Архітектура класної дошки

Архітектура класної дошки — алгоритм або модель керування, що застосовується для вирішення задач, які потребують координації різних процесів або джерел знань. Складається з набору джерел знань, структури даних класної дошки та стратегії для активації джерел знань.

Історія

Архітектура класної дошки як модель керування була застосована в системі розпізнавання мовлення . Деякі ключові ідеї були реалізовані в системі Hearsay-I. Далі ці ідеї були розширені в те, що зараз називають стандартною архітектурою класної дошки, і були застосовані в системі Hearsay-II. Після реалізації цієї програми архітектура класної дошки набула популярність і застосовувались у низці систем для вирішення таких задач, як розпізнавання мовлення, сигналів та графічної інформації; планування і складання графіків; машинний переклад.

Архітектура класної дошки

Архітектура класної дошки — це стратегія вирішення складних системних задач із залученням різнорідних джерел знань, що взаємодіють між собою через спільне інформаційне поле. Класна дошка це центральна глобальна база даних, що містить дані та гіпотези (потенційні частини вирішення проблем), призначена для зв'язку незалежних асинхронних джерел знань. Кожне джерело знань отримує свої дані від «класної дошки», оброблює їх та повертає результати в «класну дошку» для їх подальшого використання іншими джерелами знань.

Джерелом знань може бути як проста функція так і складне програмне забезпечення. Архітектурно, джерело знань має дві підкомпоненти: «умова» та «дія». «Умова» визначає, коли дане джерело повинно стати активним. Коли виникла умова, активною стає компонента «дія». «Дія» робить модифікацію існуючого або розміщує новий факт на класній дошці.

Джерела знань — це ізольовані процеси, що працюють згідно зі своїми внутрішніми специфікаціями. Тому при паралельній обробці інформації або мультипроцесорній системі ці системи беруть участь у вирішенні спільної задачі незалежно одне від одного. Це асинхронна система, тому що кожне джерело знань починає свою роботу, коли знаходить відповідні вхідні дані на «класній дошці». Закінчив обробку даних, воно повертає свої результати та очікує нових вхідних даних.

Загальний приклад

Як приклад архітектури класної дошки можна навести колективне вирішення проблеми експертами. Один експерт стоїть біля дошки, працюючи над вирішенням проблеми, в той час як декілька інших експертів спостерігають за результатами роботи першого. Один зі спостерігачів знайшов нову інформацію на дошці, подумав, як її можна використати, і потім, підійшовши до дошки та забравши маркер у першого експерта, додав нову порцію розв’язання. Процес вирішення проблеми пішов по новому колу.

Вимоги до розв'язуваної проблеми

Відповідно до головної ідеї архітектури класної дошки, вирішувана задача має відповідати критеріям покроковості та опортуністичності. Покроковість означає, що повне рішення має складатися частинка за частинкою та на різних рівнях абстракції. Стандартна стратегія для класної дошки часто інтерпретується як додаткові гіпотези та тестування (або агрегація доказів). Це означає, що перше припущення щодо розв'язку задачі базується на неповних даних, і далі, в спробах перевірки додаткових даних, пробує довести дану гіпотезу.

Опортуністичність означає що система вибере наступну дію ту, що має принести найбільший прогрес у досягненні мети згідно з поточною ситуацією, тобто з огляду на наявні дані та проміжні стани у вирішенні проблеми (що відображені на класній дошці як набір конкуруючих, взаємодіючих та незалежних гіпотез).

Стратегії вирішення проблеми

1. Пошук в глибину (направлений на досягнення конкретного шляху вирішення проблеми), де існують статистично значущі причини для переваги одного шляху вирішення. Це означає що є часткове вирішення проблеми з найбільшим рейтингом, або немає конкуруючих альтернатив з таким же рейтингом. Небезпекою цього підходу є використання ненадійних або неперевірених гіпотез або даних, що може привести до значних обчислювальних затрат на завідомо неправильне рішення.
2. Пошук в ширину (вичерпність в обчисленні потенціального шляху вирішення проблеми). Використовується у випадку відсутності додаткових даних про оптимізацію пошуку. Цей підхід найчастіше використовується на початковому етапі пошуку рішення, коли ще відсутня достатня кількість даних для побудови рейтингів гіпотез.
3. Розширення пошукового простору послідовно, тільки у випадку необхідності. Цей підхід використовується, коли відомі апріорні дані щодо найкращого рішення задачі. За допомогою цих даних зменшується простір вирішення проблеми.

Література

1. John W. McManus. Design and analysis tools for concurrent blackboard systems
2. N. Carver, V. Lesser. The Evolution of Blackboard Control Architectures