Soar (bilişsel mimari) - Soar (cognitive architecture) - Wikipedia

Yükselmek[1] bir bilişsel mimari,[2] aslen tarafından oluşturulmuş John Laird, Allen Newell, ve Paul Rosenbloom -de Carnegie Mellon Üniversitesi. (Rosenbloom, ABD'ye taşındıktan sonra yardımcı araştırmacı olarak hizmet vermeye devam etti. Stanford Üniversitesi sonra Güney Kaliforniya Üniversitesi Bilgi Bilimleri Enstitüsü.) Şimdi sürdürüldü ve geliştirildi John Laird'in araştırma grubu tarafından Michigan üniversitesi.

Soar projesinin amacı, genel için gerekli olan sabit hesaplamalı yapı taşlarını geliştirmektir. akıllı ajanlar - karar verme, problem çözme, planlama ve doğal dil anlama gibi insanlarda bulunan tüm bilişsel yetenekleri gerçekleştirmek için çok çeşitli görevleri yerine getirebilen ve her tür bilgiyi kodlayabilen, kullanabilen ve öğrenebilen aracılar. Her ikisi de bir teoridir biliş ve bu teorinin hesaplamalı bir uygulamasıdır. 1983'teki başlangıcından beri John Laird's tez, AI araştırmacıları tarafından akıllı ajanlar oluşturmak için yaygın olarak kullanılmaktadır ve bilişsel modeller farklı yönlerinden insan davranışı. Soar'ın en güncel ve kapsamlı açıklaması 2012 kitabıdır, Yükselen Bilişsel Mimari.[1]

Teori

Soar, altında yatan hesaplama yapıları hakkında birçok hipotezi bünyesinde barındırır Genel zeka, bunların çoğu diğer bilişsel mimarilerle paylaşılır. ACT-R tarafından oluşturulan John R. Anderson, ve LIDA tarafından oluşturulan Stan Franklin. Son zamanlarda, Soar'a vurgu genel yapay zeka (işlevsellik ve verimlilik) üzerindeyken, ACT-R üzerindeki vurgu her zaman bilişsel modelleme (insan bilişinin ayrıntılı modellemesi).

Soar'ın altında yatan orijinal biliş teorisi, şu bölümde açıklanan Problem Uzay Hipotezidir. Allen Newell kitabı Birleşik Biliş Kuramları.[2] ve oluşturulan ilk AI sistemlerinden biri olan Newell, Simon, ve Shaw 's Mantık Teorisyeni Problem Uzayı Hipotezi, tüm hedefe yönelik davranışların olası durumlar (a problem alanı ) bir hedefe ulaşmaya çalışırken. Her adımda, tek bir operatör seçilir ve ardından temsilcinin mevcut durumuna uygulanır; bu, uzun süreli bellekten bilgilerin alınması veya dünyadaki modifikasyonlar veya harici eylemler gibi dahili değişikliklere yol açabilir. (Soar'ın adı, bu temel Durum, Operatör ve Sonuç döngüsünden türetilmiştir; ancak, artık bir kısaltma olarak görülmemektedir.) Problem Uzayı Hipotezinin doğasında, planlama gibi karmaşık bir etkinlik bile tüm davranışların ayrıştırılabilir olmasıdır. insan davranışıyla eşleştirildiğinde ~ 50 ms süren ilkel işleçlerin seçimi ve uygulaması dizisine.

Soar'ın teorisinin ikinci bir hipotezi, her adımda yalnızca tek bir operatörün seçilebilmesine rağmen, seri bir darboğazı zorlamakla birlikte, seçim ve uygulama süreçlerinin, prosedürel bilginin içeriğe bağlı olarak geri alınmasını sağlayan paralel kural ateşlemeleri yoluyla gerçekleştirilmesidir.

Üçüncü bir hipotez, bir operatörü seçme veya uygulama bilgisi eksik veya belirsiz ise, bir çıkmaz ortaya çıkar ve mimarinin otomatik olarak bir alt yapı oluşturmasıdır. Alt aşamada, aynı problem çözme süreci yinelemeli olarak kullanılır, ancak karar vermenin devam edebilmesi için bilgiyi geri getirmek veya keşfetmek amacıyla kullanılır. Bu, geleneksel problem yöntemlerinin, örneğin planlama veya hiyerarşik görev ayrıştırma, doğal olarak ortaya çıkar. Alt katta oluşturulan sonuçlar çıkmazı çözdüğünde, alt yapı ve ilgili yapılar kaldırılır. Genel yaklaşım, Evrensel Alt Hedefleme olarak adlandırılır.

