Система доски

Система доски — это подход искусственного интеллекта , основанный на архитектурной модели доски . ^[1]^[2]^[3]^[4] где общая база знаний , «доска», итеративно обновляется разнообразной группой источников специализированных знаний, начиная со спецификации проблемы и заканчивая решением. Каждый источник знаний обновляет доску частичным решением, когда его внутренние ограничения соответствуют состоянию доски. Таким образом, специалисты работают вместе над решением проблемы. Модель «черной доски» изначально была разработана как способ решения сложных, нечетко определенных задач, где решение представляет собой сумму ее частей.

Метафора

Следующий сценарий представляет собой простую метафору, которая дает некоторое представление о том, как функционирует доска:

Группа специалистов сидит в комнате с большой доской . Они работают как команда, проводя мозговой штурм по решению проблемы, используя доску как рабочее место для совместной разработки решения.
Занятие начинается с того, что на доске записано описание задачи. Все специалисты наблюдают за доской в поисках возможности применить свой опыт к разрабатываемому решению. Когда кто-то пишет на доске что-то, что позволяет другому специалисту применить свой опыт, второй специалист записывает свой вклад на доску, надеясь, что это позволит другим специалистам затем применить свой опыт. Этот процесс добавления материалов на доску продолжается до тех пор, пока проблема не будет решена.

Компоненты

Приложение системы доски состоит из трех основных компонентов.

Модули специалиста по программному обеспечению, которые называются источниками знаний (KS) . Подобно людям-экспертам у доски, каждый источник знаний предоставляет конкретный опыт, необходимый приложению.
Доска — общий репозиторий проблем, частичных решений, предложений и дополнительной информации. Доску можно рассматривать как динамическую «библиотеку» вкладов в текущую проблему, которые были недавно «опубликованы» из других источников знаний.
Оболочка управления , которая управляет потоком действий по решению проблем в системе. Подобно тому, как нетерпеливым специалистам-людям нужен модератор, чтобы они не затоптали друг друга в безумной гонке за мелом, КС нужен механизм, позволяющий организовать их использование наиболее эффективным и слаженным образом. В системе доски это обеспечивается оболочкой управления.

Изучаемый язык моделирования задач

Система «классная доска» — это центральное пространство в многоагентной системе . Он используется для описания мира как коммуникационной платформы для агентов. Чтобы реализовать доску в компьютерной программе, машиночитаемые необходимы факты обозначения, в которых можно хранить . Одной из попыток сделать это является база данных SQL , другой вариант — обучаемый язык моделирования задач (LTML) . Синтаксис языка планирования LTML похож на PDDL , но добавляет дополнительные функции, такие как структуры управления и модели OWL-S . ^[5]^[6] LTML был разработан в 2007 году. ^[7] как часть гораздо более крупного проекта под названием ПУАРО ( Plan Order Induction by Reasoning from One Trial ), ^[8] который представляет собой платформу обучения на демонстрациях для интеллектуального анализа процессов . В ПУАРО Plan трассировки и гипотезы хранятся в синтаксисе LTML для создания семантических веб-сервисов . ^[9]

Вот небольшой пример: пользователь-человек выполняет рабочий процесс в компьютерной игре. Пользователь нажимает некоторые кнопки и взаимодействует с игровым движком . Пока пользователь взаимодействует с игрой, создается трассировка плана. Это означает, что действия пользователя сохраняются в файле журнала . Файл журнала преобразуется в машиночитаемую нотацию, которая обогащается семантическими атрибутами . Результатом является текстовый файл с синтаксисом LTML, который выводится на доску. Агенты (программы в системе Blackboard) способны анализировать синтаксис LTML.

Реализации

Ниже мы начнем с обсуждения двух хорошо известных ранних систем «классной доски», BB1 и GBB, а затем обсудим более поздние реализации и приложения.

