ACT-R - Википедия - ACT-R

ACT-R
Оригинальный автор (ы)Джон Роберт Андерсон
Стабильный выпуск
6.0-1.5 [r1577] / 13 июня 2014 г.; 6 лет назад (2014-06-13)
Написано вCommon Lisp
ТипКогнитивная архитектура
ЛицензияGNU LGPL v2.1
Интернет сайтакт-р.psy.cmu.edu

ACT-R (произносится / ˌækt ˈɑr /; сокращение от "Адаптивное управление мышлением - рациональное") это когнитивная архитектура в основном разработан Джон Роберт Андерсон и Кристиан Лебьер в Университет Карнеги Меллон. Как и любая когнитивная архитектура, ACT-R нацелена на определение основных и несводимых когнитивных и перцептивных операций, которые задействуют человеческий разум. Теоретически каждая задача, которую может выполнить человек, должна состоять из серии этих дискретных операций.

Большинство основных предположений ACT-R также основаны на прогрессе когнитивная нейробиология, а ACT-R можно рассматривать и описывать как способ определения того, как сам мозг организован таким образом, чтобы отдельные модули обработки данных могли производить познание.

Вдохновение

ACT-R был вдохновлен работой Аллен Ньюэлл и особенно тем, что он всю жизнь отстаивал идею объединенных теорий как единственного способа по-настоящему раскрыть основы познания.[1]Фактически, Джон Андерсон обычно кредиты Аллен Ньюэлл как главный источник влияния на его собственную теорию.

Как выглядит ACT-R

Как и другие влиятельные когнитивные архитектуры (включая Парить, КЛАРИОН, и EPIC) теория ACT-R имеет вычислительную реализацию в виде интерпретатора специального языка программирования. Сам интерпретатор написан на Common Lisp, и может быть загружен в любой из дистрибутивов языка Common Lisp.

Это означает, что любой исследователь может загрузить код ACT-R с веб-сайта ACT-R, загрузить его в дистрибутив Common Lisp и получить полный доступ к теории в форме интерпретатора ACT-R.

Кроме того, это позволяет исследователям определять модели человеческого познания в форме сценария на языке ACT-R. Языковые примитивы и типы данных предназначены для отражения теоретических предположений о человеческом познании. Эти предположения основаны на многочисленных фактах, полученных в результате экспериментов в когнитивная психология и визуализация мозга.

Как язык программирования, ACT-R - это структура: для различных задач (например, Ханойская башня, память для текста или списка слов, понимание языка, общение, управление самолетом) исследователи создают «модели» (то есть программы) в ACT-R Эти модели отражают предположения разработчиков моделей о задаче в рамках представления познания ACT-R. Затем модель может быть запущена.

Запуск модели автоматически производит пошаговое моделирование человеческого поведения, которое определяет каждую отдельную когнитивную операцию (например, кодирование и извлечение памяти, визуальное и слуховое кодирование, моторное программирование и выполнение, манипулирование мысленными образами). Каждый шаг связан с количественным прогнозом задержек и точности. Модель можно проверить, сравнив ее результаты с данными, собранными в поведенческих экспериментах.

В последние годы ACT-R также был расширен для количественного прогнозирования паттернов активации в головном мозге, обнаруженных в экспериментах с фМРТ В частности, ACT-R был расширен для прогнозирования формы и временного хода СМЕЛЫЙ реакция нескольких областей мозга, включая области рук и рта в моторная кора, слева префронтальная кора, передний поясная извилина, а базальный ганглий.

Краткое описание

Наиболее важное предположение ACT-R состоит в том, что человеческое знание можно разделить на два несводимых вида представлений: декларативный и процедурный.

В коде ACT-R декларативные знания представлены в виде куски, т.е. векторные представления отдельных свойств, каждое из которых доступно из помеченного слота.

Чанки хранятся и доступны через буферы, которые являются интерфейсом того, что модули, т.е. специализированные и в значительной степени независимые структуры мозга.

Есть два типа модулей:

  • Перцепционно-моторные модули, которые заботятся об интерфейсе с реальным миром (то есть с симуляцией реального мира). Наиболее развитыми перцептивно-моторными модулями в ACT-R являются визуальный и ручной модули.
  • Модули памяти. В ACT-R есть два типа модулей памяти:
    • Декларативная память, состоящий из таких фактов, как Вашингтон, округ Колумбия, - столица США., Франция - страна в Европе, или же 2+3=5
    • Процедурная память, изготовленные из продукции. Продукция представляет собой знания о том, как мы что-то делаем: например, знания о том, как набирать букву «Q» на клавиатуре, о том, как водить машину или о том, как выполнять сложение.

