<figure class="single-featured-image">
</figure>
نظام البلاك بورد هو نهج للذكاء الاصطناعي يعتمد على النموذج المعماري للسبورة، حيث يتم تحديث قاعدة المعرفة المشتركة “السبورة” من قبل مجموعة متنوعة من مصادر المعرفة المتخصصة، بدءا من مشكلة المواصفات وتنتهي مع الحل، ويقوم كل مصدر للمعرفة بتحديث البلاك بورد بحل جزئي عندما تتطابق القيود الداخلية مع حالة السبورة، وبهذه الطريقة يعمل المتخصصون معا لحل المشكلة، وتم تصميم نموذج البلاك بورد في الأصل كوسيلة لمعالجة المشكلات المعقدة غير المحددة، حيث يكون الحل هو مجموع أجزائه .
يوفر السيناريو التالي استعارة بسيطة تعطي بعض الرؤية لكيفية عمل البلاك بورد :
1- يجلس مجموعة من المتخصصين في غرفة مع سبورة كبيرة، إنهم يعملون كفريق واحد لطرح حل لمشكلة ما باستخدام البلاك بورد كمكان عمل لتطوير الحل بشكل تعاوني .
2- تبدأ الجلسة عند كتابة مواصفات المشكلة على البلاك بورد، ويشاهد جميع المتخصصين السبورة ويبحثون عن فرصة لتطبيق خبرتهم على الحل المتطور، وعندما يكتب شخص ما شيئا على البلاك بورد يسمح لأخصائي آخر بتطبيق خبرته، ويسجل المتخصص الثاني مساهمته على البلاك بورد، ونأمل أن يمكن غيرهم من المتخصصين من تطبيق خبراتهم، وتستمر عملية إضافة المساهمات إلى السبورة حتى يتم حل المشكلة .
مميزات البلاك بورد
يتكون تطبيق نظام البلاك بورد من ثلاثة مكونات رئيسية وهم :
1- وحدات البرامج المتخصصة والتي تسمى مصادر المعرفة (KSs)، مثل الخبراء البشريين في البلاك بورد، ويوفر كل مصدر معرفة الخبرة المحددة التي يحتاجها التطبيق .
2- البلاك بورد مستودع مشترك للمشاكل، وحلول جزئية واقتراحات، ومعلومات ساهمت، ويمكن اعتبار البلاد بورد بمثابة “مكتبة” ديناميكية للمساهمات في المشكلة الحالية التي تم “نشرها” مؤخرا بواسطة مصادر معرفة أخرى .
3- هيكل التحكم والذي يتحكم في تدفق نشاط حل المشكلات في النظام، مثلما يحتاج المتخصصون الإنسانيون المتحمسون إلى وسيط لمنعهم من الدوس على بعضهم البعض في اندفاعة جنونية للاستيلاء على الطباشير، تحتاج KSs إلى آلية لتنظيم استخدامها بأكثر الطرق فعالية وتماسكا، وفي نظام البلاك بورد يتم توفير ذلك من قشرة التحكم .
نظام البلاك بورد
نظام البلاك بورد هو المساحة المركزية في نظام متعدد الوكلاء، ويستخدم لوصف العالم كمنصة تواصل للوكلاء، ولإدراك وجود البلاك بورد في برنامج كمبيوتر هناك حاجة إلى تدوين مقروء على الجهاز يمكن من خلاله تخزين الحقائق، وإحدى محاولات القيام بذلك هي قاعدة بيانات SQL ، والخيار الآخر هو لغة نمذجة المهام القابلة للتعلم (LTML)، وبناء جملة لغة التخطيط LTML يشبه PDDL لكنه يضيف ميزات إضافية مثل هياكل التحكم ونماذج أخر، و تم تطوير LTML في عام 2007 كجزء من مشروع أكبر بكثير يسمى POIROT “خطة ترتيب التعريفي عن طريق التفكير من تجربة واحدة، وهو إطار التعلم من المظاهرات لاستخراج العملية، وفي POIROT ، يتم تخزين آثار الخطة والفرضيات في بناء جملة LTML لإنشاء خدمات الويب الدلالية .
وهنا مثال صغير وهو أن مستخدم بشري ينفذ سير عمل في لعبة كمبيوتر، ويضغط على بعض الأزرار ويتفاعل مع محرك اللعبة، وأثناء قيامه بذلك يتم إنشاء تتبع خطة، وهذا يعني أنه يتم تخزين إجراءات المستخدم في ملف السجل، ويتم تحويل ملف السجل إلى تدوين يمكن قراءته من قبل الجهاز ويتم إثراءه بواسطة السمات الدلالية، والنتيجة هي ملف نصي في بناء جملة LTML والذي يتم وضعه على البلاك بورد، والوكلاء (البرامج في نظام البلاك بورد) قادرون على تحليل بناء جملة LTML .