Архитектура школьной доски BB1 ^[10] Первоначально он был вдохновлен исследованиями того, как люди планируют выполнять несколько задач в поездке, и использовал планирование задач в качестве упрощенного примера тактического планирования для Управления военно-морских исследований . ^[11] Хейс-Рот и Хейс-Рот обнаружили, что человеческое планирование более точно моделировалось как оппортунистический процесс, в отличие от использовавшихся в то время преимущественно нисходящих планов:

Наш взгляд на планирование, хотя и не является несовместимым с моделями последовательного совершенствования, несколько иной. Мы разделяем предположение, что процессы планирования работают в двумерном пространстве планирования, определенном во времени и измерениях абстракции. Однако мы предполагаем, что плановая деятельность людей во многом носит оппортунистический характер. То есть на каждом этапе процесса текущие решения и наблюдения планировщика предлагают различные возможности для разработки плана. Последующие решения планировщика основаны на выбранных возможностях. Иногда эти последовательности решений следуют упорядоченному пути и приводят к аккуратному расширению сверху вниз, как описано выше. Однако некоторые решения и наблюдения могут также указывать на менее упорядоченные возможности для разработки плана. ^[12]

Ключевым нововведением BB1 было то, что он применил эту модель оппортунистического планирования к своему собственному управлению, используя ту же модель поэтапного, оппортунистического решения проблем, которая применялась для решения проблем предметной области. Рассуждения на метауровне с использованием источников контрольных знаний могли бы затем отслеживать, идут ли планирование и решение проблем так, как ожидалось, или застопорились. В случае остановки BB1 может переключиться с одной стратегии на другую, поскольку условия – например, рассматриваемые цели или оставшееся время – изменятся. BB1 применялся в нескольких областях: планирование строительной площадки, ^[13] определение трехмерных белковых структур на основе рентгеновской кристаллографии, ^[14] интеллектуальные системы обучения, ^[15] и мониторинг пациентов в режиме реального времени. ^[16]

BB1 также позволил разрабатывать общепредметные языковые структуры для решения широкого класса проблем. Например, АККОРД ^[17] Языковая среда определила особый подход к решению проблем конфигурации. Подход к решению проблем заключался в постепенной сборке решения путем добавления объектов и ограничений по одному. Действия в языковой структуре ACCORD отображаются как короткие английские команды или предложения для указания предпочтительных действий, событий для запуска KS, предварительных условий для запуска действия KS и условий исключения для отмены действия KS, которое больше не актуально.

ГББ ^[18] ориентирован на эффективность, в отличие от BB1, который больше фокусировался на сложных рассуждениях и оппортунистическом планировании. GBB повышает эффективность, позволяя сделать доски многомерными, размеры которых можно как упорядочивать, так и нет, а затем повышает эффективность сопоставления с образцом. ГББ1, ^[19] одна из оболочек управления GBB реализует стиль управления BB1, одновременно повышая эффективность.

Другими известными ранними академическими системами школьной доски являются система распознавания речи Hearsay II и проекты Дугласа Хофштадтера Copycat и Numbo.

Некоторые из недавних примеров развернутых реальных приложений включают в себя:

Компонент ПЛАН системы управления полетом RADARSAT-1, ^[20] спутник наблюдения Земли , разработанный Канадой для мониторинга изменений окружающей среды и природных ресурсов Земли.

Программное обеспечение GTXImage CAD от GTX Corporation было разработано в начале 1990-х годов с использованием набора баз правил и нейронных сетей в качестве специалистов, работающих с системой классной доски. ^{[ нужна ссылка ]}

Adobe Acrobat Capture (сейчас выпуск прекращен), поскольку он использовал систему доски для разложения и распознавания страниц изображений для понимания объектов, текста и шрифтов на странице. Эта функция в настоящее время встроена в розничную версию Adobe Acrobat как «Распознавание текста OCR». Подробности об аналогичной доске OCR для текста на фарси находятся в открытом доступе. ^[21]

