Estensione di un sistema ibrido per la rappresentazione della conoscenza ed integrazione nell'architettura cognitiva ACT-R

In this thesis we present Dual-PECCS (Prototypes and Exemplars-based Conceptual Categorization System) and its integration within the ACT-R cognitive architecture. Dual-PECCS is a hybrid Knowledge Representation system that was created with the aim at extending the capabilities of the KR systems currently used in cognitive tasks (e.g. categorization tasks). The system is based on dual process theory and heterogeneous proxytypes assumption. The first implementation of the system was extended by introducing exemplars-based representations and then integrating the whole pipeline into the cognitive architecture ACT-R. Finally, the system was evaluated in a categorization task and the results suggest that this approach may actually be useful to extend the current KR systems.

In questa tesi viene presentato il sistema Dual-PECCS (Prototypes and Exemplars-based Conceptual Categorization System) e la sua integrazione all'interno dell'architettura cognitiva ACT-R. Dual-PECCS è un sistema ibrido per la rappresentazione della conoscenza che nasce con l'obiettivo di estendere le capacità dei sistemi di rappresentazione attualmente utilizzati in task cognitivi (e.g. task di categorizzazione). Il sistema si basa sulla dual process theory e sull'ipotesi dei proxotipi eterogenei. La sua prima implementazione è stata qui estesa introducendo le rappresentazioni basate su esemplari e successivamente integrando l'intera pipeline all'interno dell'architettura cognitiva ACT-R. Il sistema è stato, infine, valutato in un task di categorizzazione, i cui risultati suggeriscono che questo approccio possa effettivamente rivelarsi utile per estendere gli attuali sistemi di rappresentazione.