Bu varsayımlar, üç seviyeli işlemeyi destekleyen bir mimariye yol açar. En düşük seviyede, aşağıdan yukarıya, paralel ve otomatik işlemedir. Bir sonraki seviye, tek bir eylemi önermek, seçmek ve uygulamak için ilk seviyedeki bilginin kullanıldığı müzakere seviyesidir. Bu iki düzey hızlı, yetenekli davranışlar uygular ve kabaca karşılık gelir Kahneman's Sistem 1 işleme seviyesi. Daha karmaşık davranışlar, bilgi eksik olduğunda veya belirsiz olduğunda otomatik olarak ortaya çıkar, kabaca Sistem 2'ye tekabül eden, alt katları kullanan üçüncü bir işleme seviyesi aracılığıyla.

Soar'daki dördüncü bir hipotez, temel yapının modüler olduğu, ancak planlama veya dil gibi görev veya yeteneklere dayalı modüller açısından değil, bunun yerine aşağıdakileri içeren görevden bağımsız modüller olduğudur: bir karar verme modülü; bellek modülleri (kısa süreli uzamsal / görsel ve işleyen anılar; uzun süreli yordamsal, bildirimsel ve epizodik anılar), tüm uzun süreli anılarla ilişkili öğrenme mekanizmaları; ve algısal ve motor modülleri. Tüm öğrenmenin çevrimiçi ve artımlı olması dahil olmak üzere, aşağıda açıklanan bu anıların belirli özellikleri hakkında başka varsayımlar da vardır.

Beşinci hipotez, bellek öğelerinin (uzamsal / görsel bellekte olanlar hariç) sembolik, ilişkisel yapılar olarak temsil edilmesidir. Hipotez, bir sembolik sistem genel için gerekli zeka olarak bilinir fiziksel sembol sistemi hipotez. Soar'daki önemli bir evrim, tüm sembolik yapıların, sembolik yapıların geri çağrılması, sürdürülmesi ve öğrenilmesini etkileyen ilişkili istatistiksel meta verilere (kullanımın güncelliği ve sıklığı veya beklenen gelecekteki ödül gibi) sahip olmasıdır.

Mimari

İşleme döngüsü - karar prosedürü

Soar’ın ana işleme döngüsü, aşağıdakiler arasındaki etkileşimden doğar: Işlemsel bellek (işlerin nasıl yapılacağına dair bilgisi) ve çalışan bellek (mevcut durumun temsili) operatörlerin seçimini ve uygulamasını desteklemek için. Çalışma belleğindeki bilgiler bir sembolik grafik yapısı, köklü durum. Prosedürel bellekteki bilgi sanki-öyleymiş gibi temsil edilir kurallar (koşullar ve eylemler dizisi), çalışma belleğinin içeriğiyle sürekli olarak eşleşir. Bir kuralın koşulları çalışma belleğindeki yapılarla eşleştiğinde, yangınlar ve eylemlerini gerçekleştirir. Kuralların ve çalışma belleğinin bu birleşimine aynı zamanda üretim sistemi. Çoğu üretim sisteminin aksine, Soar'da eşleşen tüm kurallar paralel olarak çalışır.

Soar’ın karar verme süreci, karar vermenin en önemli noktası olan tek bir kuralın seçilmesine sahip olmak yerine, operatörler, kurallar tarafından önerilen, değerlendirilen ve uygulanan. Bir operatör, mevcut durumu test eden ve çalışan bellekte operatörün bir temsilini ve ayrıca bir kabul edilebilir tercih, operatörün seçim ve uygulama için dikkate alınması gerektiğini gösterir. Ek kurallar, önerilen operatörle eşleşir ve bunu diğer önerilen operatörlerle karşılaştıran ve değerlendiren ek tercihler oluşturur. Tercihler, tercih edilen operatörü seçen ve onu çalışma belleğine mevcut operatör olarak yükleyen bir karar prosedürü ile analiz edilir. Mevcut operatörle eşleşen kurallar daha sonra onu uygulamak ve çalışma belleğinde değişiklikler yapmak için tetiklenir. Çalışma belleğindeki değişiklikler, basit çıkarımlar, Soar'ın uzun vadeli semantik veya epizodik belleklerinden geri çağırma için sorgular, bir ortamda eylemleri gerçekleştirmek için motor sistemine komutlar veya çalışma belleğinin çalışma belleği olan Uzaysal Görsel Sistem (SVS) ile etkileşimler olabilir. algı arayüzü. Çalışma belleğindeki bu değişiklikler, yeni operatörlerin önerilmesine ve değerlendirilmesine, ardından bir operatörün seçilmesine ve uygulanmasına yol açar.