Системы Blackboard регулярно используются во многих военных системах C4ISTAR для обнаружения и отслеживания объектов. Другой пример текущего использования — Game AI , где они считаются стандартным инструментом искусственного интеллекта, помогающим добавлять искусственный интеллект в видеоигры. ^[22]^[23]

Последние события

Системы, подобные доске, были созданы в современных условиях байесовского машинного обучения , в которых используются агенты для добавления и удаления узлов байесовской сети . В этих системах «байесовской доски» эвристика может приобретать более строгое вероятностное значение в виде предложения и принятия в выборке Метрополиса-Гастингса через пространство возможных структур. ^[24]^[25]^[26] И наоборот, используя эти отображения, существующие сэмплеры Метрополиса-Гастингса в структурных пространствах теперь можно рассматривать как формы систем классной доски, даже если авторы не называют их таковыми. Такие сэмплеры обычно встречаются, музыкальной транскрипции . например, в алгоритмах ^[27]

Системы Blackboard также использовались для создания крупномасштабных интеллектуальных систем аннотирования медиаконтента, автоматизируя часть традиционных исследований в области социальных наук. В этой области проблема интеграции различных алгоритмов ИИ в единую интеллектуальную систему возникает спонтанно, при этом классные доски предоставляют возможность создания набора распределенных модульных алгоритмов обработки естественного языка , каждый из которых аннотирует данные в центральном пространстве без необходимости координации их действий. поведение. ^[28]

