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ACT-R（Adaptive Control of Thought—Rational）是一种用于模拟人类认知过程的计算架构，广泛应用于心理学、认知科学和人工智能研究。它通过模块化的方式模拟记忆、注意力、学习、决策等认知机制。以下是ACT-R的核心概念、安装方法、基础语法及建模步骤的详细指南：
一、ACT-R核心模块
- Declarative Memory（陈述性记忆）：存储事实性知识（如“巴黎是法国首都”）。
- Procedural Memory（程序性记忆）：存储技能与规则（如“红灯停”）。
- Buffers（缓冲区）：临时存储当前任务的信息（如视觉、目标、手动操作）。
- Production Rules（产生式规则）：基于条件的“如果-那么”规则，驱动行为决策。
二、安装与配置
-
下载ACT-R
- 官网：http://act-r.psy.cmu.edu/
- 支持Windows/macOS/Linux，推荐下载ACT-R 7（含图形界面）。
-
运行环境
- 需要安装Lisp编译器（如Clozure CL或SBCL），ACT-R自带安装包已集成。
- 可选Python接口：通过
pyactr库与Python交互（安装命令：pip install pyactr）。
-
启动ACT-R
- Windows：双击
actr7.x.exe，进入图形界面。 - 命令行模式：加载模型文件（
.lisp）进行批处理。
- Windows：双击
三、基础语法与模型构建
1. 定义模型结构
(clear-all) ; 清空当前模型
(define-model simple-model ; 模型名称(sgp :v t :esc t) ; 设置参数（如启用追踪）; 定义陈述性记忆(add-dm (Paris is-a city country France) (Berlin is-a city country Germany)); 定义产生式规则(p find-capital =goal> isa find-country city =city =retrieval> isa city country =country ==> =goal> country =country !output! ("首都所属国家是：" =country))
)
2. 运行模型
(goal-focus find-country) ; 设置初始目标
(setf *city* 'Paris) ; 设置输入参数
(run 10) ; 运行10秒模拟
3. 输出与调试
- 追踪日志：通过
(sgp :v t)查看模块交互细节。 - 数据记录：使用
!output!指令输出结果，或导出为CSV文件。
四、建模实例：简单记忆检索
目标：模拟用户回答“巴黎属于哪个国家？”的过程。
步骤：
- 定义陈述性记忆：存储“巴黎-法国”知识。
- 定义产生式规则：
- 如果目标为“查找国家”，且当前城市为巴黎 → 检索陈述性记忆中的国家。
- 运行模型：触发规则并输出结果。
五、进阶功能
1. 学习机制
- 强化学习：通过
(sgp :learning t)启用规则权重的动态调整。 - 噪音参数：模拟记忆检索的不确定性（如
(sgp :ans 0.2)）。
2. 与Python交互
使用pyactr库构建模型：
import pyactr as actrmodel = actr.ACTRModel()
actr.chunktype("city", "name country")
model.decmem.add(actr.chunkstring("""isa cityname Pariscountry France
"""))model.productionstring(name="find-country", string="""=goal>isa find-countrycity =city=retrieval>isa cityname =citycountry =country==>=goal>country =country+retrieval>
""")model.goal.add(actr.chunkstring("""isa find-countrycity Paris
"""))model.run(10)
3. 可视化工具
- ACT-R Tutor：内置教程，学习模型构建（菜单栏→ Help→ Tutorial）。
- CogSketch：结合视觉场景的认知建模工具（需单独安装）。
六、调试与优化
-
常见错误
- 规则冲突：多个产生式规则同时满足条件 → 通过
(sgp :egs 0.1)增加随机性。 - 内存溢出：陈述性记忆过大 → 使用
(sgp :mas 5)限制检索数量。
- 规则冲突：多个产生式规则同时满足条件 → 通过
-
性能优化
- 减少冗余规则，优先匹配高频任务。
- 使用
(sgp :trace-detail low)关闭详细日志提升速度。
七、学习资源
- 官方文档：ACT-R手册
- 书籍：
- 《Cognitive Architecture: Designing for How We Respond to the Built Environment》（结合建筑与认知模型）
- 《The Atomic Components of Thought》（ACT-R理论基础）
- 课程与案例：
- CMU课程：ACT-R Workshop
- GitHub仓库：ACT-R示例模型
八、应用场景
- 心理学实验：模拟记忆检索、注意力分配实验。
- 教育技术：构建个性化学习系统（如数学问题解决模型）。
- 人机交互：优化界面设计（预测用户操作延迟）。
- AI决策：模拟人类驾驶员在复杂路况下的反应。
通过ACT-R，你可以将人类认知理论转化为可验证的计算模型，是理解心智机制和构建类人AI的重要工具。建议从简单模型入手，逐步结合实验数据验证和优化参数。