สถาปัตยกรรมทางปัญญาเป็นทั้งทฤษฎีเกี่ยวกับโครงสร้างของจิตใจมนุษย์และการนำทฤษฎีดังกล่าวไปใช้ในเชิงคำนวณ ซึ่งใช้ในสาขาปัญญาประดิษฐ์ (AI) และวิทยาศาสตร์ทางปัญญาเชิงคำนวณ [ ^{1 ] แบบ}จำลองที่เป็นทางการเหล่านี้สามารถนำมาใช้เพื่อปรับปรุงทฤษฎีทางปัญญา ที่ครอบคลุมยิ่งขึ้น และทำหน้าที่เป็นกรอบสำหรับโปรแกรมปัญญาประดิษฐ์ที่มีประโยชน์ สถาปัตยกรรมทางปัญญาที่ประสบความสำเร็จ ได้แก่ACT-R (Adaptive Control of Thought – Rational) และSOARการวิจัยเกี่ยวกับสถาปัตยกรรมทางปัญญาในฐานะการนำทฤษฎีทางปัญญาไปใช้ในซอฟต์แวร์เริ่มต้นโดยAllen Newellในปี 1990 ^{[ 2 ]}

ทฤษฎีสถาปัตยกรรมทางปัญญาคือ " สมมติฐานเกี่ยวกับโครงสร้างคงที่ที่ให้จิตใจ ไม่ว่าจะในระบบธรรมชาติหรือระบบเทียม และวิธีการทำงานร่วมกัน — ร่วมกับความรู้และทักษะที่ฝังอยู่ในสถาปัตยกรรม — เพื่อสร้างพฤติกรรมอัจฉริยะในสภาพแวดล้อมที่ซับซ้อนหลากหลาย " ^{[ 3 ]}

เฮอร์เบิร์ต เอ. ไซมอนหนึ่งในผู้ก่อตั้งสาขาปัญญาประดิษฐ์ กล่าวว่าวิทยานิพนธ์ปี 1960 ของเอ็ด ไฟเกนบอมนักศึกษา ของเขา EPAMได้ให้ "สถาปัตยกรรมสำหรับการรับรู้" ที่เป็นไปได้ เนื่องจากรวมถึงข้อผูกพันบางประการเกี่ยวกับวิธีการทำงานของแง่มุมพื้นฐานมากกว่าหนึ่งด้านของจิตใจมนุษย์ (ในกรณีของ EPAM ^{[ 4 ]}ความจำของมนุษย์และการเรียนรู้ ของมนุษย์ )

จอห์น อาร์. แอนเดอร์สันเริ่มทำการวิจัยเกี่ยวกับความทรงจำของมนุษย์ในช่วงต้นทศวรรษ 1970 และวิทยานิพนธ์ของเขาในปี 1973 ร่วมกับกอร์ดอน เอช. โบเวอร์ได้นำเสนอทฤษฎีเกี่ยวกับความทรงจำแบบเชื่อมโยงของมนุษย์^{[ 5 ]}เขาได้รวมแง่มุมต่างๆ ของการวิจัยเกี่ยวกับความทรงจำระยะยาวและกระบวนการคิดเข้าไว้ในการวิจัยนี้ และในที่สุดก็ได้ออกแบบสถาปัตยกรรมทางปัญญาที่เขาเรียกว่าACT ในที่สุด เขาและนักศึกษาของเขาได้รับอิทธิพลจาก การใช้คำว่า "สถาปัตยกรรมทางปัญญา" ของ อัลเลน นิวเวลล์ห้องปฏิบัติการของแอนเดอร์สันใช้คำนี้เพื่ออ้างถึงทฤษฎี ACT ที่รวบรวมไว้ในเอกสารและแบบแผนต่างๆ (ในขณะนั้นยังไม่มีการนำ ACT ไปใช้งานอย่างสมบูรณ์)

ในปี พ.ศ. 2526 John R. Anderson ได้ตีพิมพ์ผลงานสำคัญในสาขานี้ ซึ่งมีชื่อว่าThe Architecture of Cognition ^{[ 6 ]}เราสามารถแยกแยะความแตกต่างระหว่างทฤษฎีการรับรู้และการนำทฤษฎีไปใช้ ทฤษฎีการรับรู้ได้อธิบายโครงสร้างของส่วนต่างๆ ของจิตใจและได้ให้คำมั่นสัญญาในการใช้กฎ เครือข่ายการเชื่อมโยง และแง่มุมอื่นๆ สถาปัตยกรรมการรับรู้เป็นการนำทฤษฎีไปใช้ในคอมพิวเตอร์ ซอฟต์แวร์ที่ใช้ในการนำสถาปัตยกรรมการรับรู้ไปใช้ก็เรียกว่า "สถาปัตยกรรมการรับรู้" เช่นกัน ดังนั้น สถาปัตยกรรมการรับรู้จึงอาจหมายถึงพิมพ์เขียวสำหรับตัวแทนอัจฉริยะ ได้เช่นกัน มันเสนอขั้นตอน การคำนวณ (เทียม) ที่ทำงานเหมือนระบบการรับรู้บางอย่าง ส่วนใหญ่แล้ว กระบวนการเหล่านี้จะขึ้นอยู่กับการรับรู้ของมนุษย์ แต่ ระบบ อัจฉริยะ อื่นๆ ก็อาจเหมาะสมเช่นกัน สถาปัตยกรรมการรับรู้เป็นส่วนย่อยของสถาปัตยกรรมตัวแทน ทั่วไป คำว่า 'สถาปัตยกรรม' หมายถึงแนวทางที่พยายามสร้างแบบจำลองไม่เพียงแต่พฤติกรรมเท่านั้น แต่ยังรวมถึงคุณสมบัติเชิงโครงสร้างของระบบที่สร้างแบบจำลองด้วย

