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Zusammenfassung. Das hier vorgestellte Modell lernt graduell, Planungsaufgaben aus der Klasse der Maschinenbelegungsprobleme (job-shop-scheduling problems) zu lösen. Mit Hilfe des Chunking-Mechanismus von Soar wird episodisches Wissen über die Belegungsreihenfolge von Aufträgen auf Maschinen memoriert. Bei der Entwicklung des Modells wurden zahlreiche qualitative (z. B. Transfereffekte) und quantitative Befunde (z. B. Bearbeitungszeiten) aus einer früheren empirischen Untersuchung berücksichtigt. In einer Validierungsstudie wurden dieselben Aufgaben von 14 Probanden und dem Modell bearbeitet. Die Passung von Simulationsdaten und empirischen Ergebnissen fiel insgesamt gut aus. Allerdings löst das Modell die Aufgaben schneller und zeigt auch einen etwas besseren Lernverlauf als die Probanden. Das Modell liefert eine Erklärung für das Rauschen, das typischerweise bei Bearbeitungszeiten zu beobachten ist: es handelt sich um erworbenes Wissen, das mehr oder weniger gut und auch unterschiedlich häufig auf neue Situationen übertragen wird. Der Lernverlauf der Probanden entspricht nur für aggregierte Daten einer Potenzfunktion (power law). Der vorgestellte Mechanismus zeigt, wie ein symbolisches Modell der Informationsverarbeitung graduelle Verhaltensänderungen generiert und wie der offensichtliche Erwerb allgemeiner Prozeduren ohne explizites Lernen von deklarativen Regeln erfolgen kann. Es wird nahegelegt, daß es sich hier um die Modellierung einer Form impliziten Lernens handelt. Summary. The model presented here gradually learns how to perform a job-shop scheduling task. It uses Soar's chunking mechanism to acquire episodic memories about the order to schedule jobs. The model was based on many qualitative (e.g., transfer effects) and quantitative (e.g., solution time) regularities found in previously collected data. The model was tested with new data where scheduling tasks were given to the model and to 14 subjects. The model generally fit these data with the restrictions that the model performs the task (in simulated time) faster than the subjects, and its performance improves somewhat more quickly than the subjects' performance. The model provides an explanation of the noise typically found in problem solving times - it is the result of learning actual pieces of knowledge that transfer more or less to new situations but rarely by an average amount. Only when the data are averaged (i.e., over subjects) does the smooth power law appear. This mechanism demonstrates how symbolic models can exhibit a gradual change in behavior and how the apparent acquisition of general procedures can be performed without resorting to explicit declarative rule generation. We suggest that this may represent a type of implicit learning. 相似文献
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Luc Steels 《Kognitionswissenschaft》1999,8(4):143-150
Linguistics must again concentrate on the evolutionary nature of language, so that language models are more realistic with respect to human natural languages and have a greater explanatory force. Multi-agent systems are proposed as a possible route to develop such evolutionary models and an example is given of a concrete experiment in the origins and evolution of word-meaning based on a multi-agent approach. 相似文献
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韩维举 《医学与哲学(人文社会医学版)》1999,20(3):19-21
耳科学在人类与耳部疾病的斗争中兴起了19世纪,在本世纪随科学技术的发展而获得迅速发展,特别是抗菌素和手术显微镜的出现,使耳显同外科技术不断提高,不仅能彻底地祛除耳部感染,而且可以有效地提高听力,耳科学家在聋病的治疗过程中,已能够有效地治疗传导性耳聋,但仍面临着治疗神经性耳聋的挑战,在现代科学技术革命的推动下,随着分析子生物学,细胞生物学等新技术的发展,在21世纪,人类必定能够彻底治疗聋病。 相似文献
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论中西医结合的过程与层次 总被引:2,自引:0,他引:2
韩乾国 《医学与哲学(人文社会医学版)》1999,20(6):12-15
中西医结合是一个长期困扰人们的难题。中医理论研究人体外部现象的变化规律,以古代哲学思想为指导,具有整体联系、动态把握的合理内核。而目前现代医学对人体结构和功能的认识,并不能完全揭示生命现象本质,因而也不能完全解释中医现象。这种认识有一个不断发展和深化的过程,自然辩证法观点认为层次越低、结合越紧密。分子导次是具有生物意义的最低层次。人类“基因组”计划的实现可能在一个新的高度阐明人体本质,也使中医现象 相似文献
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汉字词识别过程的形,音,义编码作用的研究 总被引:7,自引:0,他引:7
本文通过两个实验,采用汉字词形、音、义特征匹配任务,探讨了影响汉字词的形、音、义编码与提取方式的有关因素。实验一发现在速示条件下,对汉字词再认的成绩并不受字词的使用度的影响,反应时无明显变化,而主要受编码加工的深度影响。在形、音、义特征加工中,对音码的加工时间最长,再认的正确率最低;义码的加工时间较短,再认正确率最高;形码的反应时及再认成绩介于音码与义码之间。实验二在非速示条件下也获得了相同的结果。研究结果表明,在汉字词的形、音、义特征中,存在着编码加工深度的差异。 相似文献