人工智能与黑板模型在工程问题解决中的应用

### 人工智能与黑板模型在工程问题解决中的应用 #### 1. 黑板模型基础 黑板模型是一种用于解决复杂问题的有效方法，其核心在于黑板这一数据存储结构，它持有所有的数据对象。通常采用分层组织对这些数据对象进行抽象，带来两大显著优势： - **知识源组织有序**：知识源以一种特定方式组织，将某一层级的信息作为输入，为下一层级生成信息。 - **概念术语明确**：与不同概念相关的术语在适当的抽象层级上变得明确且易于获取。 在基于黑板的问题解决中，事件的概念至关重要。黑板的任何变化都被视为一个事件，无论是由于生成额外信息还是修改现有信息导致的解决方案状态的改变，都会立即记录在黑板上。控制器会注意到这些变化，并通过调用适当的知识源采取必要的行动。这个过程会一直重复，直到问题得到最终解决。需要注意的是，后续信息的变化可能会使之前做出的决策失效，此时需要通过回溯来撤销相应阶段，导致推理过程具有非单调性。为了实现回溯，必须存储所有做出的决策及其依赖关系，依赖网络会随着使用知识源做出决策而逐步构建，它不仅有助于回溯，还能帮助审查问题解决过程的进展。 #### 2. 黑板框架 在黑板框架中，知识表示方法、知识调度技术以及解决方案空间和领域知识的划分取决于领域的性质。该框架基于实际计算结构描述系统组件，是一种规定性模型，描述了黑板中应包含的内容。解决问题时，首先将问题分解为与任务内不同专业领域相对应的松散耦合子任务，以层次化方式对任务进行功能分解，可使许多子系统共享通用功能。 开发应用程序时，首先将黑板按层次划分为定义解决方案空间属性的对象，这些对象通过链接相互连接，链接可表示对象之间的关系。这种在知识层面和黑板层面的分解，在开发阶段和问题解决阶段提供了最大的灵活性，同时通过限制对较小实体的操作，减少了计算需求。划分解决方案空间和领域知识后，会添加控制信息。在这个框架中，黑板充当结构化的工作内存，每个知识源都有一组生产规则和程序，控制部分包含规则应用的策略。 以下是一些基于黑板模型的典型系统： | 系统名称 | 开发单位 | 应用领域 | 特点 | | --- | --- | --- | --- | | HEARSAY II | 卡内基梅隆大学 | 人工智能领域计算机科学摘要文档查询与检索 | 旨在回答查询并从人工智能领域的计算机科学摘要集合中检索文档，涵盖约1000个选定词汇 | | HASP/SIAP | - | 区域平台活动监测 | 用于开发和维护反映受监控区域内平台（水面舰艇和潜艇）活动的态势板，输入为区域内物体产生的连续声学信号以及包含友好和敌对平台移动信息的情报报告 | | CRYSALIS | - | 蛋白质结构确定 | 根据氨基酸序列和X射线衍射数据确定蛋白质结构，首次通过面板在黑板上引入多层次结构 | | 移动机器人位置估计系统 | Ong等人 | 移动机器人定位 | 为在固定环境中移动且感官能力有限的机器人开发，有两个黑板面板，分别包含解决方案空间细节和控制细节 | | DESTINY | Sriram | 集成结构设计 | 黑板分为多个层次，描绘解决方案状态的先验计划，具有策略层、专家层和资源层三个层次的知识源 | | GENESIS | Sakthivel和Kalyanaraman | 钢结构工业建筑规划与设计 | 能够以集成方式执行单层钢结构工业建筑的结构规划、初步设计、分析和详细设计等工程活动，控制黑板中的控制事件分为元事件、规划事件和设计事件，功能知识源分为六个知识模块 | #### 3. 通用黑板外壳的发展 随着多个黑板模型和原型的开发，逐渐出现了通用黑板外壳。这些外壳大多是基于开发原型或应用系统的经验开发的。例如： - **AGE**：斯坦福大学基于HASP和CRYSALIS的经验开发的通用黑板系统，允许用户构建黑板系统，在问题解决的任何时刻将注意力集中在黑板对象树的特定节点上，并根据一组优先级进行调度。 - **HEARSAY III**：基于HEARSAY I和II项目经验的黑板通用化系统，其主要贡献是具有基于知识的控制程序，有一个单独的调度黑板，使控制信息对控制知识源可见且可访问，还具有集成上下文机制，允许同时进行多种替代解释。 - **BB1**：黑板系统的第三次通用化，具有成熟的分离式黑板架构，用于控制领域知识源的执行，拥有用于构建知识库、黑板和知识源的图形用户界面。 #### 4. 集成工程系统（lES） 集成工程系统（lES）是Shaktivel和Kalyanaraman提出的扩展黑板框架，旨在应对工程过程对计算环境提出的复杂需求。其显著特点包括： - 能够处理多种数值、图形和符号参数。 - 能够高效使用各种知识、方法和程序。 - 统一高效地管理大量静态和动态数据。 - 从最通用到最具体的各个抽象层次表示解决方案。 - 能够处理涵盖整个推导 - 形成频谱的问题。 - 对工程协作过程进行建模和控制。 lES的架构中，黑板是一个公共的全局数据结构，作为各种独立知识源之间的通信媒介。随着解决方案的推进，调度知识源会在黑板上发布解决方案，并检索其他知识源为解决其问题而发布的必要信息。黑板被划分为解决方案黑板和控制黑板面板，解决方案黑板面板存储问题解决过程中生成的解决方案，信息以层次结构的形式存储在对象及其关系中，对象在运行时从包含对象及其属性描述的框架库中实例化，解决方案黑板中对象之间的关系链接通过知识源创建。此外，对象还可以通过多重继承和守护程序进行有限的推理，知识源也可以通过守护程序调用。 控制黑板存储解决方案推进过程中控制事件的状态，控制事件以最抽象的形式描述问题状态。例如，事件分析可以有“无法开始”、“可以开始”和“已完成”等不同状态。在运行时，特定于实例的控制事件会根据解决方案黑板上控制事件所关注的对象的实例数量动态生成。随着解决方案的推进，知识源会修改控制事件的状态，控制事件状态信息用于知识源选择器在任何给定问题状态下调用适当的知识源。 在lES中，知识源在功能上分为控制知识源、功能知识源和特定任务知识源三类。根据推理过程，知识源又可分为自主知识源、交互知识源和协调知识源。自主知识源独立工作，通过仅允许不同知识源通过黑板进行通信，模拟不同专家在协作问题解决过程中的不频繁交互；交互知识源用于表示耦合子任务中的知识；lES允许每个知识源以自己的语言表示知识，对不同知识源使用的语法和语义没有限制。各种交互知识源之间的协调通过协调知识源中提供的映射实现，当调用协调知识源时，推理器将协调知识源作为指定的一组交互和独立知识源的共同目标，并借助这些知识源中的可用知识来实现该目标。lES提供了四种推理机制，即前向、后向、混合和全触发技术，不同的知识源可以使用不同的推理策略。