GLAIR (Grounded Layered Architecture with Integrated Reasoning) is a multi-layered cognitive architecture for embodied agents operating in real, virtual, or simulated environments containing other agents. It is developed and maintained by Stuart C. Shapiro and colleagues (Department of Computer Science and Engineering at the State University of New York at Buffalo, NY, USA).
EMAIL: Этот адрес электронной почты защищён от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.
GLAIR Project Info | See page of SNePS project 
Когнитивная архитектура GLAIR разрабатывается под руководством Стюарта Шапиро (Stuart C. Shapiro) исследовательской группой (The SNePS Research Group) в Университете штата Нью-Йорк, в Буффало, США (Department of Computer Science and Engineering at the State University of New York at Buffalo).
Общие сведения
Архитектура GLAIR [Shapiro & Ismail, 2003] хранит содержимое на уровне знаний или когнитивном уровне, на чувственно-двигательном уровне и на сенсорно-приводном уровне.
Самый верхний слой включает обобщенные структуры, которые определяют предикаты в логических терминах, предельно упрощая абстрактные понятия, а также процедуры в виде особенностей восприятия и стандартных программ поведения в среднем слое.
Система поддерживает вывод, пересмотр убеждений, планирование, исполнение и обработку естественного языка, производя вывод убеждений высокого уровня из восприятий и формируя команды на сенсорно-приводном уровне из целей и планов агента.
Primarily symbolic architecture for AGI.
Knowledge and experiences are represented using: SNePS, simultaneously a logic-based, assertional frame-based, and propositional graph based representation.
Main components:
1) Knowledge Layer containing Semantic Memory, Episodic Memory, Quantified & conditional beliefs, Plans for non-primitive acts, Plans to achieve goals, Beliefs about preconditions & effects of acts, Policies (Conditions for performing acts), Self-knowledge, Meta-knowledge;
2) Perceptuo-Motor Layer containing implementations of primitive actions, perceptual structures that ground KL symbols, deictic and modality registers;
3) Sensori-Actuator Layer containing sensor and effector controllers.
Implementation: Common Lisp.
Main general paradigms: reasoning, belief change.
Publications
Общие сведения
Архитектура GLAIR [Shapiro & Ismail, 2003] хранит содержимое на уровне знаний или когнитивном уровне, на чувственно-двигательном уровне и на сенсорно-приводном уровне.
Самый верхний слой включает обобщенные структуры, которые определяют предикаты в логических терминах, предельно упрощая абстрактные понятия, а также процедуры в виде особенностей восприятия и стандартных программ поведения в среднем слое.
Система поддерживает вывод, пересмотр убеждений, планирование, исполнение и обработку естественного языка, производя вывод убеждений высокого уровня из восприятий и формируя команды на сенсорно-приводном уровне из целей и планов агента.
Primarily symbolic architecture for AGI.
Knowledge and experiences are represented using: SNePS, simultaneously a logic-based, assertional frame-based, and propositional graph based representation.
Main components:
1) Knowledge Layer containing Semantic Memory, Episodic Memory, Quantified & conditional beliefs, Plans for non-primitive acts, Plans to achieve goals, Beliefs about preconditions & effects of acts, Policies (Conditions for performing acts), Self-knowledge, Meta-knowledge;
2) Perceptuo-Motor Layer containing implementations of primitive actions, perceptual structures that ground KL symbols, deictic and modality registers;
3) Sensori-Actuator Layer containing sensor and effector controllers.
Implementation: Common Lisp.
Main general paradigms: reasoning, belief change.
Publications
Shapiro, S. C. & Ismail, H. O. (2003). Anchoring in a grounded layered architecture with integrated reasoning. Robotics and Autonomous Systems, 43, 97–108.
