ACT模型

出自 MBA智库百科(https://wiki.mbalib.com/)

ACT模型（ACT,Adaptive Control of Thought model）

　　ACT模型是安德森繼HAM模型以後建立的。ACT是一般的認知模型：ACT可以通過程式來完成許多種認知課題，除了有長期記憶以外，ACT還有關於活動概念的短期工作記憶以及一個可編程的“產生式系統”。詳細來說，人們獲得新知識有三個階段，分別是陳述性階段、知識編輯階段以及程式性階段。在陳述性階段，人們獲得的是有關現實的陳述性知識，並且運用一般可行的程式來處理這些知識；陳述性知識是以組塊的結構表徵的，一個組塊由一獨特的識別器和許多具有一定值的空位組成，空位可以是另一組塊也可以是一個或一系列外部客體，從而實現了各個知識點的連接。在知識編輯階段，學習者通過形成新的產生式規則或用新規則代替IEt規則，使得新舊知識產生聯繫。最後是程式性階段，學習者形成與任務相適應的產生式規律，這些產生式規則被寫回各個子模塊中：產生式可以被擴展(概括)、具體化(辨別)及根據使用程度不同得到強化或削弱。

　　ACT中的信息結構如圖1所示

　　用來辨別視野中的物體的視覺模塊；控制手的運動的手動模塊；獲得記憶中信息的聲明/描述模塊；清除目前目標和意圖的目標模塊。中心成果系統實現模塊間行為的調節和信息的處理，它僅僅對堆積在模塊緩衝區中的信息作出響應。執行過程為模塊中信息調入緩衝區中，緩衝區中的信息被基本神經中樞系統中的成果規則改變，再寫回子模塊。

　　下麵是各個子模塊的介紹：

　　當一個成果需要定位一個物體時，這個成果詳細描述一系列約束條件，然後位置系統返回滿足這些約束條件的位置的堆。約束條件是一些屬性價值對，這些屬性價值對是以對象的空間位置(例如頂部)和對象的屬性(例如紅色)為條件來進行搜索。

　　人類問題解決中常常觀察到兩個特點：問題選擇和目標逼近。Hanoi塔是一個經典的目標操作性為研究對象的範例，目標模塊存儲著類似Hanoi塔中的子目標。

　　描述記憶模塊存儲了大量的知識，例如3+4：7的知識。描述記憶單元中的知識以堆(塊)的形式被存儲，在一個問題解決中，描述記憶中的塊的選擇由塊的活動水平決定。塊的活動水平是基本水平活動和相關活動的總和，基本活動反映了它在過去的一般應用情況，相關的活動反映了他與目前環境的關係。

　　過程記憶存儲了問題解決的方法，具體到一個問題應該選擇哪一個方法是由下式決定：

　　U_i = P_iG − C_i

　　式中P_i是可能性估計，即如果成果i被選擇，目前的目標獲得的可能性；G是目前目標的價值，C_i是這個成果獲得這個目標的花費(一般用時間測量)的估計。過程記憶的方法所產生的知識存儲在描述記憶模塊中。

• 認知模型
• HAM模型
• SOAR