Afstudeerscriptie - Kunstmatige Intelligentie - Rijksuniversiteit ...

More documents

Recommendations

Info

Deze regels zijn geavanceerder, dan Regel 3 en 4, want ze geven meer informatie. Ze leiden niet meer tot een onbekende functie en winnen de competitie van de oudere regels al snel. Ze veroorzaken echter ook overgeneralisatie. Als de eigenlijke functie van de gehoorde determinator hoeveelheid-aangeven was, dan kan het model de verkeerde regel gebruiken en de functie introduceren begrijpen en omgekeerd. De eerste fout is veel erger dan de tweede. Dit zagen we al in paragraaf 2.3. Ook zagen we dat – als een gevolg hiervan – de hoeveelheid toegekende extra effort bij de twee soorten fouten verschillend is. Het rationele model zoekt altijd naar de snelste en beste regels. Het moet echter een afweging tussen snelheid en correctheid maken, omdat deze zaken niet tegelijkertijd gemaximaliseerd kunnen worden. Deze afweging kan tot gevolg hebben dat het model tevreden is met een snelle regel die meestal, maar niet altijd naar een succesvol antwoord leidt. Het model krijgt geen directe feedback over zijn interpretaties, dus het is al tevreden als het een of andere functie weet toe te kennen. In de simulatie zien dat de overgeneralisatie van regel 6 minder extra effort geeft dan de overgeneralisatie van regel 5. Hierdoor kan regel 6 sterker en sterker worden, ookal leidt hij in het gewone leven soms tot het verkeerde antwoord. In de experimentele situatie leidt regel 6 altijd tot precies het verkeerde antwoord. Dus hoe sterker regel 6 wordt, hoe meer de prestatie op de experimentele taak achteruit gaat. Rond zesjarige leeftijd is de prestatie van het model tot ongeveer 40% gedaald (zie figuur 6). Aan het begin van de derde fase stopt de daling. De dimensie focus-voor is de reddende engel. Het model ziet het gebruik van determinatoren nu als een verschuiving in de focus. Hij registreert de focus-voor in de huidige situatie en voorspelt op grond daarvan, tijdens het horen van de zin met de determinator, de focus-na. Deze gegevens gebruikt hij om de juiste functie en het juiste aantal te bepalen. Deze nieuwe analogiestrategie ziet er zo uit: (P 7 ) =goal> ISA voorbeeld determinator =det aantal onbekend focus-voor =foc-voor focus-na =foc-na rol tebepalen status begin +retrieval> ISA voorbeeld (nu een retrieval request met meer voorwaarden) determinator =det focus-voor =foc-voor focus-na =foc-na status klaar =goal> status voorbeeld-aangevraagd 78
(P 8 ) =goal> ISA voorbeeld status voorbeeld-aangevraagd =retrieval> ISA voorbeeld aantal =aant rol =rol =goal> aantal =aant rol =rol status zin-verwerkt Op grond hiervan worden de volgende productieregels aangemaakt: (P 9 ) (P 10 ) =goal> ISA voorbeeld determinator une aantal onbekend focus-voor leeg focus-na hoeveelheid rol tebepalen status begin =goal> aantal meer rol introduceren status zin-verwerkt =goal> ISA voorbeeld determinator une aantal onbekend focus-voor symbool focus-na hoeveelheid rol tebepalen status begin =goal> aantal 1 rol hoeveelheid-aangeven status zin-verwerkt 79
Page 1:
Cognitief modelleren met behulp van
Page 5 and 6:
Inhoudsopgave HOOFDSTUK 1: INLEIDIN
Page 7:
4B: MOGELIJKE WERKING VAN HET BLOKK
Page 11 and 12:
1A: Onderzoeksvraag in theoretisch
Page 13 and 14:
algemene productieregel, maar tegel
Page 15:
is: "Wat leren we van de twee ontwi
Page 19 and 20:
2A: De Representational Redescripti
Page 21 and 22:
microdomein is een subdomein daarva
Page 23 and 24:
geschikt voor het proces van modula
Page 25 and 26:
is wat er in de loop van de tijd ge
Page 27 and 28: analogieën gebruiken en met name o
Page 29 and 30: • Wat is een woord? Kinderen van
Page 31 and 32: Experiment 5: Wat is een woord, on-
Page 33 and 34: Figuur 1: De playrooms. Ze gaan een
Page 35 and 36: 2D: Computationele modellen van ver
Page 37 and 38: Figuur 3: De balansschaal Bij de ee
Page 39 and 40: gedrag verwachten, maar ook interne
Page 41 and 42: Architectuur: Q-SOAR is gemaakt in
Page 43 and 44: Verband met RR-theorie: Het proces
Page 45 and 46: van bovenaf op de modellen te werpe
Page 47: Hoofdstuk 3: Beschrijving eerste mo
Page 50 and 51: kinderen van verschillende leeftijd
Page 52 and 53: even verder in op aannames en kenni
Page 54 and 55: het telwoord één. Ook ontstaan er
Page 56 and 57: gebruikt als een onderdeel van het
Page 58 and 59: verzameling van dit soort analogie-
Page 60 and 61: • De determinator die gebruikt is
Page 62 and 63: Exoforische functie Determinator: l
Page 64 and 65: • Fase II: ALS lidwoord = la DAN
Page 66 and 67: makkelijkere methoden om met taal o
Page 68 and 69: Fact124 Isa: playroomfact Object: b
Page 70 and 71: (p van-det-aantal-naar-focvoor-focn
Page 72 and 73: focus naar de hoeveelheid (in plaat
Page 74 and 75: direct uit de context kunnen, omdat
Page 76 and 77: (P 3 ) =goal> ISA voorbeeld determi
Page 80 and 81: Het meest belangrijke aspect van de
Page 83: Hoofdstuk 4: Beschrijving tweede mo
Page 86 and 87: 1.2 Resultaten van het experiment O
Page 88 and 89: natuurlijk de onmogelijke blokken)
Page 90 and 91: linguïstische omgeving en vormen z
Page 92 and 93: soort representatie van die plek, b
Page 94 and 95: 6 We zijn er bijna Nu de bouwstenen
Page 97 and 98: 5A: Terug naar de RR-Theorie 1 Vert
Page 99 and 100: 2.2 Betekenissen van impliciet en e
Page 101 and 102: Detfact1 ISA eigenschap van goal233
Page 103 and 104: Hoofdstuk 6: Discussie en Conclusie
Page 105 and 106: 6A: Discussie en conclusie 1 Terug
Page 107 and 108: vind zowel op een microtijdsschaal
Page 109 and 110: Alle architecturen, die net als ACT
Page 111 and 112: voor bepaalde meetbare uitkomsten e
Page 113 and 114: 6B: Referenties • Anderson, J.R.
show all

Afstudeerscriptie - Kunstmatige Intelligentie - Rijksuniversiteit ...

You also want an ePaper? Increase the reach of your titles

Delete template?

Save as template?