عيوب البلاك بورد
كانت أنظمة البلاك بورد شائعة قبل شتاء AI و إلى جانب معظم موديلات AI الرمزية، فقد عفا عليها الزمن خلال تلك الفترة، وإلى جانب الطرز الأخرى تم إدراك أن النجاحات الأولية في مشاكل الألعاب لم تتطور بشكل جيد إلى المشكلات الحقيقية على أجهزة الكمبيوتر المتوفرة في ذلك الوقت، ومعظم مشاكل استخدام البلاك بورد هي بطبيعتها صلبة NP ، لذلك تقاوم الحل القابل للتتبع عن طريق أي خوارزمية في الحد الأقصى للحجم، وخلال نفس الفترة أصبح التعرف على الأنماط الإحصائية هو المسيطر، وعلى الأخص من خلال نماذج ماركوف المخفية البسيطة التي تفوقت على المناهج الرمزية مثل Hearsay-II في مجال التعرف على الكلام .
التطورات الأخيرة للبلاك بورد
تم إنشاء أنظمة شبيهة بالسبورة ضمن إعدادات تعلم الآلة البايزية الحديثة، وذلك باستخدام وكلاء لإضافة وإزالة عقد شبكة بايزي، وفي أنظمة “Bayesian Blackboard” ، يمكن للاستدلال أن يكتسب معاني احتمالية أكثر صرامة كمقترحات وقبول في أخذ العينات من متروبوليس هاستينغز على الرغم من مساحة الهياكل المحتملة،على العكس من ذلك باستخدام هذه التعيينات يمكن الآن أخذ عينات Metropolis-Hastings الحالية على المساحات الهيكلية باعتبارها أشكالا من أنظمة السبورة حتى عند عدم تسمية المؤلفين على هذا النحو، وهذه العينات موجودة عادة في خوارزميات النسخ الموسيقية على سبيل المثال .
كما تم استخدام أنظمة البلاك بورد لإنشاء أنظمة ذكية واسعة النطاق لتوضيح محتوى الوسائط ، وأتمتة أجزاء من أبحاث العلوم الاجتماعية التقليدية، وفي هذا المجال تنشأ مشكلة دمج خوارزميات الذكاء الاصطناعي المتعددة في نظام ذكي واحد تلقائيا، حيث توفر البلاك بورد طريقة لمجموعة من خوارزميات معالجة اللغات الطبيعية الموزعة والموحدة لكل تعليق على البيانات في مساحة مركزية، دون الحاجة إلى تنسيق السلوك .
نظام البلاك بورد هو نهج للذكاء الاصطناعي يعتمد على النموذج المعماري للسبورة، حيث يتم تحديث قاعدة المعرفة المشتركة “السبورة” من قبل مجموعة متنوعة من مصادر المعرفة المتخصصة، بدءا من مشكلة المواصفات وتنتهي مع الحل، ويقوم كل مصدر للمعرفة بتحديث البلاك بورد بحل جزئي عندما تتطابق القيود الداخلية مع حالة السبورة، وبهذه الطريقة يعمل المتخصصون معا لحل المشكلة، وتم تصميم نموذج البلاك بورد في الأصل كوسيلة لمعالجة المشكلات المعقدة غير المحددة، حيث يكون الحل هو مجموع أجزائه .
<ins class="adsbygoogle" style="display: block; height: 182px; width: 708px;" data-ad-client="ca-pub-1170002228746321" data-ad-slot="5263491935" data-ad-format="auto" data-full-width-responsive="true" data-adsbygoogle-status="done"><ins id="aswift_1_expand" style="display: inline-table; border: medium none; height: 182px; margin: 0px; padding: 0px; position: relative; visibility: visible; width: 708px; background-color: transparent;"><ins id="aswift_1_anchor" style="display: block; border: medium none; height: 182px; margin: 0px; padding: 0px; position: relative; visibility: visible; width: 708px; background-color: transparent; overflow: hidden;"></ins></ins></ins>
البلاك بورديوفر السيناريو التالي استعارة بسيطة تعطي بعض الرؤية لكيفية عمل البلاك بورد :
1- يجلس مجموعة من المتخصصين في غرفة مع سبورة كبيرة، إنهم يعملون كفريق واحد لطرح حل لمشكلة ما باستخدام البلاك بورد كمكان عمل لتطوير الحل بشكل تعاوني .
2- تبدأ الجلسة عند كتابة مواصفات المشكلة على البلاك بورد، ويشاهد جميع المتخصصين السبورة ويبحثون عن فرصة لتطبيق خبرتهم على الحل المتطور، وعندما يكتب شخص ما شيئا على البلاك بورد يسمح لأخصائي آخر بتطبيق خبرته، ويسجل المتخصص الثاني مساهمته على البلاك بورد، ونأمل أن يمكن غيرهم من المتخصصين من تطبيق خبراتهم، وتستمر عملية إضافة المساهمات إلى السبورة حتى يتم حل المشكلة .
مميزات البلاك بورد
يتكون تطبيق نظام البلاك بورد من ثلاثة مكونات رئيسية وهم :
1- وحدات البرامج المتخصصة والتي تسمى مصادر المعرفة (KSs)، مثل الخبراء البشريين في البلاك بورد، ويوفر كل مصدر معرفة الخبرة المحددة التي يحتاجها التطبيق .