Доступ ко всем модулям возможен только через их буферы. Содержимое буферов в данный момент времени представляет состояние ACT-R в этот момент. Единственным исключением из этого правила является процедурный модуль, который хранит и применяет процедурные знания. Он не имеет доступного буфера и фактически используется для доступа к содержимому другого модуля.

Процедурные знания представлены в виде постановки. Термин «производство» отражает фактическую реализацию ACT-R как производственная система, но на самом деле продукция - это, в основном, формальная запись, определяющая поток информации из областей коры (то есть буферов) в базальные ганглии и обратно в кору.

В каждый момент внутренний сопоставитель шаблонов ищет продукцию, которая соответствует текущему состоянию буферов. Одновременно может быть выполнено только одно такое производство. Это производство при выполнении может изменять буферы и, таким образом, изменять состояние системы. Таким образом, в ACT-R познание разворачивается как последовательность производственных выстрелов.

Символические дебаты против коннекционистов

в когнитивные науки, разные теории обычно приписываются "символический " или "коннекционист «подход к познанию. ACT-R явно принадлежит к« символической »области и классифицируется как таковая в стандартных учебниках и сборниках.[2] Его сущности (фрагменты и продукция) дискретны, а его операции синтаксичны, то есть не относятся к семантическому содержанию представлений, а только к их свойствам, которые считают их подходящими для участия в вычислении (ах). Это ясно видно в слотах фрагментов и в свойствах сопоставления буферов в продуктах, которые функционируют как стандартные символьные переменные.

Члены сообщества ACT-R, в том числе его разработчики, предпочитают рассматривать ACT-R как общую структуру, определяющую, как устроен мозг и как его организация порождает то, что воспринимается (и, в когнитивной психологии, исследуется). как разум, выходя за рамки традиционных символических / коннекционистских дебатов. Ничто из этого, естественно, не противоречит классификации ACT-R как символической системы, потому что все символические подходы к познанию направлены на описание разума как продукта функции мозга с использованием определенного класса сущностей и систем для достижения этой цели.

Распространенное заблуждение предполагает, что ACT-R не может быть символической системой, потому что он пытается охарактеризовать функцию мозга. Это неверно по двум причинам: во-первых, все подходы к компьютерному моделированию познания, символические или иные, должны в некотором отношении характеризовать функцию мозга, поскольку разум - это функция мозга. Во-вторых, все такие подходы, включая коннекционистские подходы, пытаются охарактеризовать сознание на когнитивном уровне описания, а не на нейронном уровне, потому что только на когнитивном уровне можно сохранить важные обобщения.[3]

Дальнейшее недопонимание возникает из-за ассоциативного характера определенных свойств ACT-R, таких как блоки, распространяющие активацию друг на друга, или блоки и продукты, несущие количественные свойства, относящиеся к их выбору. Ни одно из этих свойств не противоречит фундаментальной природе этих сущностей как символических, независимо от их роли в выборе единиц измерения и, в конечном счете, в вычислениях.

Теория против реализации и ванильный ACT-R

Разработчики ACT-R обычно подчеркивают важность различия между самой теорией и ее реализацией.

Фактически, большая часть реализации не отражает теории. Например, фактическая реализация использует дополнительные `` модули '', которые существуют только для чисто вычислительных целей и не должны отражать что-либо в мозгу (например, один вычислительный модуль содержит генератор псевдослучайных чисел, используемый для создания зашумленных параметров, в то время как другой содержит процедуры именования для создания структур данных, доступных через имена переменных).

Кроме того, фактическая реализация предназначена для того, чтобы исследователи могли модифицировать теорию, например путем изменения стандартных параметров или создания новых модулей или частичного изменения поведения существующих.

Наконец, в то время как лаборатория Андерсона в CMU поддерживает и выпускает официальный код ACT-R, стали доступны другие альтернативные реализации теории. Эти альтернативные реализации включают jACT-R [4] (написано в Ява Энтони М. Харрисон в Лаборатория военно-морских исследований ) и Python ACT-R (написано в Python Терренс С. Стюарт и Роберт Л. Уэст в Карлтонский университет, Канада).[5]

Точно так же ACT-RN (ныне прекращенная) была полноценной нейронной реализацией версии теории 1993 года.[6] Все эти версии были полностью функциональными, и модели были написаны и запускались со всеми ними.

