Bilişsel Mimariler

Akıllı robotlar ve ajanlar konusundaki gelişmelere paralel olarak, bilişsel mimariler konusunda da önemli boyutlarda gelişmeler kaydedilmiştir. Bilişsel Mimariler üzerine yapilan araştirmalarda en önemli motivasyon "akıllı" yaratıklar üretmektir. Insanımsilardan gezegen kaşiflerine kadar geniş bir aralikda yer alan bu yaratıkların tasarımında genellikle insayokğlu model alınır. Bazı çalışmalarda evrimin başlangıcından yola çıkılarak böcekler gibi basit canlilar model alınırken, başka çalışmalar, Bilişimin Tekil(Unified) Teorileri  isimli çalişmaya dayali Soar mimarisi gibi bazı bilinen teorilere dayanırlar.

İlerki bölümlerde tanımlarda ve kullanılan bazı teknik sözcüklerdeki anlam kargaşası incelenmiş, mimarilerin karşılaştırılabilmesi için kullanilabilecek bazi metodlardan bahsedilmiş ve bazi örnek mimariler incelenmiştir

1. Bilişsel Mimarinin Tanımı

Mimari, bir sistemin, ajanın temel kaynaklarini sağlamak ve organize etmekle görevli parçası olarak tanımlanabilir. Bilişsel Mimari aklı destekleyen birleşik bir sistemdir .

Bilişsel mimarilerinsan beynini modeller ve bu bakımdan tek işlemcili bilgisayarlardan ayrılırlar. Genellikle, çalışmaların çoğunda, amaç insanların bilgiyi nasıl algıladıkları ve organize ettiklerini, nail akıllı davranışlar ürettiklerini anlamak, ve bunları belli hedefleri gerçekleştirmek için ajanlara uygulamaktır. Brooks’un Subsumption Mimarisi  gibi bazı çalışmalarda, insanların davranışları yerine, böcekler gibi daha basit hayvanların davranışları kullanılmıştır .

Fakat bazı araştırmacılar insan aklının karşılaştığı bir takım kısıtlamaları görmezden gelmektedirler. Sıklıkla, bu onların sadece bazı ortamlarda başarılı olabilen ajanları geliştirmekle ilgilenmelerinden kaynaklanmaktadır. Mimari ve çevre(statik, problem çözme durumu yada çok dinamik reaktif bir çevre) arasındaki ilişkiyi irdelemek ana amaçtır. Bu durumda bilişsel mimari sözcüğünün kullanılması hatalıdır. Bu durumlar için, hem insan psikolojisini modellemek için özel bir çalışma yapan sistemleri(bilişsel mimariler gibi), hemde genel akıllı davranışların bazı özelliklerini araştıran sistemleri kapsayan ajan mimarisi teriminin kullanilmasi daha doğru olur.

Daha öncede belirtildiği gibi, bu konuda oldukça büyük miktarda çalışma yapılmıştır, ilk yaklaşımda, algı, planlama ve hareket birbirini kesin bir sıra ile takip eder. Yüksek dereceli akıl yürütmek mümkündür, fakat dinamik değildir ve tümden gelen(top down) davranışı gerçek hayat koşullarında uygulanmasını imkansız kılar. Bu yaklaşım Brooks tarafından eleştirilmiştir . Brooks Subsumption mimarisi adi verilen yeni bir yaklaşım geliştirmiştir. Bu tüme varan(bottom up)yaklaşıma sahip bir davranışa-dayah mimaridir. Bu mimari böceklerin zeka sevivarinden başlar ve daha yüksek zeka sevivarine sahip canlılara doğru erimin çizgisini izlemeyi amaçlar. Daha sonraları melez(hibrid) mimariler geliştirilmiştir. Çoğunlukla bu mimariler içerdikleri fiziksel yapı ve mekanizmalarına, desteklediklerini iddia ettikleri kabiliyetlere, mimari ve kabiliyetlerin uygulanması ile ilgili gösterdikleri özelliklere, hatta içinde kullanılabildikleri çevreye göre sınıflandırılırlar. Fakat bu analiz mimarinin kabiliyetlerini nasıl desteklediği ve sonuç sistemin ne kadar genel, ölçülebilir(scalable) yada rasyonel olduğu gibi konuları önemsemez.

