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Erst die Gesamtheit der Komponenten ist in der Lage, den Problem- und Lösungsbereich
abzudecken. Dieses Architekturmuster entspricht also von seinem Ansatz her dem des
Kognitionsmodells, indem sich der kognitive Prozess als Orchestrierung unterschiedlicher
Teilkomponenten ergibt, die unterschiedliche Zuständigkeiten bzw. Kompetenzen besit-
zen und demnach unterschiedliche Teilprobleme lösen. Die Lösungen dieser Teilprobleme
erfordern unter Umständen die Bearbeitung unterschiedlicher Repräsentationen und das
Verfolgen unterschiedlicher Lösungsparadigmen. Erschwerend kommt hinzu, dass sich
Situationen ergeben können, wo sich keine übergeordnete Strategie angeben lässt, wie die
Teillösungen zu einer Gesamtlösung zusammengeführt werden können. Insofern kann in
diesen Fällen auch keine genaue Folge der Lösungsschrittte festgelegt werden. Zusätzlich
kann die Verarbeitung von unsicherem, unscharfen und vagen Wissen notwendig sein,
was dazu führt, dass unter Umständen die einzelnen Komponenten nicht nur mehrere Al-
ternativlösungen erarbeiten, sondern diese Alternativen sogar in Konkurrenz zueinander
stehen. Eher erleichternd hingegen wirkt sich dagegen der Umstand aus, dass in vielen
Fällen keine optimale Lösung gefunden werden muss und man mit einer suboptimalen
Lösung „gut spielen“ kann. Wichtig ist in diesem Zusammenhang, dass das System seine
Grenzen kennt. Zusammengefasst ergibt sich die Eignung des Chunkboard-Musters als
übergeordnetes Lösungsmuster aus folgenden Gründen:
• Eine vollständige Sichtung des Problem- und Lösungsraumes ist nicht möglich.
• Eine vollständige Transparenz bezüglich des Problemraumes ist nicht gegeben, wozu
das Problem in Teilprobleme zerlegt werden muss.
• Eine exakte Reihenfolge der Abarbeitung des Problems kann nicht angebenen werden,
vielmehr müssen unterschiedliche Komponenten und deren Algorithmen in locker ge-
koppelter Form zusammenarbeiten.
• Die Komponenten sind voneinander unabhängig und arbeiten hierarchiefrei an der Ge-
samtlösung.
• Die Erarbeitung der Gesamtlösung erfordert die Bearbeitung unterschiedlicher Reprä-
sentationen und den Einsatz unterschiedlicher Algorithmenparadigma.
• Dennoch arbeiten die Komponenten auf Basis eingereichter Lösungen anderer Kompo-
nenten.
• Eine Parallelisierung der Lösungsschritte kann sinnvoll, nützlich und damit eine Alter-
native zu einer Sequentialisierung sein.
• Es gibt unsicheres, unscharfes, vages und sich widersprechendes Wissen.
• Der Einsatz von Techniken des Cognitive Computing kann notwendig bzw. unabding-
bar sein.
Konkret wird dieses Muster als Sammlung unabhängiger Komponenten realisiert, die mit-
einander auf einer gemeinsamen Datenstruktur (
Perzept
) arbeiten. Jede dieser Kompo-
nenten kommt eine bestimmte mentale Rolle zu und ist damit auf eine bestimmte Aufgabe
spezialisiert. Diese spezialisierten Komponenten sind dabei völlig unabhängig vonein-
ander, dahingehend entkoppelt, dass sie sich weder gegenseitig aufrufen noch in einer
