La arquitectura cognitiva LIDA (Learning Intelligent Distribution Agent) intenta modelar un amplio espectro de la cognición en sistemas biológicos, desde la percepción/acción de bajo nivel hasta el razonamiento de alto nivel. Desarrollada principalmente por Stan Franklin y sus colegas en la Universidad de Memphis, la arquitectura LIDA está fundamentada empíricamente en la ciencia cognitiva y la neurociencia cognitiva. Además de proporcionar hipótesis para guiar futuras investigaciones, la arquitectura puede servir como estructura de control para agentes de software y robots. El modelo conceptual de LIDA ofrece explicaciones plausibles para muchos procesos cognitivos y también se utiliza como una herramienta para reflexionar sobre el funcionamiento de las mentes.

Dos hipótesis subyacen a la arquitectura LIDA y a su modelo conceptual correspondiente: 1) Gran parte de la cognición humana funciona mediante iteraciones frecuentes (~10 Hz) de interacciones, denominadas ciclos cognitivos, entre los contenidos conscientes, los diversos sistemas de memoria y la selección de acciones. 2) Estos ciclos cognitivos sirven como los "átomos" de la cognición, a partir de los cuales se componen los procesos cognitivos de nivel superior.

Resumen general

Aunque no es estrictamente simbólica ni conexionista, LIDA es una arquitectura híbrida que emplea una variedad de mecanismos computacionales elegidos por su plausibilidad psicológica. El ciclo cognitivo de LIDA está compuesto por módulos y procesos que utilizan estos mecanismos.

Mecanismos computacionales

La arquitectura LIDA emplea varios módulos diseñados utilizando mecanismos computacionales extraídos de la "nueva IA". Estos incluyen variantes de la arquitectura Copycat,Hofstadter, D. (1995). Fluid Concepts and Creative Analogies: Computer Models of the Fundamental Mechanisms of Thought. New York: Basic Books.Marshall, J. (2002). Metacat: A self-watching cognitive architecture for analogy-making. In W. D. Gray & C. D. Schunn (eds.), Proceedings of the 24th Annual Conference of the Cognitive Science Society, pp. 631-636. Mahwah, NJ: Lawrence Erlbaum Associates la memoria distribuida dispersa,Kanerva, P. (1988). Sparse Distributed Memory. Cambridge MA: The MIT PressRao, R. P. N., & Fuentes, O. (1998). Hierarchical Learning of Navigational Behaviors in an Autonomous Robot using a Predictive Sparse Distributed Memory . Machine Learning, 31, 87-113 el mecanismo de esquemas,Drescher, G.L. (1991). Made-up minds: A Constructivist Approach to Artificial IntelligenceChaput, H. H., Kuipers, B., & Miikkulainen, R. (2003). Constructivist Learning: A Neural Implementation of the Schema Mechanism. Paper presented at the Proceedings of WSOM '03: Workshop for Self-Organizing Maps, Kitakyushu, Japan la Red de Comportamiento,Maes, P. 1989. How to do the right thing. Connection Science 1:291-323Tyrrell, T. (1994). An Evaluation of Maes's Bottom-Up Mechanism for Behavior Selection. Adaptive Behavior, 2, 307-348 y la arquitectura de subsunción.Brooks, R.A. Intelligence without Representation. Artificial intelligence, 1991. Elsevier