Из-за этих степеней свободы реализации сообщество ACT-R обычно называется "официальным", Лисп версия теории, принятая в ее первоначальном виде и оставленная без изменений, как "Vanilla ACT-R".

Приложения

На протяжении многих лет модели ACT-R использовались в более чем 700 различных научных публикациях и цитировались во многих других.

Память, внимание и исполнительный контроль

Система декларативной памяти ACT-R использовалась для моделирования человеческого объем памяти с его начала. В течение многих лет он был принят для успешного моделирования большого количества известных эффектов. Они включают эффект вентилятора помех для связанной информации,[7] первенство и новизна эффекты для памяти списка,[8] и серийный отзыв.[9]

ACT-R использовался для моделирования процессов внимания и управления в ряде когнитивных парадигм. К ним относятся Струп задача,[10][11] переключение задач,[12][13] то психологический рефрактерный период,[14] и многозадачность.[15]

Естественный язык

Ряд исследователей использовали ACT-R для моделирования нескольких аспектов естественного язык понимание и производство. Они включают модели синтаксического разбора,[16] понимание языка,[17] овладение языком [18] и понимание метафор.[19]

Сложные задачи

ACT-R использовался, чтобы запечатлеть, как люди решают сложные проблемы, такие как Ханойская башня,[20] или как люди решают алгебраические уравнения.[21] Он также использовался для моделирования поведения человека при вождении и полете.[22]

Благодаря интеграции перцепционно-моторных возможностей ACT-R становится все более популярным в качестве инструмента моделирования человеческого фактора и взаимодействия человека с компьютером. В этой области он был принят для моделирования поведения при вождении в различных условиях,[23][24] выбор меню и визуальный поиск в компьютерном приложении,[25][26] и веб-навигация.[27]

Когнитивная нейробиология

Совсем недавно ACT-R был использован для прогнозирования паттернов активации мозга во время экспериментов по визуализации.[28] В этой области модели ACT-R успешно использовались для прогнозирования префронтальной и теменной активности при восстановлении памяти,[29] активность передней поясной извилины для контроля,[30] и связанные с практикой изменения мозговой активности.[31]

Образование

ACT-R часто использовался в качестве основы для когнитивные наставники.[32][33] Эти системы используют внутреннюю модель ACT-R, чтобы имитировать поведение ученика и персонализировать его / ее инструкции и учебный план, пытаясь «угадать» трудности, с которыми могут столкнуться ученики, и оказать целенаправленную помощь.

Такие «когнитивные наставники» используются в качестве платформы для исследований по обучению и когнитивному моделированию в рамках Питтсбургского научного центра обучения. Некоторые из самых успешных приложений, такие как Cognitive Tutor for Mathematics, используются в тысячах школ по всей территории Соединенных Штатов.

Краткая история

Ранние годы: 1973–1990 гг.

ACT-R - это окончательный преемник серии все более точных моделей человеческого познания, разработанных Джон Р. Андерсон.

Его корни можно проследить до исходной модели памяти HAM (ассоциативная память человека), описанной Джоном Р. Андерсоном и Гордон Бауэр в 1973 г.[34] Позднее модель HAM была расширена до первой версии теории ACT.[35] Это был первый раз, когда процедурная память была добавлена ​​к исходной системе декларативной памяти, введя вычислительную дихотомию, которая, как позже было доказано, сохраняется в человеческом мозгу.[36] Затем теория была расширена до модели человеческого познания ACT *.[37]

Интеграция с рациональным анализом: 1990–1998 гг.

В конце восьмидесятых Андерсон посвятил себя исследованию и изложению математического подхода к познанию, который он назвал Рациональный анализ.[38] Основное предположение рационального анализа состоит в том, что познание является оптимально адаптивным, а точные оценки когнитивных функций отражают статистические свойства окружающей среды.[39] Позже он вернулся к развитию теории ACT, используя рациональный анализ в качестве объединяющей основы для лежащих в основе вычислений. Чтобы подчеркнуть важность нового подхода к формированию архитектуры, его название было изменено на ACT-R, где «R» означает «Rational». [40]

В 1993 г. Андерсон встретился с Кристианом Лебьером, исследователем в коннекционистские модели в основном известен разработкой с Скотт Фальман то Каскадная корреляция алгоритм обучения. Их совместная работа завершилась выпуском ACT-R 4.0.[41] Благодаря Майку Бирну (сейчас в Университет Райса ), версия 4.0 также включала дополнительные перцепционные и моторные возможности, в основном вдохновленные архитектурой EPIC, которая значительно расширила возможные приложения теории.

