Was ist kognitive Architektur?

Als Menschen verfügen wir über zahlreiche verschiedene kognitive Fähigkeiten. Es gibt das Gedächtnis, die Sprache, die Wahrnehmung, die Möglichkeit Probleme zu lösen, den geistigen Willen und die Aufmerksamkeit sowie weitere solcher Fähigkeiten. Es besteht das Ziel in der Kognitionspsychologie, die Eigenarten solcher Fähigkeiten zu erforschen und, wenn möglich, in formalen Modellen zu beschreiben.

Unter kognitive Architektur versteht sich dementsprechend die Darstellung der verschiedenen Fähigkeiten der kognitiven Psychologie in einem Computermodell. Auch die künstliche Intelligenz (KI) strebt dem Ziel nach, kognitive Fähigkeiten in Maschinen vollständig zu realisieren. Im Gegensatz zur kognitiven Architektur verwenden künstliche Agenten Strategien, die nicht vom Menschen genutzt werden.

Was sind Kriterien kognitiver Architektur?

Kognitive Architekturen weisen bestimmte Kriterien auf. Dazu gehören die geeigneten Strukturen der Datenrepräsentation, die Unterstützung von Klassifikationen und die Unterstützung des Frege-Prinzips. Zudem gehören die Kriterien der Produktivität, der Performance, der syntaktische Verallgemeinerung, der Robustheit, der Anpassungsfähigkeit, des Speicherverbrauchs, der Skalierbarkeit, des selbständigen Erkenntnisgewinns, wie das logische Schließen und die Erkennung von Korrelation dazu.

Auch Triangulation, nämlich das Zusammenführen von gewissen Daten aus verschiedenen Quellen, gehört zu den Kriterien kognitiver Architektur. Ein weiteres wichtiges Kriterium ist die Kompaktheit mit einer möglichst einfachen Grundstruktur. Ein performantes System, das alle diese Eigenschaften erfüllt, ist IBM’s DeepQA.

Kognitive Systeme sind heute schon aus vielen Bereichen nicht mehr wegzudenken und sie werden in Zukunft in immer größerem Maße Industrie- und Wirtschaftszweige beeinflussen. Die kognitiven Systeme stellen die Basis für Zukunftstechnologien dar, wie etwa das autonome Fahren und weitere autonome Systeme, die Industrie 4.0 und auch das Internet der Dinge (Internet of Things).

Kognitive Systeme sind technische Systeme, welche in der Lage sind für die menschlichen Aufgabenstellungen ganz selbständig Lösungen und passende Strategien zu entwickeln. Diese Systeme sind dazu mit kognitiven Fähigkeiten ausgestattet und verstehen kontextuelle Inhalte sowie das Interagieren, das Adaptieren und das Lernen. Bei der kognitiven-Architektur ist es wichtig, dass flexible und anpassbare Softwarearchitekturen in einem Gesamtsystem zusammenarbeiten.

Welche Theorien finden sich in der Kognitionswissenschaft?

Die SOAR (state, operator and result) Architektur ist eine Problemraumsuche, in der Operatoren auf Zustände angewendet werden, um Ergebnisse zu erzielen. Diese Problemraumsuche wird im zentralen Arbeitsspeicher vorgenommen. Dort wird das temporäre Wissen verwaltet. Um Wissen einsetzen zu können, wird aus dem Langzeitspeicher dieses in den Arbeitsspeicher abgerufen. Wissen im Langzeitspeicher wird assoziativ durch Produktionen vollständig gespeichert. Passende (match) Wissenseinheiten werden in den Arbeitsspeicher geschrieben (mit execute) und permanentes erfahrungsbasiertes Lernen (chunking) wird im Prozess angewandt.

Auch in der Flugmechanik und in der Flugführung werden marktgängige kognitive Architekturen, sowie Methoden und Algorithmen der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens eingesetzt. Systematische Weiterentwicklungen werden erfolgreich in hochautomatisierten Flugsystemen eingesetzt.

Neben SOAR gibt es weitere Kognitive-Architekturen. So wird eine schrittweise Simulation vom menschlichen Verhalten bei ACT-R vorgenommen. Die empirischen Daten stammen hierfür aus den Experimenten der kognitiven Psychologie.

Clarion cognitive architecture speichert sowohl aktionsorientiertes, als auch nicht aktionsbezogenes Wissen mit einer impliziten Form bei Verwendung mehrschichtiger neuronaler Netze und in einer expliziten Form unter Verwendung von symbolischen Produktionsregeln. Außerdem gibt es die Architekturen LEABRA, LIDA, ART und ICARUS. Jede Architektur hat ihre besonderen Stärken, aber auch technischen Begrenzungen.