Система классной доски - это подход искусственного интеллекта, основанный на архитектурной модели доски , [1] [2] [3] [4], где общая база знаний , «классная доска», итеративно обновляется разнообразной группой специализированных источников знаний, начиная с описания проблемы и заканчивая решением. Каждый источник знаний обновляет классную доску частичным решением, когда его внутренние ограничения соответствуют состоянию доски. Таким образом, специалисты работают вместе над решением проблемы. Модель доски изначально была разработана как способ решения сложных, плохо определенных проблем, где решение представляет собой сумму его частей.
Метафора
Следующий сценарий представляет собой простую метафору, которая дает некоторое представление о том, как работает классная доска:
Группа специалистов сидит в комнате с большой доской . Они работают в команде, чтобы найти решение проблемы, используя доску в качестве рабочего места для совместной разработки решения.
Сессия начинается, когда спецификации проблемы записываются на доске. Все специалисты смотрят на доску в поисках возможности применить свой опыт в разработке решения. Когда кто-то пишет на доске что-то, что позволяет другому специалисту применить свой опыт, второй специалист записывает свой вклад на доске, надеясь, что тогда другие специалисты смогут применить свой опыт. Этот процесс добавления материалов на доску продолжается до тех пор, пока проблема не будет решена.
Составные части
Приложение системы классной доски состоит из трех основных компонентов
- Модули специалистов по программному обеспечению, которые называются источниками знаний (KS) . Подобно людям-экспертам за классной доской, каждый источник знаний предоставляет определенный опыт, необходимый приложению.
- Доска , общий репозиторий проблем, частичных решений, предложений и способствовали информации. Доску можно рассматривать как динамическую «библиотеку» вкладов в текущую проблему, которые недавно были «опубликованы» другими источниками знаний.
- Контроль оболочки , который управляет потоком решения проблем активности в системе. Подобно тому, как нетерпеливым специалистам-людям нужен модератор, чтобы они не топтали друг друга в безумном рывке, чтобы схватить мел, KS нуждаются в механизме, чтобы организовать их использование наиболее эффективным и последовательным образом. В системе «классная доска» это обеспечивается оболочкой управления.
Обучаемый язык моделирования задач
Система классной доски - это центральное пространство в многоагентной системе . Он используется для описания мира как коммуникационной платформы для агентов. Чтобы реализовать классную доску в компьютерной программе, необходимы машиночитаемые обозначения, в которых могут храниться факты . Одна попытка сделать это - база данных SQL , другой вариант - язык моделирования обучаемых задач (LTML) . Синтаксис языка планирования LTML аналогичен PDDL , но добавляет дополнительные функции, такие как структуры управления и модели OWL-S . [5] [6] LTML был разработан в 2007 году [7] как часть гораздо более крупного проекта под названием POIROT ( Plan Order Induction by Reasoning from One Trial ) [8], который представляет собой платформу обучения на демонстрациях для разработки процессов . В POIROT трассировки и гипотезы Plan хранятся в синтаксисе LTML для создания семантических веб-сервисов . [9]
Вот небольшой пример: человек-пользователь выполняет рабочий процесс в компьютерной игре. Он нажимает несколько кнопок и взаимодействует с игровым движком . Пока он это делает, создается трассировка плана. Это означает, что действия пользователя сохраняются в файле журнала . Файл журнала преобразуется в машиночитаемую нотацию, обогащенную семантическими атрибутами . Результатом является текстовый файл в синтаксисе LTML, который помещается на доску. Агенты (программы в системе «черная доска») могут анализировать синтаксис LTML.
Реализации
Известные примеры ранних академических систем классных являются Hearsay II системы распознавания речи и Хофштадтер «s Copycat и Numbo проектов.
Более поздние примеры включают в себя развернутые реальные приложения, такие как план компонента системы управления полетом для RADARSAT-1, [10] с Землей спутник наблюдения , разработанной Канадой для мониторинга изменений окружающей среды и природные ресурсов Земли.
Программное обеспечение GTXImage CAD от GTX Corporation было разработано в начале 1990-х годов с использованием набора базовых правил и нейронных сетей в качестве специалистов, работающих с системой классной доски.
Adobe Acrobat Capture (сейчас более не выпускаемый) использовал систему Blackboard для декомпозиции и распознавания страниц изображений для понимания объектов, текста и шрифтов на странице. Эта функция в настоящее время встроена в розничную версию Adobe Acrobat как «Распознавание текста с оптическим распознаванием текста». Подробная информация о подобной доске OCR для текста на фарси находится в открытом доступе. [11]
Системы Blackboard обычно используются во многих военных системах C4ISTAR для обнаружения и отслеживания объектов.
