В статье представлена NEST (Nested Episodic State Topology), фундаментальная онтология графово-теоретического представления, предназначенная для моделирования познания через формирование и преобразование структурированных состояний. Она представляет концепции, эпизоды, перцепты и контексты задач в виде типизированных взвешенных графов, где узлы несут внутренние подграфовые данные, а ребра классифицируются на шесть типов отношений.
- Графы устойчивых убеждений отделены от графов рабочей памяти с ограниченной емкостью, которые содержат преходящее содержимое.
- Заземление убеждений через рабочую память, каталоги конфликтов и операторы обновления убеждений определяют, как преходящие структуры взаимодействуют с сохраненными знаниями.
- Повторно используемый набор операторов включает активацию, функционалы свойств графа и функционалы траектории осознания.
- Производные диагностические показатели, такие как фрагментация, вовлеченность, связность и активный конфликт, определяют знакомые когнитивные явления в рамках онтологии.
- Отображения совместимости включают ACT-R, Soar, Sigma, Common Model of Cognition, Global Workspace Theory, семантические сети, Theory-Theory и чанкинг как ограниченные области этого языка.
Вклад служит прозрачной репрезентативной основой, предназначенной для последующей эмпирической, вычислительной и предметно-ориентированной работы.