Nachahmer (Software) - Copycat (software)

Screenshot von Metacat (Copycat-Nachfolger) in Betrieb, leicht bearbeitet mit Kommentar unten.

Copycat ist ein Modell der Analogie machen und die menschlichen Erkenntnis basiert auf dem Konzept der parallelen Scan terassenförmig , entwickelte 1988 von Douglas Hofstadter , Melanie Mitchell und anderen am Zentrum für Forschung auf Konzepte und Kognition , Indiana University Bloomington . Der ursprüngliche Copycat wurde in Common Lisp geschrieben und ist bitrotten (da er auf veralteten Grafikbibliotheken für Lucid Common Lisp basiert ). Es gibt jedoch Java- und Python-Ports. Die neueste Version im Jahr 2018 ist ein Python3-Port von Lucas Saldyt und J. Alan Brogan.

Beschreibung

Copycat liefert Antworten auf Probleme wie "abc ist zu abd wie ijk zu was?" (abc: abd :: ijk:?). Hofstadter und Mitchell betrachten das Erstellen von Analogien als den Kern der Wahrnehmung auf hoher Ebene oder der Wahrnehmung auf hoher Ebene , wie Hofstadter es nennt, als Grundlage für die Erkennung und Kategorisierung. Eine Wahrnehmung auf hoher Ebene ergibt sich aus der Ausbreitungsaktivität vieler unabhängiger Prozesse, so genannter Codelets , die parallel ablaufen, miteinander konkurrieren oder zusammenarbeiten. Sie erzeugen und zerstören temporäre Wahrnehmungskonstrukte und probieren wahrscheinlich Variationen aus, um schließlich eine Antwort zu erhalten. Die Codelets basieren auf einem assoziativen Netzwerk, Slipnet , das auf vorprogrammierten Konzepten und deren Assoziationen (einem Langzeitgedächtnis ) basiert . Die sich ändernden Aktivierungsstufen der Konzepte überschneiden sich konzeptionell mit benachbarten Konzepten.

Die Architektur von Copycat ist dreigliedrig und besteht aus einem Slipnet , einem Arbeitsbereich (auch als Arbeitsbereich bezeichnet , ähnlich wie bei Blackboard-Systemen ) und dem Coderack (mit den Codelets). Das Slipnet ist ein Netzwerk, das aus Knoten besteht, die permanente Konzepte darstellen, und gewichteten Verbindungen, die Beziehungen zwischen ihnen darstellen. Es unterscheidet sich von herkömmlichen semantischen Netzwerken , da das effektive Gewicht einer bestimmten Verbindung im Laufe der Zeit je nach Aktivierungsgrad bestimmter Konzepte (Knoten) variieren kann. Die Codelets bauen Strukturen im Arbeitsbereich auf und modifizieren die Aktivierungen im Slipnet entsprechend (Bottom-Up-Prozesse). Der aktuelle Status des Slipnet bestimmt wahrscheinlich, welche Codelets ausgeführt werden müssen (Top-Down-Einflüsse).

Vergleich mit anderen kognitiven Architekturen

Copycat unterscheidet sich in vielerlei Hinsicht erheblich von anderen kognitiven Architekturen wie ACT-R- , Soar- , DUAL- , Psi- oder Subsumtionsarchitekturen .

Nachahmer ist Hofstadters beliebtestes Modell. Andere von Hofstadter et al. sind in der Architektur ähnlich, unterscheiden sich jedoch in der sogenannten Mikrodomäne, ihrer Anwendung, z. B. Letter Spirit usw.

Seit dem 1995 erschienenen Buch Fluid Concepts and Creative Analogies , das die Arbeit des Buches der Fluid Analogies Research Group (FARG) beschreibt, wurde die Arbeit an Copycat-ähnlichen Modellen fortgesetzt: Ab 2008 sind die neuesten Modelle Phaeaco (ein Bongard- Problemlöser), SeqSee (Nummer) Sequenzextrapolation), George (geometrische Untersuchung) und Musicat (ein melodisches Erwartungsmodell). Die Architektur ist als "FARGitecture" bekannt und aktuelle Implementierungen verwenden eine Vielzahl moderner Sprachen, einschließlich C # und Java. Ein zukünftiges Ziel von FARG ist es, ein einziges generisches FARGitecture-Software-Framework zu erstellen, um das Experimentieren zu erleichtern.

Siehe auch

Verweise

Weiterführende Literatur

Externe Links