Правило 9: Мониторинг
Агент должен следить за окружающей средой на предмет важных изменений, которые могут повлиять на его цели и обязательства, и при необходимости обновлять свои убеждения.
Цель×Наблюдение×OntologyBeliefMon (S9)
Это можно рассматривать как вариант основного убеждения поддержания сигнатуры эквалайзера. S1. Если мониторинг показывает, что предварительные условия предполагаемого действия перестали действовать (например, из-за независимых изменений окружающей среды или последствий действий агента), то эти действия должны быть отложены или отброшены. Если новая ситуация делает недействительным прежнее решение, агент должен пересмотреть свои варианты.
Правило 10: Обучение
Агент должен обновить свои знания в результате опыта.
Существует множество механизмов обучения, включая ассоциационистские и статистические модели в машинном обучении и когнитивной нейробиологии; обучение на основе прецедентов и индукция правил в ИИ; обучение с подкреплением и "чанкинг" в когнитивной психологии. Уравнение S10 представляет обучение как общий процесс, который обновляет свою онтологию, приобретая новые модели сценариев и задач.
Вера×OntologyScenarioCLGoal×Вера×OntologyTaskIL (S10)
Эти сигнатуры являются лишь отправной точкой для описания обучения в задачах принятия решений; обучение-это забытая тема в нормативной теории и поведенческих исследованиях принятия решений, и мы рассматриваем это как главную проблему для общих теорий DDM.
Эти 10 правил предлагаются в качестве первого проекта общей основы для описания и обсуждения когнитивных агентов, которые могут принимать решения в условиях неопределенности в динамично меняющихся ситуациях. Мы не утверждаем, что набор является полным (мы уверены, что это не так) или что отдельные сигнатуры не могут быть улучшены (мы знаем, что они могут). Однако на данном этапе мы предлагаем их в качестве основы для создания интуитивной лингва-франки для междисциплинарного обсуждения теорий принятия решений, систем и приложений.
Оценка канонической теории (10 правил).
В этом разделе мы рассмотрим адекватность структуры в трех репрезентативных приложениях: (1) понимание общей структуры когнитивной архитектуры человека; (2) совместное принятие решений автономными агентами и (3) проектирование систем поддержки принятия решений.
Оценка 1: динамическое принятие решений и когнитивная архитектура человека
Рассмотренные выше каноны являются слишком общими для того, чтобы делать конкретные предсказания относительно детальных когнитивных процессов, вовлеченных в процесс принятия решений человеком. Поэтому их нельзя рассматривать как теорию человеческого принятия решений, поскольку отсутствие детализации означает, что они не поддаются фальсификации в Попперовском смысле (но см. Lakatos, 1970; Cooper et al., 1996; Купер, 2007). Наша цель здесь состоит в том, чтобы показать, что каноны, тем не менее, согласуются по крайней мере с одной крупномасштабной теорией организации когнитивных процессов и что эта структура обеспечивает работоспособный и полезный подход к интерпретации результатов когнитивной нейропсихологии и нейробиологии.
Когнитивная архитектура Soar, обсуждаемая в разделе "динамическое принятие решений", является одной из нескольких теорий крупномасштабной организации когнитивной системы человека, которые были предложены и усовершенствованы за последние полвека (см. Также ACT-R: Anderson, 2007). Эти теории обычно предлагают набор функциональных компонентов предполагаемой когнитивной системы вместе с интерфейсами или механизмами взаимодействия между этими компонентами с целью определения системы, способной поддерживать все аспекты когнитивной обработки человека. Таким образом, сфера применения этих теорий гораздо шире, чем у многих теорий когнитивной психологии, которые обычно фокусируются на одной области, такой как память, внимание, понимание языка или выбор.
В то время как аспекты канонического фреймворка соотносятся с процессами или механизмами в рамках Soar, существует также перспективное отображение на функциональные компоненты другой когнитивной архитектуры, а именно модели планирования/контроля конкуренции (CS/SS) Нормана и Шаллиса, 1986; см. Также Shallice and Burgess, 1996). Модель CS/SS (Рис. 5) не была так хорошо развита в вычислительном плане, как другие когнитивные архитектуры, такие как Soar или ACT-R. Однако Glasspool (2005) предложил сопоставление компонентов модели CS/SS с архитектурой domino на рис.3, и многие компоненты модели могут быть поняты как выполняющие функции, соответствующие канонам.
