Afstudeerscriptie - Kunstmatige Intelligentie - Rijksuniversiteit ...
Afstudeerscriptie - Kunstmatige Intelligentie - Rijksuniversiteit ...
Afstudeerscriptie - Kunstmatige Intelligentie - Rijksuniversiteit ...
Create successful ePaper yourself
Turn your PDF publications into a flip-book with our unique Google optimized e-Paper software.
6A: Discussie en conclusie<br />
1 Terug naar de probleemstelling<br />
1.1 Hypotheses en centrale vraagstelling checken<br />
In het eerste hoofdstuk zijn een aantal vragen en hypotheses geformuleerd. Het is nu tijd om te<br />
kijken wat hiervan terecht gekomen is. De centrale vraag was als volgt weergegeven:<br />
1. Hoe ziet een cognitief model er precies uit dat in staat is een echte invulling te geven aan de<br />
representaties en de herschrijfmechanismen van de RR-theorie?<br />
Naast deze centrale vraag, hadden we ook nog twee specifieke hypotheses:<br />
2. De productieregels die tot herrepresentatie leiden, ontstaan door middel van het generalisatiedoor-specialisatie-mechanisme.<br />
3. De herrepresentatieprocessen in totaal verschillende cognitieve microdomeinen vertonen ook<br />
op het gedetailleerde niveau van een computationeel model grote overeenkomsten.<br />
We weten inmiddels dat we met behulp van ACT-R inderdaad een heel eind gekomen zijn met het<br />
beantwoorden van de centrale vraag. Het model dat we voor het playrooms-experiment hebben<br />
ontwikkeld, is eigenlijk maar een voorbeeld van een model. In hoofdstuk 4 zagen we welke<br />
bouwstenen we nu hebben om ook andere RR-experimenten te modelleren. Deze bouwstenen<br />
zijn het antwoord op de centrale vraagstelling en ze versterken tevens hypothese 3.<br />
Hypothese 2 is achteraf gezien niet helemaal uitgekomen. De hypothese klopt als het gaat over de<br />
herrepresentatie van niveau I naar niveau E1. Voor de tweede herrepresentatieslag – van niveau<br />
E1 naar niveau E2/3 – gaat hypothese 2 niet op. We kunnen eigenlijk nog niet zo veel zeggen<br />
over deze herrepresentatie, maar het lijkt erop dat er een ander soort vertaling gemaakt moet<br />
worden dan generalisatie-door-specialisatie. Generalisatie-door-specialisatie leidt immers altijd tot<br />
nieuwe productieregels en de tweede herrepresentatieslag moet niet nieuwe productieregels<br />
opleveren, maar nieuwe declaratieve chunks. Gelukkig heeft hypothese 2 ons in eerste instantie<br />
wel op het juiste spoor gebracht. Het begrijpen van constructies met determinatoren hebben we<br />
opgevat als een functie die van determinator, via de situatie, naar de rol van de determinator loopt.<br />
De omzetting van determinator naar rol gebeurt via analogie (zie figuur 8), in twee stappen,<br />
voorbeeld aanvragen en analogie uitvoeren. Deze strategie is de uitgangssituatie voor<br />
representational redescription. Het generalisatie-door-specialisatiemechanisme heeft vervolgens<br />
zijn werk gedaan en het bleek inderdaad mogelijk hiermee de resultaten van het experiment te<br />
verklaren.<br />
1.2 Analogie trekken als een simpele heuristiek<br />
De vraag die na het checken van de hypotheses nog overblijft is, waar komt de gebruikte<br />
analogiestrategie in eerste instantie dan vandaan? Je zou kunnen zeggen, dat deze strategie een<br />
instantie is van een hele algemene analogie-heuristiek. Als je een taak wilt uitvoeren en je hebt er<br />
geen specialistische productieregels voor, dan probeer je je een eerdere instantie van de<br />
taakuitvoering te vinden, die succesvol was en die lijkt op de huidige instantie. Vervolgens doe je<br />
hetzelfde als toen, aangepast aan de huidige instantie. Deze heuristiek is heel algemeen<br />
105