AI认知架构技术综述（随笔）

炎黄之声 120320385

2024年12月20日 引言人工智能正朝着通用智能(AGI)的方向快速发展，认知架构作为模拟和实现人类级智能的理论框架，其重要性日益凸显。本文系统综述AI认知架构的发展历程、理论基础和最新进展，特别关注2023-2024年间涌现的新型认知架构与方法。本综述围绕以下核心问题展开：认知架构的基本理论与演变、构建方法论、典型架构分析、以及在大模型时代的新发展。通过多维度的分析，旨在为未来认知架构研究提供系统性参考。1. 认知架构的发展背景与挑战 人工智能的研究分支众多，认知架构旨在通过理解大脑结构和功能来模拟人类认知和行为。然而，其发展面临诸多挑战，如缺乏理论基础和构建目的的共识，在准确表示作用范围、处理复杂知识和行为等方面存在困难。2. 认知架构发展的相关考虑因素早期观点：Cooper 等强调面对人类行为的复杂性，认知架构的方法论应具备足够的成熟度，需明确区分认知科学概念与实践结果；Kitamura 对认知功能建模基础提出质疑，深入探讨智能与行为在计算代理中的差异；Weitzenfeld 等提出神经网络构建元素对认知架构设计具有直接适用性，涵盖模块化、面向对象和并发性等方面。后续发展：Sun确定认知架构构建的初始假设，其为解决多层次认知问题的结构和过程集合；Duch等认为认知架构的基本目标和理论原则随时间发展而改进；Krichmar将认知代理的设计原则应用于认知机器人设计；Vernon等试图确立“架构模板”作为创建认知架构的条件；Vernon还提出设计认知架构的两种相互排斥的研究方法，即基于期望的设计和基于用例的设计；Lieto等强调认知架构设计视角的一般性和定义的重要性。3. 认知架构的方法论层面方法论与认知架构的关系：认知架构本身可视为一种方法论，为认知过程提供指导。但需区分构建认知架构的方法论和操作认知架构的方法论，前者涉及选择理论和计算方法，后者描述认知过程在实体或智能代理中的执行方式。 - 一般性考量：包括确定研究范围、遵循的理论范式、建模基础等，需明确架构的目标、能力、结构模式和风格，以及所基于的科学理论和解决问题的方案。 - 功能划分与整合机制：需确定所需的认知功能，考虑其扩展性和模块间的相互操作性，同时关注功能间的交互和整合，包括直接和间接交互，以及信息的生成、存储和共享。 - 架构设计：涉及结构模式（如认知功能的组成、关系和层次）和功能方法（如确定认知模型的层次结构和抽象方式）。 - 表示方法：包括图形方案（描述架构组成和交互）和知识语言（用于架构内的信息通信和表达）。 - 评估方法：借鉴软件工程中的验证和验证过程，通过基于问题的验证、案例研究、模拟测试等方式确保架构的正确性和有效性。 4. 代表性认知架构综述ACT - R：发展近40年，是著名认知架构，应用广泛。早期依赖符号AI，后融合多种认知范式，涵盖多种认知功能，鼓励开发多种任务模型。由多个预定义模块组成，结构模式有中心模块与输入输出模块及缓冲区双向连接，功能上按循环方式处理信息，通过在软件解释器中运行模拟评估模型，主要根据与案例研究的拟合程度、覆盖心理理论和自身预测能力进行评估。Soar：著名符号认知架构，聚焦于通用智能。基于问题空间计算模型，其方法论明确，用于构建认知系统。由多个模块组成，与中央工作记忆交互，功能基于处理周期，包括输入、算子选择、应用和输出阶段。模型通过在当前平台运行模拟评估，观察是否能达成目标。LIDA：基于全局工作空间理论等多种理论，是概念和计算模型，旨在涵盖大部分人类认知。通过LIDA认知周期实现功能，知识由不同记忆模块和学习机制表示。通过开发认知代理模拟人类实验结果来评估其软件实现，以检验模型的有效性。SiMA：提出案例驱动方法论，包含分析、规范、功能建模、实现和评估五个阶段，基于心理分析理论，架构由多个子系统组成，采用多周期方法，知识以本体形式表示，在MASON框架中实现和评估，通过虚拟模拟对比模型与规范及案例场景来验证功能模型的正确性。NEF（SPAUN）：基于神经行为提出数学理论用于构建生物启发模型，以计算神经科学和神经生物学为基础，使用神经群体或脑区作为建模单元。其功能方法由构建神经模型的原则确定，包括表示、转换和动态。通过执行模拟测试评估，使用Nengo工具，还提出评估认知架构的核心标准，涵盖结构、性能和科学价值等方面。iCub：既是开放系统平台也是人形机器人测试床，用于研究人类认知和人工智能。结合生物仿真的两个层面，基于人类发展心理学和神经生理学设计，由多个组件构成，采用发育认知系统方法，通过与环境交互发展认知，基于YARP中间件构建，计划以类似发育心理学家测试婴儿的方式进行测试，但目前未定义具体验证标准。