2- البلاك بورد مستودع مشترك للمشاكل، وحلول جزئية واقتراحات، ومعلومات ساهمت، ويمكن اعتبار البلاد بورد بمثابة “مكتبة” ديناميكية للمساهمات في المشكلة الحالية التي تم “نشرها” مؤخرا بواسطة مصادر معرفة أخرى .
3- هيكل التحكم والذي يتحكم في تدفق نشاط حل المشكلات في النظام، مثلما يحتاج المتخصصون الإنسانيون المتحمسون إلى وسيط لمنعهم من الدوس على بعضهم البعض في اندفاعة جنونية للاستيلاء على الطباشير، تحتاج KSs إلى آلية لتنظيم استخدامها بأكثر الطرق فعالية وتماسكا، وفي نظام البلاك بورد يتم توفير ذلك من قشرة التحكم .
نظام البلاك بورد
نظام البلاك بورد هو المساحة المركزية في نظام متعدد الوكلاء، ويستخدم لوصف العالم كمنصة تواصل للوكلاء، ولإدراك وجود البلاك بورد في برنامج كمبيوتر هناك حاجة إلى تدوين مقروء على الجهاز يمكن من خلاله تخزين الحقائق، وإحدى محاولات القيام بذلك هي قاعدة بيانات SQL ، والخيار الآخر هو لغة نمذجة المهام القابلة للتعلم (LTML)، وبناء جملة لغة التخطيط LTML يشبه PDDL لكنه يضيف ميزات إضافية مثل هياكل التحكم ونماذج أخر، و تم تطوير LTML في عام 2007 كجزء من مشروع أكبر بكثير يسمى POIROT “خطة ترتيب التعريفي عن طريق التفكير من تجربة واحدة، وهو إطار التعلم من المظاهرات لاستخراج العملية، وفي POIROT ، يتم تخزين آثار الخطة والفرضيات في بناء جملة LTML لإنشاء خدمات الويب الدلالية .
وهنا مثال صغير وهو أن مستخدم بشري ينفذ سير عمل في لعبة كمبيوتر، ويضغط على بعض الأزرار ويتفاعل مع محرك اللعبة، وأثناء قيامه بذلك يتم إنشاء تتبع خطة، وهذا يعني أنه يتم تخزين إجراءات المستخدم في ملف السجل، ويتم تحويل ملف السجل إلى تدوين يمكن قراءته من قبل الجهاز ويتم إثراءه بواسطة السمات الدلالية، والنتيجة هي ملف نصي في بناء جملة LTML والذي يتم وضعه على البلاك بورد، والوكلاء (البرامج في نظام البلاك بورد) قادرون على تحليل بناء جملة LTML .
عيوب البلاك بورد
كانت أنظمة البلاك بورد شائعة قبل شتاء AI و إلى جانب معظم موديلات AI الرمزية، فقد عفا عليها الزمن خلال تلك الفترة، وإلى جانب الطرز الأخرى تم إدراك أن النجاحات الأولية في مشاكل الألعاب لم تتطور بشكل جيد إلى المشكلات الحقيقية على أجهزة الكمبيوتر المتوفرة في ذلك الوقت، ومعظم مشاكل استخدام البلاك بورد هي بطبيعتها صلبة NP ، لذلك تقاوم الحل القابل للتتبع عن طريق أي خوارزمية في الحد الأقصى للحجم، وخلال نفس الفترة أصبح التعرف على الأنماط الإحصائية هو المسيطر، وعلى الأخص من خلال نماذج ماركوف المخفية البسيطة التي تفوقت على المناهج الرمزية مثل Hearsay-II في مجال التعرف على الكلام .
التطورات الأخيرة للبلاك بورد
تم إنشاء أنظمة شبيهة بالسبورة ضمن إعدادات تعلم الآلة البايزية الحديثة، وذلك باستخدام وكلاء لإضافة وإزالة عقد شبكة بايزي، وفي أنظمة “Bayesian Blackboard” ، يمكن للاستدلال أن يكتسب معاني احتمالية أكثر صرامة كمقترحات وقبول في أخذ العينات من متروبوليس هاستينغز على الرغم من مساحة الهياكل المحتملة،على العكس من ذلك باستخدام هذه التعيينات يمكن الآن أخذ عينات Metropolis-Hastings الحالية على المساحات الهيكلية باعتبارها أشكالا من أنظمة السبورة حتى عند عدم تسمية المؤلفين على هذا النحو، وهذه العينات موجودة عادة في خوارزميات النسخ الموسيقية على سبيل المثال .
كما تم استخدام أنظمة البلاك بورد لإنشاء أنظمة ذكية واسعة النطاق لتوضيح محتوى الوسائط ، وأتمتة أجزاء من أبحاث العلوم الاجتماعية التقليدية، وفي هذا المجال تنشأ مشكلة دمج خوارزميات الذكاء الاصطناعي المتعددة في نظام ذكي واحد تلقائيا، حيث توفر البلاك بورد طريقة لمجموعة من خوارزميات معالجة اللغات الطبيعية الموزعة والموحدة لكل تعليق على البيانات في مساحة مركزية، دون الحاجة إلى تنسيق السلوك .
