Implementierung: Kognitive Techniken - Cognitive Computing - page 248

verwendet und von einem Controller verwaltet und bewertet wird. Während jeder Agent
an seinem Teil des Problems arbeitet, sieht er auf das Blackboard , um neue Informa-
tionen, die von anderen Agenten angeschrieben wurden, aufzunehmen, und schlägt seine
eigenen Ergebnisse an. Genau wie das schwarze Brett ist das Blackboard ein Element
zum Informationsaustausch mit mehreren Schreibern und Lesern. Die Agenten arbeiten
mit ihrer eigenen Geschwindigkeit an dem Problem, das sie am meisten interessiert oder
zu dem sie am meisten Wissen besitzen und fügen dem Blackboard , wenn möglich,
Informationen hinzu. Andere Agenten verwenden die Information, um ihre eigene Arbeit
voranzutreiben. So macht es die Blackboard-Architektur mehreren Agenten möglich, un-
abhängig voneinander zu arbeiten oder zu kooperieren, um ein Problem zu lösen. Das
Blackboard-Modell ist eine opportunistische Problemlösungstechnik, da bei jedem Steuer-
zyklus irgendeine Art von Schlussfolgerungsmethode verwendet werden kann. Es wird
ein Ereignismodell verwendet, das Zeichen gibt, wenn eine Veränderung am Blackbo-
ard vorgenommen wurde, und die Wissensquellen oder Agenten informiert, dass sich
etwas verändert hat. Ein Ereignis kann die Aktivierung einer Reihe von Agenten auslösen,
der Controller kann aber auch dynamisch festlegen, welcher Agent gestartet werden soll.
Er beschränkt außerdem den Zugriff auf das Blackboard , so dass nicht zwei Agenten
gleichzeitig auf dieselbe Stelle schreiben können. Ein wesentlicher Punkt besteht auch
darin, dass die Wissensquellen oder Agenten durch die Blackboard-Datenstruktur und ihre
Schnittstelle sehr eng gekoppelt sind. Wenn man eine einzelne große Anwendung ent-
wickelt und dann die Wissensbasen als Module einsetzen möchte, sind Blackboards ein
praktischer Kommunikationsmechanismus. Will man jedoch eine Umgebung schaffen, in
der Agenten mit sehr unterschiedlichen Strukturen und ohne Wissen von einem zentralen
Blackboard zusammenarbeiten können, benötigt man formalere Schnittstellen.
Wenn die Agenten miteinander kommunizieren müssen, können sie dies auf viele ver-
schiedene Arten tun. Sie können direkt miteinander sprechen, vorausgesetzt, sie sprechen
die gleiche Sprache, oder sich über einen Dolmetscher unterhalten, vorausgesetzt, sie wis-
sen, wie man mit dem Dolmetscher redet, und der Interpreter kann mit dem anderen Agen-
ten reden. Es gibt eine Stufe der grundlegenden Sprache, die Syntax und das Format von
Nachrichten, und eine tiefere, die Bedeutung oder Semantik. Während die Syntax meist
leicht zu verstehen ist, ist es die Semantik häufig nicht. Agenten benötigen demnach einen
Wortschatz und dessen Bedeutung. Dieser gemeinsame Wortschatz und dessen Bedeutung
wird Ontologie genannt. Jedes einzelne Fachgebiet kann dabei seine eigene Ontologie
haben. Wenn Agenten über eine Aufgabe verhandeln oder sie planen, benutzen sie diese
gemeinsame Ontologie, um sicherzustellen, dass keine Zweifel über die Semantik der
Botschaft bestehen.
In den folgenden Abschnitten wird eine einfache aber dennoch flexible Architektur
entwickelt, die sich auf die speziellen Angelegenheiten von kognitiven Agenten konzen-
triert. Die einfachste Methode, um einen Agenten einer existierenden Anwendung hin-
zuzufügen besteht darin, die Anwendung dazu zu bringen, den Agenten zu instanziieren
und zu konfigurieren, um dann dessen Methoden als Dienstroutinen aufzurufen. Auf diese
Weise hat die Anwendung stets die Kontrolle und kann die intelligenten Funktionen ver-