CHREST
সিএইচআরইএসটি (চাঙ্ক হায়ারার্কি এবং রিট্রিভাল স্ট্রাকচার) একটি প্রতীকী জ্ঞানীয় স্থাপত্য যা সীমিত মনোযোগ, সীমিত স্বল্পমেয়াদী স্মৃতি এবং চাঙ্কিংয়ের ধারণার উপর ভিত্তি করে। স্থাপত্যটি জ্ঞানের নিম্ন-স্তরের দিকগুলি যেমন রেফারেন্স উপলব্ধি, দীর্ঘ এবং স্বল্পমেয়াদী স্মৃতি সঞ্চয় এবং সমস্যা সমাধানের পদ্ধতি এবং কৌশল ব্যবহারের মতো উচ্চ-স্তরের দিকগুলিকে গ্রহণ করে। শেখা, যা স্থাপত্যের ক্ষেত্রে অপরিহার্য, বিভিন্ন উপায়ে সংযুক্ত নোডগুলির (অংশ) একটি নেটওয়ার্কের বিকাশ হিসাবে মডেল করা হয়। এটি সোয়ার এবং এসিটি-আর, দুটি অন্যান্য জ্ঞানীয় স্থাপত্যের সাথে বিপরীত হতে পারে, যা জ্ঞানের প্রতিনিধিত্ব করার জন্য উৎপাদন ব্যবহার করে। সিএইচআরইএসটি প্রায়শই ডোমেনের উদ্দীপক প্রতিনিধিদের বড় কর্পোরা ব্যবহার করে শেখার মডেল হিসাবে ব্যবহৃত হয়, যেমন দাবা দক্ষতার অনুকরণের জন্য দাবা খেলা বা শিশুদের ভাষার বিকাশের অনুকরণের জন্য শিশু-নির্দেশিত বক্তৃতা। এই ক্ষেত্রে, সিএইচআরইএসটি-র সাথে পরিচালিত সিমুলেশনগুলির ঐতিহ্যবাহী প্রতীকী মডেলগুলির তুলনায় সংযোগবাদী মডেলগুলির সাথে পরিচালিতগুলির কাছাকাছি স্বাদ রয়েছে। সিএইচআরইএসটি তার স্মৃতিগুলিকে একটি চাঙ্কিং নেটওয়ার্কে সংরক্ষণ করে, একটি গাছের মতো কাঠামো যা অর্জিত জ্ঞান এবং তথ্যকে সংযুক্ত করে এবং সঞ্চয় করে, যা তথ্য প্রক্রিয়াকরণে আরও বেশি দক্ষতার অনুমতি দেয়। চিত্র 1-এ অনুভূত জ্ঞান, স্মৃতি এবং অর্জিত অভিজ্ঞতার মধ্যে সংযোগ তুলে ধরা হয়েছে যা নতুন এবং পুরানো তথ্যের মধ্যে "পরিচিত নিদর্শন"-এর উপর ভিত্তি করে গঠিত হয়। সিএইচআরইএসটি ব্রুনেল বিশ্ববিদ্যালয়ের ফার্নান্ড গোবেট এবং হার্টফোর্ডশায়ার বিশ্ববিদ্যালয়ের পিটার সি লেন দ্বারা তৈরি করা হয়েছে। এটি ইপিএএম-এর উত্তরসূরি, মূলত হারবার্ট এ সাইমন এবং এডওয়ার্ড ফাইগেনবাম দ্বারা বিকশিত একটি জ্ঞানীয় মডেল। স্থাপত্য স্থাপত্যের মধ্যে রয়েছে বেশ কয়েকটি ক্ষমতার মাপকাঠি (যেমন, দৃশ্যমান স্বল্পমেয়াদী স্মৃতির ক্ষমতা, তিনটি অংশে সেট করা) এবং সময়ের মাপকাঠি (যেমন, একটি অংশ শেখার সময় বা স্বল্পমেয়াদী স্মৃতিতে তথ্য রাখার সময়)। এর ফলে মানুষের আচরণ সম্পর্কে সুনির্দিষ্ট এবং পরিমাণগত ভবিষ্যদ্বাণী