См. также

Ссылки

^ Эрман, Л.Д.; Хейс-Рот, Ф.; Лессер, В.Р.; Редди, ДР (1980). «Система понимания речи Hearsay-II: интеграция знаний для устранения неопределенности». Обзоры вычислительной техники ACM . 12 (2): 213. дои : 10.1145/356810.356816 . S2CID 118556 .
^ Коркилл, Дэниел Д. (сентябрь 1991 г.). «Системы доски» (PDF) . Эксперт по ИИ . 6 (9): 40–47.
^ * Нии, Х. Пенни (1986). Blackboard Systems (PDF) (Технический отчет). Департамент компьютерных наук Стэнфордского университета. СТАН-CS-86-1123 . Проверено 12 апреля 2013 г.
^ Хейс-Рот, Б. (1985). «Архитектура доски для контроля». Искусственный интеллект . 26 (3): 251–321. дои : 10.1016/0004-3702(85)90063-3 .
^ Голдман, Роберт П. и Мараист, Джон (2010). Покупатель: система для реализации и моделирования выразительных планов . ИКАПС. стр. 230–233. {{cite conference}}: CS1 maint: несколько имен: список авторов ( ссылка )
^ Печучек, Михал (2010). Агентные вычисления в распределенном состязательном планировании (Технический отчет). Чешский технический университет в Праге.
^ Берштейн, Марк и Бринн, Маршалл и Кокс, Майк и Хуссейн, Талиб и Ладдага, Роберт и Макдермотт, Дрю и Макдональд, Дэвид и Томлинсон, Рэй (2007). Архитектура и язык для интегрированного изучения демонстраций . Семинар AAAI: приобретение знаний по планированию посредством демонстрации. стр. 6–11. {{cite conference}}: CS1 maint: несколько имен: список авторов ( ссылка )
^ Моррисон, Клейтон Т. и Коэн, Пол Р. (2007). Разработка экспериментов для проверки знаний планирования об ограничениях порядка шагов плана . Семинар ICAPS по интеллектуальному планированию и обучению. {{cite conference}}: CS1 maint: несколько имен: список авторов ( ссылка )
^ Бурштейн, Марк и Бобров, Роберт и Фергюсон, Уильям и Ладдага, Роберт и Робертсон, Пол (2010). Обучение через наблюдение: видение и Пуаро: использование метарассуждений для самоадаптации . Семинар по самоадаптивным и самоорганизующимся системам (SASOW), 2010 г. Четвертая международная конференция IEEE. стр. 300–307. {{cite conference}}: CS1 maint: несколько имен: список авторов ( ссылка )
^ Хейс-Рот, Барбара (1985). «Архитектура доски для контроля». Искусственный интеллект . 26 (3): 251–321. дои : 10.1016/0004-3702(85)90063-3 .
^ Хейс-Рот, Барбара (1980). Процессы человеческого планирования . РЭНД.
^ Хейс-Рот, Барбара; Хейс-Рот, Фредерик (1979). «Когнитивная модель планирования» . Когнитивная наука . 3 (4): 275–310. дои : 10.1207/s15516709cog0304_1 .
^ Томмелейн, Ирис Д.; Левитт, Раймонд Э.; Хейс-Рот, Барбара (1989). «Sightplan: инструмент искусственного интеллекта, помогающий менеджерам по строительству планировать площадку» . Материалы Международного симпозиума по автоматизации и робототехнике в строительстве (IAARC) . Материалы 6-го Международного симпозиума по автоматизации и робототехнике в строительстве (ISARC). дои : 10.22260/ISARC1989/0043 . ISSN 2413-5844 . Проверено 17 марта 2023 г. , подразумевая 3D
^ Хейс-Рот, Барбара; Бьюкенен, Брюс Г.; Лихтарж, Оливье; Хьюитт, Майк; Альтман, Расс Б.; Бринкли, Джеймс Ф.; Корнелиус, Крейг; Дункан, Брюс С.; Жардецкий, Олег (1986). PROTEAN: получение структуры белка на основе ограничений . АААИ. стр. 904–909 . Проверено 11 августа 2012 г.
^ Мюррей, Уильям Р. (1989). «Управление интеллектуальными системами обучения: динамический планировщик обучения на базе доски». Материалы 4-й Международной конференции по искусственному интеллекту и образованию . 4-я Международная конференция искусственного интеллекта и образования. Амстердам, Голландия: IOS. стр. 150–168.
^ Хейс-Рот, Барбара (1 января 1995 г.). «Архитектура адаптивных интеллектуальных систем» . Искусственный интеллект . 72 (1): 329–365. дои : 10.1016/0004-3702(94)00004-К . hdl : 2060/19970037819 . ISSN 0004-3702 . Проверено 9 февраля 2023 г.
^ Хейс-Рот, Барбара; Воган Джонсон, М.; Гарви, Алан; Хьюитт, Майкл (1 октября 1986 г.). «Применение архитектуры управления доской BB1 для задач компоновки-сборки» . Искусственный интеллект в технике . 1 (2): 85–94. дои : 10.1016/0954-1810(86)90052-X . ISSN 0954-1810 . Проверено 21 декабря 2018 г.
^ Коркилл, Дэниел; Галлахер, Кевин; Мюррей, Келли (1986). GBB: универсальная система разработки Blackboard . Материалы Пятой национальной конференции по искусственному интеллекту. стр. 1008–1014.
^ Коркилл, Дэн (1987). Интеграция управления в стиле BB1 в общую систему Blackboard . Семинар по системам Blackboard. Технический отчет по монетам 87-59. Сиэтл, Вашингтон.
^ Коркилл, Дэниел Д. «Обратный отсчет до успеха: динамические объекты, ГББ и RADARSAT-1». Сообщения ACM 40.5 (1997): 48-58.
^ Хосрави, Х., и Кабир, Э. (2009). Подход к интегрированной системе оптического распознавания символов на фарси. Международный журнал анализа и распознавания документов (IJDAR), 12 (1), 21–32.
^ Миллингтон, Ян (26 марта 2019 г.). Искусственный интеллект для игр, третье издание (3-е изд.). Бока-Ратон: CRC Press. ISBN 978-1-138-48397-2 .
^ Дилл, Кевин (2023). «Структурная архитектура - общие приемы торговли». У Стива Рабина (ред.). Game AI Pro: мудрость профессионалов в области игрового AI . Том. 1 (1-е изд.). АК Петерс/CRC Press. стр. 61–71. ISBN 978-1-03-247745-9 .
^ Фокс С., Эванс М., Пирсон М., Прескотт Т. (2011). «К иерархическому картографированию на доске усатого робота» (PDF) . Робототехника и автономные системы . 60 (11): 1356–66. дои : 10.1016/j.robot.2012.03.005 . S2CID 10880337 .
^ Саттон К. Байесовская доска для объединения информации, Proc. Межд. Конф. Информационный синтез, 2004 г.
^ Карвер, Норман (май 1997 г.). «Ревизионистский взгляд на системы Blackboard» . Материалы конференции Общества искусственного интеллекта и когнитивных наук Среднего Запада 1997 года .
^ Годсилл, Саймон и Мануэль Дэви. «Байесовские гармонические модели для оценки и анализа музыкальной высоты звука». Акустика, речь и обработка сигналов (ICASSP), Международная конференция IEEE 2002 г. Том. 2. ИИЭР, 2002.
^ Флаунас, Илиас; Лансдалл-Велфэр, Томас; Антонакаки, Панайота; Кристианини, Нелло (25 февраля 2014 г.). «Анатомия модульной системы анализа медиаконтента». arXiv : 1402.6208 [ cs.MA ].