Критика
Системы Blackboard были популярны до AI Winter и, как и большинство символических моделей AI, вышли из моды в этот период. Наряду с другими моделями было обнаружено, что первоначальные успехи в игрушечных задачах не соответствовали реальным задачам на доступных компьютерах того времени. Большинство проблем, связанных с использованием классных досок, по своей сути NP-трудны , поэтому не поддавайтесь поддающемуся решению с помощью любого алгоритма в пределах большого размера. В тот же период статистическое распознавание образов стало доминирующим, особенно с помощью простых скрытых марковских моделей, превосходящих в области распознавания речи символические подходы, такие как Hearsay-II .
Недавние улучшения
Системы, подобные Blackboard, были созданы в рамках современных настроек байесовского машинного обучения с использованием агентов для добавления и удаления узлов байесовской сети . В этих системах «байесовской доски» эвристика может приобретать более строгие вероятностные значения как предложение и принятие в выборке из Metropolis Hastings через пространство возможных структур. [12] [13] [14] И наоборот, используя эти сопоставления, существующие сэмплеры Метрополиса-Гастингса над структурными пространствами теперь могут рассматриваться как формы систем классной доски, даже если они не названы как таковые авторами. Такие сэмплеры обычно используются, например, в алгоритмах музыкальной транскрипции . [15]
Системы Blackboard также использовались для создания крупномасштабных интеллектуальных систем для аннотирования медиаконтента, автоматизации частей традиционных исследований в области социальных наук. В этой области проблема интеграции различных алгоритмов ИИ в единую интеллектуальную систему возникает спонтанно, когда классные доски предоставляют способ для сбора распределенных, модульных алгоритмов обработки естественного языка , каждый из которых аннотирует данные в центральном пространстве, без необходимости координировать их поведение. [16]
Смотрите также
- Оппортунистическое рассуждение
- Кортежные пространства
- Автономные децентрализованные системы
- Интеграция систем искусственного интеллекта
Рекомендации
- ^ Эрман, LD; Hayes-Roth, F .; Меньший, VR; Редди, Д.Р. (1980). «Система понимания речи Hearsay-II: интеграция знаний для устранения неопределенности». ACM Computing Surveys . 12 (2): 213. DOI : 10,1145 / 356810,356816 .
- ^ Коркилл, Дэниел Д. (сентябрь 1991 г.). "Blackboard Systems" (PDF) . AI Expert . 6 (9): 40–47.
- ^ * Нии, Х. Пенни (1986). Blackboard Systems (PDF) (Технический отчет). Департамент компьютерных наук Стэнфордского университета. СТАН-CS-86-1123 . Проверено 12 апреля 2013 .
- ^ Хейс-Рот, Б. (1985). «Архитектура доски для управления». Искусственный интеллект . 26 (3): 251–321. DOI : 10.1016 / 0004-3702 (85) 90063-3 .
- ^ Голдман, Роберт П. и Мараист, Джон (2010). Покупатель: система для выполнения и моделирования выразительных планов . ICAPS. С. 230–233.CS1 maint: несколько имен: список авторов ( ссылка )
- ^ Печоучек, Михал (2010). Агентные вычисления в распределенном состязательном планировании (Технический отчет). Чешский технический университет в Праге.
- ^ Бурштейн, Марк и Бринн, Маршалл и Кокс, Майк и Хуссейн, Талиб и Ладдага, Роберт и Макдермотт, Дрю и Макдональд, Дэвид и Томлинсон, Рэй (2007). Архитектура и язык для интегрированного обучения демонстрациям . AAAI Workshop Получение знаний о планировании с помощью демонстрации. С. 6–11.CS1 maint: несколько имен: список авторов ( ссылка )
- ^ Моррисон, Клейтон Т. и Коэн, Пол Р. (2007). Планирование экспериментов для проверки знаний планирования об ограничениях порядка этапов плана . Семинар ICAPS по интеллектуальному планированию и обучению.CS1 maint: несколько имен: список авторов ( ссылка )
- ^ Бурштейн, Марк и Боброу, Роберт и Фергюсон, Уильям и Ладдага, Роберт и Робертсон, Пол (2010). Учимся на наблюдении: зрение и мета-рассуждение с использованием POIROT для самоадаптации . Семинар по самоадаптивным и самоорганизующимся системам (SASOW), 2010 Четвертая международная конференция IEEE по. С. 300–307.CS1 maint: несколько имен: список авторов ( ссылка )
- ^ Коркилл, Дэниел Д. «Обратный отсчет до успеха: динамические объекты, GBB и RADARSAT-1». Сообщения ACM 40.5 (1997): 48-58.
