黑板系统

黑板系统是一种基于黑板架构模型的人工智能方法，其中一个共同的知识库，即黑板，由一组不同的专业知识源迭代更新，从问题规格开始，以解决方案结束。当每个知识源的内部约束条件与黑板的状态相匹配时，就用部分解决方案来更新黑板。通过这种方式，专家们一起工作来解决问题。黑板模型最初被设计为处理复杂的、不明确的问题的一种方式，在这种情况下，解决方案是其各部分的总和。

下面的场景提供了一个简单的隐喻，让我们对黑板的功能有一些了解。一组专家坐在一个有大黑板的房间里。他们作为一个团队，以黑板为工作场所，合作开发一个问题的解决方案，进行头脑风暴。当问题的规格被写在黑板上时，会议就开始了。专家们都注视着黑板，寻找机会将他们的专业知识应用到正在开发的解决方案中。当有人在黑板上写下一些东西，让另一位专家运用他们的专业知识时，第二位专家就会在黑板上记录他们的贡献，希望其他专家也能运用他们的专业知识。这个向黑板添加贡献的过程一直持续到问题得到解决。

黑板系统应用由三个主要组件组成软件专家模块，它们被称为知识源（KSs）。就像黑板上的人类专家一样，每个知识源都提供应用程序所需的特定专业知识。黑板，一个共享的问题、部分解决方案、建议和贡献的信息库。黑板可以被认为是其他知识源最近发布的对当前问题的贡献的动态图书馆。控制壳，控制系统中解决问题的活动流程。就像急切的人类专家需要一个调节器来防止他们在疯狂抢夺粉笔的过程中互相践踏一样，KS也需要一个机制来以最有效和连贯的方式组织他们的使用。在黑板系统中，这是由控制壳提供的。可学习任务建模语言黑板系统是多Agent系统的中心空间。它被用来描述世界，作为xxx的交流平台。为了在计算机程序中实现黑板，需要一个机器可读的符号，在其中可以存储事实。

这样做的一个尝试是SQL数据库，另一个选择是可学习任务建模语言（LTML）。LTML规划语言的语法与PDDL相似，但增加了控制结构和OWL-S模型等额外功能。在POIROT中，计划轨迹和假设被存储在LTML语法中，用于创建语义网络服务。

CAD软件是在20世纪90年代初开发的，使用一套规则库和神经网络作为专家在黑板系统上操作。