CARL(認知アーキテクチャ:Cognitive Architecture for Reasoning and Learning)
概要
CARL(Cognitive Architecture for Reasoning and Learning)は、パーソナルロボティクス向けに設計された具現化AIアーキテクチャです。知覚(特に視覚)と記憶の統合、感情や価値観に基づく行動選択、自己認識的反応の確率的実装を特徴とし、意識評価や行動の自律性に関する研究を支援します。Pythonで実装され、バージョン9.9系では視覚–記憶統合や行動実装、意識評価の強化が施されています。
リポジトリの統計情報
- スター数: 1
- フォーク数: 0
- ウォッチャー数: 1
- コミット数: 6
- ファイル数: 111
- メインの言語: Python
主な特徴
- 知覚(特に視覚)と長期/短期記憶の統合フレームワークを実装。
- 感情・価値観モデルによる行動選択と人格表現をサポート。
- 自律的行動生成および確率的自己認識反応の実験的実装。
- 研究向けのログ/評価(AIML_LOGGING_SUMMARY等)や概念図の収録。
技術的なポイント
CARL は研究用の認知アーキテクチャとして、複数のモジュールを組み合わせた設計が中心です。視覚処理は検出・特徴抽出から高次表現への変換を行い、メモリモジュールと結び付けることで「視覚–記憶統合」を実現します。これにより、過去の経験に基づく文脈的な解釈や再認識が可能になります。行動層は感情と価値観(価値関数)を入力として受け取り、確率的ポリシーやルールベースの選択を経て実際のアクチュエーション命令を生成します。自己認識は確率的反応モデルで表現され、確率的に「自己参照」や自己保存的な行動を引き起こす仕組みを含みます。アーキテクチャはPythonでモジュール化されており、ログや統計の出力による実験的評価が容易です。ドキュメントにはAIML系の統合要約や実装ノートがあり、研究者が視覚・記憶・行動の各サブシステムを独立に評価・拡張できる設計になっています。さらに、概念図(yEd形式やPNG)や多数の設定ファイルにより、アーキテクチャの全体像を把握しやすく、実機ロボットやシミュレーション環境への適用を前提としたインタフェース設計も見られます。
プロジェクトの構成
主要なファイルとディレクトリ:
- .gitattributes: file
- .vscode: dir
- 2025-11-16 21_46_49-concept_graph.graphml - yEd.png: file
- AIML_LOGGING_SUMMARY.md: file
- AIML_REFLEX_INTEGRATION_SUMMARY.md: file
その他の構成要点:
- ドキュメント群(ログサマリ、統合サマリ、コンセプト図)により設計思想と実験結果の可視化が充実しています。
- Pythonベースのモジュール群と設定ファイルにより、視覚パイプライン、記憶管理、価値・感情モデル、行動生成の各コンポーネントが分離されています。
- yEdのgraphmlやPNG図が含まれ、認知フローやモジュール間のデータフローを視覚的に追える点は研究共有に有用です。
- ログ出力や評価用ファイル(AIML_*)は、実験の再現性やパラメータチューニングに役立ちます。
…他 106 ファイル
まとめ
研究向けの高度な具現化AIアーキテクチャで、視覚–記憶統合や人格駆動の自律行動実験に適しています。
リポジトリ情報:
- 名前: CARL
- 説明: CARL (Cognitive Architecture for Reasoning and Learning) is a personality-driven embodied AI system integrating perception, memory, emotion, values, and autonomous behavior. Built for research in consciousness, robotics, and human-AI interaction.
- スター数: 1
- 言語: Python
- URL: https://github.com/Earthbotics/CARL
- オーナー: Earthbotics
- アバター: https://avatars.githubusercontent.com/u/230258903?v=4
READMEの抜粋:
CARL v9.9.11172025 - Embodied AI for Personal Robotics
Overview
CARL (Cognitive Architecture for Robotics and Learning) is an advanced embodied AI system designed for personal robotics applications. Version 9.9.11172025 represents a major advancement in vision-memory integration, autonomous behavior implementation, and consciousness assessment enhancement. This version was built from v8.2.0 and implements critical vision-memory integration, stochastic self-recognition reactions, and enhan…