Bilişsel mimariler bazı kriterlere göre analiz edilebilir. Bir kritere göre, mimariler, Soar gibi geleneksel, Sumsumption gibi tamamı ile reaktif ve yüksek seviyeli karar vermek için bir planlayıcı ve düşük seviyeli kontrol için reaktif bir sistem kullanan melezler olarak sınıflandırılabilir.

Bu çalışmada adı geçen örnek mimarilerin herhangi bir sinir-bilimsel(neuro-scientific) veya psikolojik geçerlilik hakkında iddiaları yoktur. Bu yüzden genelde bilişsel olarak makul olanlardan ziyade ajan mimarisine yakındırlar.

Bu konu şu soruyu işaret eder: Mimari insan davranışlarının özelliklerini modellemek için herhangi bir girişimde bulunmalı mıdır? Cevap herzaman kolay yada görülebilir değildir. Bilişsel mimari konusunda bazı araştırmalar insanların problem çözme metodlarını modellemekle ilgilidirler. Bunlara örnek Teton mimarisidir . Diğer bir yaklaşım, davranışı sağlayan metodun psikolo-

jik geçerliliğini dikkate almadan akıllı davranan mimariler üretmeye çalışır. Bir diğer yaklaşım, beynin mimarisi modellenmeden ve daha sonra istenen davranış üreten metodlara karar verilmeden zekanın sağlanamayacağını iddia eder.

Einstellung Etkisi  bazı bilişsel mimarların kendi mimarilerinin geçerliliğini kanıtlamak için kullandıkları bir insan bilgisi parçasına örnektir. Bu etki, insanların bir kere bir probleme çözüm bulduklarında, ondan daha iyi metodlar olmasına rağmen vazgeçmemelerine dair bir gözlemdir.

Öğrenmenin Güç Kanunu bu konudaki başka bir örnektir. Bir konu hakkında daha fazla pratik yaptıkça, insanların daha hızlandıkları görülür. Fakat, öğrenmenin hızı pratik yapıldıkça azalır.

2 Bilişsel Mimarinin Özellikleri

Bu bölümde, mimariler aralarında önemli farklara neden olan ve onları ayıran kabiliyelerine göre gnel olarak taımlanırlar . Burda amaç bazı örnek mimarileri bir takım bilinen kabiliyetler açısından karşılaştırmaktır. Böyle bir karşılaştırmada kullanılabilecek başka kabiliyetlerde mevcuttur. Ancak burda amaç sadece okura genel bir fikir vermek olduğu için sadece en bilinen kabiliyetlere yer verilmiştir.

Problem-çözme Problem çözmeyi planlamadan ayıran özellik, sonucunun bir hareket yada hareket kümesi olma zorunluluğunun olmayışıdır.

Planlama Planlama, uygulamadan önce bir hareketler dizisine karar vermektir.

Meta-Uslamlama Meta-Uslamlama ajanın kendi iç uygulamaları hakkında bir ajan uslamlamasıdır. Ne zaman uslamlama yapılacağına, ne kadar uslamlama yapılacağına ne çeşit uslamlama yapılacağına karar vermek gibi uygulamalarıda içerir.

Doğal Dil Uygulaması Bu, doğal dil üretimi, ve/veya doğal dil kavramayı içerir. Bir çok sistem girdileri komut yada kullanıcının talepleri olarak alır ve doğal dilde olması zorunluluğu olmayan talepler yada açıklamalar üretir.

Sorgu Cevaplama Query cevaplama geçmiş olaylar (Geçen gece neredeydin?),

yada dünyanın şu anki durumu (Tırnakların temiz mi?) gibi şeyler hakkındaki ajani sorgulama becerisidir.

Teşhis Teşhis bir durumu analiz etme ve bir teşhis üretme, bunun yanısıra neden bu teşhisin geçerli o
lduğunun açıklamasıdır.

