Вообразим себе комнату с большой доской, рядом с которой находится группа людей, держащих в руках фрагменты изображения. Процесс начинают добровольцы, которые размещают на доске наиболее "вероятные" фрагменты изображения (предположим, что они прилепляются к доске). Далее каждый участник группы смотрит на оставшиеся у него фрагменты и решает, есть ли такие, которые подходят к уже находящимся на доске. Участник, нашедший соответствие, подходит к доске и прилепляет свой кусок. В результате фрагмент за фрагментом занимают нужное место. При этом не существенно, что один из участников может иметь больше фрагментов, чем другой. Все изображение будет полностью собрано без всякого обмена информацией между членами группы. Каждый участник активизируется самостоятельно и знает, когда ему нужно включиться в процесс. Никакого порядка подхода к доске заранее не устанавливается. Совместное поведение регулируется только информацией на доске. Наблюдение за процессом демонстрирует его последовательность (по одному фрагменту за подход) и произвольность (когда возникает возможность, фрагмент устанавливается). Это существенно отличается от строгой систематичности, например, от прохождения с левого верхнего угла и перебора каждого фрагмента [7].
Из рис. 11-1 видно, что основу метода составляют три элемента: информационная доска, совокупность источников знаний и управляющий этими источниками контроллер [8]. Отметим, что следующее определение прямо соответствует принципам объектного подхода. Согласно Ни: "Информационная доска нужна для того чтобы хранить данные о ходе и состоянии решаемой задачи, используемые и формируемые источниками знаний. Доска содержит объекты из пространства решений. Эти объекты иерархически группируются по уровням анализа и вместе со своими атрибутами образуют словарь пространства решений" [9].
Энглемор и Морган уточняют: "необходимые для решения задачи знания о предметной области разделены на несколько независимых источников. Каждый источник знаний старается предложить информацию, полезную для решения за дачи. Текущая информация из каждого источника помещается на доске и модифицируется в соответствии с содержанием знаний. Формой представления источников знаний являются процедуры, наборы правил или логические заключения" [10].
Источники знаний зависят от предметной области. В системах распознавания речи нас могут интересовать агенты, поставляющие знания о фонемах, словах и предложениях. В системах распознавания образов ими могут быть сведения об элементарных структурах изображения, таких, как стыки линий, участки одинаковой плотности, и, на более высоком уровне абстракции, объекты, относящиеся к конкретной сцене (дома, дороги, поля, автомобили и люди).
В общем случае источники знаний соответствуют иерархической структуре объектов, размещаемых на информационной доске. Более того, каждый источник использует объекты одного уровня иерархии в качестве входных данных, а в качестве выхода генерирует или изменяет объекты на другом уровне. Например, в системе распознавания речи источник знаний о словах наблюдает за потоком фонем (низкий уровень абстракции), чтобы обнаружить слово (более высокий уровень абстракции). Источник знаний о предложениях может предположить, что здесь нужен глагол (высокий уровень абстракции) и проверить это предположение, перебрав список возможных слов (низкий уровень абстракции).
Эти два подхода к поиску решения называются соответственно прямой и обратной последовательностью рассуждений.
Источники знаний, как правило, состоят из двух компонент: предусловия и действия. Предусловием называется такое состояние информационной доски, которое представляет "интерес" для конкретного источника знаний (потенциально способно его активизировать). Например, в распознавании образов предусловием может быть наличие прямой линии (которая может означать дорогу). Выполнение предусловий заставляет источник знаний сфокусировать внимание на конкретном участке информационной доски, а затем привести в действие соответствующие правила или процедурные знания.
В этих условиях очередность активизации не имеет значения: если источник знаний обнаруживает данные, полезные для решения задачи, он сигнализирует об этом контроллеру доски, фигурально выражаясь, он как бы поднимает руку, показывая, что желает сделать что-то полезное. Из нескольких источников, делающих такой жест, контроллер вызывает того, кто ему представляется наиболее перспективным.
Анализ источников знаний