Рисунок 5
www.frontiersin.org
Рисунок 5. Модель системы планирования и контроля конкуренции Нормана и Шаллиса (1986), разработанная Шаллисом и Берджессом (1996).
Модель CS/SS проводит основное различие между рутинным поведением (которое должно контролироваться изученными схемами в системе CS) и нестандартным поведением (которое должно контролироваться посредством построения и поддержания временных схем СС). КС операционализирует каноны 7 и 8: на самом низком уровне он сопоставляет планы отдельным действиям с учетом их предварительных условий (Eq. S8), но CS иерархичен, и на более высоких уровнях (даже при рутинном поведении) он может сопоставлять планы с подпланами (Eq. S7).
В первоначальной версии модели CS/SS, описанной Норманом и Шаллисом (1986), был указан вывод SS – временных схем для управления поведением с помощью CS, но было дано мало подробностей о механизмах, с помощью которых такие схемы могут быть созданы. В ответ на опасения о том, что он является гомункулярным, Шаллис и Берджесс (shallice and Burgess, 1996) разработали СС (см. Рис.5), определив восемь процессов, некоторые из которых, как считалось, функционировали в различных фазах. Сравнение этих процессов с каноническими рамками показывает множество параллелей, а также возможные ограничения обоих подходов.
Рассмотрим первое поддержание веры (канон 1). Модель СС явно не включает процессы, связанные с перцептивным вводом или поддержанием декларативного знания. Таким образом, нет ничего похожего на канон 1, но разработка СС явно потребует таких процессов. Действительно, более позднее описание модели СС (см. Shallice and Cooper, 2011, рис.12.27) включает такие процессы в рамках метода 2 построения временных новых схем (ср. Рис. 5).
Постановка целей и решение проблем решаются явно в рамках модели СС. Канон 2 реализуется через фазу ориентации на проблему и, в частности, через процесс 6 (постановка цели). Канон 3, напротив, включает в себя три маршрута в рамках модели SS, соответствующие трем методам, с помощью которых создаются временные схемы. Временные схемы могут быть связаны с "опциями" в модели domino, но в этом случае модель CS/SS предоставляет отчет о принятии решений, который развивает каноническую структуру. Это не должно быть удивительно, учитывая, что каноническая структура задумана как абстракция над теориями принятия решений.
Каноны 4 и 5 (построение и агрегирование причин) включены в процессы 4 и 5. В частности, фаза проверки решений СС должна оценивать возможные решения и отклонять их, если они не имеют достаточных достоинств. Однако в модели SS отсутствует подробное описание того, как может происходить эта оценка. Каноны 4 и 5 дают абстрактное описание необходимых процессов.
Результатом этапа 1 и входом в Этап 2 является приверженность плану (канон 6).
Мониторинг, как описано в каноне 9, непосредственно соответствует процессу 2 этапа 3 модели SS. Однако в рамках модели СС продуктом мониторинга является не какое-либо убеждение, а конкретное убеждение, а именно то, что текущая схема не достигает намеченной цели. Это сигнализирует об отказе от текущей схемы (процесс 3 На рис. 5), метакогнитивного процесса, который запускает еще один раунд обработки.
Модель CS/SS поддерживает по меньшей мере две формы обучения: накопление эпизодических воспоминаний и процедурализация часто генерируемых временных схем. Два варианта сигнатурного эквалайзера. S10 применимы при условии, что эпизодические воспоминания приравниваются к сценариям, а процедурные схемы - к задачам. Эти предположения согласуются с использованием этих терминов и выдвигают на первый план потенциальную ценность описания когнитивной архитектуры в канонических рамках: это заставляет нас быть эксплицитными в отношении когнитивных конструкций (схем, эпизодических воспоминаний и т. д.).) и отношения между ними.
Продолжение в части №8
Источники: https://doi.org/10.3389/fpsyg.2013.00150