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Bevor hier ein eigener Entwurf für einen theoretischen Rahmen vorgestellt wird, hier ein paar bekannte Beispiele aus der Vergangenheit. In einer sehr umfangreichen Übersicht über bislang vorgestellte Architekturen für kognitive Systeme seitens der 'Gesellschaft für biologisch inspiriertes Rechnen' ('The organisation of biologically inspired computing') (siehe: http://bicasociety.org/) auf der Seite http://bicasociety.org/cogarch/architectures.htm kann man einen guten Eindruck von sehr vielen Versuchen bekommen. Schaut man sich diese verschiedenen Entwürfe näher an (was Prof. Ricardo Gudwin 2012 getan hat, siehe seine ausführliche Webseite [34]), dann wird man allerdings sehr ernüchtert: von allen diesen Arbeiten bleiben nur drei Arbeiten übrig, deren Quellcode zugänglich ist, die lauffähig sind, die noch unterstützt werden, und die hinreichend dokumentiert sind. Dies sind im einzelnen
Diese Aufzählung folgt der zeitlichen Entstehung. Sie korrespondiert auch mit dem Umfang der Dokumentation und Unterstützung. Die beste Dokumentation und Unterstützung bietet laut den Ergebnissen von Ricardo Gudwin SOAR, die schlechteste LIDA. Von der logischen Struktur folgt SOAR einem klassischen psychologischen Modell der Verarbeitung mit starker Orientierung an einer symbolischen Programmierung, wohingegen LIDA versucht das eher generische 'Workbench Modell' von Baars (vgl. [10], [11], [12], [13], [14]) zu implementieren mit einem eher subsymbolischen Programmieransatz. Die größere konzeptuelle Flexibilität von LIDA wird aber weitgehend dadurch zunichte gemacht, dass (abgesehen von der schlechten Dokumentation) eine Verteilung der Prozesse auf viele Rechner und ein Debugging nicht möglich ist.
Keine dieser vorliegenden Architekturen erfüllt auch nur annähernd die Anforderungen, die wir an eine Entwicklungsumgebung für lernende intelligente Systeme stellen.