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Tuning and verifying a psychologically plausible cognitive architectureusing LIDA-based cognitive software agents
Tamas Madl
Art der Arbeit
Masterarbeit
Universität
Universität Wien
Fakultät
Fakultät für Philosophie und Bildungswissenschaft
Betreuer*in
Robert Trappl
DOI
10.25365/thesis.15250
URN
urn:nbn:at:at-ubw:1-29899.73377.643970-3
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(Print-Exemplar eventuell in Bibliothek verfügbar)
Abstracts
Abstract
(Deutsch)
Diese Arbeit beschreibt einen Ansatz, die Plausibilität der kognitiven Architektur LIDA (Learning Intelligent Distribution Agent) zu untermauern. Zunächst wird eine Korrelation zwischen LIDA’s internen Prozessen und neuronalen Vorgängen hergestellt, und LIDA’s Parameter werden mithilfe von Daten aus publizierten neurowissenschaftlichen Untersuchungen angepasst. Außerdem wird das Modell durch zwei neuartige Komponenten erweitert, um eine größere Auswahl an kognitiven Aufgaben modellieren zu können: durch ein auf translationsinvarianter Merkmalsextraktion beruhendes visuelles Objekterkennungssystem, und durch ein Aufmerksamkeitsmodell, das auf dem Locus Coeruleus / Noradrenalin System beruht. Drei auf dem erweiterten LIDA-Modell basierende kognitive Softwareagenten werden beschrieben und ihr Verhalten mit Daten menschlicher Versuchspersonen verglichen: ein Softwareagent, der ein einfaches Reaktionszeitexperiment reproduziert; ein Agent, der ein Experiment zur Untersuchung der Wahrnehmungskontinuität bei Menschen modelliert; und schließlich ein Agent, der ein Aufmerksamkeitsblinzeln-Experiment durchführt. Die Arbeit zeigt, dass LIDA-basierte Softwareagenten fähig sind, menschliche Versuchsdaten zu reproduzieren; und unterstreicht die Plausibilität der kognitiven Architektur LIDA basierend auf der Korrelation ihrer Mechanismen und Prozessen im menschlichen Gehirn, und auf dem von den kognitiven Softwareagenten erfolgreich reproduziertem menschlichen Verhalten.
Abstract
(Englisch)
This thesis describes an approach to provide evidence that the LIDA (Learning Intelligent Distribution Agent) cognitive architecture models basic human cognitive processes. The computational LIDA architecture’s processes are correlated with neural processes and its parameters are adjusted using brain-related evidence. The model is also extended by an invariant feature detection-based visual object recognition system, and a novel attentional mechanism based on a model of the locus coeruleus – norepinephrine system in the brain, to facilitate computational modeling of a wider range of cognitive tasks than was possible before. Three LIDA-based cognitive software agents are also described and compared with human behavioral data, modeling three different psychological paradigms: a simple reaction time experiment, a perceptual continuity experiment and a visual attentional blink task. The thesis shows that the LIDA-based agents are capable of accurately reproducing human data, and argues in favor of psychological - and, in most cases, also neuroscientific – plausibility of the LIDA cognitive architecture, based on the correlation of its mechanisms to processes in the human brain, and based on the successfully reproduced behavioral data falling naturally out of the same computational model, using the same parameter set.
Schlagwörter
Schlagwörter
(Englisch)
cognitive architectures cognitive modeling cognitive software agents artificial intelligence computational brain models
Schlagwörter
(Deutsch)
kognitive Architekturen kognitive Modellierung kognitive Softwareagenten künstliche Intelligenz Computerbasierte Gehirnmodelle
Autor*innen
Tamas Madl
Haupttitel (Englisch)
Tuning and verifying a psychologically plausible cognitive architectureusing LIDA-based cognitive software agents
Paralleltitel (Deutsch)
Anpassung und Verifizierung einer psychologisch plausiblen kognitiven Architektur unter Verwendung von LIDA-basierten kognitiven Software-Agenten
Publikationsjahr
2011
Umfangsangabe
59 S. : Ill., graph. Darst.
Sprache
Englisch
Beurteiler*in
Robert Trappl
Klassifikationen
54 Informatik > 54.72 Künstliche Intelligenz ,
77 Psychologie > 77.31 Kognition
AC Nummer
AC08734945
Utheses ID
13682
Studienkennzahl
UA | 066 | 013 | |