text: CLARION是一種計算認知架構，為適應性規則線上歸納的聯結主義學習(Connectionist Learning with Adaptive Rule Induction On-line)的縮寫。CLARION已被用來模擬多個認知心理學和社會心理學中的領域和任務，並且在人工智慧應用方面實現智慧系統。 一個CLARION的重要特點是有著隱性歷程和顯性歷程之分，並著重於捕獲這兩種型別的歷程之間的互動作用。該系統由Ron Sun領導的研究小組建立。綜述.CLARION是由多個不同的子系統所構成的綜合架構，所有子系統都有雙重表徵結構。 該架構的子系統包含「動作中心子系統」、「非動作中心子系統」、「動機子系統」和「元認知子系統」。動作中心子系統.以動作為中心的子系統的作用是控制外在和內在。 隱性層由稱為動作神經網路的神經網路所組成，而顯性層由動作規則組成。 這兩層之間可能會有協同作用，例如，當代理必須為手邊的程式制定明確的規則時，就可以加速學習一項技能，這就有人主張單靠隱性層無法像顯性層和隱性層結合那樣，實現最佳化。非動作中心子系統.非動作中心子系統的作用是為了維護一般性知識。 隱性層是由聯想神經網路組成，而底層是關聯規則。 知識又分為語義性和情節性，其中語義性是概括性知識，而情節性是適用於更特定情況的知識。 另外需要注意的是，由於存在隱性層，所以並非所有陳述性知識都必須是顯性知識。動機子系統.動機子系統的作用是為知覺、動作和認知提供潛在的動機。 CLARION中的動機系統由底層驅動器所組成，每個驅動器的強弱不一。 有低階驅動器，也有旨在保持代理的持續性、目的性、專注性和適應性高階驅動器。 動機系統的顯性層是由目標組成。使用顯性目標是因為顯性目標比隱性的激勵狀態來得穩定。 CLARION框架認為，人的激勵歷程是非常複雜的，不能僅僅透過顯性表徵來表示。一些低階驅動器的例子包括：一些高階驅動器的例子包括：派生驅動器(通常來自嘗試滿足主驅動器)也有可能透過條件作用或透過外部指令建立。每個所需的驅動器將有個相稱的強度，機會也會被考慮在內。元認知子系統.元認知子系統的作用是監視、指導和修改所有其他子系統的操作。元認知子系統中的動作包括：設定動作中心子系統的目標，設定動作子系統和非動作子系統的引數，改變動作子系統和非動作子系統所正在進行的歷程。學習.學習可以分別以顯性知識和隱性知識來表徵，也可以用自下而上和自上而下的學習來表徵。隱性知識的學習透過「Q-learning」來表徵，而顯性知識的學習則透過假設檢驗等「一次性學習」來表徵。自下而上的學習 (Sun et al.， 2001）是透過規則提取-細化演演算法 (Rule-Extraction-Refinement algorithm ，RER）由神經網路向上傳播到顯性層來表徵，而自上而下的學習則可以透過多種方式表徵。理論應用.目前已將CLARION用於解釋各種心理資料還有元認知任務的工作也已經開始進行。認知架構的其他應用包括創造力模擬。Coward, L.A. &amp; Sun, R. (2004). Criteria for an effective theory of consciousness and some preliminary attempts. "Consciousness and Cognition", "13", 268-301.Helie, H. and Sun, R. (2010). Incubation, insight, and creative problem solving: A unified theory and a connectionist model. "Psychological Review", "117", 994-1024.Naveh, I. &amp; Sun, R. (2006). A cognitively based simulation of academic science. "Computational and Mathematical Organization Theory", "12", 313-337.Sun, R. (2002). Duality of the Mind: A Bottom-up Approach Toward Cognition. Mahwah, NJ: Lawrence Erlbaum Associates.Sun, R. (2016). Anatomy of the Mind: Exploring Psychological Mechanisms and Processes with the Clarion Cognitive Architecture. Oxford University Press, New York.Sun, R. (2003). A Tutorial on CLARION 5.0. Technical Report, Cognitive Science Department, Rensselaer Polytechnic Institute.Sun, R., Merrill, E., &amp; Peterson, T. (2001). From implicit skills to explicit knowledge: A bottom-up model of skill learning. "Cognitive Science", "25", 203-244. https://web.archive.org/web/20191218033659/http://www.cogsci.rpi.edu/~rsun/Sun, R., Slusarz, P., &amp; Terry, C. (2005). The interaction of the explicit and the implicit in skill learning: A dual-process approach. "Psychological Review", "112", 159-192. https://web.archive.org/web/20191218033659/http://www.cogsci.rpi.edu/~rsun/Sun, R. &amp; Zhang, X. (2006). Accounting for a variety of reasoning data within a cognitive architecture. "Journal of Experimental and Theoretical Artificial Intelligence", "18", 169-191.
metadata: erhwenkuo/wikipedia-zhtw
metadata: CLARION (認知架構)
metadata: https://zh.wikipedia.org/wiki?curid=6870248