Öğrenme Bu, dünyadaki ve olaysal hafızadaki değişimleri yansıtan iç durum değişiklikleri gibi şeyler hariç, her türlü öğrenmeyi kapsar.

Reaktivite Reaktivite ani dış değişikliklere karşı hızlı tepki gösterme becerisidir. Reaktivite çoğunlukla planlamanın karşıtı olarak düşünülür. Reak-tivitenin hiz, planlamanın ise yeterli zaman verildiğinde daha optimal bir hareket seçme yeteneğine sahip olma avantajı vardır. Tipik olarak reak-tivite bazı çeşit koşul-hareket kuralları tarafından tamamlanır. Bu durumlarda tartışma en aza indirilir.

Table 1: Çeşitli Mimarilerin kabiliyetleri tablosu – Şekli daha yakındam görmek için üzerine tıklayınız.

Gezme(Navigation) Gezme bir başlangıç yokktasından istenilen bir yokk-taya gidebilme becerisidir. Nesne-engellemeyi(obstacle avoidance) kapsar. Planlamayı kapsayabilir yada kapsamayabilir.

Engelleyicilik(Interruptibility) Bir ajan eğer bir uygulamayı gerçekleştirirken, gelen algılamalar onun (geçici olarak) uygulamayı askıya almasına ve yeni bir (tahminen daha önemli) uygulamayı gerçekleştirmesine neden oluyorsa, engelleyicidir. Bu dinamik ortamlarda istenilen bir özelliktir.

Başarısızlıktan kurtulma becerisi Bir plan yada harekette başarısızlık tespit edildiğinde, ajanın yeni hareketler seçerek, deneyip problemi çözmeye çalışma yeteneğidir. Dinamik ve tahmin edilemeyen ortamlarda önemlidir.

Çoklu uygulamaları ardarda gerçekleştirme yeteneği Bir çok uygulamanın ardarda çalıştırılmasını sağlamak. Bu özelliğin değişik uygulamaları, aynı anda planlama ve uygulama yeteneğini ve aynı anda birden fazla şey hakkında uslamlama yapabikme yeteneğini kapsar.

İş yapabilme (Taskability) Bu dış komutlara (tahminen kullanıcıdan, genellikle herhangi bir ajandan gelen) dayalı değişik işleri yapabilme yeteneğidir.

Seçilebilir dikkat Büyük miktarlarda algısal bilgi girdisi olan karmaşık ortamlarda, çoğunlukla sadece ilgilenilen girdilerin incelenmesini sağlayan bazı mekanizmalara sahip olmayı gereklidir.

3 Mimarilerin Karşılaştırılması için Kriterlerin Kararlaştırılması

Önceden de belirtildiği gibi, değişik kabiliyetlere, özelliklere sahip, değişik ortamlarda "yaşayan", değişik teori ve tahminlere dayalı bir çok mimari vardır. Okuyucu hangisinin belli bir koşul için daha iyi olduğunu sorabilir. Bu yüzden iyi bir karşilastirma kriterine ihtiyaç vardır. Fakat bu göründüğü kadar kolay değildir. Mimarilerin verimliliğini etkileyen, içinde çalıştıkları ortam, üzerinde çalıştıkları ajan, gibi pek çok faktör vardır. Hatta iki mimari aynı ajan ve aynı ortamda çalıştırılsalar bile, hedefleri, dayandıkları teori ve tahminler değişir. Bu yüzden karşılaştırma kriterini bulmak başlı başına bir problemdir. Buna rağmen bu konuda bazı çalışmalar yapılmıştır. Laird ve öğrencileri iyi bir başlangıç için yararlı bir çalışma hazırlamıştırlar . Bu çalışmada öğrenci grupları bazı seçilmiş mimariler hakkında temel bilgiler verir ve mimarileri özellikleri, kabiliyetleri, ortamları, sorunları ve dayandıkları metodolojik tahminleri ve teorileri karşılaştırmaktadırlar. Ayrıca  de, planlama-uygulama mimarilerini karşılaştırma üzerine yeni bir çalışma önerilmiştir. Bu çalışmada hedef, deneysel uygulama için bir metodoloji geliştirme ve uygulama ve YZ planlama-uygulama mimarilerinin karşılaştırılmasıdır. Bu hem bireysel olarak mimarilerin hemde bugün eksik olan parçalarının daha iyi anlaşılmasını sağlar. Bu çalışmanın metodolojisi aşağıda belirtilen bazı temel konulara dayanır:

