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符号认知模型

1950
  • Allen Newell
  • Herbert A. Simon
认知心理学研究实验室,分析符号认知模型。

(图片仅供参考)

符号认知模型基于这样的原则:认知是涉及符号操作的计算。这些模型利用命题、图式和规则(例如,IF-THEN语句)等高级、显式表征来模拟结构化的思维过程,例如逻辑推理、语言使用和问题解决。它们构成了经典人工智能的基础,经典人工智能通常被称为“传统人工智能”(GOFAI)。

符号建模的基础概念是纽厄尔和西蒙提出的物理符号系统假说。该假说认为,一个物理系统(例如计算机或大脑)展现智能,当且仅当它是一个物理符号系统。这样的系统包含符号(模式)以及能够创建、修改和组合这些符号以形成复杂结构的进程。因此,思维被视为一种根据一套规则进行符号操作的形式。

在实践中,这些模型通常将问题表示为一个包含一系列可能状态的“问题​​空间”。然后,模型使用启发式指导的搜索算法(例如手段-目标分析)来寻找从初始状态到目标状态的路径。知识被显式编码并可解释。例如,一个用于医疗诊断的专家系统会包含一个庞大的“如果症状则诊断为疾病”规则数据库。这种方法对于定义明确、逻辑清晰的领域非常有效,但在处理歧义、噪声和模式识别任务时则显得力不从心,而连接主义模型则擅长处理这些任务。

UNESCO Nomenclature: 6105
- 实验心理学

类型

抽象系统

中断

基础

用法

小众/专业

前体

  • 弗雷格、罗素和怀特海发展出的形式逻辑
  • 艾伦·图灵关于计算和图灵机的工作
  • 克劳德·香农(Claude Shannon)的信息论
  • 计算机编程语言的早期发展

应用程序

  • 医学和金融领域的专家系统
  • 通用问题解决者(GPS)程序
  • ACT-R 和 SOAR 等生产系统
  • 自动定理证明
  • 早期自然语言理解系统

专利:

NA

潜在创新理念

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相关领域:符号建模、物理符号系统假设、艾伦·纽厄尔、赫伯特·A·西蒙、产生式规则、专家系统、GOFAI、认知科学、逻辑、问题解决。

历史背景

1950
1990
1990
1941
1986
1990
2000

(如果日期未知或不相关,例如“流体力学”,则提供其显著出现的近似估计)

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