Модель «классной доски» не определяет никакой конкретной структуры ни для самой «классной доски», ни для источников знаний. Как правило, структура «классной доски» зависит от конкретной задачи.1 [22] Реализация источников знаний также зависит от специфики решаемой задачи. «Классная доска» — это концептуальная модель, описывающая отношения без представления структуры самой «классной доски» и источников знаний. Модель «классной доски» не диктует количество используемых источников знаний или их назначение. «Классная доска» может быть единственным глобальным или распределенным объектом, компоненты которого расположены на нескольких компьютерах. Системы «классной доски» могут состоять из нескольких «классных досок», и каждая из них «занимается» решением определенной части исходной задачи. Это делает модель «классной доски» чрезвычайно гибкой. Модель «классной доски» поддерживает параллельное и распределенное программирование. Во-первых, источники знаний, работая над решением части общей задачи, могут выполняться одновременно. Во-вторых, источники знаний могут быть реализованы в различных потоках или отдельных процессах одного или нескольких компьютеров.
«Классная доска» может быть разделена на несколько отдельных частей, позволяющих параллельный доступ со стороны нескольких источников знаний. «Классная доска» легко поддерживает такие архитектурные варианты, как CREW (concurrent read, exclusive write — параллельное чтение и монопольнал запись), EREW (exclusive read, exclusive write — монопольное чтение и монопольная запись) и MIMD (multiple-instruction, multiple-data — множество потоков данных и множество потоков команд). Мы реализуем «классную доску» как глобальный объект или коллекцию объектов, а источники знаний — как отдельные потоки. Поскольку потоки разделяют одно и то же адресное пространство, к «классной доске», реализованной как глобальный объект или семейство объектов, будут получать доступ все потоковые источники знаний. Если источники знаний реализовать как отдельные процессы, выполняющиеся на одном или нескольких компьютерах, то «классную доску» имеет смысл реализовать как CORBA-объект или как коллекцию CORBA-объектов. Вспомните, что CORBA-объекты можно использовать для поддержки как параллельной, так и распределенной модели вычислений. Здесь мы используем технологию CORBA для поддержки «классной доски» как разновидность распределенной памяти, совместно используемой задачами, выполняющимися в различных адресных пространствах. Эти задачи могут быть PVM-типа (Рагаllеl Virtual Machine — параллельная виртуальная машина), задачами, порождаемыми традиционными fork-exec-вызовами функций, или задачами, порождаемыми библиотечными функциями posix_spawn (). Две конфигурации памяти для реализации технологии «классной доски» показаны на рис. 13.1.
В обоих случаях (см. рис. 13.1) все источники знаний имеют доступ к «классной доске». Источники знаний, размещенные в различных адресных пространствах, должны иметь сетевую связь с «классной доской», реализованной как один или несколько CORBA-объектов. Если источники зна н ий реализова н ы как PVM-задачи. то их связь с «классной доской» можно построить на основе передачи сооб щ ений. Такая конфигурация обеспечивает чрезвычайно гибкую модель решения задач.
Рис.13.1. Две конфигурации памяти для реализации технологии «классной доски» (ИЗ — источник знаний)
Методы структурирования «классной доски»
Методов структурирования «классной доски» не существует. Однако большинство реализаций этой технологии имеют определенные характеристики и атрибуты. Исходное содержимое «классной доски» обычно включает часть пространства решения задачи. Пространство решений должно содержать все частные и полное решения задачи. Например, предположим, что у нас есть механизм поиска изображений автомобилей в Internet. Этот механизм поиска может обрабатывать растровое или векторное изображение, чтобы определить, содержит ли оно изображение автомобиля, и если содержит, то отвечает ли оно параметрам поиска. Допустим, этот механизм поиска разработан с использованием модели «классной доски». Каждый источник знаний имеет свою специфику: один — специалист в области идентификации изображений покрышек, другой — идентифицирует зеркала задней обзорности, третий — эксперт по дверным ручкам для автомобилей и т.д. Каждая деталь автомобиля представляет малую часть пространства решений. Одни части пространства решений содержат полное изображение автомобиля с различных точек зрения (т.е. сверху, снизу, под углом 45° и т.д.), а другие — только отдельные детали автомобилей, например, фронтальную и заднюю части, крышу или багажник. На «классной доске» размещается растровое или векторное изображение, и отдельные источники знаний пытаются идентифицировать детали изображения, которые могут быть частями автомобиля. Если некоторая часть пространства решений совпадает с какой-нибудь частью изображения, эта часть изображения будет записана в другую часть «классной доски» как частное решение. Один источник знаний может поместить на «классную доску» дверную ручку идентифицируемого автомобиля, другой — дверцу. Если эти две части информации оказались на «классной доске», то какой-нибудь третий источник знаний может использовать эту информацию как вспомогательную при идентификации передней части автомобиля в исследуемом изображении. После того как будет идентифицирована передняя часть, она также размещается на «классной доске». Каждый из этих различных способов идентификации изображения автомобиля представляет часть пространства решений.
Пространство решений иногда организуется иерархически. В нашем примере с автомобилем на вершине иерархии могут находиться полные изображения автомобиля, следующий уровень может состоять из различных видов передних и задних частей, еще один уровень может содержать двери, багажники, капоты, ветровые стекла и колеса. Каждый уровень описывает в этом случае меньшее, возможно, менее характерное изображение некоторой части автомобиля. Источники знаний могут работать одновременно на нескольких уровнях иерархии. Пространство решений также можно организовать в виде графа, в котором каждый узел представляет некоторую часть решения, а каждое ребро — отношения между двумя частными решениями. Пространство решений может быть представлено в виде одной или нескольких матриц, а каждый элемент матрицы будет содержать в этом случае полное или частное решение. Представление пространства решений— это важный компонент архитектуры «классной доски». Именно характер задачи часто определяет, как должно быть распределено пространство решений. Помимо компонента пространства решений, «классная доска» обычно имеет один или несколько компонентов (эвристических) правил. Компонент правил используется для определения того, какие источники знаний стоит использовать и какие решения принимать или отвергать. Компонент правил можно также применить для перевода частных решений с одного уровня иерархии пространства решений на другой. Компонент правил позволяет назначать приоритеты источникам знаний. Некоторые источники знаний могут «зайти в тупик». «Классная доска» может «снять отметку» с одной группы источников знаний в пользу другой, а также использовать компонент правил, чтобы предложить источникам знаний более потенциально подходящие гипотезы на основе уже сгенерированных частных гипотез. Помимо пространства решений и компонента правил, «классная доска» часто содержит начальные значения, значения ограничений и вспомогательные цели. В некоторых случаях «классная доска» может содержать одну или несколько очередей событий, используемых для приема входных данных либо из пространства задачи, либо от источников знаний. Логическая схема базовой архитектуры «классной доски» показана на рис. 13.2.