Внешние ссылки

Open Blackboard System Платформа с открытым исходным кодом для разработки систем Blackboard.
GBBopen Фреймворк системы Blackboard с открытым исходным кодом для Common Lisp .
Обработчик событий Blackboard Реализация Blackboard с открытым исходным кодом, которая работает на JVM, но поддерживает сценарии планирования в JavaScript и JRuby.
KOGMO-RTDB Доска с открытым исходным кодом, работающая в реальном времени для C/C++, используемая некоторыми автономными транспортными средствами DARPA Urban Challenge.
HarTech Technologies Компания, предоставляющая решения для моделирования и управления и контроля, основанные на уникальной архитектуре Blackboard. Среду разработки Blackboard можно использовать для разработки пользовательских приложений.
Архитектура управления Blackboard BB1 Старая система Blackboard, доступная для Common Lisp и C++ .
Macsy Модульная архитектура доски для Python, построенная на основе MongoDB для аннотирования медиаконтента.

Дальнейшее чтение

Крейг, Иэн (1995). Системы доски . Норвуд, Нью-Джерси: Алекс. ISBN 978-0-89391-594-0 .
Коркилл, Дэниел Д.; Галлахер, Кевин К.; Джонсон, Филип М. (июль 1987 г.). «Достижение гибкости, эффективности и универсальности в архитектуре школьной доски» (PDF) . Материалы Национальной конференции по искусственному интеллекту . Сиэтл, Вашингтон. стр. 18–23. Архивировано из оригинала (PDF) 20 сентября 2006 г.
Энглмор, Роберт; Морган, Тони (1988). Системы доски . Аддисон-Уэсли. ISBN 978-0-201-17431-1 .
Джаганнатан, Васудеван; Додхиавала, Раджендра; Баум, Лоуренс С., ред. (1989). Архитектура и приложения Blackboard . Академическая пресса. ISBN 978-0-12-379940-1 .
Коркилл, Далви Д. (1989). «Альтернативы проектирования параллельных и распределенных систем Blackboard» (PDF) . В Джаганнатхане, В.; Додхиавала, Раджендра; Баум, Лоуренс С. (ред.). Архитектура и приложения Blackboard . Академическая пресса. стр. 99–136.
Коркилл, Далви Пратамеш (октябрь 2003 г.). «Программное обеспечение для совместной работы: Blackboard, многоагентные системы и будущее». (PDF) . В материалах Международной конференции по Lisp . Нью-Йорк, Нью-Йорк. Архивировано из оригинала (PDF) 23 июля 2011 г.
Коркилл, Дэниел Д. (март 2011 г.). «Учебник GBBopen» . Проект GBBopen . Получить PDF-статью

[1] Эрман, Л.Д.; Хейс-Рот, Ф.; Лессер, В.Р.; Редди, ДР (1980). «Система понимания речи Hearsay-II: интеграция знаний для устранения неопределенности». Обзоры вычислительной техники ACM . 12 (2): 213. дои : 10.1145/356810.356816 . S2CID 118556 .