- ^ Хосрави, H., и Кабир, E. (2009). Классный подход к интегрированной системе распознавания текста на фарси. Международный журнал анализа и распознавания документов (IJDAR), 12 (1), 21-32.
- ^ Фокс С., Эванс М., Пирсон М., Прескотт Т. (2011). «К иерархической картографической доске усатого робота» (PDF) . Робототехника и автономные системы . 60 (11): 1356–66. DOI : 10.1016 / j.robot.2012.03.005 .
- ^ Саттон С. Байесовская доска для слияния информации, Proc. Int. Конф. Информационный фьюжн, 2004
- ^ Карвер, Норман (май 1997 г.). «Ревизионистский взгляд на системы Blackboard» . Материалы конференции Общества искусственного интеллекта и когнитивной науки Среднего Запада 1997 года .
- ^ Godsill, Саймон, и Мануэль Дэви. «Байесовские гармонические модели для оценки и анализа музыкального тона». Акустика, речь и обработка сигналов (ICASSP), Международная конференция IEEE 2002 г. Vol. 2. IEEE, 2002.
- ^ Флаунас, Илиас; Lansdall-Welfare, Томас; Антонакаки, Панайота; Кристианини, Нелло (25 февраля 2014 г.). «Анатомия модульной системы анализа медиа-контента». arXiv : 1402.6208 [ cs.MA ].
Внешние ссылки
- Open Blackboard System Фреймворк с открытым исходным кодом для разработки систем Blackboard .
- GBBopen Системная структура доски с открытым исходным кодом для Common Lisp .
- Обработчик событий Blackboard Реализация доски с открытым исходным кодом, работающая на JVM, но поддерживающая создание сценариев планирования в JavaScript и JRuby.
- KOGMO-RTDB Доска с открытым исходным кодом в реальном времени для C / C ++, используемая некоторыми автономными транспортными средствами DARPA Urban Challenge.
- HarTech Technologies Компания, предоставляющая решения как для моделирования, так и для управления и контроля, основанные на уникальной архитектуре Blackboard. Среду разработки Blackboard можно использовать для разработки пользовательских приложений.
- Архитектура BB1 Blackboard Control Старая система Blackboard, доступная для Common Lisp и C ++ .
- Macsy Модульная архитектура доски для Python, построенная на основе MongoDB для аннотации медиа-контента.
дальнейшее чтение
- Крейг, Иэн (1995). Системы Blackboard . Норвуд, Нью-Джерси: Ablex. ISBN 978-0-89391-594-0.
- Corkill, Daniel D .; Gallagher, Kevin Q .; Джонсон, Филип М. (июль 1987 г.). «Достижение гибкости, эффективности и универсальности архитектур классной доски» (PDF) . Труды Национальной конференции по искусственному интеллекту . Сиэтл, Вашингтон. С. 18–23. Архивировано из оригинального (PDF) 20 сентября 2006 года.
- Энглемор, Роберт; Морган, Тони (1988). Системы Blackboard . Эддисон-Уэсли. ISBN 978-0-201-17431-1.
- Джаганнатан, Васудеван; Додхиавала, Раджендра; Баум, Лоуренс С., ред. (1989). Архитектура и приложения Blackboard . Академическая пресса. ISBN 978-0-12-379940-1.
- Коркилл, Далви Д. (1989). «Альтернативы проектирования для параллельных и распределенных систем Blackboard» (PDF) . В Джаганнатхане, V .; Додхиавала, Раджендра; Баум, Лоуренс С. (ред.). Архитектура и приложения Blackboard . Академическая пресса. С. 99–136.
- Коркилл, Далви Пратамеш (октябрь 2003 г.). «Программное обеспечение для совместной работы: Blackboard, мультиагентные системы и будущее». (PDF) . В материалах Международной конференции по Лисп . Нью Йорк, Нью Йорк. Архивировано из оригинального (PDF) 23 июля 2011 года.
- Коркилл, Дэниел Д. (март 2011 г.). «Учебник GBBopen» . Проект GBBopen . Получить статью в формате PDF