করা সম্ভব হয়। মডেলটিতে বাহ্যিক বিশ্বের উপাদানগুলির সাথে মিথস্ক্রিয়া, স্বল্পমেয়াদী এবং দীর্ঘমেয়াদী মেমরি স্টোর, বিশেষত ভিজ্যুয়াল এবং মৌখিক মেমরি স্টোরেজ এবং সমস্যা সমাধানের সাথে ব্যক্তির প্রক্রিয়া অন্তর্ভুক্ত রয়েছে। সিএইচআরইএসটি-তে চুঙ্কগুলি দীর্ঘমেয়াদী স্মৃতিতে রাখার সময় স্বল্পমেয়াদী স্মৃতিতে উল্লেখ করা হয়, প্রায়শই বৈষম্যের সাথে জড়িত স্নায়বিক শ্রেণিবদ্ধ উপলব্ধির মাধ্যমে স্বীকৃত হয়। ইপিএএম-এর সাথে অনেক মিল রয়েছে, দীর্ঘমেয়াদী স্মৃতিতে জ্ঞান শেখার অংশগুলি "নোডের নেটওয়ার্ক" হিসাবে অর্জিত হয় এবং তাদের বিষয়বস্তুর সাদৃশ্য দ্বারা আন্তঃসংযুক্ত হয় এবং একটি বৈষম্যমূলক নেটওয়ার্ক হিসাবে চিত্রিত হয়, নেটওয়ার্কে অংশগুলি সংরক্ষণ এবং বাছাই করা হয়। চাঙ্কগুলি মূলত "তথ্যের গুচ্ছ যা উপলব্ধির একক হিসাবে ব্যবহার করা যেতে পারে", এইভাবে যখন দাবা খেলার পরিস্থিতিতে প্রয়োগ করা হয়, তখন টুকরো এবং দাবা অবস্থানের বিভাগগুলি সিস্টেমে খাওয়ানো উদ্দীপক হিসাবে ব্যবহৃত হবে। গোবেট এট আল-এর মতে। এবং স্মিথ এবং অন্যান্যরা, জ্ঞানীয় টেমপ্লেট, বা স্কিমা হিসাবে বেশি পরিচিত, গঠন করে যখন অংশগুলি পুনরাবৃত্ত পরিবেশগত নিদর্শন এবং কাঠামোর উপর ভিত্তি করে অভিযোজিত হয়। টেমপ্লেটগুলি হল জ্ঞানীয় কাঠামো যা পরিবেশগত উপলব্ধির প্রতিনিধিত্ব করে, যা জ্ঞানীয় সংগঠন, স্মরণ, আচরণগত দিকনির্দেশনা, পরিস্থিতিগত ভবিষ্যদ্বাণী এবং সামগ্রিক বোঝার অনুমতি দেয়। প্রতিটি টেমপ্লেটে স্লট রয়েছে যেখানে মানগুলি "স্লট করা যেতে পারে", যা টেমপ্লেটে ইতিমধ্যে বিদ্যমান অনুরূপ তথ্যের মুখোমুখি হলে দ্রুত বোঝার অনুমতি দেয়। মডেলটিকে অধ্যয়নরত ডোমেনের উদ্দীপক প্রতিনিধি গ্রহণ করে জ্ঞান অর্জনের অনুমতি দিয়ে সিমুলেশন করা হয়। উদাহরণস্বরূপ, দাবা সিমুলেশন শেখার পর্যায়ে, প্রোগ্রামটি মাস্টার-স্তরের গেমগুলি থেকে নেওয়া অবস্থানগুলির একটি বড় ডাটাবেস স্ক্যান করে ক্রমবর্ধমানভাবে অংশ এবং টেমপ্লেট অর্জন করে। এর ফলে বিভিন্ন মাপের নেটওয়ার্ক তৈরি করা সম্ভব হয় এবং তাই বিভিন্ন দক্ষতার স্তরের খেলোয়াড়দের আচরণ অনুকরণ করা সম্ভব হয়। সময় এবং ক্ষমতার পরামিতিগুলির উপস্থিতির সাথে একসাথে নেওয়া, এটি