Conscious AI Brain
数字生命认知架构研究
以Richard Sutton强化学习思想为基础，构建包含28+认知子系统的 "感知-思考-行动-学习"循环，探索AI认知能力的边界。
核心认知系统
六大核心模块，构建完整认知循环
10Hz认知循环
以10Hz频率运行的"感知-思考-行动-学习"循环，构建持续的认知处理能力。
因果图世界模型
基于因果推理构建世界模型，让AI理解事物间的因果关系，而非仅做模式匹配。
多层记忆系统
工作记忆、短期记忆、长期记忆、情景记忆多层架构，模拟人类记忆机制。
强化学习策略
基于Richard Sutton强化学习思想，通过奖励信号不断优化决策策略。
情感系统
内置情感状态评估模块，影响决策权重和学习策略，增强AI行为多样性。
元认知监控
对自身认知过程的监控与调节，实现"知道自己知道什么、不知道什么"。
谁适合关注
面向对AI认知前沿感兴趣的技术人群
AI研究者
对认知架构、强化学习、世界模型等前沿方向感兴趣，希望了解完整的数字生命系统设计。
技术探索者
希望深入理解AI认知能力的边界，探索超越当前大模型范式的下一代智能系统。
AI产品从业者
从CAB的设计理念中汲取灵感，将认知架构思想应用于自己的AI产品开发中。
技术亮点
面向认知架构的专用技术栈
Python + PyTorch 深度学习
灵活的深度学习框架，支撑28+认知子系统的复杂计算与模型训练。
Neo4j 知识图谱
图数据库存储因果关系和知识网络，支持复杂的关系推理与查询。
Redis 高速缓存
实时数据缓存与消息队列，保障10Hz认知循环的实时性要求。
PySide6 可视化桌面端
本地桌面应用，实时可视化认知系统的运行状态和内部表征。
常见问题
Conscious AI Brain是什么？
CAB是一个以Richard Sutton强化学习思想为基础的数字生命研究项目。它构建包含28+认知子系统的"感知-思考-行动-学习"循环，探索AI认知能力的边界。这是一个前沿研究项目，不是商业产品。
CAB和ChatGPT等大模型有什么区别？
大模型本质是统计学习，擅长模式匹配和文本生成。CAB追求的是类认知架构——包含记忆系统、情感模型、因果推理、元认知等模块，目标是构建能自主学习和决策的认知智能体。两者是不同范式。
CAB的认知原型完成度72%-79%意味着什么？
这意味着核心认知架构（感知、记忆、策略、情感等关键子系统）已基本实现并可运行，但部分高级功能（如长期目标规划、复杂因果推理）仍在迭代优化中。这是一个持续演进的研究项目。
CAB的研究成果会开源吗？
CAB的部分研究成果和技术方案会通过技术博客分享。核心代码目前未开源，但我们鼓励学术交流与技术讨论。如果您对CAB的研究方向感兴趣，欢迎联系我们。
如何参与CAB的研究？
我们欢迎AI研究者和开发者参与讨论。您可以通过邮件 contact@xianluai.top 联系我们，分享您的研究兴趣或合作想法。