Визуализация мозга и модульная структура: 1998–2015 гг.

После выхода ACT-R 4.0, Джон Андерсон становился все более и более заинтересованным в нейронной правдоподобности его теории времени жизни и начал использовать методы визуализации мозга, преследуя свою собственную цель - понять вычислительные основы человеческого разума.

Необходимость учета локализации мозга подтолкнула к серьезному пересмотру теории. ACT-R 5.0 представил концепцию модулей, специализированных наборов процедурных и декларативных представлений, которые могут быть сопоставлены с известными системами мозга.[42] Кроме того, взаимодействие между процедурными и декларативными знаниями было опосредовано недавно введенными буферами, специализированными структурами для хранения временно активной информации (см. Раздел выше). Считалось, что буферы отражают корковую активность, и последующая серия исследований позже подтвердила, что активация в корковых областях может быть успешно связана с вычислительными операциями над буферами.

Новая версия кода, полностью переписанная, была представлена ​​в 2005 году как ACT-R 6.0. Он также включал значительные улучшения в язык кодирования ACT-R. Это включало новый механизм в производственную спецификацию ACT-R, называемый динамическим сопоставлением с образцом. В отличие от предыдущих версий, которые требовали, чтобы шаблон, согласованный с производством, включал определенные слоты для информации в буферах, динамическое сопоставление с шаблоном позволяет согласовывать слоты, чтобы также указывать содержимое буфера. Описание и мотивация ACT-R 6.0 даны в Anderson (2007).[43]

ACT-R 7.0: 2015-настоящее время

На семинаре 2015 года утверждалось, что изменения программного обеспечения требуют увеличения нумерации моделей до ACT-R 7.0. Основным изменением программного обеспечения было снятие требования о том, что блоки должны быть указаны на основе предопределенных типов блоков. Механизм блокового типа не был удален, но был изменен с обязательной конструкции архитектуры на необязательный синтаксический механизм в программном обеспечении. Это обеспечило большую гибкость в представлении знаний для задач моделирования, требующих изучения новой информации, и расширило функциональные возможности, предоставляемые за счет динамического сопоставления с образцом, что теперь позволяет моделям создавать новые «типы» блоков. Это также привело к упрощению синтаксиса, необходимого для определения действий в производстве, поскольку теперь все действия имеют одинаковую синтаксическую форму. Программное обеспечение ACT-R также было впоследствии обновлено и теперь включает удаленный интерфейс на основе JSON RPC 1.0. Этот интерфейс был добавлен, чтобы упростить построение задач для моделей и работу с ACT-R на языках, отличных от Lisp, а учебное пособие, включенное в программное обеспечение, было обновлено, чтобы обеспечить реализации Python для всех примеров задач, выполняемых учебными моделями. .

Спин-оффы

Длительное развитие теории ACT-R породило определенное количество параллельных и связанных проектов.

Наиболее важными из них являются производственная система PUPS, первоначальная реализация теории Андерсона, от которой позже отказались; и АКТ-РН,[6] нейросетевая реализация теории, разработанной Кристианом Лебьером.

Линн М. Редер, также на Университет Карнеги Меллон, разработанный в начале девяностых SAC, модель концептуальных и перцептивных аспектов памяти, которая имеет много общих черт с декларативной системой ядра ACT-R, хотя и отличается некоторыми предположениями.

