چکیده:
مقدمه: مدل های مختلف شناختی که نمایانگر فرایندهای شناختی مغز هستند در حوزه هایی مانند روان شناسی و هوش مصنوعی پیشنهاد شده که موارد استفاده فراوانی هم دارند. با توجه به اهداف ارائه این مدل ها که مهمترین آن ها مطالعه ویژگی های مغز در فرایند انجام عملکردهای عالی شناختی، بازتوانبخشی بیماران و هوشمند سازی ماشین هاست، نیاز است تا مدل های پیشنهادی مورد بررسی و مقایسه دقیق قرار گیرند. روش: در این تحقیق از طریق جمع آوری داده های کتابخانه یی اطلاعات مربوط به سه مدل شناختی یعنی مدل های شناختی شبکه های معناییACT-R (Adaptive Control of Thought-Rational) و انرژی آزاد مغز بررسی شدند. یافته ها: مدل شبکه های معنایی امکان تولید دانش معنایی(اخباری) را دارد. مدل ACT-R که یکی از کاربردی ترین مدل های شناختی انسان است، امکان تولید دانش های اخباری و رویه یی( مهارتی ) را فراهم می کند. مدل های شبکه های معنایی و انرژی آزاد، نیازمند برنامه نویسی هستند، در حالی که مدل ACT-R در قالب یک نرم افزار کاربردی ارائه شده است. مدل انرژی آزاد مغز ضمن تولید انواع دانش های اخباری، تولیدی و شرطی با به روزرسانی مفاهیم و ادراکات حسی دریافتی و نیز فرضیه های پیشین مبتنی بر استنباطات احتمالی بیزی، و بر اساس کمینه سازی انرژی آزاد مغز، مشابه استنباطات انسانی عمل می کند. نتیجه گیری: علیرغم پیچیدگی مدل انرژی آزاد ولی با توجه به جامعیت بیشتر آن، در توصیف عملکردهای شناختی مانند ادراک، یادگیری، توجه، تصمیم سازی و همچنین تحلیل بیماری های شناختی انسان...، می تواند نتایج بهتر و گسترده تری به دست دهد.
Introduction: Today, various cognitive models that represent the cognitive processes of the brain in areas such as psychology and artificial intelligence have been proposed that have found many applications. According to the objectives of these models, the most important of which is to study the characteristics of the brain in the process of performing excellent cognitive functions, rehabilitation of patients with cognitive impairments and intelligent machines, it is necessary to carefully review and compare the proposed models. Method: In this research, by collecting library data, information related to three types of cognitive models were examined and compared. Among the models proposed by cognitive psychologists are the semantic network model, the ACT-R model, and the free energy model of brain, which have been studied and compared here. Results: The model of semantic networks is based on declarative memory, which allows the generation of semantic knowledge. The ACT-R model, which is one of the most practical and up-to-date models for examining human cognitive characteristics, has been proposed based on declarative and procedural memories, which enables the generation of declarative and procedural (skill) knowledge. Models of semantic networks and free energy require programming, while the ACT-R model is presented in the form of a flexible and user friendly software. The free energy model of brain works very similarly to human inferences by generating a variety of knowledge that updates concepts and perceptions based on probabilistic inferences by Bayesian updates of previous brain hypotheses, and by minimizing brain free energy. Conclusion: Despite the complexities of the free energy model, but due to its greater comprehensiveness, in providing a more accurate and calculated explanation of various cognitive functions in the brain such as perception, learning, attention, decision making and more appropriate analysis of human cognitive diseases, this model can give much broader and more accurate results.