সিএইচআরইএসটি-কে দ্ব্যর্থহীন এবং পরিমাণগত ভবিষ্যদ্বাণী করতে সক্ষম করে। সিএইচআরইএসটি-র লক্ষণীয়তা উপলব্ধি প্রক্রিয়ার উপর রাখা তাৎপর্যের মধ্যে রয়েছে। উপলব্ধি এবং তথ্য প্রক্রিয়াকরণের পদ্ধতিটি নিষ্ক্রিয়, যা জটিল উদীয়মান আচরণের দিকে পরিচালিত করে যেখানে গৌণ অধিগ্রহণ প্রক্রিয়াটি পূর্ব-বিদ্যমান জ্ঞান দ্বারা পরিচালিত এবং পরিচালিত হয়। এই ঘটনাটি দাবা পরীক্ষায় ঘনিষ্ঠভাবে পর্যবেক্ষণ করা হয়, যেখানে উপলব্ধি এবং চোখের নড়াচড়া ঘনিষ্ঠভাবে জড়িত, পাশাপাশি মনোযোগের সময়ের সাথেও আনুপাতিক। এই প্রক্রিয়াটি হিউরিস্টিক্স এবং স্মৃতিতে রাখা অংশগুলি দ্বারা পরিচালিত হয়। দাবা পরীক্ষার ক্ষেত্রে, উপলব্ধি চোখের নড়াচড়ার সাথে সমান হয় (যা প্রায় মনোযোগের সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ), যা স্মৃতি এবং অনুসন্ধানে রাখা অংশ দ্বারা পরিচালিত হয়। সিএইচআরইএসটি-র উপর ভিত্তি করে মডেলগুলি অন্যান্য বিষয়ের মধ্যে, নবীন থেকে গ্র্যান্ডমাস্টার পর্যন্ত দাবার দক্ষতা অর্জন, শিশুদের শব্দভান্ডার অর্জন, শিশুদের বাক্য গঠন এবং ধারণা গঠনের উপর তথ্য অনুকরণ করতে ব্যবহৃত হয়েছে। সীমাবদ্ধতা হার্বার্ট সাইমন দ্বারা প্রস্তাবিত সিএইচআরইএসটি তত্ত্বের একটি সুস্পষ্ট সীমাবদ্ধতা। সাইমন উপসংহারে বলেন যে, যে মডেলগুলি মানুষের মধ্যে কার্যকরী জ্ঞানের অনুকরণ করার চেষ্টা করেছিল, সেগুলি অবশ্যই এমন বৈশিষ্ট্য ধারণ করবে না যা মানুষের জন্য অবাস্তব হতে পারে, সুতরাং সিএইচআরইএসটি মডেলটি জ্ঞানীয় মনোবিজ্ঞানের বর্তমান মাত্রায় বোঝা মানুষের দক্ষতার পরামিতি দ্বারা সীমাবদ্ধ। উপরন্তু, সমস্যা সমাধান এবং কৌশলের উপর অতিরিক্ত মনোযোগ দেওয়ার ফলে তথ্যের শ্রেণীবিভাগ, মনোযোগ এবং উদ্দীপনার বোঝার বিষয়টি উপেক্ষা করা হয়েছে। সময়-সীমাবদ্ধ ধাঁধা নিয়ন্ত্রিত পরামিতিগুলির একটি সেট ব্যবহার করে সিমুলেটেড করা হয় যা মানুষের আচরণের নিকটতম বলে মনে করা হয়। সময়-সম্পর্কিত ভেরিয়েবলগুলি সাধারণত সিএইচআরইএসটি এবং এর পরবর্তী সিমুলেশনে ব্যবহৃত হয়, যেমন ভিজ্যুয়াল স্বল্পমেয়াদী স্মৃতির প্রধান সীমাবদ্ধ ফ্যাক্টর সীমাবদ্ধ। অ্যালগরিদম একটি নির্দিষ্ট ক্রিয়া অনুকরণ করার সময় ব্যয় করা সাধারণ সময়কে বিবেচনায় নেয়, যেমন