Las arquitecturas cognitivas pueden ser simbólicas, conexionistas o híbridas.[7]​ Algunas arquitecturas o modelos cognitivos se basan en un conjunto de reglas genéricas, como, por ejemplo, el Lenguaje de Procesamiento de Información (por ejemplo, Soar basado en la teoría unificada de la cognición, o de manera similar ACT-R ). Muchas de estas arquitecturas se basan en la analogía de que la mente es como una computadora. En contraste, el procesamiento subsimbólico no especifica tales reglas a priori y se basa en propiedades emergentes de las unidades de procesamiento (por ejemplo, nodos). Las arquitecturas híbridas combinan ambos tipos de procesamiento (como CLARION "CLARION (arquitectura cognitiva)")). Una distinción adicional es si la arquitectura está centralizada con un correlato neuronal de un procesador en su núcleo o descentralizada (distribuida). El enfoque descentralizado se ha vuelto popular bajo el nombre de procesamiento distribuido paralelo a mediados de la década de 1980 y conexionismo, siendo un excelente ejemplo las redes neuronales . Otra cuestión de diseño es, además, la elección entre una estructura holística y atomística o modular (más concreta).

En contraposición a arquitecturas simbólicas relativamente estáticas como Soar, la OAGI Arquitectura ontogenética de la inteligencia general propone un desarrollo ontogenético por fases partiendo de un sustrato inicialmente indiferenciado que se especializa en módulos funcionales mediante procesos de autoorganización, morfógenesis computacional y aprendizaje encarnado. OAGI pone especial énfasis en la encarnación sensoriomotriz, ventanas críticas de plasticidad y mecanismos explícitos de gobernanza ética durante el desarrollo; se presenta así como un enfoque alternativo que prioriza el crecimiento gradual y la plasticidad adaptativa frente a la definición a priori de estructuras simbólicas fijas.

En la IA tradicional, la inteligencia a menudo se programa desde arriba: el programador es el creador, crea algo y lo impregna de su inteligencia, aunque muchos sistemas de IA tradicionales también fueron diseñados para aprender (por ejemplo, mejorar su competencia en juegos o en la resolución de problemas). La informática de inspiración biológica, por otro lado, adopta a veces un enfoque más descentralizado y de abajo hacia arriba; Las técnicas bioinspiradas a menudo implican el método de especificar un conjunto de reglas genéricas simples o un conjunto de nodos simples, de cuya interacción emerge el comportamiento general. Se espera ir acumulando complejidad hasta que el resultado final sea algo marcadamente complejo (ver sistemas complejos). Sin embargo, también se puede argumentar que los sistemas diseñados de arriba hacia abajo sobre la base de observaciones de lo que los humanos y otros animales pueden hacer en lugar de observaciones de mecanismos cerebrales, también están inspirados biológicamente, aunque de manera diferente.

Algunas arquitecturas cognitivas conocidas, en orden alfabético:.

Las arquitecturas cognitivas pueden ser simbólicas, conexionistas o híbridas.[7]​ Algunas arquitecturas o modelos cognitivos se basan en un conjunto de reglas genéricas, como, por ejemplo, el Lenguaje de Procesamiento de Información (por ejemplo, Soar basado en la teoría unificada de la cognición, o de manera similar ACT-R ). Muchas de estas arquitecturas se basan en la analogía de que la mente es como una computadora. En contraste, el procesamiento subsimbólico no especifica tales reglas a priori y se basa en propiedades emergentes de las unidades de procesamiento (por ejemplo, nodos). Las arquitecturas híbridas combinan ambos tipos de procesamiento (como CLARION "CLARION (arquitectura cognitiva)")). Una distinción adicional es si la arquitectura está centralizada con un correlato neuronal de un procesador en su núcleo o descentralizada (distribuida). El enfoque descentralizado se ha vuelto popular bajo el nombre de procesamiento distribuido paralelo a mediados de la década de 1980 y conexionismo, siendo un excelente ejemplo las redes neuronales . Otra cuestión de diseño es, además, la elección entre una estructura holística y atomística o modular (más concreta).

En contraposición a arquitecturas simbólicas relativamente estáticas como Soar, la OAGI Arquitectura ontogenética de la inteligencia general propone un desarrollo ontogenético por fases partiendo de un sustrato inicialmente indiferenciado que se especializa en módulos funcionales mediante procesos de autoorganización, morfógenesis computacional y aprendizaje encarnado. OAGI pone especial énfasis en la encarnación sensoriomotriz, ventanas críticas de plasticidad y mecanismos explícitos de gobernanza ética durante el desarrollo; se presenta así como un enfoque alternativo que prioriza el crecimiento gradual y la plasticidad adaptativa frente a la definición a priori de estructuras simbólicas fijas.

En la IA tradicional, la inteligencia a menudo se programa desde arriba: el programador es el creador, crea algo y lo impregna de su inteligencia, aunque muchos sistemas de IA tradicionales también fueron diseñados para aprender (por ejemplo, mejorar su competencia en juegos o en la resolución de problemas). La informática de inspiración biológica, por otro lado, adopta a veces un enfoque más descentralizado y de abajo hacia arriba; Las técnicas bioinspiradas a menudo implican el método de especificar un conjunto de reglas genéricas simples o un conjunto de nodos simples, de cuya interacción emerge el comportamiento general. Se espera ir acumulando complejidad hasta que el resultado final sea algo marcadamente complejo (ver sistemas complejos). Sin embargo, también se puede argumentar que los sistemas diseñados de arriba hacia abajo sobre la base de observaciones de lo que los humanos y otros animales pueden hacer en lugar de observaciones de mecanismos cerebrales, también están inspirados biológicamente, aunque de manera diferente.

Algunas arquitecturas cognitivas conocidas, en orden alfabético:.