• Planlar davranışların ayrıntılanmasıdır. Genellikle, otamda yer alan hareketlerin yönlü graph yada listeleridir.
• Planlama-uygulama ortama bağımlıdır.
• Planlama-uygulama sürekli varlığa sahip bir sistemin parçasıdır. Sistem sadece bir planı uygulayıp sonlanmaz.

Uygulanacak iki kabiliyet vardır: performansa dayalı olanlar, ve geliştirmeye dayalı olanlar. Varolan bir planı bazı ilgili konulara genişletmek için gerekli değişikliklerin sayısını karşılaştırma bu duruma bir örnektir.

Yanısıra birtakım ölçü birimlri ve çevresel konular mimarileri karşılaştırmak için kullanılabilir.

4 Bir Mimarinin Hayat Döngüsü

Bilişsel Ajan Mimarisi ve Teorisinin (CAAT) bilişsel mimarileri dizayn etme ve bunlardan teoriler yaratma stratejisi, aşağıdaki taktiksel hareket döngüsünü oluşturur :

• Bir bilişsel ajan mimarisi dizayn etme
• Bu bilişsel mimariyi bilgisayarda uygulama
• Bu uygulanmış modelle dizaynın foksiyonlarını öğrenme amacı ile deneyler yapma
• Bu bigiyi bilişsel mimariye tekabül eden bilişsel teorileri formüle etmek için kullanma
• Bu teoriden test edilebilir tahminler çıkarma
• Teoriyi insan ve hayvan denekler kullanarak test edebilmek için deneyler dizayn etme ve yürütme
• Deneylerden elde edilen bilgiyi kullanarak mimariyi değiştirme ve teorinin tahminlerini düzeltme

CAAT stratejisinin bilim kısmının amacı insan ve hayvan bilişimini anlamak ve tahmin etmektir, öte yandan, mühendislik tarafının hedefi isan ve hayvanların bilişsel yeteneklerine ulaşabilin akıllı ajanlar (hareketli robotlar, yapay yaşam yaratıkları, yazılım ajanları) üretmektir.

Bu taraf aşağıdaki özelliklere sahiptir:

• Bir bilişsel ajan mimarisi dizayn etme
• Bu bilişsel mimariyi bilgisayarda uygulama
• Bu uygulanmış modelle dizaynın foksiyonlarını öğrenme amacı ile deneyler yapma
• Bu bigiyi mimarinin gerçek hayat (yapay hayat ve yazılım ortamları) prob-Imlerini çözebilme yeteneğine sahip bir versiyonunu üretmek için kullanma

5. Örnek Mimariler

Bu bölümde bazı seçilmiş mimariler tanıtılmaktadır. Bunalrın ardındaki metodolojik tahminler ve temel tanımları verilecektir. Amaç mimariler hakkında temel bir fikir vermektir.

5.1 Entropi Azaltma Makinesi (ERE)

Zamanlama kararları ileri planlama aktivitesini hızlandırabilir. ERE (Entropi Azaltma Makinesi) mimarisi planlama, zamanlama (hem zaman hem de kaynak açısından) ve kontrolün birleşmesi konusuna odaklanmıştır. Geleneksel YZ araştırması genellikle aktivitilerin seçilmesi yada aktivitelerin zamanlamasının yapılması üzerine odaklanmıştır . ERE mimarisi bu aktivitelerin her ik-isininde plan yürütmesinin kapalı döngü ile kontrol edilmesini amaçlamıştır, istenilen bir davranış bir plan
dahilinde tanımlandığında ve gereken geri besleme çevreden sağlandığı zaman başarı ve sapma ölçülebilir. Başarısızlık durumunda yeniden planlama gündeme gelebilir.

