Cognitive Architecture

Wprowadzenie

<strong>Cognitive Architecture</strong> to ogólny projekt i organizacja systemu sztucznej inteligencji, który ma naśladować lub przewyższać struktury poznawcze ludzkiego umysłu. Jest to jeden z najbardziej ambitnych kierunków badań nad AGI (Artificial General Intelligence).

Główne cele Cognitive Architecture

• Tworzenie systemów zdolnych do uczenia się przez całe „życie” (lifelong learning)
• Integracja różnych zdolności poznawczych (percepcja, pamięć, rozumowanie, emocje, planowanie)
• Zapewnienie spójności i świadomości w działaniu
• Modelowanie ludzkiej inteligencji na wysokim poziomie abstrakcji

Znane architektury poznawcze

• <strong>SOAR</strong> – jedna z najstarszych (od 1983), stworzona przez Allen Newell
• <strong>ACT-R</strong> – szczegółowy model ludzkiego poznania (John Anderson)
• <strong>Sigma</strong> – architektura hybrydowa (Paul Rosenbloom)
• <strong>CLARION</strong> – dwupoziomowa (jawna + niejawna wiedza)
• <strong>HTM (Hierarchical Temporal Memory)</strong> – inspirowana korą mózgową (Jeff Hawkins)
• <strong>NEAT / HyperNEAT</strong> – ewolucyjne architektury

Kluczowe komponenty dobrej architektury poznawczej

• Moduły pamięci (krótkoterminowa, długoterminowa, epizodyczna, semantyczna)
• Mechanizmy uwagi i świadomości
• System planowania i rozwiązywania problemów
• Moduł uczenia i adaptacji
• System motywacji i wartości
• Integracja multimodalna (tekst, obraz, dźwięk, działanie)

Cognitive Architecture a współczesne LLM

Duże modele językowe (takie jak GPT, Claude czy Grok) nie są pełnoprawnymi architekturami poznawczymi. Są raczej bardzo zaawansowanymi modułami predykcji tekstu. Prawdziwa architektura poznawcza powinna integrować pamięć, planowanie, refleksję i ciągłe uczenie się – co jest nadal otwartym problemem badawczym.

Powiązane pojęcia

Dodano: 16 maja 2026