现存的认知框架
我将使用的描述框架简单的结合了认知科学和机器学习，以方便对其进行描述。但认知科学有着丰富的概念框架，它有助于理解不同的认知现象。其中有三个框架总能提供灵感：
1.分级认知结构
在1976年，Newell 和 Simon 通过三级层次解密了这种复杂的认知过程，它们被称为分级结构。其三级结构是：
1.知识层。通过推动目标和分析实现所需要的知识库解释代理的行为。
2.象征层。代理的知识和目标将被编码到象征结构中，它可以用不同的方式连接，并操纵以实现目标。
3.物质层。象征层结构和它们的操纵被放入到物理结构中。
2.Marr的分析层次
Marr's levels 的影响力非常大，且我发现在探索神经科学与机器学习之间的联系时，它非常有效。Marr's levels 与 Newell 和 Simon 的理论非常相似：
1.计算。处理需要通过代理来实现的高层次的任务。
2.算法。指定如何解决计算问题。
3.实施。确定的解决方案必须可以在大脑中实现。
3.Sun的现象学层次
该框架主要集中于认知现象而不只是个框架，并鼓舞我们从整体上在物理和社会学两个层次思考代理和其环境之间的关系。我们可以使用四种现象的层次结构：
1.社会学。集体行为代理非常很重要，该层次解释了代理之间的关系和社会文化进程。
2.心理学。重点是个体代理的行为、信念、知识、概念和它们拥有的技能。
3.成分学。认知功能由几个组件组成。我们可以指定一个认知结构（例如，ACT-R，CLARION,，NEF），计算范式（例如，符号，联结，贝叶斯），和可以考虑到的潜在生物约束。
4.生理学。实现生物基质中任何确定的组件。
还有其他的框架，抽象的认知结构和合理分析也很常用。
结语
认知科学是一大市场，我们可以把机器学习和统计结合到神经科学，甚至是哲学。还有很多其它的东西，我希望在这一系列的过程中，可用提炼出很多的想法，以作为未来机器学习系统的强大灵感源泉。
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