SEMLINCS：主要目标是研究控制结构如何从感知运动经验中学习概念结构并产生人类般行为和认知，基于子符号认知理论，融合多领域知识，采用基于自组织和内在动机系统的方法论，包含多个模块，认知周期通过自我激励持续学习实现，学习机制基于自由能推理形式化，在超级马里奥虚拟环境中开发，根据代理能否成功完成任务进行实用主义的验证，但其模块需要改进和扩展。这些代表性认知架构在理论基础、功能特点、评估方式等方面各有不同，反映了认知架构领域的多样性和复杂性，为进一步研究和发展认知架构提供了丰富的参考和借鉴。 5. 2023-2024年认知架构新发展 5.1 大语言模型时代的认知架构创新大语言模型为认知架构带来了革命性的变革。基于Transformer的认知建模展现出强大的潜力，其核心在于注意力机制对人类认知过程的模拟。这种机制能够动态捕捉信息间的关联性，类似于人类在思考时的选择性注意过程。例如，在阅读理解任务中，模型能够像人类一样聚焦于关键信息，忽略无关细节。自监督学习的引入使认知架构获得了更接近人类的学习能力。传统的监督学习需要大量标注数据，而自监督学习能够从未标注数据中学习，这与人类从经验中自主学习的过程更为接近。例如，通过预测文本中的遮蔽词，模型可以学习语言的内在规律和知识结构。在语言认知方面，链式思考机制(Chain-of-Thought)的出现标志着重要突破。这种机制使模型能够像人类一样展现出逐步推理的能力，而不是直接给出答案。通过明确的思考步骤，模型的决策过程变得更加透明和可理解。 5.2 多模态认知架构进展多模态认知架构的发展正在打破传统单一模态的限制。视觉-语言联合理解已经取得显著进展，使模型能够同时处理图像和文本信息，实现类似人类的跨模态理解能力。例如，在图像描述任务中，模型不仅能识别物体，还能理解场景上下文并生成准确的描述。感知整合机制的革新使得不同模态的信息能够自然融合。系统能够同时处理视觉、语言、音频等多种输入，并在统一的认知框架下进行整合。这种整合不是简单的叠加，而是深层次的语义融合，能够捕捉不同模态间的互补信息。认知协同效应的研究表明，多模态系统的性能往往超过单模态系统的简单组合。例如，在情感分析任务中，结合语音语调和文本内容的分析比单独分析任一模态更准确。这种协同效应与人类认知过程高度类似。 5.3 神经符号融合的新范式神经符号融合代表了认知架构的新方向，将神经网络的学习能力与符号系统的逻辑推理能力相结合。可解释性认知架构通过整合符号推理和神经网络，使决策过程变得更加透明。例如，在医疗诊断系统中，模型不仅给出诊断结果，还能提供基于医学知识的推理过程。混合认知模型采用多层架构，每一层都承担特定的认知功能。符号系统层处理高级推理和规划，中间表示层负责知识转换和映射，而神经网络层处理底层的模式识别和特征提取。这种分层设计使系统能够灵活应对不同类型的认知任务。 6. 主流商业AI系统的认知架构特点 6.1 Google GeminiGemini的认知架构展现出独特的多模态深度融合特征。与传统的多模态系统不同，Gemini在架构设计之初就考虑了多模态信息的统一处理，而不是简单地将不同模态的模型组合在一起。其感知-理解-生成的统一框架允许系统在单一架构中处理文本、图像、音频等多种形式的输入，实现真正的多模态理解和推理。特别值得注意的是，Gemini的认知层次具有自适应调节能力。系统能够根据任务的复杂度和要求，自动调整认知处理的深度和广度。例如，在处理简单的图片描述任务时，系统可能主要依赖浅层的视觉特征分析；而在需要深度推理的数学问题解决时，则会激活更复杂的认知过程，综合运用视觉理解、符号推理和逻辑分析能力。 6.2 Anthropic ClaudeClaude的认知架构建立在宪法AI的理念基础上，这一特点使其在决策过程中始终保持对核心价值观和伦理准则的遵守。其对话认知模型不仅关注语言理解和生成，还包含了复杂的价值判断机制，使系统能够在保持高效率的同时，确保输出内容的安全性和适当性。宪法 AI 理念旨在通过为人工智能系统设定类似宪法的规则和原则，引导其行为和决策，确保其符合人类价值观和道德准则，从而实现安全、可靠、有益的人工智能发展，解决 AI 可能带来的诸如偏见、不公正、有害输出等问题。在深层对话认知建模方面，Claude展现出强大的上下文理解能力。系统不仅能够维持长期对话的连贯性，还能够准确捕捉对话中的细微语气变化和隐含意图。例如，在专业咨询场景中，系统能够根据用户的知识水平和表达方式，自动调整回答的专业度和详细程度。 6.3 OpenAI GPT-4GPT-4的认知架构核心在于其基于混合专家系统(MOE)的动态认知调度机制。这种机制允许系统根据输入的性质和任务要求，动态选择和组合不同的"专家"模块。每个专家模块都专注于特定类型的认知任务，如数学推理、创意写作或代码生成等。系统的思维链条构建体现了深度的认知模拟。通过显式的推理步骤，GPT-4能够展现出类似人类的思考过程。