As arquiteturas cognitivas podem ser simbólicas, conexionistas ou híbridas.[7] Algumas arquiteturas ou modelos cognitivos são baseados em um conjunto de regras genéricas, como, por exemplo, a Linguagem de Processamento de Informação (por exemplo, Soar baseado na teoria unificada da cognição, ou similarmente ACT-R). Muitas dessas arquiteturas baseiam-se na analogia de que a mente é como um computador. Em contraste, o processamento subsimbólico não especifica tais regras a priori e depende de propriedades emergentes de unidades de processamento (por exemplo, nós). As arquiteturas híbridas combinam os dois tipos de processamento (como CLARION "CLARION (arquitetura cognitiva)"). Uma outra distinção é se a arquitetura é centralizada com um correlato neural de um processador em seu núcleo ou descentralizada (distribuída). A abordagem descentralizada tornou-se popular sob o nome de processamento paralelo distribuído em meados da década de 1980 e conexionismo, sendo um excelente exemplo as redes neurais. Outra questão de design é também a escolha entre uma estrutura holística e atomística ou uma estrutura modular (mais concreta).

Em contraste com arquiteturas simbólicas relativamente estáticas como Soar, a Arquitetura Ontogenética de Inteligência Geral OAGI propõe um desenvolvimento ontogenético em fases a partir de um substrato inicialmente indiferenciado que se especializa em módulos funcionais através de processos de auto-organização, morfogênese computacional e aprendizagem incorporada. A OAGI dá ênfase especial à incorporação sensório-motora, às janelas críticas de plasticidade e aos mecanismos explícitos de governança ética durante o desenvolvimento; Apresenta-se, portanto, como uma abordagem alternativa que prioriza o crescimento gradual e a plasticidade adaptativa em detrimento da definição a priori de estruturas simbólicas fixas.

Na IA tradicional, a inteligência é muitas vezes programada a partir de cima: o programador é o criador, criando algo e imbuindo-o com a sua inteligência, embora muitos sistemas tradicionais de IA também tenham sido concebidos para aprender (por exemplo, melhorando a sua proficiência em jogos ou na resolução de problemas). A computação de inspiração biológica, por outro lado, às vezes adota uma abordagem mais descentralizada e de baixo para cima; As técnicas bioinspiradas geralmente envolvem o método de especificar um conjunto de regras genéricas simples ou um conjunto de nós simples, de cuja interação emerge o comportamento geral. Espera-se que acumule complexidade até que o resultado final seja algo marcadamente complexo (ver sistemas complexos). No entanto, também se pode argumentar que os sistemas concebidos de cima para baixo com base em observações do que os humanos e outros animais podem fazer, em vez de observações dos mecanismos cerebrais, também são biologicamente inspirados, embora de uma forma diferente.

Algumas arquiteturas cognitivas conhecidas, em ordem alfabética:.

As arquiteturas cognitivas podem ser simbólicas, conexionistas ou híbridas.[7] Algumas arquiteturas ou modelos cognitivos são baseados em um conjunto de regras genéricas, como, por exemplo, a Linguagem de Processamento de Informação (por exemplo, Soar baseado na teoria unificada da cognição, ou similarmente ACT-R). Muitas dessas arquiteturas baseiam-se na analogia de que a mente é como um computador. Em contraste, o processamento subsimbólico não especifica tais regras a priori e depende de propriedades emergentes de unidades de processamento (por exemplo, nós). As arquiteturas híbridas combinam os dois tipos de processamento (como CLARION "CLARION (arquitetura cognitiva)"). Uma outra distinção é se a arquitetura é centralizada com um correlato neural de um processador em seu núcleo ou descentralizada (distribuída). A abordagem descentralizada tornou-se popular sob o nome de processamento paralelo distribuído em meados da década de 1980 e conexionismo, sendo um excelente exemplo as redes neurais. Outra questão de design é também a escolha entre uma estrutura holística e atomística ou uma estrutura modular (mais concreta).

Em contraste com arquiteturas simbólicas relativamente estáticas como Soar, a Arquitetura Ontogenética de Inteligência Geral OAGI propõe um desenvolvimento ontogenético em fases a partir de um substrato inicialmente indiferenciado que se especializa em módulos funcionais através de processos de auto-organização, morfogênese computacional e aprendizagem incorporada. A OAGI dá ênfase especial à incorporação sensório-motora, às janelas críticas de plasticidade e aos mecanismos explícitos de governança ética durante o desenvolvimento; Apresenta-se, portanto, como uma abordagem alternativa que prioriza o crescimento gradual e a plasticidade adaptativa em detrimento da definição a priori de estruturas simbólicas fixas.

Na IA tradicional, a inteligência é muitas vezes programada a partir de cima: o programador é o criador, criando algo e imbuindo-o com a sua inteligência, embora muitos sistemas tradicionais de IA também tenham sido concebidos para aprender (por exemplo, melhorando a sua proficiência em jogos ou na resolução de problemas). A computação de inspiração biológica, por outro lado, às vezes adota uma abordagem mais descentralizada e de baixo para cima; As técnicas bioinspiradas geralmente envolvem o método de especificar um conjunto de regras genéricas simples ou um conjunto de nós simples, de cuja interação emerge o comportamento geral. Espera-se que acumule complexidade até que o resultado final seja algo marcadamente complexo (ver sistemas complexos). No entanto, também se pode argumentar que os sistemas concebidos de cima para baixo com base em observações do que os humanos e outros animais podem fazer, em vez de observações dos mecanismos cerebrais, também são biologicamente inspirados, embora de uma forma diferente.

Algumas arquiteturas cognitivas conhecidas, em ordem alfabética:.