ERE çok sayıda farklı problem çözme teknikleri kullanmaktadır, fakat belli başlı üç kritik parçadan oluşur – redüktör veya problem azaltmak için meta planlayıcı, projektör veya geçici projeksiyon için planlayıcı ve reaktör veya kurallı hareketi sağlayan düşük seviyeli reaksiyon parçası. ERE’de hem inductive hem de analitik öğrenme metodları kullanılmıştır.

ERE ile öğrenmek herhangi bir tekil bilgi bütününün çevrilebildiğini varsayar ve tamamen analitik metod, monotonik domain teori varsayan, kullanan diğer sistemlere karsı avantaj sağlayabilir.

ERE planlama, zamanlama ve kontrolün birleştirildiği bir mimaridir. Amaç çevrelerini verimli şekilde kontrol edebilen entegre planlama ve zamanlama sistemleri geliştirmektir. Plan yürütmesi kendi hareketi sistemin bir sonraki hareketini etkiler algılamasıyla kapalı bir döngü uygulaması olarak görülmektedir. Mimari hem çoklu planlama metodlarını hem de çoklu öğrenme metodlarını desteklemek amacıyla tasarlanmıştır. Her iki alanda da tek bir metodla daha fazla başarı umut edilmiştir .

ERE üç ana parçadan veya modülden oluşmaktadır; redüktör, projektör ve reaktör. Bunlar bilgi veya çevre üzerinde bir takım aktiviteler sergiler ve bütün parçalar sistemde herhangi bir tip bilgiye tek bir şekilde ulaşabilmektedirler.

Redüktör modülü bir problem için uygun problem çözme stratejisini herhangi bir problem azaltma kurallarından graph sunumu haline sentezlemektedir. Redüktör bu becerisini davranışsal kısıtlamasını tekrar tekrar ayrıştırabilmek için kullanmaktadır. Özel problem çözme stratejileri üretir ve bunları projektöre gönderir. Bu problem azaltma metodu ERE’nin uslamlama metodudur. Projektör redüktör tarafından geliştirilen stratejileri uygun hareketleri planlamak ve zamanlamak için kullanır. Sonra bu stratejilerin geçici planlama sonuçları reaktöre iletilir. Reaktör projektör planları tarafından üretilen kontrol kurallarını işletir.

Reaktör aynı zamanda hedefin ulaşılıp ulaşılmadığını belirlemek için anlık sensör değerlerini davranışsal kısıtlamalar ile kıyaslamaktadır. Hedef olmadan, reaktörün tatmin olacağı bir düzey bulması mümkün değildir ve kullanıcı durana kadar davranış belirlemeye devam edecektir .

Uygulama alanı için nedensel bir teori kullanıcı tarafından davranış üretmesi açısından belirlenmelidir. Davranışsal kısıt olarak kabul edilen hedefin durumu gerekmemekle beraber kullanıcı tarafından belirlenebilir. Bu projektör tarafından sistem davranışlarını değerlendirmek için kullanılır. Problemin alt problemlere nasıl ayrılacağını belirleyen üretim kuralları aynı zamanda yine gerekli olmamakla birlikte kullanıcı tarafından belirlenebilir.

Sistemin davranışları kullanıcı tarafından sağlanabilecek (bazı durumlarda sağlanması gerekli) farklı bilgi parçacıklarına dayanmaktadır.

5.2 SOAR

The SOAR (Durum, Operatör ve Sonuç) projesi CMU da Newell, Laird ve Rosenbloom tarafından NewelFin bilişsel teorileri için bir test ortamı oluşturması için başlatilmiştir.

SOAR, Newell’in zekayı birinin bilgiyi hedeflerine ulaşmak için kullanma yeteneği olarak tanımlamasına dayanarak her problem için tüm bilgisini kullanacak şekilde dizayn edilmiştir. Becerisi yeknesakhğından(uniformity) ileri gelmektedir: Uzun-zamanlı hafızanın yeknesaklığı, karar prosedürünün yeknesaklığı, ve yeknesak bir öğrenme mekanizması. Tüm uzun-zamanlı hafızaların

uyması gerekn tek bir ana hafıza yapısı vardır. Tüm sorgular bunun tümünü kullanır.

