يعد Blackboard منهجًا يعتمد على النموذج المعماري للسبورة، حيث يتم تحديث قاعدة المعرفة العامة “السبورة” من خلال مجموعة متنوعة من مصادر المعرفة المتخصصة، بدءًا من مشكلة المواصفات وانتهاءً بالحل، ويقوم كل مصدر من مصادر المعرفة بتحديث السبورة مع حل جزئي عندما تتطابق القيود الداخلية مع الحالة، وبهذه الشرح طريقة يعمل المحترفون معًا لحل المشكلة، تم تصميم نموذج السبورة في الأصل كشرح طريقة لمعالجة المشكلات المعقدة وغير المحددة، حيث يكون الحل هو مجموع أجزائه .
بلاك بورد
يوفر السيناريو التالي استعارة بسيطة تعطي نظرة ثاقبة حول كيفية عمل Blackboard
1- مجموعة من المتخصصين يجلسون في غرفة بها سبورة كبيرة، يعملون كفريق واحد للتوصل إلى حل لمشكلة باستخدام السبورة كمكان عمل لتطوير الحل بشكل تعاوني.
2- تبدأ الجلسة عندما يتم كتابة مواصفات المشكلة على السبورة، ويراقب جميع المختصين السبورة ويبحثون عن فرصة لتطبيق خبراتهم على الحل المطور. يمكن للمتخصصين الآخرين تطبيق خبراتهم، وتستمر عملية إضافة المساهمات إلى مجلس الإدارة حتى يتم حل المشكلة.
ميزات البلاك بورد
يتكون تطبيق نظام البلاك بورد من ثلاثة مكونات رئيسية
1- وحدات برمجية متخصصة تسمى مصادر المعرفة (KSs)، مثل Blackboard human، وكل مصدر معرفة يوفر الخبرة المحددة التي يحتاجها التطبيق.
2- السبورة هي مستودع مشترك للمشاكل والحلول الجزئية والاقتراحات والمعلومات المساهمة. يمكن اعتبار مجلس الدولة بمثابة “مكتبة” ديناميكية للمساهمات في المشكلة الحالية التي تم “نشرها” مؤخرًا من قبل مصادر المعرفة الأخرى.
3- هيكل التحكم الذي يتحكم في تدفق نشاط حل المشكلات في النظام، تمامًا كما يحتاج المتخصصون في المجال الإنساني المتحمسون إلى وسيط لمنعهم من الدوس على بعضهم البعض في جنون لتولي المسؤولية، تحتاج KS إلى آلية لتنظيم استخدامها في الشرح طريقة الأكثر فعالية وتماسكًا، ويتم توفيرها في نظام Blackboard وذلك من غلاف التحكم.
نظام البلاك بورد
نظام البلاك بورد هو المساحة المركزية في نظام متعدد الوكلاء، ويستخدم لوصف العالم كمنصة اتصال للوكلاء. لغة نمذجة المهام القابلة للتعلم (LTML)، بناء جملة لغة التخطيط في LTML مشابه لـ PDDL ولكنه يضيف ميزات إضافية مثل هياكل التحكم والنماذج الأخرى. ، وهو إطار للتعلم من العروض التوضيحية إلى عملية الاستخراج، وفي POIROT، يتم تخزين آثار الخطة والفرضيات في بناء جملة LTML لإنشاء خدمات الويب الدلالية.
فيما يلي مثال صغير على أن المستخدم البشري ينفذ سير عمل، ويضغط على بعض الأزرار ويتفاعل مع محرك اللعبة، أثناء القيام بذلك يتم إنشاء تتبع للخطة، وهذا يعني أن إجراءات المستخدم مخزنة في ملف السجل، وملف السجل يتم تحويله إلى تدوين يمكن قراءته بواسطة الجهاز يتم إثرائه بالميزات الدلالية، والنتيجة هي ملف نصي في صيغة LTML يتم وضعه على السبورة، ويمكن للوكلاء (البرنامج في نظام السبورة) تحليل LTML بناء الجملة.
عيوب البلاك بورد
كانت أنظمة Blackboard شائعة قبل شتاء الذكاء الاصطناعي، ومع معظم نماذج الذكاء الاصطناعي الرمزية، أصبحت قديمة خلال تلك الفترة، وإلى جانب النماذج الأخرى، تم إدراك أن النجاحات الأولية في مشاكل الألعاب لم تتطور بشكل جيد إلى مشاكل حقيقية على أجهزة الكمبيوتر المتوفرة في الوقت معظم مشاكل استخدام السبورة هي NP صلبة بطبيعتها، لذا فهي تقاوم الحل الذي يمكن تتبعه بأي خوارزمية بأقصى حجم، وخلال نفس الفترة أصبح التعرف على الأنماط الإحصائية سائدًا، وعلى الأخص من خلال نماذج ماركوف المخفية البسيطة التي تفوقت على الأساليب الرمزية مثل Hearsay-II في مجال التعرف على الكلام.
آخر تطورات Blackboard
تم إنشاء أنظمة تشبه Blackboard ضمن إعدادات Bayesian للتعلم الآلي الحديثة، باستخدام وكلاء لإضافة وإزالة عقد شبكة Bayesian. على العكس من ذلك، باستخدام هذه التعيينات، يمكن الآن أخذ عينات من Metropolis-Hastings الموجودة في المساحات الهيكلية كأشكال من أنظمة السبورة حتى عندما لا يتم تسمية المؤلفين على هذا النحو، وهذه العينات موجودة بشكل شائع في خوارزميات النسخ الموسيقي.
كما تم استخدام أنظمة Blackboard لإنشاء أنظمة ذكية واسعة النطاق لإضافة التعليقات التوضيحية على المحتوى، وأتمتة أجزاء من أبحاث العلوم الاجتماعية التقليدية، وفي هذا المجال تبرز مشكلة دمج خوارزميات الذكاء الاصطناعي المتعددة في نظام ذكي واحد تلقائيًا، حيث توفر Blackboard شرح طريقة لمجموعة من خوارزميات معالجة اللغة الطبيعية الموزعة. يتم توحيد كل تعليق على البيانات في مساحة مركزية، دون الحاجة إلى تنسيق السلوك.