Fundamentos psicológicos y neurobiológicos

Como una arquitectura cognitiva conceptual y computacional integral, LIDA está diseñada para modelar una gran parte de la cognición humana.Franklin, S., & Patterson, F. G. J. (2006). The LIDA Architecture: Adding New Modes of Learning to an Intelligent, Autonomous, Software Agent IDPT-2006 Proceedings (Integrated Design and Process Technology): Society for Design and Process ScienceFranklin, S., Ramamurthy, U., D'Mello, S., McCauley, L., Negatu, A., Silva R., & Datla, V. (2007). LIDA: A computational model of global workspace theory and developmental learning. In AAAI Fall Symposium on AI and Consciousness: Theoretical Foundations and Current Approaches. Arlington, VA: AAAI Con una amplia gama de módulos y procesos cognitivos, la arquitectura LIDA intenta implementar y desarrollar varias teorías psicológicas y neuropsicológicas, incluyendo la Teoría del Espacio Global de Trabajo,Baars, B. J. (1988). A cognitive theory of consciousness. Cambridge: Cambridge University Press la cognición situada,Varela, F. J., Thompson, E., & Rosch, E. (1991). The Embodied Mind. Cambridge, Massachusetts: MIT Press los sistemas de símbolos perceptuales,Barsalou, L. W. 1999. Perceptual symbol systems. Behavioral and Brain Sciences 22:577–609. MA: The MIT Press la memoria de trabajo,Baddeley, A. D., & Hitch, G. J. (1974). Working memory. In G. A. Bower (Ed.), The Psychology of Learning and Motivation (pp. 47–89). New York: Academic Press la memoria por affordances,Glenberg, A. M. 1997. What memory is for. Behavioral and Brain Sciences 20:1–19 la memoria de trabajo a largo plazo,Ericsson, K. A., and W. Kintsch. 1995. Long-term working memory. Psychological Review 102:21–245 y la arquitectura H-CogAff.Sloman, A. 1999. What Sort of Architecture is Required for a Human-like Agent? In Foundations of Rational Agency, ed. M. Wooldridge, and A. Rao. Dordrecht, Netherlands: Kluwer Academic Publishers

Ciclo cognitivo El ciclo cognitivo de LIDA se puede subdividir en tres fases: la fase de comprensión, la fase de atención (conciencia) y la fase de selección de acciones y aprendizaje. Al comenzar la fase de comprensión, los estímulos entrantes activan detectores de características de bajo nivel en la memoria sensorial. La salida se dirige a la memoria asociativa perceptual, donde los detectores de características de alto nivel conducen a entidades más abstractas como objetos, categorías, acciones, eventos, etc. El percepto resultante se transfiere al Espacio de Trabajo, donde activa tanto la Memoria Episódica Transitoria como la Memoria Declarativa, produciendo asociaciones locales. Estas asociaciones locales se combinan con el percepto para generar un modelo situacional actual, que es la comprensión del agente de lo que está sucediendo en ese momento. La fase de atención comienza con la formación de coaliciones de las partes más relevantes del modelo situacional actual, que luego compiten por la atención, es decir, por un lugar en los contenidos conscientes actuales. Estos contenidos conscientes se transmiten globalmente, iniciando la fase de aprendizaje y selección de acciones. Nuevas entidades y asociaciones, y el refuerzo de las ya existentes, ocurren cuando la transmisión consciente llega a las diversas formas de memoria, perceptual, episódica y procedimental. En paralelo con todo este aprendizaje, y utilizando los contenidos conscientes, se instancian posibles esquemas de acción desde la Memoria Procedimental y se envían a la Selección de Acciones, donde compiten para ser el comportamiento seleccionado para este ciclo cognitivo. El comportamiento seleccionado activa la memoria sensoriomotora para producir un algoritmo adecuado para su ejecución, lo que completa el ciclo cognitivo.

Historia

Virtual Mattie (V-Mattie) es un agente de softwareFranklin, S., & Graesser, A., 1997. Is it an Agent, or just a Program?: A Taxonomy for Autonomous Agents. Proceedings of the Third International Workshop on Agent Theories, Architectures, and Languages, published as Intelligent Agents III, Springer-Verlag, 1997, 21-35 que recopila información de los organizadores de seminarios, compone anuncios de los seminarios de la semana siguiente y los envía por correo cada semana a una lista que mantiene actualizada, todo ello sin la supervisión de un humano.Franklin, S., Graesser, A., Olde, B., Song, H., & Negatu, A. (1996, Nov). Virtual Mattie—an Intelligent Clerical Agent. Paper presented at the Symposium on Embodied Cognition and Action: AAAI, Cambridge, Massachusetts. V-Mattie utilizaba muchos de los mecanismos computacionales mencionados anteriormente.