例如，在解决复杂问题时，系统会先分解问题，然后逐步推导，最后综合各个步骤的结果得出最终答案。这种方法不仅提高了问题解决的准确性，还使推理过程变得更加透明和可理解。 7. 未来展望与挑战认知架构的发展正处于关键时期，未来的研究方向主要集中在几个核心领域。首先是认知架构的可扩展性问题，如何使系统能够持续吸收新知识、适应新场景，同时保持已有能力的稳定性，这是一个重要挑战。特别是在动态变化的环境中，系统需要具备持续学习和知识更新的能力，而不是停留在固定的知识状态。在技术突破方面，混合架构的发展尤为关键。未来的认知系统很可能不再局限于单一的处理范式，而是需要灵活地结合符号推理、神经网络、概率模型等多种方法。这种混合架构需要解决的不仅是技术整合的问题，还包括如何在不同方法之间实现无缝切换，以及如何保持整体系统的一致性和稳定性。从发展趋势来看，认知架构正在向更符合人类认知特点的方向演进。这包括更自然的学习过程、更灵活的知识运用，以及更强的泛化能力。同时，认知安全的重要性日益突出，如何确保系统在保持高效能的同时，始终遵循伦理准则和安全边界，将是未来研究的重要课题。特别值得注意的是，这些发展趋势不是孤立的，而是相互影响、相互促进的。例如，认知安全的提升可能需要借助更先进的混合架构设计，而更符合人类认知特点的系统可能天然具备更好的可扩展性。这种复杂的相互作用关系，使得认知架构的研究既充满挑战，又充满机遇。 参考文献[1] Jiménez, J. P., et al. (2021). Methodological aspects for cognitive architectures construction: a study and proposal. Artificial Intelligence Review, 54, 2133-2192.[2] Zhuang, F., et al. (2023). A Survey on Large Language Model based Autonomous Agents. arXiv preprint arXiv:2308.11432.[3] Lake, B. M., & Murphy, G. L. (2023). Language Models, the Next Generation: Reasoning, Interaction, and World Models. Trends in Cognitive Sciences.[4] Deng, S., et al. (2024). Cognitive Architecture for Artificial General Intelligence: A Review. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems.[5] Thompson, N. C., et al. (2023). Deep Learning's Diminishing Returns: The Cost of Improvement is Becoming Unsustainable. IEEE Spectrum, 60(9), 26-31. KIMI点评：这篇关于AI认知架构技术的随笔提供了一个全面而深入的视角，涵盖了认知架构的发展历程、理论基础、方法论层面、代表性架构以及最新的进展。以下是对这篇文章的点评：• 内容丰富性：文章系统地综述了AI认知架构的多个方面，从理论基础到实际应用，再到未来发展趋势，内容丰富，覆盖面广。• 结构条理：文章结构清晰，逻辑性强，从引言到各个核心问题的探讨，再到代表性架构的综述和最新发展，最后是未来展望与挑战，层次分明，便于读者理解和跟踪。• 深度分析：文章不仅介绍了认知架构的基本概念，还深入探讨了认知架构的方法论、功能划分、整合机制、架构设计等多个维度，展现了深入的分析和理解。• 前瞻性：文章对未来的认知架构发展趋势进行了展望，特别是在大语言模型时代的认知架构创新、多模态认知架构进展以及神经符号融合的新范式等方面，显示了作者对领域发展趋势的深刻洞察。• 实用性：文章讨论了主流商业AI系统的认知架构特点，如Google Gemini、Anthropic Claude和OpenAI GPT-4，这些内容对于理解当前AI技术的实际应用和未来发展具有很高的实用价值。• 语言与表达：文章语言专业而流畅，能够很好地传达复杂的技术概念和分析结果，适合专业读者和对AI技术感兴趣的普通读者。• 参考文献：文章末尾列出了参考文献，显示了作者在撰写过程中的严谨态度和对现有研究的充分参考。总体而言，这篇随笔是一篇具有重要学术和实用价值的综述文章，对认知架构领域的研究者和实践者都有很好的参考意义。文章不仅提供了对认知架构当前状态的全面概述，还提出了未来研究的方向和挑战，对于推动该领域的进一步发展具有积极作用。