Когнитивная архитектура — основа для интеллектуальных агентов. Она предлагает искусственные вычислительные процессы, которые действуют как определенные когнитивные системы, чаще всего, как человек, или действует разумно по некоторому определению. Когнитивные архитектуры образуют подмножество общих архитектур агента. Термин «архитектура» подразумевает подход, который пытается моделировать не только поведение, но и структурные свойства моделируемой системы.
Общим среди исследователей когнитивных архитектур является убеждение, что понимание (человека, животного или машины) познавательных процессов означает быть в состоянии выполнять их в работающей системе, хотя мнения расходятся относительно того, какую форму такая система может иметь: некоторые исследователи полагают, что это обязательно будет символическая вычислительная система, в то время как другие борются за альтернативные модели, такие как соединительные или динамические системы. хотя нет общего согласия по всем аспектам, когнитивные архитектуры можно охарактеризовать определенными свойствами или целями, а именно:
Когнитивные архитектуры могут быть символическими, коннекционистскимии или гибридными. Некоторые когнитивные архитектуры или модели основаны на наборе общих правил, как, например, Язык обработки информации (например, Soar на основе единой теории познания, или аналогично ACT-R). Многие из этих архитектур основаны на аналогии «сознание-как-у-компьютера». Напротив, субсимволические обработки указывают на отсутствие таких правил априори и полагаются на возникающие свойства технологических установок (например, узлы). Гибридные архитектуры объединяют оба типа обработки (например, CLARION). Еще одно различие в том, является ли архитектура централизованной с нейронной корреляций процессора по своей сути, или децентрализованной (распределенной). Децентрализованная стала популярной под именем параллельно распределенной обработки в середине 1980-х, примером являются нейронные сети. Еще один вопрос — решение между целостным и атомистическим дизайном, или (более конкретно) модульной структурой. По аналогии, это распространяется на вопросы представления знаний.
В традиционном ИИ, разум часто запрограммирован изначально: программист является создателем, и делает что-то, наполняя его своим интеллектом, хотя многие традиционные системы ИИ были также разработаны, чтобы обучаться (например, улучшение геймплея или компетенции в решении проблем).