[2] Коркилл, Дэниел Д. (сентябрь 1991 г.). «Системы доски» (PDF) . Эксперт по ИИ . 6 (9): 40–47.

[3] * Нии, Х. Пенни (1986). Blackboard Systems (PDF) (Технический отчет). Департамент компьютерных наук Стэнфордского университета. СТАН-CS-86-1123 . Проверено 12 апреля 2013 г.

[4] Хейс-Рот, Б. (1985). «Архитектура доски для контроля». Искусственный интеллект . 26 (3): 251–321. дои : 10.1016/0004-3702(85)90063-3 .

[5] Голдман, Роберт П. и Мараист, Джон (2010). Покупатель: система для реализации и моделирования выразительных планов . ИКАПС. стр. 230–233. {{cite conference}}: CS1 maint: несколько имен: список авторов ( ссылка )

[6] Печучек, Михал (2010). Агентные вычисления в распределенном состязательном планировании (Технический отчет). Чешский технический университет в Праге.

[7] Берштейн, Марк и Бринн, Маршалл и Кокс, Майк и Хуссейн, Талиб и Ладдага, Роберт и Макдермотт, Дрю и Макдональд, Дэвид и Томлинсон, Рэй (2007). Архитектура и язык для интегрированного изучения демонстраций . Семинар AAAI: приобретение знаний по планированию посредством демонстрации. стр. 6–11. {{cite conference}}: CS1 maint: несколько имен: список авторов ( ссылка )

[8] Моррисон, Клейтон Т. и Коэн, Пол Р. (2007). Разработка экспериментов для проверки знаний планирования об ограничениях порядка шагов плана . Семинар ICAPS по интеллектуальному планированию и обучению. {{cite conference}}: CS1 maint: несколько имен: список авторов ( ссылка )

[9] Бурштейн, Марк и Бобров, Роберт и Фергюсон, Уильям и Ладдага, Роберт и Робертсон, Пол (2010). Обучение через наблюдение: видение и Пуаро: использование метарассуждений для самоадаптации . Семинар по самоадаптивным и самоорганизующимся системам (SASOW), 2010 г. Четвертая международная конференция IEEE. стр. 300–307. {{cite conference}}: CS1 maint: несколько имен: список авторов ( ссылка )

[BB1-10] Хейс-Рот, Барбара (1985). «Архитектура доски для контроля». Искусственный интеллект . 26 (3): 251–321. дои : 10.1016/0004-3702(85)90063-3 .

[OPM-11] Хейс-Рот, Барбара (1980). Процессы человеческого планирования . РЭНД.

[12] Хейс-Рот, Барбара; Хейс-Рот, Фредерик (1979). «Когнитивная модель планирования» . Когнитивная наука . 3 (4): 275–310. дои : 10.1207/s15516709cog0304_1 .

[13] Томмелейн, Ирис Д.; Левитт, Раймонд Э.; Хейс-Рот, Барбара (1989). «Sightplan: инструмент искусственного интеллекта, помогающий менеджерам по строительству планировать площадку» . Материалы Международного симпозиума по автоматизации и робототехнике в строительстве (IAARC) . Материалы 6-го Международного симпозиума по автоматизации и робототехнике в строительстве (ISARC). дои : 10.22260/ISARC1989/0043 . ISSN 2413-5844 . Проверено 17 марта 2023 г. , подразумевая 3D

[14] Хейс-Рот, Барбара; Бьюкенен, Брюс Г.; Лихтарж, Оливье; Хьюитт, Майк; Альтман, Расс Б.; Бринкли, Джеймс Ф.; Корнелиус, Крейг; Дункан, Брюс С.; Жардецкий, Олег (1986). PROTEAN: получение структуры белка на основе ограничений . АААИ. стр. 904–909 . Проверено 11 августа 2012 г.

