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认知架构结合了形式化和启发式方法。

Cognitive architectures combine formal and heuristic approaches.

机构信息

Social and Decision Sciences Department, Dynamic Decision Making Laboratory, Carnegie Mellon University, Pittsburgh, PA 15213, USA.

出版信息

Behav Brain Sci. 2013 Jun;36(3):285-6. doi: 10.1017/S0140525X12002956.

DOI:10.1017/S0140525X12002956
PMID:23673033
Abstract

Quantum probability (QP) theory provides an alternative account of empirical phenomena in decision making that classical probability (CP) theory cannot explain. Cognitive architectures combine probabilistic mechanisms with symbolic knowledge-based representations (e.g., heuristics) to address effects that motivate QP. They provide simple and natural explanations of these phenomena based on general cognitive processes such as memory retrieval, similarity-based partial matching, and associative learning.

摘要

量子概率(QP)理论为经典概率(CP)理论无法解释的决策中的经验现象提供了另一种解释。认知架构将概率机制与基于符号知识的表示(例如,启发式)相结合,以解决激发 QP 的影响。它们基于一般认知过程(例如,记忆检索、基于相似性的部分匹配和联想学习)为这些现象提供了简单而自然的解释。

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