Takviye öğrenme

Soar destekler pekiştirmeli öğrenme, ödüle dayalı olarak operatörleri değerlendirmek için sayısal tercihler oluşturan kuralların değerlerini ayarlayan. Maksimum esneklik sağlamak için, çalışma belleğinde ödülün yaratıldığı bir yapı vardır.

Geçitler, alt yollar ve yığınlar

Operatörlerin tercihleri, tek bir operatörün seçimini belirtmek için yetersizse veya bir operatörü uygulamak için yeterli kural yoksa, bir çıkmaz ortaya çıkar. Bir çıkmaza yanıt olarak, çalışma belleğinde, çıkmazın çözülmesi amacıyla bir alt yapı oluşturulur. Daha sonra ek prosedür bilgisi, daha fazla bilgi edinmek için alt kattaki operatörleri önerebilir ve seçebilir ve ya orijinal durumda tercihler yaratabilir ya da bu durumu değiştirerek çıkmazın çözülmesini sağlayabilir. Alt durumlar, hiyerarşik görev ayrıştırma, planlama ve bildirimsel uzun vadeli anılara erişim dahil olmak üzere isteğe bağlı karmaşık akıl yürütme için bir araç sağlar. Çıkmaz çözüldükten sonra, herhangi bir sonuç haricinde alt kattaki tüm yapılar kaldırılır. Soar’ın yığın oluşturma mekanizması, sonuçların kurallara dönüştürülmesine yol açan alt aşamadaki işlemleri derler. Gelecekte, öğrenilen kurallar benzer durumlarda otomatik olarak tetiklenir, böylece herhangi bir çıkmaz ortaya çıkmaz ve karmaşık muhakemeyi aşamalı olarak otomatik / reaktif işlemeye dönüştürür. Son zamanlarda, genel Evrensel Alt Hedefleme prosedürü, bir Soar temsilcisinin sahip olduğu bilgiyi yenilikçi ve problem odaklı bir şekilde yeniden birleştirerek bir çıkmazın çözülmesine izin veren, hedefe yönelik ve otomatik bilgi tabanı artırma mekanizması yoluyla genişletilmiştir. [3].

Sembolik girdi ve çıktı

Sembolik girdi ve çıktı, girdi bağlantısı ve çıktı bağlantısı adı verilen üst duruma eklenen çalışan bellek yapıları aracılığıyla gerçekleşir. Yapılar, çalışma belleğindeki çıkış bağlantısında oluşturulursa, bunlar harici eylemler için komutlara dönüştürülür (örneğin, motor kontrolü).

Mekansal görsel sistem ve zihinsel imgeleme

Görme sistemleri ve sembolik olmayan akıl yürütme ile etkileşimi desteklemek için Soar, Uzaysal Görsel Sistemine (SVS) sahiptir. SVS dahili olarak dünyayı bir sahne grafiği, her biri şekil, konum, poz, göreceli konum ve ölçek gibi uzamsal özelliklere sahip nesnelerin ve bileşen alt nesnelerinin bir koleksiyonu. SVS kullanan bir Soar aracısı, sahne grafiğinden özellikleri ve ilişkileri otomatik olarak çıkarmak için filtreler oluşturabilir ve bunlar daha sonra çalışma belleğine eklenir. Ek olarak, bir Soar ajanı SVS'ye yapılar ekleyebilir ve bunu zihinsel imgelem için kullanabilir. Örneğin, bir aracı, belirli bir konumda SVS'de varsayımsal bir nesne oluşturabilir ve algılanan nesnelerle çarpışıp çarpışmadığını sorgulayabilir.

