黑板系統

黑板系統是一種基于黑板架構模型的人工智能方法，其中一個共同的知識庫，即黑板，由一組不同的專業知識源迭代更新，從問題規格開始，以解決方案結束。當每個知識源的內部約束條件與黑板的狀態相匹配時，就用部分解決方案來更新黑板。通過這種方式，專家們一起工作來解決問題。黑板模型最初被設計為處理復雜的、不明確的問題的一種方式，在這種情況下，解決方案是其各部分的總和。

下面的場景提供了一個簡單的隱喻，讓我們對黑板的功能有一些了解。一組專家坐在一個有大黑板的房間里。他們作為一個團隊，以黑板為工作場所，合作開發一個問題的解決方案，進行頭腦風暴。當問題的規格被寫在黑板上時，會議就開始了。專家們都注視著黑板，尋找機會將他們的專業知識應用到正在開發的解決方案中。當有人在黑板上寫下一些東西，讓另一位專家運用他們的專業知識時，第二位專家就會在黑板上記錄他們的貢獻，希望其他專家也能運用他們的專業知識。這個向黑板添加貢獻的過程一直持續到問題得到解決。

黑板系統應用由三個主要組件組成軟件專家模塊，它們被稱為知識源（KSs）。就像黑板上的人類專家一樣，每個知識源都提供應用程序所需的特定專業知識。黑板，一個共享的問題、部分解決方案、建議和貢獻的信息庫。黑板可以被認為是其他知識源最近發布的對當前問題的貢獻的動態圖書館。控制殼，控制系統中解決問題的活動流程。就像急切的人類專家需要一個調節器來防止他們在瘋狂搶奪粉筆的過程中互相踐踏一樣，KS也需要一個機制來以最有效和連貫的方式組織他們的使用。在黑板系統中，這是由控制殼提供的。可學習任務建模語言黑板系統是多Agent系統的中心空間。它被用來描述世界，作為xxx的交流平臺。為了在計算機程序中實現黑板，需要一個機器可讀的符號，在其中可以存儲事實。

這樣做的一個嘗試是SQL數據庫，另一個選擇是可學習任務建模語言（LTML）。LTML規劃語言的語法與PDDL相似，但增加了控制結構和OWL-S模型等額外功能。在POIROT中，計劃軌跡和假設被存儲在LTML語法中，用于創建語義網絡服務。

CAD軟件是在20世紀90年代初開發的，使用一套規則庫和神經網絡作為專家在黑板系統上操作。