Copycat es un modelo de creación de analogías y cognición humana basado en el concepto de exploración en terrazas paralelas , desarrollado en 1988 por Douglas Hofstadter , Melanie Mitchell y otros en el Centro de Investigación sobre Conceptos y Cognición de la Universidad de Indiana en Bloomington . [1] El Copycat original fue escrito en Common Lisp y está descompuesto (ya que depende de bibliotecas de gráficos ahora obsoletas para Lucid Common Lisp); sin embargo, existen puertos Java y Python. La última versión de 2018 es una adaptación de Python3 de Lucas Saldyt y J. Alan Brogan.
Copycat produce respuestas a problemas como "¿abc es a abd como ijk es a qué?" (abc:abd :: ijk:?). Hofstadter y Mitchell consideran que la analogía es el núcleo de la cognición de alto nivel, o percepción de alto nivel , como la llama Hofstadter, básica para el reconocimiento y la categorización. La percepción de alto nivel surge de la actividad de expansión de muchos procesos independientes, llamados codelets , que se ejecutan en paralelo, compiten o cooperan. Crean y destruyen construcciones perceptuales temporales, probando probabilísticamente variaciones para eventualmente producir una respuesta. Los codelets se basan en una red asociativa, slipnet , construida sobre conceptos preprogramados y sus asociaciones (una memoria a largo plazo ). Los niveles cambiantes de activación de los conceptos crean una superposición conceptual con conceptos vecinos.
La arquitectura de Copycat es tripartita y consta de una slipnet , un área de trabajo (también llamada espacio de trabajo , similar a los sistemas de pizarra ) y el coderack (con los codelets). La slipnet es una red compuesta de nodos, que representan conceptos permanentes, y enlaces ponderados, que son relaciones, entre ellos. Se diferencia de las redes semánticas tradicionales , ya que el peso efectivo asociado a un vínculo particular puede variar en el tiempo según el nivel de activación de conceptos específicos (nodos). Los codelets construyen estructuras en el área de trabajo y modifican las activaciones en la slipnet en consecuencia (procesos de abajo hacia arriba), y el estado actual de la slipnet determina probabilísticamente qué codelets deben ejecutarse (influencias de arriba hacia abajo).
Copycat se diferencia considerablemente en muchos aspectos de otras arquitecturas cognitivas como ACT-R , Soar , DUAL , Psi-Theory o arquitecturas de subsunción .
Copycat es el modelo más popular de Hofstadter. Otros modelos presentados por Hofstadter et al. son similares en arquitectura, pero diferentes en el llamado microdominio, su aplicación, por ejemplo, Letter Spirit, etc.
Desde el libro Fluid Concepts and Creative Analogies de 1995 que describe el trabajo del libro Fluid Analogies Research Group (FARG), el trabajo en modelos similares a Copycat ha continuado: a partir de 2008, los últimos modelos son Phaeaco (un solucionador de problemas de Bongard ), SeqSee (número extrapolación de secuencia), George (exploración geométrica) y Musicat (un modelo de expectativa melódica). La arquitectura se conoce como "FARGitecture" y las implementaciones actuales utilizan una variedad de lenguajes modernos, incluidos C# y Java. Un objetivo futuro de FARG es construir un único marco de software genérico de FARGitecture para facilitar la experimentación.