[15] Мюррей, Уильям Р. (1989). «Управление интеллектуальными системами обучения: динамический планировщик обучения на базе доски». Материалы 4-й Международной конференции по искусственному интеллекту и образованию . 4-я Международная конференция искусственного интеллекта и образования. Амстердам, Голландия: IOS. стр. 150–168.

[16] Хейс-Рот, Барбара (1 января 1995 г.). «Архитектура адаптивных интеллектуальных систем» . Искусственный интеллект . 72 (1): 329–365. дои : 10.1016/0004-3702(94)00004-К . hdl : 2060/19970037819 . ISSN 0004-3702 . Проверено 9 февраля 2023 г.

[17] Хейс-Рот, Барбара; Воган Джонсон, М.; Гарви, Алан; Хьюитт, Майкл (1 октября 1986 г.). «Применение архитектуры управления доской BB1 для задач компоновки-сборки» . Искусственный интеллект в технике . 1 (2): 85–94. дои : 10.1016/0954-1810(86)90052-X . ISSN 0954-1810 . Проверено 21 декабря 2018 г.

[18] Коркилл, Дэниел; Галлахер, Кевин; Мюррей, Келли (1986). GBB: универсальная система разработки Blackboard . Материалы Пятой национальной конференции по искусственному интеллекту. стр. 1008–1014.

[19] Коркилл, Дэн (1987). Интеграция управления в стиле BB1 в общую систему Blackboard . Семинар по системам Blackboard. Технический отчет по монетам 87-59. Сиэтл, Вашингтон.

[20] Коркилл, Дэниел Д. «Обратный отсчет до успеха: динамические объекты, ГББ и RADARSAT-1». Сообщения ACM 40.5 (1997): 48-58.

[21] Хосрави, Х., и Кабир, Э. (2009). Подход к интегрированной системе оптического распознавания символов на фарси. Международный журнал анализа и распознавания документов (IJDAR), 12 (1), 21–32.

[22] Миллингтон, Ян (26 марта 2019 г.). Искусственный интеллект для игр, третье издание (3-е изд.). Бока-Ратон: CRC Press. ISBN 978-1-138-48397-2 .

[23] Дилл, Кевин (2023). «Структурная архитектура - общие приемы торговли». У Стива Рабина (ред.). Game AI Pro: мудрость профессионалов в области игрового AI . Том. 1 (1-е изд.). АК Петерс/CRC Press. стр. 61–71. ISBN 978-1-03-247745-9 .

[24] Фокс С., Эванс М., Пирсон М., Прескотт Т. (2011). «К иерархическому картографированию на доске усатого робота» (PDF) . Робототехника и автономные системы . 60 (11): 1356–66. дои : 10.1016/j.robot.2012.03.005 . S2CID 10880337 .

[25] Саттон К. Байесовская доска для объединения информации, Proc. Межд. Конф. Информационный синтез, 2004 г.

[26] Карвер, Норман (май 1997 г.). «Ревизионистский взгляд на системы Blackboard» . Материалы конференции Общества искусственного интеллекта и когнитивных наук Среднего Запада 1997 года .

[27] Годсилл, Саймон и Мануэль Дэви. «Байесовские гармонические модели для оценки и анализа музыкальной высоты звука». Акустика, речь и обработка сигналов (ICASSP), Международная конференция IEEE 2002 г. Том. 2. ИИЭР, 2002.

[28] Флаунас, Илиас; Лансдалл-Велфэр, Томас; Антонакаки, Панайота; Кристианини, Нелло (25 февраля 2014 г.). «Анатомия модульной системы анализа медиаконтента». arXiv : 1402.6208 [ cs.MA ].

[1]

[2]

[3]

[4]

[5]

[6]

[7]

[8]

[9]

[10]

[11]

[12]

[13]

[14]

[15]

[16]

[17]

[18]

[19]

[20]

[21]

[22]

[23]

[24]

[25]

[26]

[27]

[28]