set and work  towards goals.This level is based on the decision level. Goals are set whenever a decision cannot be made; that is,  when the decision procedure reaches an impasse. Impasses occur when there are no alternatives that can be  selected (no­change and rejection impasses) or when there  are multiple alternatives that can be selected, but  insufficient discriminating preferences exist to allow a  choice to be made among them (tie and conflict impasses).
    • Impasse Resolution Whenever an impasse occurs, the architecture generates  the goal of resolving the impasse which becomes the  subgoal. Along with this goal, a new performance context is created.  The creation of a new context allows decisions to continue  to be made in the service of achieving the goal of “resolving  the impasse”. A stack of impasses is possible. The original goal is resumed after all the impasse stack is 
    • Learning through Chunking In addition to all above levels, a  general intelligence  requires the ability to learn.  All learning occurs by the acquisition of chunks­­ productions that summarize the problem solving that  occurs in subgoals, a mechanism called “Chunking” The actions of a chunk represent the knowledge generated  during the subgoal; that is, the results of the subgoal.
    • Evolution of Soar YEAR VERSION IMPLEMENTED IN1982 Soar 1 Lisp1983 Soar 2 Lisp/OPS51984 Soar 31986 Soar 41989 Soar 51992 Soar 6 C1996 Soar 7 Tcl/tk1999 Soar 8 SGIO
    • Soar 9 : Interesting Developement Unifying Cognitive Functions and Emotional Appraisal The functional and computational role of emotion is open to  debate. Appraisal theory is the idea that emotions are extracted  from our evaluations (appraisals) of events that cause  specific reactions in different people. The main controversy surrounding these theories argues  that emotions cannot happen without physiological arousal.
    • Appraisals Detector This theory proposes that an agent continually evaluates a  situation and that evaluation leads to emotion. The evaluation is hypothesized to take place along multiple  dimensions, such as     ­ goal relevance    ­ goal conduciveness        ­ causality and control   These dimensions are exactly what an intelligent agent  needs to compute as it pursues its goals while interacting  with an environment.
    • Conclusion This field still has far to travel before we understand fully  the space of cognitive architectures and the principles that  underlie their successful design and utilization.  However, we now have over two decades’ experience with  constructing and using a variety such architectures for a  wide range of problems, along with a number of challenges  that have arisen in this pursuit.  If the scenery revealed by these initial steps are any  indication, the journey ahead promises even more  interesting and intriguing sites and attractions.
    • Soar 9 : Appraisal Detector
    • References1) SOAR : An Architecture for General Intelligence, John E.  Laird, Allen Newell, Paul S. Rosenbloom,1986.2) A preliminary analysis of the Soar architecture as a basis  for general intelligence, John E. Laird, Allen Newell, Paul  S. Rosenbloom, 1989.3) http://en.wikipedia.org/wiki/Cognitive_architecture4) http://cs.gmu.edu/~eclab/research.html5) http://en.wikipedia.org/wiki/Unified_theory_of_cognition6) http://cll.stanford.edu/research/ongoing/icarus/7) http://en.wikipedia.org/wiki/Artificial_consciousness8) http://plato.stanford.edu/entries/functionalism/
    • References9) A Survey of Cognitive Architectures, David E. Kieras,  University of Michigan .10) Connectionism and Cognitive Architecture : A Critical  Analysis, Jerry A. Fodor and Zenon W. Pylyshyn, Rutgers  Center for Cognitive Science, Rutgers University, New  Brunswick, NJ.11) Human Cognitive Architecture, John Sweller, University  of New South Wales, Sydney, Australia.12) http://cogarch.org/index.php/Soar/Architecture13) http://code.google.com/p/soar/wiki/Documentation
    • References14) A Gentle Introduction to Soar : An Architecture for  Human Cognition : 2006 Update, Jill Fain Lehman, John  Laird,Paul Rosenbloom.15) http://sitemaker.umich.edu/soar/home