このページは 人間の認知を統一的に計算機上で再現しようとする 認知アーキテクチャの歴史を、できるだけやさしい言葉でまとめたノートです。ルールベースモデル全体の史 より範囲を狭くし、研究コミュニティと代表フレームワークに焦点を当てています。業務用エキスパートシステム（エキスパートシステム史）とは主目的が異なります。
記号処理と「心の統一理論」
Allen Newell は、GPS から 生産系、SOAR へと、問題解決と記号処理を一貫して追い、最終的に 統一認知理論（Unified Theories of Cognition） を掲げました。認知アーキテクチャの多くは、こうした **「心を一つの計算機として記述する」**志向を共有します。
SOAR の系譜（1980 年代〜）
SOAR（soar.md）は John E. Laird、Allen Newell、Paul S. Rosenbloom らにより 1980 年代初頭から CMU で発展しました。オペレータ選択・チャンキングなど、問題解決と学習を同一枠組みに収める試みとして位置づけられます。開発拠点は時代とともに変遷があります。
ACT-R の系譜（1970 年代〜）
ACT-R（act-r.md）は John R. Anderson を中心に、HAM から ACT 理論、ACT-R へと進化した系譜です。宣言的／手続き的記憶の区別や、反応時間の予測など、実験心理学との接点が強く語られます。
エキスパートシステムとの違い（再確認）
認知アーキテクチャは ルールを使う点でルールベース AI と重なりますが、主目的は 産業向けの判断エンジンではなく、認知過程の理論検証とシミュレーションです。同じ「ルール」でも、評価基準（精度・売上より、実験データとの適合など）が違います。
いまの位置づけ
深層学習が認知タスクを覆う一方で、解釈可能な認知モデル、教育・HCI・神経科学との接続では、認知アーキテクチャの議論は続いています。