Anlamsal hafıza

Anlamsal Bellek Soar'daki (SMEM), gerçeklere benzer yapıların çok büyük bir uzun vadeli belleği olacak şekilde tasarlanmıştır. SMEM'deki veriler, yönlendirilmiş döngüsel grafikler olarak temsil edilir. Yapılar, çalışma belleğinin ayrılmış bir alanında komutlar oluşturan kurallar tarafından saklanabilir veya alınabilir. Alınan yapılar çalışma belleğine eklenir.

SMEM yapıları, her belleğin kullanım sıklığını veya yeniliğini temsil eden etkinleştirme değerlerine sahiptir. temel düzey etkinleştirme şema başlangıçta ACT-R için geliştirilmiştir. Alma sırasında, SMEM'deki sorgu ile eşleşen ve en yüksek etkinleştirmeye sahip yapı alınır. Soar ayrıca destekler yayma aktivasyonu, aktivasyonun, çalışma belleğine alınan SMEM yapılarından bağlantılı oldukları diğer uzun süreli belleklere yayıldığı yer.[4] Bu anılar, bir miktar bozulma ile komşu anılarına aktivasyonu yaydı. Yayılma aktivasyonu, mevcut bağlamın anlamsal bellekten geri çağırmaları etkilemesine izin veren bir mekanizmadır.

Bölümsel hafıza

Bölümsel hafıza (EPMEM), geçici bir akışta çalışan belleğin anlık görüntülerini otomatik olarak kaydeder. Önceki bölümler, sorgu aracılığıyla çalışma belleğine alınabilir. Bir bölüm alındıktan sonra, sonraki (veya önceki) bölüm geri alınabilir. Bir ajan, geçmişinden bölümleri sırayla oynatmak (eylemlerin etkilerini tahmin etmesine izin vermek), belirli anıları almak veya belirli bellek yapılarına sahip bölümleri sorgulamak için EPMEM kullanabilir.

Öğrenme

Soar’ın uzun vadeli hatıralarının her biri, bir temsilcinin deneyimine göre yeni yapılar oluşturan veya meta verileri değiştiren ilişkili çevrimiçi öğrenme mekanizmalarına sahiptir. Örneğin, Soar, adı verilen bir süreç aracılığıyla yordamsal bellek için yeni kuralları öğrenir. kümeleme ve operatörlerin seçiminde yer alan kuralları ayarlamak için pekiştirme öğrenimini kullanır.

Temsilci geliştirme

Soar'da bir aracı geliştirmeye yönelik standart yaklaşım, prosedürel belleğe yüklenen kuralları yazmakla ve anlamsal belleği uygun bildirimsel bilgiyle başlatmakla başlar. Temsilci geliştirme süreci, resmi Soar el kitabında ve araştırma grubunun sunduğu birkaç öğreticide ayrıntılı olarak açıklanmıştır. İnternet sitesi.

Yazılım

Yükselen Bilişsel Mimariyi Genişletme, John Laird, 2008.

Soar mimarisi, John Laird'in Michigan Üniversitesi'ndeki araştırma grubu tarafından sürdürülmekte ve genişletilmektedir. Mevcut mimari, C ve C ++ kombinasyonuyla yazılmıştır ve araştırma grubunun merkezinde ücretsiz olarak mevcuttur (BSD lisansı). İnternet sitesi.

Soar, Soar İşaretleme Dili (SML) aracılığıyla C ++, Java, Tcl ve Python dahil olmak üzere harici dil ortamlarıyla arayüz oluşturabilir. SML, Soar aracılarının örneklerini oluşturmak ve I / O bağlantılarıyla etkileşim kurmak için birincil mekanizmadır.

JSoar, Java ile yazılmış bir Soar uygulamasıdır. Tarafından korunur SoarTech, bir AI araştırma ve geliştirme şirketi. JSoar, Michigan Üniversitesi mimari uygulamasını yakından takip etse de, genellikle C / C ++ sürümündeki en son gelişmeleri ve değişiklikleri yansıtmamaktadır.[5]

Başvurular

Aşağıda, Soar'da uygulanan farklı uygulama alanlarının tarihsel bir listesi bulunmaktadır. Soar'da yüzden fazla sistem uygulanmıştır, ancak bunların büyük çoğunluğu oyuncak görevler veya bulmacalardan oluşmaktadır.

