美国心理学家安德森于1976年提出，至1983年发展完善的关于认知系统的整合理论与人脑如何进行信息加工活动的理论模型,简称ACT理论。原意为“思维的适应性控制”。安德森将人类联想记忆模型(HAM)与产生式系统的结构相结合，模拟人类高级认知过程的产生式系统,在人工智慧的研究中有重要意义。ACT理论着重强调高级思维的控制过程。安德森在其《认知结构》(1983)一书中从心理加工活动的各个方面对其基本理论进行阐述，他所提出的ACT产生式系统的一般框架由3个记忆部分组成：工作记忆、陈述性记忆和产生式记忆。

ACT模型

工作记忆包括从陈述性记忆中提取的信息、传入信息的编码和产生式活动所执行的信息；外部世界的信息经过编码暂时存储在工作记忆中，将要长时保持的信息存储到陈述性记忆中；匹配过程是把工作记忆中的材料与产生式的条件相对应，执行过程是把产生式匹配成功所引起的行动送到工作记忆中。在执行前的全部产生式匹配活动也称为产生式套用，在套用中还可以学习到新的产生式，这表明依据 ACT理论，程式性学习是“做中学”的。最后的操作由工作记忆完成。

ACT-R（Adaptive Character of Thought-Rational）是一种认知行为的体系结构，是关于人类认知机制的理论模型，其研究目的在于最终揭示人类组织知识、产生智慧型行为的思维运动规律，其研究进展基于神经生物学研究成果并从中得以验证。从表面看来，ACT-R 类似程式语言平台，平台的构建基于许多心理学研究的成果，但基于ACT-R构造的模型反映的是人类的认知行为。ACT-R通过编程实现特定任务的认知模型构建，研究人员利用ACT-R内建的认知理论再加上特定任务的必要性假设和知识描述构造特定任务的认知模型，通过对模型结果和实验结果的比较来验证模型的有效性，再利用符合人类认知行为的模型指导工作，从而实现预期的任务预测、指导和控制的目的。

ACT-R理论1976年由美国科学院院士Anderson首次提出；1982年出现第一个ACT-R工具，以后ACT-R在理论和工具开发方面得到进一步发展，先后发布ACT、ACT-R、ACT-R 2.0、ACT-R 3.0、ACT-R 4.0等版本，2001年更为成熟的ACT-R 5.0版本（理论和工具）发布；目前ACT-R已经发布6.0版本，并且实现对不同系统操作平台的支持。ACT-R区别于同类其他理论的重要特徵之一是已有的大量实验信息可以直接被研究工作使用，这为许多研究工作提供了很好的研究环境。ACT-R在心理学研究领域得到普遍套用的同时，在一些其它领域也得到了成功的套用。