Vektorbasierte Speicherlösung für Lisp ACT‑R angepasst

Forscher haben ein neuartiges, vektor‑symbolisches Speicher‑Modul, das als Alternative zum klassischen Declarative Memory (DM) von ACT‑R dient, erfolgreich in die weit verbreitete Lisp‑Implementierung von ACT‑R integriert. Dadurch können bestehende ACT‑R‑Modelle ohne große Änderungen mit dem neuen Holographic Declarative Memory (HDM) betrieben werden.

HDM bietet signifikante Vorteile: Es ermöglicht eine skalierbare Speicherung, definiert architektonisch die Ähnlichkeit zwischen Wissenseinheiten und erlaubt das Abrufen von Wissenseinheiten, ohne die eigentlichen Datenblöcke zu speichern. Die Anpassung umfasst vektorbasierte Versionen gängiger ACT‑R‑Funktionen, einen Text‑Verarbeitungspipeline, die große Dokumente in das Gedächtnis einspeist, und ein neu entwickeltes Abrufverfahren, das komplette Wissenseinheiten anhand von Token‑Vektoren abruft.

Erste Tests zeigen, dass die vektor‑symbolischen Vorteile von HDM – etwa das Abrufen ohne Speicherung der kompletten Chunk‑Struktur – erhalten bleiben, während gleichzeitig die Kompatibilität mit bestehenden ACT‑R‑Modellen gewährleistet ist. Zukünftige Arbeiten planen die Optimierung von Zeit‑Kontext‑Darstellungen für die Vektoren und die Entwicklung von Entscheidungs‑Modellen, die auf der Instance‑Based‑Learning‑Theorie basieren, um die Leistungsfähigkeit des Moduls weiter zu steigern.

Diese Weiterentwicklung eröffnet für die ACT‑R‑Gemeinschaft neue Möglichkeiten, die Stärken symbolischer und neuronaler Speicheransätze zu kombinieren und damit die Forschung an kognitiven Modellen zu erweitern.