প্রতিটি অবস্থান মানসিকভাবে গণনা করা, এবং "ব্যবহৃত সময়ের পরিমাণ দ্বারা অ্যালগরিদমের অভ্যন্তরীণ ঘড়িকে বৃদ্ধি করে"। এইভাবে, সময়ের সীমাবদ্ধতার মতো নির্ধারিত পরামিতিগুলির ফলে সময়-সীমাবদ্ধ সমস্যাগুলি "উপলব্ধ এবং সিমুলেটেড সম্পদ" দ্বারা সীমিত পরিমাণে সিমুলেটেড হতে পারে। উপরন্তু, উললেট এবং ম্যাগুইয়ার দ্বারা পরিচালিত ব্যাপক গবেষণায় দেখা গেছে যে, দক্ষতা অর্জনের মাধ্যমে, যেমন লন্ডনের ট্যাক্সি চালকদের ক্ষেত্রে, "হিপোক্যাম্পাসে কাঠামোগত নমনীয়তা" বিকশিত হয়, যা "মস্তিষ্কে স্থায়ী পরিবর্তন" তৈরি করে যেমন গড় জনসংখ্যার তুলনায় পশ্চাৎ হিপোক্যাম্পাল অঞ্চলের সম্প্রসারণ। এই পরিবর্তনটি লন্ডনের শহুরে অঞ্চলের জটিল রুট এবং মানচিত্রগুলি মুখস্থ এবং নেভিগেশনের মাধ্যমে অর্জন করা হয়, যা জ্ঞানীয় অংশগুলির একটি কঠোর প্যাটার্নের দিকে পরিচালিত করে যার ফলস্বরূপ আকস্মিক পরিবর্তনের প্রতিরোধের পাশাপাশি "অনুশীলন অভ্যাস"-এর বিকাশ ঘটে। অপরিচিত পরিস্থিতির মুখে, জ্ঞান প্রযোজ্য না হলেও ব্যক্তিটি বিদ্যমান নিদর্শন এবং কৌশলগুলির উপর নির্ভর করতে পারে। মস্তিষ্কে তথ্য প্রক্রিয়াকরণ কেন্দ্রের নমনীয়তা সম্ভাব্য "অন্ধ দাগ"-এর দিকে পরিচালিত করে যখন এমন পরিস্থিতির মুখোমুখি হয় যার জন্য পূর্ববর্তী নিদর্শনগুলির বাহ্যিক দৃশ্যায়ন প্রয়োজন হয়। দাবায় প্রয়োগ দাবা ক্ষেত্র দীর্ঘকাল ধরে উপলব্ধি, মনোবিজ্ঞান, জ্ঞান এবং মানব ও কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার সাথে জড়িত অধ্যয়নের জন্য একটি প্রমিত পরীক্ষার প্রোটোকল। দাবা খেলা এবং দাবা পদ্ধতির ব্যাপক ব্যবহারকে জৈবিক ও রাসায়নিক শিল্পে গবেষণার জন্য 'পছন্দের জীব' ড্রোসোফিলা ব্যবহারের রূপকটির সাথে তুলনা করা হয়েছে। জ্ঞানীয় এবং কম্পিউটার বিজ্ঞানের ক্ষেত্রে পরীক্ষামূলক কেন্দ্র হিসাবে ব্যবহৃত দাবার আধিপত্য এবং জিনগত বিজ্ঞানের গবেষণায় ড্রোসোফিলার ব্যবহারের মধ্যে সাদৃশ্য তৈরি করা হয়েছে কারণ দাবা উল্লেখযোগ্যভাবে মানুষ এবং কম্পিউটার উভয়ের মধ্যে জ্ঞান এবং বুদ্ধিমত্তার একটি "প্রতিনিধি পরিমাপ" হিসাবে চিহ্নিত করা হয়েছে। অতীতে দাবা খেলার প্রেক্ষাপটে সিএইচআরইএসটি তত্ত্বের সাধারণ প্রয়োগ এবং অনুকরণ ব্যাপকভাবে