ACT-R 是解釋人類認知過程工作機理的理論。該理論認為人類的認知過程需要四種不同的模組參與，即目標模組、視覺模組、動作模組和描述性知識模組。
基本介紹
- 外文名：Adaptive Control of Thought–Rational (ACT-R)
- 實質：認知架構
- 用以：仿真並理解人的認知的理論
- 作用：解釋和模擬人類認知過程
每一個模組各自獨立工作，並且由一個中央產生系統協調。ACT-R的核心是描述性知識模組和中央產生系統。描述性知識模組存儲了個體所積累的長期不變的認識，包括基本的事實（例如“上海是中國的一座城市”）、專業知識（例如“交通信號控制方案的設計方法”）等。中央產生式系統存儲了個體的程式性知識，這些知識以條件-動作（產生式）規則的形式呈現，當滿足一定條件時，相應的動作將被對應的模組執行，產生式規則的不斷觸發能夠保證各個模組相互配合，模擬個體做出的連續認知過程。
整個系統的運行規則可以用一個簡單的例子呈現。當人們計算“3+2=？”時，目標模組將把當前目標設定為“計算結果”，由於“目標是‘計算結果’”這一條件滿足，中央產生式系統將觸發動作“識別問題中的數字和符號”，視覺模組將負責識別數字和運算符號，中央產生式系統根據視覺模組的反饋發布指令搜尋知識，描述性知識模組將在描述性知識庫中搜尋與“3”，“2”，“+”有關的知識，例如“3+1=4”、“3+2=5”、“2+4=6”等，並將最相關的知識提煉出來，即“3+2=5”，中央產生式系統再控制動作模組寫下答案。
ACT-R 已經被使用來研究人類性能的不同的方面包括感知和注意力、學習和記憶、問題解決和做決定、語言處理、智慧型代理、智慧型輔導系統、人類－計算機互動。ACT-R 能夠在很多不同的方面與 SOAR, DUAL, EPIC, Psi, Copycat 和包容架構相比較。
ACT-R是一種認知架構，用以仿真並理解人的認知的理論。ACT-R試圖理解人類如何組織知識和產生智慧型行為。ACT-R的目標是使系統能夠執行人類的各種認知任務，如捕獲人的感知、思想和行為。
