Kognitive Architektur bezeichnet in der künstlichen Intelligenz (KI) einen Rahmen oder eine Struktur, der die Funktionsweise intelligenter Systeme definiert. Sie dient als Blaupause für die Interaktion verschiedener Komponenten, die Aufgaben wie Denken, Lernen und Entscheiden ermöglichen. Diese Architektur legt fest, wie Informationen verarbeitet, gespeichert und abgerufen werden, und bildet somit die Grundlage für die Entwicklung komplexer KI-Systeme.
Eine kognitive Architektur umfasst in der Regel Module für Wahrnehmung, Aufmerksamkeit, Gedächtnis, Problemlösung und Handlungskontrolle. Diese Komponenten arbeiten zusammen, um die Fähigkeit des Systems zu simulieren, Informationen zu verarbeiten und intelligent zu handeln. Die Architektur bestimmt, wie diese Module miteinander kommunizieren und welche Algorithmen für spezifische Aufgaben eingesetzt werden.
Es gibt verschiedene Arten kognitiver Architekturen, darunter symbolische, konnektionistische und hybride Ansätze. Symbolische Architekturen nutzen explizite Regeln und Wissensrepräsentationen, ähnlich wie in Expertensystemen. Konnektionistische Architekturen basieren auf neuronalen Netzen und lernen aus Daten. Hybride Architekturen kombinieren beide Ansätze, was in modernen KI-Systemen häufig zu finden ist.
Beispiele für bekannte kognitive Architekturen sind SOAR, ACT-R und LIDA. Diese werden in verschiedenen Anwendungen eingesetzt, um menschliches Denken und Verhalten nachzuahmen.
Für Unternehmen ist die kognitive Architektur wichtig, da sie eine strukturierte Entwicklung von KI-Systemen ermöglicht. Sie sorgt dafür, dass verschiedene Komponenten effizient zusammenarbeiten, was zu effizienteren und skalierbaren Lösungen führt. Dies ist besonders für KMUs von Bedeutung, die KI in ihre Betriebsabläufe integrieren möchten.