สถาปัตยกรรมเชิงปัญญาอาจเป็นแบบสัญลักษณ์แบบเชื่อมโยงหรือแบบผสม^{[ 7 ]}สถาปัตยกรรมหรือแบบจำลองเชิงปัญญาบางอย่างมีพื้นฐานมาจากชุดของกฎทั่วไปเช่นภาษาการประมวลผลข้อมูล (เช่นSoarซึ่งอิงตามทฤษฎีรวมของการรับรู้หรือACT-R ในทำนองเดียวกัน ) สถาปัตยกรรมเหล่านี้จำนวนมากมีพื้นฐานมาจากหลักการที่ว่าการรับรู้เป็นการคำนวณ (ดู การคำนวณ)ในทางตรงกันข้าม การประมวลผลแบบซับสัญลักษณ์ไม่ได้ระบุ สมมติฐาน ล่วงหน้า ดัง กล่าว โดยอาศัยเพียงคุณสมบัติที่เกิดขึ้นใหม่ของหน่วยประมวลผล (เช่น โหนด) สถาปัตยกรรมแบบผสม เช่นCLARIONผสมผสานการประมวลผลทั้งสองประเภทเข้าด้วยกัน ความแตกต่างเพิ่มเติมคือ สถาปัตยกรรมนั้นเป็นแบบรวมศูนย์โดยมีตัวประมวลผลที่สัมพันธ์กับระบบประสาทอยู่ที่แกนกลาง หรือแบบกระจายศูนย์ (แบบกระจาย) การกระจายศูนย์ได้รับความนิยมภายใต้ชื่อ การ ประมวลผลแบบกระจายขนานในช่วงกลางทศวรรษ 1980 และการเชื่อมโยงโดยตัวอย่างที่สำคัญคือเครือข่ายประสาทประเด็นการออกแบบเพิ่มเติมอีกประการหนึ่งคือ การตัดสินใจเลือกระหว่าง โครงสร้าง แบบองค์รวมและแบบแยกส่วนหรือ (กล่าวให้ชัดเจนยิ่งขึ้น) โครงสร้าง แบบโมดูลาร์

ในปัญญาประดิษฐ์แบบดั้งเดิม ความฉลาดจะถูกตั้งโปรแกรมในลักษณะจากบนลงล่าง แม้ว่าระบบดังกล่าวอาจได้รับการออกแบบให้เรียนรู้ได้ แต่ในท้ายที่สุดแล้ว โปรแกรมเมอร์จะต้องใส่ความฉลาดของตนเองลงไปในระบบนั้น ในทางตรงกันข้าม การคำนวณที่ได้รับแรงบันดาลใจจากชีววิทยาจะใช้วิธีการจากล่างขึ้นบนและกระจายอำนาจมากกว่า เทคนิคที่ได้รับแรงบันดาลใจจากชีววิทยา มักเกี่ยวข้องกับวิธีการกำหนดชุดของกฎทั่วไปที่เรียบง่าย หรือชุดของโหนดที่เรียบง่าย ซึ่งจากการปฏิสัมพันธ์ของโหนดเหล่านั้น จะก่อให้เกิดพฤติกรรมโดยรวม โดยหวังว่าจะสร้างความซับซ้อนขึ้นเรื่อยๆ จนกระทั่งผลลัพธ์สุดท้ายมีความซับซ้อนอย่างเห็นได้ชัด (ดู ระบบที่ซับซ้อน) อย่างไรก็ตาม ก็เป็นที่ถกเถียงกันได้ว่า ระบบที่ออกแบบจากบนลงล่างโดยอาศัยการสังเกตสิ่งที่มนุษย์และสัตว์อื่นๆ สามารถทำได้ มากกว่าการสังเกตกลไกของสมอง ก็ได้รับแรงบันดาลใจจากชีววิทยาเช่นกัน แม้ว่าจะในรูปแบบที่แตกต่างกันก็ตาม

โครงสร้างทางปัญญาที่รู้จักกันดีบางส่วน เรียงตามลำดับตัวอักษร:

• สื่อที่เกี่ยวข้องกับสถาปัตยกรรมเชิงปัญญาในวิกิมีเดียคอมมอนส์
• คำคมที่เกี่ยวข้องกับสถาปัตยกรรมทางปัญญาใน Wikiquote