适配向量-符号记忆以用于 Lisp ACT-R

全息声明式记忆 (Holographic Declarative Memory, HDM) 是一种向量-符号式的替代方案，可用于 ACT-R 的声明式记忆 (Declarative Memory, DM) 系统，具有可扩展性和 DM 块之间架构定义的相似性等优势。我们将 HDM 适配到最全面且广泛使用的 ACT-R 实现 (Lisp ACT-R) 上，以便在不进行重大修改的情况下运行使用 DM 设计的现有 ACT-R 模型。通过对 HDM 的此种适配，我们开发了常见 ACT-R 函数的向量版本，建立了处理大型文档内容并添加到 ACT-R 记忆的文本处理管道，最重要的是创建了一个基于令牌向量表示的检索整个记忆块的有用且新颖的机制。初步结果表明，我们可以在保持 HDM 向量-符号优势（例如无需存储实际记忆块即可进行块检索以及规模优势）的同时，将其扩展，以便在模型的实际程序和声明式记忆部分内，几乎无需修改即可使以前的 ACT-R 模型与该系统协同工作。在不断改进新翻译的全息声明式记忆模块的过程中，我们将继续探索更好的向量时间-上下文表示，以提高该模块在检索期间重建记忆块的能力。为了更充分地测试此翻译后的 HDM 模块，我们还计划开发使用基于实例的学习 (instance-based learning, IBL) 理论的决策模型，这是一种在 HDM 优势明确的应用。