Bulmacalar ve oyunlar

Tarihi boyunca Soar, Tower of Hanoi, Water Jug, Tic Tac Toe, Eight Puzzle, Missionaries ve Cannibals gibi çok çeşitli klasik AI bulmacalarını ve oyunlarını uygulamak için kullanılmıştır. Dünya blokları. Soar'ın ilk başarılarından biri, birçok farklı zayıf yöntemin, içinde kodlanmış olan görev bilgisinden doğal olarak ortaya çıkacağını göstermekti. Evrensel Zayıf Yöntem. [6]

Bilgisayar Yapılandırması

Soar'ın ilk büyük ölçekli uygulaması, R1'den Paul Rosenbloom'un kısmi bir yeniden uygulaması olan R1-Soar'dı (XCON ) uzman sistem John McDermott, DEC bilgisayarlarını yapılandırmak için geliştirildi. R1-Soar, Soar'ın orta büyüklükteki problemlere ölçekleme, hiyerarşik görev ayrıştırma ve planlama kullanma ve yığın oluşturma yoluyla planlı planlama ve problem çözmeyi reaktif uygulamaya dönüştürme becerisini gösterdi.[7]

Doğal dil anlayışı

NL-Soar bir doğal dil anlayışı sistemi, Jill Fain Lehman, Rick Lewis, Nancy Green, Deryle Lonsdale ve Greg Nelson tarafından Soar'da geliştirildi. Gerçek zamanlı artımlı ayrıştırma ve üretmeyi vurgulayan doğal dili anlama, oluşturma ve diyalog yeteneklerini içeriyordu. NL-Soar, TacAir-Soar'ın deneysel bir sürümünde ve NTD-Soar'da kullanıldı.[8]

Simüle pilotlar

Soar'ın ikinci büyük ölçekli uygulaması, büyük ölçekli dağıtılmış simülasyon eğitiminde kullanılmak üzere aracılar geliştirmeyi içeriyordu. ABD taktik hava görevlerini uçurmak için iki ana sistem Michigan Üniversitesi ve Güney Kaliforniya Üniversitesi Bilgi Bilimleri Enstitüsü'nde (ISI) birlikte geliştirildi. Michigan sistemine TacAir-Soar adı verildi ve uçtu (simülasyonda) sabit kanatlı ABD askeri taktik misyonları (yakın hava desteği, grevler, CAP'ler, yakıt ikmali ve SEAD misyonlar). ISI sistemine RWA-Soar adı verildi ve döner kanatlı (helikopter) görevlerde uçtu. TacAir-Soar ve RWA-Soar'da bulunan yeteneklerden bazıları dikkat, durumsal farkındalık ve adaptasyon, gerçek zamanlı planlama ve dinamik yeniden planlama ile Soar ajanları ve insanların kombinasyonları arasında karmaşık iletişim, koordinasyon ve işbirliği idi. Bu sistemler katıldı DARPA ’S Sentetik Savaş Tiyatrosu (STOW-97) O zamanlar 48 saatlik bir süre zarfında ortak bir savaş alanında sentetik ajanların en büyük savunması olan Advanced Concept Technology Demonstration (ACTD) ve aktif görevli personelin eğitimini içeriyordu. Bu sistemler, büyük ölçekli eğitim için AI ajanlarının kullanılmasının uygulanabilirliğini gösterdi.[9]

BUHAR

RWA-Soar projesinin önemli büyümelerinden biri, STEAM'in geliştirilmesiydi. Milind Tambe,[10] Temsilcilerin, Cohen & tarafından ortak niyet çerçevesini kullanarak ekip arkadaşlarının modellerini sürdürdüğü esnek bir ekip çalışması çerçevesi Levesque.[11]

NTD-Yükselme

NTD-Soar, NASA Test Direktörü (NTD), hazırlığın koordinasyonundan sorumlu kişi NASA Uzay mekiği lansmandan önce. Birçok farklı karmaşık bilişsel yeteneği içeren entegre bir bilişsel modeldi. doğal dil işleme, Dikkat ve görsel arama ve geniş bir aracı modelinde problem çözme.[12]

Sanal insanlar

Soar, USC'deki Institute of Creative Technology'de geliştirilen sanal bir dünyada yüz yüze diyalogları ve işbirliğini destekleyen sanal insanları simüle etmek için kullanıldı. Sanal insanlar entegre yeteneklere sahiptir algı, doğal dil anlayışı, duygular, vücut kontrolü ve eylem, diğerleri arasında.[13]