Dizayndaki bazı temel varsayımlar aşağıdaki gibidir:

• Bilişsel Bant üzerine odaklanma
• İnsan ve yapay zeka arasında ayrı yapmama
• Küçük bir grup ortagonal mekanizmaya işlev kazandırma
• Mimariyi en uç yokktaya kadar itme

SOAR iki esas varsayım üzerine kuruludur: insanlar bilgi düzeyi sistemleridir ve insanlar sembol sistemleridir .

SOAR bilgi-tabanlı problem çözme, dış çevrelerle iletişim kurma ve öğrenme için entegre bir mimaridir. Paralel eşlemeli, paralel çalışırmalı kural-tabanlı bir sistemdir. Kurallar hem tanımsal hemde prosedürel bilgiyi ifade eder.

5.3 ATLANTIS

Bu çalışma, yüksek düzeyde hedefler için, tahmin edilemeyen ve kusurlu dinamik ortamlarda çarpışmasız yön bulma kabiliyeti olan bir robot üretmeyi; bunun hedef odaklı olduğunu söyleyebilmek için, reaktif robot, aktivitelerini düşük ve yüksek düzeye ayırabilen bir mimari üzerine kurulabilir. Böylelikle hem yön bulması (reaktif mekanizmayı kullanarak) hem de planlaması (deliberatif mekanizmayı kullanarak – aslında melez bir yaklaşım!) kolaylaşmayı amaçlamaktadır.

Brooks’un Subsumption mimarisi gibi Reaktif mimariler bir takım içsel zayıflıklar içermektedir. Kontrol sistemlerinin yeni ortamlara uyum sağlayabilmesi için sürekli ve tamamen yeni bir çalışmaya ihtiyaç duydukları için esnek değildirler. Alıcılarına yerel olarak ulaşamayan bilgileri verimli bir şekilde göz önüne alamazlar ve önceki bilgilerin avantajını yeni bir görevde kullanamazlar . Böyle durumlarda deliberatif mimarilerin dayanıklılığı reaktif mimarilerin zayıflığı ile başa çıkabilmesine rağmen, deliberatif mimarilerde bir takım zayıflıklar içermektedir. Dinamik ve gerçek bir ortamın taleplerine tepki vermekte sorunları vardır. Reaktif mimariler bu soruna çözüm üretmişlerdir.

ATLANTİS (Girintili çıkıntılı ortamlarda yön bulabilen üç aşamalı bir mimaridir) projesi her iki tip mimariyi birbirlerini tamamlayacak şekilde birleştirmeyi amaçlamaktadır. Bu sistemin geri kalanıyla asenkronik çalışan deliberatif mimariye sahip olmasından dolayıdır. Bu, sistemin anında müdahale gerektiren bir ortamda, deliberation kullanmasına imkan vermektedir.

ATLANTİS mimarisinin tasarımı ortamda değişken düzeylerde, farklı tiplerde eşzamanlı aktivite gerektiren compleks ve dinamik bir ortamda rekabetçi davranış olarak bilinen aktivitelerin olduğu gözlemlerine dayanmaktadır. Bu düzeyler hangi düzeyde neyin önemli olduğuna bağlı olan farklı mekanizmalara ihtiyaç duyarlar. En yüksek düzeydeki aktiviteler en soyut olanlardır ve en çok hesaplama burada gereklidir, ve yoruma dayandığı için alt düzeylerde verilen kararlardan

farklı olarak robotun daha fazla zamanını almaktadır. Kompleks aktivitelerin bulunduğu bazı düzey
lerde planlama önemli bir rol oynarken dinamikliğin öne çıktığı düzeylerde ise hızlı reactivite önemli olmaktadır. ATLANTIS planlama gibi "yüksek düzeyli" fonksiyonlarını yerine getirirken es zamanlı olarak bir takım "düşük düzeyli" fonksiyonlarını da, çarpışmadan kaçınmak gibi, yerine getirmektedir. ATLANTIS tahmin edilemeyen dinamik ortamlar için tasarlanmış ve hem deney ortamında hem de yokrmal çevrede bulunan hareketli deney robotlarında uygulanmıştır.