করা হয়েছে। এই পদ্ধতিতে অধ্যয়নের বিশেষত্বের মধ্যে উদ্দীপককে খাওয়ানোর মাধ্যমে জ্ঞান অর্জনের অনুমতি দেওয়া হয়। অ্যালগরিদমের শেখার পর্যায়ে, গ্র্যান্ডমাস্টার এবং বিশেষজ্ঞ স্তরের গেমগুলির চাল, অবস্থান এবং কৌশল সম্বলিত ডেটাবেস থেকে অংশ এবং টেমপ্লেটগুলি ধীরে ধীরে খাওয়ানো হয় এবং জ্ঞান হিসাবে সংশ্লেষিত হয়। বিভিন্ন আকারের নোডের (বা অংশ) বিভিন্ন নেটওয়ার্ক তৈরি করা হয়, যা দক্ষতার বিভিন্ন স্তরে দাবা খেলার অনুকরণের অনুমতি দেয়। সময় এবং মানুষের ক্ষমতার পরামিতিগুলি বিবেচনায় নেওয়া হয়, এইভাবে আদর্শভাবে এমন পরিস্থিতি তৈরি করা হয় যেখানে সিএইচআরইএসটি পরিমাণগতভাবে দ্ব্যর্থহীন ফলাফলের পূর্বাভাস দিতে সক্ষম হয় (গোবেট এবং লেন; গোবেট)। বিশেষত দাবার ক্ষেত্রে অ্যাড্রিয়ান ডি গ্রুট এবং হারবার্ট সাইমনকে অতিরিক্ত গবেষণার কৃতিত্ব দেওয়া হয়েছে, যা দাবা খেলোয়াড়দের স্মৃতির উপর জোর দিয়ে উল্লেখযোগ্য পরিমাণে মনস্তাত্ত্বিক তথ্যের জন্য দায়ী। ডি গ্রুট এবং সাইমনের তত্ত্ব এবং বাস্তবায়নের আগে, দাবা খেলা এবং দাবা গবেষণায় পরীক্ষার জন্য আদর্শ দৃষ্টান্ত সাধারণত একটি বিষয়ের জন্য একটি দাবার অবস্থানকে স্বল্প সময়ের জন্য, সাধারণত 5 সেকেন্ডের জন্য চিত্রিত করে, তারপর বিষয়গুলিকে অবস্থানটি পুনরায় তৈরি করতে বলে। এই পদ্ধতির সাধারণ স্বাধীন চলকগুলি হল বিষয়টির দক্ষতার স্তর, অবস্থানটি চিত্রিত করতে ব্যয় করা সময় এবং অবস্থানের সাধারণ গভীরতা এবং তাৎপর্য। উপলব্ধির ক্ষেত্রে, দাবার অবস্থান চিত্রিত করার প্রাথমিক 5 সেকেন্ডের মধ্যে চোখের নড়াচড়ার সিমুলেশন, পাশাপাশি সিএইচআরইএসটি ব্যবহার করে টেমপ্লেট এবং অংশগুলির স্বীকৃতি সম্পন্ন করা হয়েছে। সিএইচআরইএসটি ফলাফলের জন্যও দায়ী যখন বিভিন্ন পরিবর্তন এবং অবস্থানের এলোমেলোভাবে উপস্থাপন করা হয়, প্রতিটি অবস্থানকে চিত্রিত ও উপস্থাপন করতে ব্যয় করা সময়ের তাৎপর্য এবং নবাগত-স্তরের খেলোয়াড় থেকে গ্র্যান্ডমাস্টার পর্যন্ত বিভিন্ন দক্ষতার স্তরে নেটওয়ার্কে করা ত্রুটি এবং প্রতিস্থাপিত অংশগুলির শ্রেণীবিভাগ। বয়স বৃদ্ধির সাথে সম্পর্কিত দাবা দক্ষতা দাবা এবং সাধারণ দক্ষতা, সমস্যা সমাধানের কৌশল এবং বিভিন্ন বয়সের জনসংখ্যার গোষ্ঠী দ্বারা