La Teoría del Espacio Global de Trabajo (GWT) de Baars inspiró la transformación de V-Mattie en Conscious Mattie, un agente de software con el mismo dominio y tareas cuya arquitectura incluía un mecanismo de conciencia al estilo de la GWT. Conscious Mattie fue el primer agente de software funcionalmente consciente, aunque no fenomenológicamente. Conscious Mattie dio lugar a IDA.

IDA (Agente de Distribución Inteligente) fue desarrollado para la Armada de los Estados UnidosFranklin, S., Kelemen, A., & McCauley, L. (1998). IDA: A Cognitive Agent Architecture IEEE Conf on Systems, Man and Cybernetics (pp. 2646–2651 ): IEEE PressFranklin, S. (2003). IDA: A Conscious Artifact? Journal of Consciousness Studies, 10, 47–66Franklin, S., & McCauley, L. (2003). Interacting with IDA. In H. Hexmoor, C. Castelfranchi & R. Falcone (Eds.), Agent Autonomy (pp. 159–186 ). Dordrecht: Kluwer para realizar tareas llevadas a cabo por el personal de recursos humanos llamados "detailers". Al final de cada período de servicio de un marinero, se le asigna un nuevo destino. Este proceso de asignación se denomina distribución. La Armada emplea a casi 300 detailers a tiempo completo para llevar a cabo estas nuevas asignaciones. La tarea de IDA es facilitar este proceso, automatizando el rol del detailer. IDA fue probada por antiguos detailers y aceptada por la Armada. Varias agencias de la Armada apoyaron el proyecto IDA con alrededor de $1,500,000.

La arquitectura LIDA (Learning IDA) se originó a partir de IDA con la adición de varios estilos y modos de aprendizaje,D'Mello, Sidney K., Ramamurthy, U., Negatu, A., & Franklin, S. (2006). A Procedural Learning Mechanism for Novel Skill Acquisition. In T. Kovacs & James A. R. Marshall (Eds.), Proceeding of Adaptation in Artificial and Biological Systems, AISB'06 (Vol. 1, pp. 184–185). Bristol, England: Society for the Study of Artificial Intelligence and the Simulation of BehaviourFranklin, S. (2005, March 21–23, 2005). Perceptual Memory and Learning: Recognizing, Categorizing, and Relating. Paper presented at the Symposium on Developmental Robotics: American Association for Artificial Intelligence (AAAI), Stanford University, Palo Alto CA, USA pero desde entonces ha crecido hasta convertirse en un marco de software mucho más amplio y genérico.Franklin, S., & McCauley, L. (2004). Feelings and Emotions as Motivators and Learning Facilitators Architectures for Modeling Emotion: Cross-Disciplinary Foundations, AAAI 2004 Spring Symposium Series (Vol. Technical Report SS-04-02 pp. 48–51). Stanford University, Palo Alto, California, USA: American Association for Artificial IntelligenceNegatu, A., D'Mello, Sidney K., & Franklin, S. (2007). Cognitively Inspired Anticipation and Anticipatory Learning Mechanisms for Autonomous Agents. In M. V. Butz, O. Sigaud, G. Pezzulo & G. O. Baldassarre (Eds.), Proceedings of the Third Workshop on Anticipatory Behavior in Adaptive Learning Systems (ABiALS 2006) (pp. 108-127). Rome, Italy: Springer Verlag

Notas

Enlaces externos

Arquitectura LIDA Cognitive Computing Research Group, Universidad de Memphis Base de datos de posibles correlatos neuronales de los módulos y procesos de LIDA Tutorial sobre "Cómo funcionan las mentes" Mención de LIDA en Bot shows signs of consciousness por Celeste Biever, New Scientist 1 de abril de 2011

Categoría:Arquitectura cognitiva