Примечания

  1. ^ Ньюэлл, Аллен (1994). Единые теории познания. Кембридж, Массачусетс: Издательство Гарвардского университета. ISBN  0-674-92101-1.
  2. ^ Polk, T. A .; К. М. Зайферт (2002). Когнитивное моделирование. Кембридж, Массачусетс: MIT Press. ISBN  0-262-66116-0.
  3. ^ Пилишин, З. В. (1984). Вычисления и познание: к основанию когнитивной науки. Кембридж, Массачусетс: MIT Press. ISBN  0-262-66058-X.
  4. ^ Харрисон, А. (2002). jACT-R: Java ACT-R. Материалы 8-го ежегодного семинара ACT-R PDF В архиве 7 сентября 2008 г. Wayback Machine
  5. ^ Стюарт, Т. К. и Уэст, Р. Л. (2006) Разбор ACT-R. Материалы седьмой международной конференции по когнитивному моделированию. PDF
  6. ^ а б Лебьер, К., и Андерсон, Дж. Р. (1993). Коннекционист Внедрение производственной системы ACT-R. В Материалы пятнадцатой ежегодной конференции Общества когнитивных наук (стр. 635–640). Махва, Нью-Джерси: Lawrence Erlbaum Associates
  7. ^ Андерсон, Дж. Р. и Редер, Л. М. (1999). Эффект веера: новые результаты и новые теории. Журнал экспериментальной психологии: Общие, 128, 186–197.
  8. ^ Андерсон, Дж. Р., Ботелл, Д., Лебьер, К. и Матесса, М. (1998). Интегрированная теория списковой памяти. Журнал памяти и языка, 38, 341–380.
  9. ^ Андерсон, Дж. Р. и Матесса, М. П. (1997). Теория производственной системы последовательной памяти. Психологическое обозрение, 104, 728–748.
  10. ^ Ловетт, М. С. (2005) Стратегическая интерпретация Струпа. Когнитивная наука, 29, 493–524.
  11. ^ Джувина И. и Таатген Н. А. (2009). Счет подавления повторений эффектов между испытаниями в модифицированной парадигме Струпа. Acta Psychologica, 131 (1), 72–84.
  12. ^ Альтман, Э. М., и Грей, В. Д. (2008). Интегрированная модель когнитивного контроля при переключении задач. Психологическое обозрение, 115, 602–639.
  13. ^ Сон, М.-Х., и Андерсон, Дж. Р. (2001). Подготовка и повторение задач: Двухкомпонентная модель переключения задач. Журнал экспериментальной психологии: Общие.
  14. ^ Бирн, М. Д., и Андерсон, Дж. Р. (2001). Последовательные модули параллельно: психологический рефрактерный период и идеальное разделение времени. Психологическое обозрение, 108, 847–869.
  15. ^ Сальвуччи, Д. Д., и Таатген, Н. А. (2008). Многопоточное познание: интегрированная теория одновременной многозадачности. Психологическое обозрение ', 130 (1)', 101–130.
  16. ^ Льюис, Р. Л. и Васишт, С. (2005). Активационная модель обработки предложений как умелое извлечение памяти. Когнитивная наука, 29, 375–419
  17. ^ Будиу Р. и Андерсон Дж. Р. (2004). Обработка на основе интерпретации: единая теория обработки семантических предложений. Когнитивная наука, 28, 1–44.
  18. ^ Таатген Н.А. и Андерсон Дж.Р. (2002). Почему дети учатся говорить «сломался»? Модель изучения прошедшего времени без обратной связи. Познание, 86(2), 123–155.
  19. ^ Будиу Р. и Андерсон Дж. Р. (2002). Понимание анафорических метафор. Память и познание, 30, 158–165.
  20. ^ Альтман, Э. М. и Трафтон, Дж. Г. (2002). Память для целей: модель, основанная на активации. Наука о мышлении, 26, 39–83.
  21. ^ Андерсон, Дж. Р. (2005) Манипуляция человеческими символами в рамках интегрированной когнитивной архитектуры. Когнитивная наука, 29 (3), 313–341.
  22. ^ Бирн, М. Д., и Кирлик, А. (2005). Использование компьютерного когнитивного моделирования для диагностики возможных источников авиационной ошибки. Международный журнал авиационной психологии, 15, 135–155. Дои:10.1207 / s15327108ijap1502_2
  23. ^ Сальвуччи, Д. Д. (2006). Моделирование поведения водителя в когнитивной архитектуре. Человеческие факторы, 48, 362–380.
  24. ^ Salvucci, D. D., & Macuga, K. L. (2001). Прогнозирование влияния набора номера с сотового телефона на работу водителя. В Материалы Четвертой Международной конференции по когнитивному моделированиюС. 25–32. Махва, Нью-Джерси: Лоуренс Эрлбаум Ассошиэйтс.
