सिस्टम उपयोगिता स्केल (SUS)

प्रतीकात्मक संज्ञानात्मक मॉडल इस सिद्धांत पर काम करते हैं कि संज्ञान प्रतीकों के हेरफेर से जुड़ी गणना है। ये मॉडल तार्किक तर्क, भाषा के उपयोग और समस्या-समाधान जैसी संरचित विचार प्रक्रियाओं का अनुकरण करने के लिए प्रस्तावों, स्कीमा और नियमों (जैसे, IF-THEN कथन) जैसे उच्च-स्तरीय, स्पष्ट प्रतिनिधित्व का उपयोग करते हैं। वे शास्त्रीय कृत्रिम बुद्धिमत्ता का आधार बनते हैं, जिसे अक्सर 'गुड ओल्ड-फैशंड एआई' (GOFAI) कहा जाता है।

कनेक्शनिस्ट मॉडल, जिन्हें समानांतर वितरित प्रसंस्करण (PDP) या कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क के रूप में भी जाना जाता है, संज्ञानात्मक प्रक्रियाओं को कई सरल, परस्पर जुड़े प्रसंस्करण इकाइयों जिन्हें नोड्स कहा जाता है, के बीच की बातचीत के रूप में दर्शाते हैं। ज्ञान किसी स्पष्ट स्थान पर संग्रहीत नहीं होता है बल्कि इन इकाइयों के बीच कनेक्शन भार में वितरित होता है। सीखने की प्रक्रिया इन भारों को समायोजित करके होती है, अक्सर बैकप्रॉपेगेशन जैसे एल्गोरिदम के माध्यम से, जो पैटर्न पहचान और कार्य अनुमान को सक्षम बनाता है।

क्रुइथॉफ वक्र मनोविज्ञान से प्राप्त एक अनुभवजन्य ग्राफ है जो आरामदायक या सुखद माने जाने वाले प्रदीप्ति स्तरों और रंग तापमान के क्षेत्र को रेखांकित करता है। यह मानता है कि कम रोशनी के स्तर पर, मनुष्य गर्म रंग तापमान (अधिक लाल/पीलापन लिए हुए) पसंद करते हैं, जबकि उच्च प्रदीप्ति स्तरों पर, ठंडे रंग तापमान (अधिक नीलापन लिए हुए) को प्राथमिकता दी जाती है। इस क्षेत्र के बाहर की रोशनी की स्थिति अप्राकृतिक या अप्रिय लग सकती है।

एक डिज़ाइन दर्शन और पुनरावृत्तीय प्रक्रिया जहाँ अंतिम-उपयोगकर्ताओं की आवश्यकताओं, इच्छाओं और सीमाओं पर डिज़ाइन प्रक्रिया के प्रत्येक चरण में व्यापक ध्यान दिया जाता है। UCD का लक्ष्य केवल डिज़ाइनर की धारणाओं पर निर्भर रहने के बजाय, अनुसंधान, परीक्षण और प्रतिक्रिया के माध्यम से पूरे डिज़ाइन चक्र में उपयोगकर्ताओं को शामिल करके ऐसे उत्पाद बनाना है जो अत्यधिक उपयोग योग्य और सुलभ हों।

ACT-R (अनुकूली विचार नियंत्रण—तर्कसंगत) एक संज्ञानात्मक वास्तुकला है जो मानव मन की बुनियादी, निश्चित संरचनाओं को परिभाषित करती है। यह अनुभूति को स्वतंत्र मॉड्यूलों के एक सेट के रूप में मॉडल करता है, जैसे कि अवधारणात्मक, मोटर और घोषणात्मक स्मृति, जो एक केंद्रीय उत्पादन प्रणाली के माध्यम से परस्पर क्रिया करते हैं। जानकारी बफ़र्स में रखी जाती है, और उत्पादन नियम इस जानकारी को हेरफेर करने के लिए ट्रिगर होते हैं, जिससे मानव समस्या-समाधान और सीखने की प्रक्रियाओं का अनुकरण होता है।

संज्ञान के बायेसियन मॉडल मन को एक संभाव्य अनुमान इंजन के रूप में प्रस्तुत करते हैं। यह दृष्टिकोण मानता है कि मस्तिष्क ज्ञान को संभाव्यता वितरण के रूप में दर्शाता है और Bayes के प्रमेय के अनुसार नए साक्ष्य प्राप्त होने पर इन विश्वासों को अपडेट करता है। यह धारणा, सीखने और तर्क को अनिश्चितता के तहत इष्टतम या लगभग-इष्टतम सांख्यिकीय अनुमान के रूप में मॉडल करता है, जो कई संज्ञानात्मक कार्यों के लिए एक एकीकृत गणितीय ढाँचा प्रदान करता है।