Oyun AI'ları ve mobil uygulamalar

Oyun AI ajanları, aşağıdaki gibi oyunlar için Soar kullanılarak oluşturulmuştur Yıldız Gemisi,[14] Quake II,[15] İniş 3,[16] Gerçekdışı Turnuva,[17] ve Minecraft[kaynak belirtilmeli ]gibi yetenekleri destekleyen mekansal akıl yürütme, Gerçek zamanlı strateji ve rakip Beklenti. Infinite dahil olmak üzere video oyunları için AI ajanları da oluşturuldu Mario[18] pekiştirmeli öğrenmeyi kullanan ve Frogger II, Space Invaders ve hem pekiştirmeli öğrenmeyi hem de zihinsel imge.[19]

Soar, yerel olarak çalışabilir mobil cihazlar. Bir telefon uygulama oyun için Yalancının Zar için geliştirilmiştir iOS Bu, rakip AI'lar için motor olarak doğrudan telefondan Soar mimarisini çalıştırıyor.[20]

Robotik

Orijinal Robo-Soar'ın 1991 yılında bir Puma robot kolunu kontrol etmek için uygulanmasından bu yana Soar kullanılarak birçok farklı robotik uygulama inşa edildi.[21] Bunlar mobil robot kontrolünden insansı hizmete kadar uzanıyordu REEM robotlar[22] görevli robotik katırlar[23] ve insansız su altı araçları.[24]

Etkileşimli görev öğrenimi

Soar topluluğundaki araştırma ve geliştirmenin şu andaki odak noktası Etkileşimli Görev Öğrenimidir (ITL), yeni görevlerin, ortam özelliklerinin, davranışsal kısıtlamaların ve diğer özelliklerin doğal eğitmen etkileşimi yoluyla otomatik olarak öğrenilmesidir.[25] ITL'deki araştırma, masa üstü oyun oynama için uygulandı[26] ve çok odalı navigasyon.[27]

Planlama

Başlangıçta Merle-Soar, Soar'ın Pittsburgh yakınlarındaki bir ön cam üretim tesisinde lider insan programcısından sonra modellenen karmaşık bir zamanlama görevini nasıl öğrenebileceğini gösterdi.[28]

