[论文解读] A Review of 40 Years of Cognitive Architecture Research: Core Cognitive Abilities and Practical Applications

Iuliia Kotseruba, John K. Tsotsos|arXiv (Cornell University)|Oct 27, 2016

Cognitive Science and Mapping参考文献 485被引用 53

一句话总结

本文对认知架构研究长达40年的历程进行了全面综述，分析了84种认知架构（其中49种仍在积极开发中），涵盖感知、注意、记忆、学习、推理和动作选择等核心认知能力。研究整合了900多个实际应用案例，通过可视化手段识别关键趋势，并指出当前研究中机制层面的薄弱环节，以指导未来认知科学与人工智能的发展。

ABSTRACT

In this paper we present a broad overview of the last 40 years of research on cognitive architectures. Although the number of existing architectures is nearing several hundred, most of the existing surveys do not reflect this growth and focus on a handful of well-established architectures. Thus, in this survey we wanted to shift the focus towards a more inclusive and high-level overview of the research on cognitive architectures. Our final set of 84 architectures includes 49 that are still actively developed, and borrow from a diverse set of disciplines, spanning areas from psychoanalysis to neuroscience. To keep the length of this paper within reasonable limits we discuss only the core cognitive abilities, such as perception, attention mechanisms, action selection, memory, learning and reasoning. In order to assess the breadth of practical applications of cognitive architectures we gathered information on over 900 practical projects implemented using the cognitive architectures in our list. We use various visualization techniques to highlight overall trends in the development of the field. In addition to summarizing the current state-of-the-art in the cognitive architecture research, this survey describes a variety of methods and ideas that have been tried and their relative success in modeling human cognitive abilities, as well as which aspects of cognitive behavior need more research with respect to their mechanistic counterparts and thus can further inform how cognitive science might progress.

研究动机与目标

• 提供过去四十年认知架构研究的广泛且包容性综述，超越仅聚焦少数知名架构的狭隘调查。
• 识别并分析各类架构中体现的核心认知能力，如感知、注意、记忆、学习、推理和动作选择。
• 绘制并评估认知架构的实际应用，整合超过900个已实现项目的数据，揭示其在现实世界中的影响与趋势。
• 突出当前认知架构中尚未充分建模或机制化不足的人类认知方面，为未来认知科学与人工智能的发展提供指导。
• 运用可视化技术展示认知架构研究的演变与多样性，强调神经科学至精神分析等跨学科影响。

提出的方法

• 系统性地收集并整理了来自神经科学、心理学和人工智能等多个学科的84种认知架构，重点关注仍在积极开发中的架构。
• 基于其对核心认知能力的实现方式对架构进行分类，采用标准化框架比较不同系统之间的机制。
• 收集并分析了超过900个使用所调研架构的实际项目数据，提取应用领域、使用场景及部署环境。
• 应用可视化技术识别架构发展中的宏观趋势，如研究重点的转移、跨学科整合以及技术采纳情况。
• 评估不同建模方法在模拟人类认知功能方面的相对成效，评估其机制保真度与可扩展性。
• 将洞察整合为开放的研究挑战，尤其关注以生物学上合理机制建模复杂认知行为方面。

实验结果

研究问题

• RQ1 在过去40年认知架构研究中，主导的核心认知能力有哪些？这些能力在不同系统之间如何变化？
• RQ2 认知架构在设计原则、跨学科影响和实际部署方面随时间如何演变？
• RQ3 基于认知架构的实际应用范围与多样性如何？哪些领域表现出更高的采纳程度？
• RQ4 当前架构中哪些人类认知方面仍处于建模不足或机制化不充分的状态？原因是什么？
• RQ5 认知架构研究成果的整合如何推动未来认知科学与人工智能的进步？

主要发现

• 该调研识别出84种认知架构，其中49种仍在积极开发中，表明该领域持续且不断增长的研究兴趣。
• 感知、注意、记忆、学习、推理和动作选择是各类架构中最为一致关注的核心认知能力。
• 共整理了超过900个实际应用案例，表明其在机器人、教育、医疗保健和人机交互等领域的广泛应用。
• 数据可视化揭示了神经科学启发机制的日益整合，以及在实时与交互式系统中架构应用的持续增长。
• 尽管已有进展，高层级推理、情绪处理和社会认知的机制仍不充分，亟需进一步研究。
• 该领域具有强烈的跨学科基础，源自精神分析、神经科学、认知心理学和人工智能，但缺乏统一的理论框架。