L'article présente NEST (Nested Episodic State Topology), une ontologie représentationnelle fondamentale fondée sur la théorie des graphes, conçue pour modéliser la cognition par la formation et la transformation d'états structurés. Il représente les concepts, les épisodes, les perceptions et les contextes de tâche sous forme de graphes typés et pondérés, dont les nœuds portent des charges utiles de sous-graphes internes et les arêtes sont classées en six types de relations.
- Les graphes de croyance durables sont séparés des graphes de mémoire de travail à capacité limitée qui hébergent du contenu transitoire.
- L'ancrage croyance-mémoire de travail, les catalogues de conflits et les opérateurs de mise à jour des croyances définissent la manière dont les structures transitoires interagissent avec les connaissances stockées.
- Une boîte à outils d'opérateurs réutilisables comprend des fonctionnels d'activation, des fonctionnels de propriétés de graphe et des fonctionnels de trajectoire de conscience.
- Des diagnostics dérivés tels que la fragmentation, l'implication, la cohérence et le conflit actif définissent des phénomènes cognitifs familiers au sein de l'ontologie.
- Les mappages de compatibilité intègrent ACT-R, Soar, Sigma, le Modèle Commun de la Cognition, la Théorie de l'Espace de Travail Global, les réseaux sémantiques, la Théorie-des-Théories et le chunking comme régions contraintes de ce langage.
La contribution sert de substrat représentationnel transparent destiné à des travaux empiriques, computationnels et spécifiques au domaine ultérieurs.