Когнитивная архитектура CLARION разрабатывается исследовательской группой по проекту (руководитель Рон Сунь - Ron Sun) в Политехническом институте Ренсселера (Rensselaer Polytechnic Institute), г. Троя, штат Нью-Йорк, США и Университете штата Миссури (University of Missouri), США.

Общие сведения

Архитектура CLARION [Sun et al., 2001] хранит знания, как связанные с действиями, так и не связанные с ними, в неявном виде, используя многослойные нейронные сети, и в явном виде, используя символические правила продукций.
Соответствующая краткосрочная память содержит активации в узлах и символические элементы, которые архитектура согласует с  долгосрочными структурами.
Поведение системы включает прохождение сенсорной информации в неявный слой, который генерирует альтернативные действия с высоким значением, и в явный слой, который использует правила, чтобы предлагать действия; затем архитектура выбирает кандидата с наивысшим ожидаемым значением.
Обучение включает в себя пересмотр весовых коэффициентов в неявной системе путем использования комбинации обучения с подкреплением и метода обратного распространения ошибки для оценки функций значений и конструирования правил продукций путем извлечения из неявного слоя, управляемого ошибками исправления и конкретизации шаблонов правил.

Connectionist Learning with Adaptive Rule Induction ON-line (CLARION) is a cognitive architecture that incorporates the distinction between implicit and explicit processes and focuses on capturing the interaction between these two types of processes. By focusing on this distinction, CLARION has been used to simulate several tasks in cognitive psychology and social psychology.
CLARION has also been used to implement intelligent systems in artificial intelligence applications.
It was created by the research group led by Ron Sun.

---

Software for the CLARION System

·  Clarion 4.0 (an old version)
·  Clarion 5.0 (an old version)
·  Clarion 5.0 (an old Mac version, source files only)
·  Clarion 5.0 (an old Window version, source files only)
·  Clarion 6.0 (the new version): here is the beta version (and a patch ).
·  Clarion 6.1 (new, 3rd Beta Release, in C#)
·  planning
·  partitioning
·  segmentation
·  CLARION tutorials slides (for CLARION 5.0)
·  CLARION tutorials slides (for CLARION 6.0)

---

Publications
Selected Publications

R. Sun, The CLARION cognitive architecture: Extending cognitive modeling to social simulation In: Ron Sun (ed.), Cognition and Multi-Agent Interaction. Cambridge University Press, New York. 2006.
R. Sun, The motivational and metacognitive control in CLARION. In: W. Gray (ed.), Modeling Integrated Cognitive Systems. Oxford University Press, New York. 2007.
R. Sun, T. Peterson, and C. Sessions,   Beyond simple rule extraction: acquiring planning knowledge from neural networks. Proceedings of WIRN'01, Salermo, Italy. Springer-Verlag, 2001. [ PDF]
Sun, R. (Ed.). (2005). Cognition and multi-agent interaction: Extending cognitive mdoeling to social simulation. Cambridge University Press.
Sun, R. (2007). The importance of cognitive architectures: An analysis based on CLARION. Journal of Experimental and Theoretical Artificial Intelligence, 19, 159–193.
Coward, L.A. & Sun, R. (2004). Criteria for an effective theory of consciousness and some preliminary attempts. Consciousness and Cognition, 13, 268-301.
Sun, R. (2003). A Tutorial on CLARION 5.0. Technical Report, Cognitive Science Department, Rensselaer Polytechnic Institute.

Sun, R. (2002). Duality of the Mind: A Bottom-up Approach Toward Cognition. Mahwah, NJ: Lawrence Erlbaum Associates.
Sun, R., Merrill, E.,& Peterson, T. (2001). From implicit skills to explicit knowledge: A bottom–up model of skill learning. Cognitive Science, 25, 203–244.