본 논문은 에이전트의 의미 기억을 구현하는 스파이킹 신경망(SNN)을 기반으로 구축된 완전 자율적이고 생물학적 영감을 받은 인지 에이전트의 아키텍처를 제시합니다. 이 에이전트는 세상을 탐험하고, 사물/상황 및 자신의 행동에 대한 개념을 한 번의 시도로 학습합니다. 객체/상황 개념은 단항적이며, 행동 개념은 초기 상황, 운동 활동 및 결과로 구성된 삼중항입니다. 이들은 에이전트의 세계에 대한 행동 법칙에 대한 지식을 구현합니다. 두 종류의 개념은 서로 다른 정도의 일반성을 갖습니다. 결정을 내리기 위해 에이전트는 예상되는 행동 결과를 위해 의미 기억을 질의하고, 이러한 예측을 기반으로 수행할 행동을 선택합니다. 실험 결과, 에이전트는 이전에 학습된 일반적인 개념을 활용하여 새로운 상황을 처리하고, 환경 변화에 적응하기 위해 개념을 빠르게 수정하는 것을 보여줍니다.