  25. ^ Бирн, М. Д. (2001). ACT-R / PM и выбор меню: применение когнитивной архитектуры к HCI. Международный журнал человеко-компьютерных исследований, 55, 41–84.
  26. ^ Флитвуд, М. Д. и Бирн, М. Д. (2002) Моделирование поиска значков в ACT-R / PM. Исследование когнитивных систем, 3, 25–33.
  27. ^ Фу, вай-тат; Пиролли, Питер (2007). «SNIF-ACT: когнитивная модель пользовательской навигации по всемирной паутине» (PDF). Взаимодействие человека с компьютером. 22 (4): 355–412. Архивировано из оригинал (PDF) на 02.08.2010.
  28. ^ Андерсон, Дж. Р., Финчем, Дж. М., Цинь, Ю., и Стокко, А. (2008). Центральный контур ума. Тенденции в когнитивных науках, 12(4), 136–143
  29. ^ Зон, М.-Х., Гуд, А., Стенгер, В.А., Картер, С.С., и Андерсон, Дж. Р. (2003). Конкуренция и представление во время восстановления памяти: роли префронтальной коры и задней теменной коры, Труды Национальной Академии Наук, 100, 7412–7417.
  30. ^ Зон, М.-Х., Альберт, М.В., Стенгер, В.А., Юнг, К.-Дж., Картер, С.С., и Андерсон, Дж. Р. (2007). Ожидание мониторинга конфликта в передней поясной коре и префронтальной коре. Известия Национальной академии наук, 104, 10330–10334.
  31. ^ Цинь, Ю., Сон, М.Н., Андерсон, Дж. Р., Стенгер, В. А., Фиссел, К., Гуд, А. Картер, К. С. (2003). Прогнозирование воздействия практики на функцию фМРТ, зависящую от уровня оксигенации крови (жирный шрифт), в задаче символической манипуляции. Труды Национальной академии наук Соединенных Штатов Америки. 100 (8): 4951–4956.
  32. ^ Льюис М. В., Милсон Р. и Андерсон Дж. Р. (1987). Ученик учителя: разработка интеллектуальной авторской системы для математики в средней школе. В Г. П. Кирсли (ред.), Искусственный интеллект и обучение. Ридинг, Массачусетс: Эддисон-Уэсли. ISBN  0-201-11654-5.
  33. ^ Андерсон, Дж. Р. и Глюк, К. (2001). Какую роль играют когнитивные архитектуры в интеллектуальных обучающих системах? В Д. Кларе и С. М. Карвере (ред.) Познание и обучение: двадцать пять лет прогресса, 227–262. Лоуренс Эрлбаум Ассошиэйтс. ISBN  0-8058-3824-4.
  34. ^ Андерсон, Дж. Р., и Бауэр, Г. Х. (1973). Ассоциативная память человека. Вашингтон, округ Колумбия: Уинстон и сыновья.
  35. ^ Андерсон, Дж. Р. (1976) Язык, память и мысль. Махва, Нью-Джерси: Лоуренс Эрлбаум Ассошиэйтс. ISBN  0-89859-107-4.
  36. ^ Коэн, Н. Дж., И Сквайр, Л. Р. (1980). Сохраненное обучение и сохранение навыков анализа паттернов при амнезии: разобщенность между знанием как и знанием этого. Наука, 210(4466), 207–210
  37. ^ Андерсон, Дж. Р. (1983). Архитектура познания. Кембридж, Массачусетс: Издательство Гарвардского университета. ISBN  0-8058-2233-X.
  38. ^ Андерсон, Дж. Р. (1990) Адаптивный характер мысли. Махва, Нью-Джерси: Лоуренс Эрлбаум Ассошиэйтс. ISBN  0-8058-0419-6.
  39. ^ Андерсон, Дж. Р. и Скулер, Л. Дж. (1991). Отражения окружающей среды в памяти. Психологическая наука, 2, 396–408.
  40. ^ Андерсон, Дж. Р. (1993). Правила ума. Хиллсдейл, Нью-Джерси: Лоуренс Эрлбаум Ассошиэйтс. ISBN  0-8058-1199-0.
  41. ^ Андерсон, Дж. Р., и Лебьер, К. (1998). Атомарные компоненты мысли. Хиллсдейл, Нью-Джерси: Лоуренс Эрлбаум Ассошиэйтс. ISBN  0-8058-2817-6.
  42. ^ Андерсон, Дж. Р. и др. (2004) Интегрированная теория разума. Психологический обзор, 111(4). 1036–1060
  43. ^ Андерсон, Дж. Р. (2007). Как человеческий разум может появиться в физической вселенной? Нью-Йорк, Нью-Йорк: Издательство Оксфордского университета. ISBN  0-19-532425-0.

Рекомендации

  • Андерсон, Дж. Р. (2007). Как может возникнуть человеческий разум в физической вселенной? Нью-Йорк, Нью-Йорк: Издательство Оксфордского университета. ISBN  0-19-532425-0.
  • Андерсон, Дж. Р., Ботелл, Д., Бирн, М. Д., Дуглас, С., Лебьер, К., и Цин, Ю. (2004). Интегрированная теория разума. Психологический обзор, 1036–1060.

внешняя ссылка