মুখস্থ করার বিষয়ে এন চার্নেস দ্বারা বিস্তৃত গবেষণা পরিচালিত হয়েছে। মুখস্থ করা এবং স্মরণ করার পরীক্ষাগুলি থেকে জানা যায় যে, দাবা খেলার বিভিন্ন অবস্থানের সাথে উপস্থাপিত হলে তরুণ খেলোয়াড়রা বয়স্ক খেলোয়াড়দের তুলনায় ভাল পারফর্ম করে। চার্নেস উল্লেখ করেন যে, যদিও বয়স্ক খেলোয়াড়রা তরুণ খেলোয়াড়দের তুলনায় খারাপ খেলেছেন যখন উভয় পক্ষই একই স্তরে ছিল, তবে বয়স্ক খেলোয়াড়দের দক্ষতা স্তর কৌশল-ভিত্তিক কাজগুলিতে তরুণ খেলোয়াড়দের সমান ছিল যার জন্য খেলোয়াড়কে সময়ের সীমাবদ্ধতার মধ্যে সেরা খেলা নির্বাচন করতে হত, যেখানে বয়স্ক খেলোয়াড়রা তরুণ খেলোয়াড়দের ছাড়িয়ে যায়। চার্নেস পরীক্ষার বৈধ ব্যাখ্যা রেটশিৎস্কি এবং অন্যান্যরা অস্বীকার করেছেন, যারা চার্নেস পদ্ধতির মূল বিষয়গুলি চিহ্নিত করেছেন যা একটি ভুল উপসংহারের দিকে পরিচালিত করে। Retschitzki এবং অন্যান্য। তাদের শীর্ষে পৌঁছানোর এবং উত্তীর্ণ হওয়ার ফলস্বরূপ বয়স্ক খেলোয়াড়দের দক্ষতার স্তরের পতনের পরামর্শ দেয় এবং "পূর্ব শিক্ষা এবং অতীতের অভিজ্ঞতার" কারণে একটি কম বয়সী গোষ্ঠীর সাথে স্পষ্ট তুলনা জটিল ছিল, যা "স্ফটিকায়িত বুদ্ধিমত্তা" হিসাবেও উল্লেখ করা হয়। পূর্ববর্তী পরীক্ষামূলক পদ্ধতি ডি গ্রুট এবং সাইমনের তত্ত্ব এবং বাস্তবায়নের আগে, দাবা খেলা এবং দাবা গবেষণায় পরীক্ষার জন্য আদর্শ দৃষ্টান্ত সাধারণত একটি বিষয়ে একটি দাবার অবস্থানকে স্বল্প সময়ের জন্য, সাধারণত 5 সেকেন্ডের জন্য চিত্রিত করে, তারপর বিষয়গুলিকে অবস্থানটি পুনরায় তৈরি করতে বলে। এই পদ্ধতির সাধারণ স্বাধীন চলকগুলি হল বিষয়টির দক্ষতার স্তর, অবস্থানটি চিত্রিত করতে ব্যয় করা সময় এবং অবস্থানের সাধারণ গভীরতা এবং তাৎপর্য। যদিও এই পদ্ধতিটি দাবা খেলায় স্মৃতি এবং জ্ঞানকে সম্বোধন করে যথেষ্ট পরিমাণে উচ্চ-স্তরের মডেল তৈরি করেছে, যা ডেনিস হোল্ডিংয়ের কাজ দ্বারা পরীক্ষা করা হয়েছে, চেজ এবং সাইমন দ্বারা বিকাশিত এমএপিপি ছাড়ের সাথে দাবায় স্মৃতি ব্যবহারের আরও বিশদ মডেলের অভাব রয়েছে, যা পরে সাইমন এবং গিলমার্টিন দ্বারা বাস্তবায়িত হয়েছিল। তথ্যসূত্র বাইরের লিঙ্ক সিএইচআরইএসটি হোমপেজ সিএইচআরইএসটি কগনিটিভ আর্কিটেকচার সম্পর্কিত মূল প্রকাশনা