ATLANTIS eş zamanlı aktiviteleri yerine getrimek için paralel çalışan üç ana düzeyden, Kontrol Düzeyi, Sıralama Düzeyi ve Deliberatif Düzey, oluşmuştur. Her düzey, dikkatin ön planda olduğu alt kademelerle ve soyutluğun öne çıktığı üst kademelerle, geniş bir zaman ölçeğine hitap etmektedir. (Bu "düzey" yaklaşımı insanın mimarisi tartışmasında Newell tarafından ortaya atılan düzey fikri ile benzerlik taşımaktadır.)

ATLANTIS’in en önemli metodolojik varsayımı robot kontrolünde üç temel problem olduğudur: sınırlı hesaplama, ortamın tahmin edilememesi, alici gurultusu ve occlusions.

ATLANTIS, (yada girintili çıkıntılı ortamlarda yön bulabilen üç aşamalı bir mimari), Subsumption mimarisi gibi katmanlar şeklinde inşa edilmiştir. Fakat ATLANTIS’te mimarinin bütün durumları daima aynı görevi yerine getiren üç katman bulunmaktadır. Üç katman paralel olarak asenkronik çalışmaktadır.

Kontrol kademesi Subsumption mimarisine benzer şekilde davranış kademelerinden oluşmuştur. Bu davranışlar çevreye direkt olarak tepki verebilecekleri gibi sıralama kademesi tarafından sıraya da konabilirler. Bu ATLANTIS’e reaksiyon hızını kazandırmıştır. Kontrol kademesi ajanın ilkel hareketlerini yerine getirmektedir. Alıcılar ve actuator ler kontrol kademesine bağlanmışlardır. Kontrol kademesi direkt olarak alıcıları okur ve okuduklarına bağlı olarak tepki komutlarını effector lara gönderir. Uyarıcı tepki verme eşleştirilmesi sıralama kademesi tarafından sağlanmıştır.

Sıralama kademesi kontrol kademesinin üzerinde hedef yönlendirmeli davranışları sağlamakla görevlidir. ATLANTIS için bir işletim sistemi gibi çalışmaktadır. Bu kademe deliberatif kademesi tarafından üretilen planları alır ve direkt olarak kontrol kademesinin davranışlarını kontrol ederek bu planları uygular. Sıralama kademesinde bir iş kuyruğu vardır ve öncelik bilgileri doğrultusunda bu işler yürütülür. Plan uygulanması bölünemez ve bu daha yüksek öncelik aksiyonlarına neden olacaktır. Sıralama kademesinde aktiviteler yarıda kesildiğinde, kaynakların kabul edilebilir bir durumda bir sonraki görevin yürütülmesi için kalmasını sağlayan bir "temizlik" mekanizması mevcuttur .

Deliberatif kademesi, ATLANTIS’te, planlama gibi en çok zaman alan hesaplama işlemlerini yerine getirmektedir. Sembolik bir dünya modeli burada tutulmakta ve planlama bu modele göre yapılmaktadır. Deliberatif kademe tarafından hesaplanan tüm veriler bir veritabanında tutulmakta ve sıralama kademesi ile paylaşılmaktadır. Ajanın hareketleri üzerinde direkt kontrolü bulunmamaktadır.

ATLANTIS’te kontrol tüm sisteme dağıtılmıştır. Kontrol kademesi çevreye duyarlıdır ve buna göre tepki verebilir. Sıralama kademesi de aynı zamanda kontrol kademesinin davranışlarını direkt olarak aktive yada deaktive edebilir. Deliberatif kademesi ise planlama üzerinde kontrol hakkına sahiptir .

Şekil  1: Squirt-Subsumption Mimarisi ilen çalışan bir böcek robot