Ayrıca bakınız

Referanslar

  1. ^ a b Laird, John E. (2012). Yükselen Bilişsel Mimari. MIT Basın. ISBN  978-0262122962.
  2. ^ a b Newell, Allen (Aralık 1990). Birleşik Biliş Kuramları. Harvard Üniversitesi Yayınları. ISBN  978-0674920996.
  3. ^ Lieto, Antonio; Perrone, Federico; Pozzato, Gian Luca; Chiodino, Eleonora (2019). "Alt Hedeflemenin Ötesinde: Bilişsel Mimarilerde Yaratıcı Problem Çözme için Dinamik Bilgi Üretimi Çerçevesi". Bilişsel Sistem Araştırması. 58: 305–316. doi:10.1016 / j.cogsys.2019.08.005. hdl:2318/1726157.
  4. ^ Jones, Steven; et al. (2016). "Tembel Değerlendirme Kullanarak Etkinleştirmeyi Yaymanın Etkili Hesaplaması" (PDF). ICCM. 14. Uluslararası Bilişsel Modelleme Konferansı Bildirileri: 182–187.
  5. ^ SoarTech: JSoar
  6. ^ Laird, John; Newell, Allen (1983). "Evrensel Zayıf Bir Yöntem: Sonuçların Özeti". IJCAI. 2: 771–772.
  7. ^ Rosenbloom, Paul; Laird, John; Mcdermott, John (27 Ocak 2009). "R1-Soar: Problem Çözme Mimarisinde Bilgi Yoğun Programlamada Bir Deney". Örüntü Analizi ve Makine Zekası Üzerine IEEE İşlemleri. PAMI-7 (5): 561–569. doi:10.1109 / TPAMI.1985.4767703. PMID  21869293.
  8. ^ Rubinoff, Robert; Lehman Jill (1994). "NL-Soar'da gerçek zamanlı doğal dil üretimi". INLG. Yedinci Uluslararası Doğal Dil Üretimi Çalıştayı Bildirileri: 199–206.
  9. ^ Jones; et al. (1999). "Savaş Uçuş Simülasyonu için Otomatikleştirilmiş Akıllı Pilotlar". AAAI. 20 (1).
  10. ^ Tambe, Milind (1997). "Esnek, Pratik Ekip Çalışması için Ajan Mimarileri". AAAI. Yapay zeka üzerine on dördüncü ulusal konferans ve yapay zekanın yenilikçi uygulamaları üzerine dokuzuncu konferansın bildirileri: 22-28.
  11. ^ Cohen, Philip; Levesque Hector (1991). "Onaylar ve ortak eylem". IJCAI. 2: 951–957.
  12. ^ Nelson, G; Lehman, J; John, B (1994). "Bilişsel yetenekleri gerçek zamanlı bir göreve entegre etme". Bilişsel Bilimler Derneği'nin 16. Yıllık Konferansı Bildirileri: 658–663.
  13. ^ van Lent, Mike; et al. (2001). "BİT Misyonu Provası Egzersizi" (PDF). Alıntı dergisi gerektirir | günlük = (Yardım)
  14. ^ Turner, Alex (2013). "Soar-SC: StarCraft'ta Yapay Zeka Araştırma Platformu". Alıntı dergisi gerektirir | günlük = (Yardım)
  15. ^ Laird, John (2001). Ne Yapacağınızı Biliyor: Bir Quakebot'a Beklenti Ekleme. ACENTELER. Beşinci Uluslararası Otonom Ajanlar Konferansı Bildirileri. s. 385–392. doi:10.1145/375735.376343. ISBN  978-1581133264.
  16. ^ van Lent, Michael; Laird, John (1991). "Bir yapay zeka motoru geliştirmek". Alıntı dergisi gerektirir | günlük = (Yardım)
  17. ^ Wray, Robert; et al. (Aralık 2002). "Sanal gerçeklik eğitmenleri için akıllı rakipler". I / Itsec. Hizmet İçi / Sektörel Eğitim, Simülasyon ve Eğitim Konferansı Bildirileri. CiteSeerX  10.1.1.549.2187.
  18. ^ Mohan, Shiwali; Laird, John (2009). "Mario Oynamayı Öğrenme". Teknik rapor. CCA-TR-2009-03. CiteSeerX  10.1.1.387.5972.
  19. ^ Wintermute (Eylül 2012). "Bilişsel Mimaride Görüntü: Birden Çok Soyutlama Düzeyinde Temsil ve Kontrol". Bilişsel Sistem Araştırması. 19-20: 1–29. CiteSeerX  10.1.1.387.5894. doi:10.1016 / j.cogsys.2012.02.001.
  20. ^ Michigan Üniversitesi (19 Mayıs 2015). "Michigan Yalancının Zar". GitHub. Alındı 21 Ocak 2017.
  21. ^ Laird, John; Yager, Eric; Hucka, Michael; Tuck, Christopher (Kasım 1991). "Robo-Soar: Soar kullanarak harici etkileşim, planlama ve öğrenmenin bir entegrasyonu". Robotik ve Otonom Sistemler. 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, Jordi-Ysard; et al. (2013). "Bilişsel Mimari Yoluyla Genel Amaçlı Hizmet Robotunu Kontrol Etme". AIC. 45. CiteSeerX  10.1.1.402.5541.
  23. ^ Talor, Glen; et al. (Şubat 2014). "Robotik Katırlar İçin Çok Modlu Etkileşim". Soar Technology Inc.
  24. ^ "Yapay Zekanın Gizemi". Deniz Araştırmaları Ofisi. 11. Şubat 2013.
  25. ^ Laird, John (2014). "NSF Raporu: Etkileşimli Görev Öğrenimi" (PDF). Alıntı dergisi gerektirir | günlük = (Yardım)
  26. ^ Kirk, James; Laird, John (2016). "Etkileşimli Öğretim Yoluyla Yeni Oyunların Genel ve Etkili Temsillerini Öğrenmek" (PDF). Gelişmiş Bilişsel Sistemler. 4.
  27. ^ Mininger, Aaron; Laird, John (2016). "Görünmeyen veya Bilinmeyen Nesnelere Referansları Ele Almak İçin Etkileşimli Öğrenme Stratejileri" (PDF). Gelişmiş Bilişsel Sistemler.
  28. ^ Prietula, Michael; Hsu, Wen-Ling; Steier, David; Newell (1993). "Zamanlama çabasını azaltmak için genel zeka için bir mimari uygulama". ORSA Hesaplama Dergisi. 5 (3): 304–320. doi:10.1287 / ijoc.5.3.304.

Kaynakça

Dış bağlantılar