O que é Clarion?

Clarion é uma arquitetura cognitiva verdadeiramente híbrida e moderna que leva vários anos em desenvolvimento pelo Dr. Ron Sum. A última versão da biblioteca é a 6.1, ela escrita em C# e utiliza o paradigma de programação orientada a objetos.

O que é uma arquitetura cognitiva?

Uma arquitetura cognitiva é um modelo cognitivo computacional de amplio foco e domínio genérico, a qual captura a estrutura essencial do cérebro e a maneira como ele processa a informação. Este modelo cognitivo pode ser usado para um analise amplio, de múltiplas camadas e múltiplos domínios do comportamento. Uma das características principais da arquitetura cognitiva é que ela está composta por vários módulos que se comunicam entre eles gerando estruturas mais complexas.

Características do Clarion.

Clarion esta dividido em vários subsistemas que permitem gerar diversos cenários para muitas aplicações.

Clarion possui uma estrutura de dupla-representação em cada um dos subsistemas(representação implícita vs representação explicita).

Clarion esta dividido em 4 grandes subsistemas:

1. O Action-Centered-Subsystem (ACS) ( subsistema centrado em ações).

2. O Non-Action-Centered-Subsystem (NACS) ( subsistema não centrado em ações)

3. O Motivational-Subsystem (MS) (subsistema motivacional)

4. O Meta-Cognitive-Subsystem (MCS) (subsistema meta-cognitivo)

Cada subsistema contem dois “níveis” de representação, por isso Clarion possui uma estrutura de dupla-representação. O nível superior codifica o conhecimento explicito enquanto que o nível inferior codifica o conhecimento implícito.

Em essência Clarion trabalha com uma teoria da mente de duplo processamento.

Os dois níveis interatuam entre eles, por exemplo cooperando entre ações e aprendizagem.

Na seguinte imagem são resumidas as características fundamentais da arquitetura Clarion.

The Action-Centered-Subsystem

No nível inferior rutinas de ações reativas implícitas são formadas/aprendidas através de:

• Values and reinforcement learning

• Modularity

No nível superior, conhecimento de ações explicitas são capturadas em forma de regras simbólicas explicitas e aprende através de uma variedade de formas.

Existem varias estrategias de aprendizagem no nível superior, algumas delas são:

• Aprendizagem Bottom-Up

• Aprendizagem Top-Down

• Hypotesis de teste de aprendizado independente do conhecimento explícito. 

Aprendizagem Bottom-Up

O processo básico do aprendizagem Bottom-Up é:

Se uma ação implícita tomada pelo nível inferior é exitosa, então o agente extrai uma regra explicita que bate com a ação selecionada pelo nível inferior e adiciona a regra ao nível superior. Depois, em iterações posteriores com o mundo, o agente verifica e modifica a regra extraída levando em conta a saída obtida ao aplicar a regra. Se a saída não é exitosa, então a regra deve-se fazer mais especifica e exclusiva; se a saída é exitosa o agente deve tentar fazer a regra mais universal.

As medidas de exito e fracasso são feita estatisticamente.

Clarion pode aprender inclusive se ele não possui conhecimento externo nenhum a-priori. Sem embargo o conhecimento é bem-vindo e Clarion pode combinar com estruturas conceptuais existentes no nível superior ou podem ser assimiladas dentro de retinas de reação implícita no nível inferior. Este tipo de aprendizagem é chamado top-down