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soar.eecs.umich.edu →Link to the official site · 2,326 chars · not written by Vinony
Source code
This is the code base for Soar, a cognitive architecture for developing systems that exhibit intelligent behavior. For more information about this project, please visit: The Soar home page The GitHub project page Note that the readme included with the Soar distribution for end-users is in the Release-Support repository. For binary builds of Soar you can get them in two places: Official Releases — multiplatform zip including bin/win x86-64 , bin/linux x86-64 , bin/mac x86-64 , and bin/mac ARM64 (Apple Silicon). Latest development builds: the CMake-based release pipeline ( cmake-multi-platform.yml ) produces per-platform artifacts including ARM64 macOS. The SCons CI ( build.yml ) is also kept current but does not produce an ARM64 macOS artifact — use cmake-multi-platform.yml or build from source on Apple Silicon. Some performance statistics are calculated automatically using the Factorization Stress Tests. You can see performance on a commit-by-commit basis in Performance.md. Disclaimer: These are worst case tests. Average performance is probably much higher. In addition, these show that even in worst case, Soar beats its goal of 50 msec reactivity (in these tests, the max is ~30msec per decision). Soar supports two build systems: CMake (see build with CMake) and scons (see build with scons). Both are kept in sync and produce binary-compatible artifacts that land in the same out/ and multi-platform install layout. The release zip is built by the CMake-based cmake-multi-platform.yml workflow. The following table compares supported build features for Soar between the two build systems as of 9.6.5. The instructions below are cursory and may be out of date; the most up-to-date instructions for compiling Soar from source will always be the CI build scripts. The CMake-based release pipeline is cmake-multi-platform.yml ; the SCons CI lives in build.yml . The project supports generating compile commands.json, which can be used by e.g. VSCode with the C/C++ plugin to provide IntelliSense. To generate this file, run scons with the cdb target: Note for M-series Mac users: you'll want to make sure you're compiling for ARM64, not x86 64. Sometimes users have Python installed in compatibility mode, leading to compiles for the wrong architecture. You can check which architecture your Python is built for using this: You can also check your clang 's default compile target using clang --version . Debug mode enables debugging, but also activates assertions, which are important for catching bugs early. --scu (single compilation unit) simplifies the debugging experience. The following prerequisites must be available: CMake ( = 3.21) Python 3, including pip , for the Conan package manager ( pip install conan ). A C/C++ toolchain (Visual Studio 2022 / Xcode command-line tools / GCC or Clang). For the Java debugger and SWIG-Java bindings: a JDK 11 or newer (Temurin recommended). For SWIG bindings: SWIG (Windows users can install via choco install swig ). Then pick a preset that matches what you want to build. The most common presets for everyday development and CI are: compile commands.json is generated automatically and picked up by VS Code's C/C++ extension, clangd, and other tools without further configuration. The VS Code CMake Tools extension integrates with these presets directly. See CMakePresets.json for the underlying definitions and build.sh / build.bat for one-shot wrapper scripts.
Excerpt from the source-code README · 8,745 chars · not written by Vinony
Wikidata facts
- Instance of
- software
- Country
- United States
- Official website
- soar.eecs.umich.edu
Show 6 more facts
- publication date
- 1983-00-00
- programmed in
- C++
- source code repository URL
- github.com/SoarGroup/Soar
- copyright license
- BSD licenses
- inception
- 1983-00-00
- software version identifier
- 9.6.4
Sources (3)
via Wikidata · CC0
Article · 日本語
Soar (SOAR) とは、カーネギーメロン大学の John Laird、アレン・ニューウェル、Paul Rosenbloomが作成した認知アーキテクチャの一種。認識とは何かという観点と、それに基づいた人工知能用のプログラムアーキテクチャの観点から構成される。1983年に最初に作成され、1987年に論文として発表されて以来、多くの人工知能研究者が人間の行動の様々な観点の認知モデルを作成するのにSoarを用いている。 Soarプロジェクトの主な目的は、高度なルーチン処理から非常に難しい開放型問題を解くことまで可能な知的エージェントの能力を完全に扱うことができるようにすることである。そのため、Soarでは知識表現を生成し、適切な形式の知識(手続き的知識、宣言的知識、エピソード的知識、さらには象徴的知識)を扱えなければならない。さらにSoarプロジェクトは精神の仕組みを集積しようとしている。また、Soarを支えるアーキテクチャには知能を支えるのに十分な記号システムが必要である。Soarの根底にある認識に関する見方はアレン・ニューウェルの著書Unified Theories of Cognitionで述べられている心理学的理論に基づいている。 Soarの最終目標は真の人工知能を生み出すことであるが、今のところそれが達成された様子はない。Soar支持者は、このシステムが知能の何か重要な部分で間違っていると認めている。現在、Soarにエピソード記憶と意味論的記憶を追加するプロジェクトが進行中であり、他にも感情を与えるプロジェクトも進行中である。他に足りない機能として、階層的クラスタリングなどを通して自身の新たな表現を自動生成する能力などが考えられている。 Soarはプロダクションシステムに基づいている。すなわち、明示的なプロダクションルール(生成規則)によって振る舞いを制御する(エキスパートシステムの 「もし…ならば、…」という規則と類似)。問題解決を大まかに説明すると、「問題空間」(システムがある時間内にとりうる状態の集合)を検索し「ゴール状態」(問題の解決した状態)を見つけ出すのである。システムは徐々にゴールに近い状態を取るよう検索していく。状態から状態への移動は、推敲フェーズ(問題に関連する様々な知識の断片をSoarのワーキングメモリに持ってくる)と決定手順(前のフェーズで見つかったものを考慮し、最終的に次の行動を決定する)から構成される決定サイクルでなされる。 この決定手順が唯一の行動指針を決定できない場合、Soarは他の戦略を試みる。それらはweak methodsと呼ばれ、袋小路となった状態からの脱出に使われる。このような手法は知識が豊富でない場合には適切である。例えば、手段目標分析や山登り法が考えられる。そのような手法で解法が見つかるとSoarはチャンキングと呼ばれる学習手法を使い、この状態遷移を新たなルールに変換する。新たなルールはSoarが同様の状況に直面したときに利用される(つまり、次回からは袋小路に陥らない)。 ACT-Rはジョン・R・アンダーソンの開発した別の認知アーキテクチャである。他の認知アーキテクチャとして、CLARION、ICARUS、DUAL、Psiなどがある。
Abstract from DBpedia / Wikipedia · CC BY-SA