На рис. 3 представлено KBIA як систему взаємодіючих IA.
2.1.1 Характерні властивості моделі KBIA як системи агентів.
- Ієрархічна структура. KBIA можна змоделювати як систему агентів, де IA вищого рівня контролюють, оркеструють і координують діяльність IA нижчого рівня. Ця ієрархічна структура допускає модульність і спеціалізацію, де кожен IA зосереджується на конкретних підзадачах.
- Спеціалізовані агенти. У системі KBIA окремі IA можуть бути розроблені для виконання спеціальних завдань, таких як попередня обробка даних, вилучення ознак (feature extraction), міркування, навчання або взаємодія із зовнішніми системами.
- Мультиагентні системи. Системи KBIA можна будувати як багатоагентні системи, де різні IA взаємодіють один з одним для досягнення спільних цілей. Кожен IA може мати свої власні цілі та можливості.
- Розподілена обробка. Робоче навантаження системи можна розподілити між різними IA, що забезпечує паралельну обробку та ефективне використання ресурсів.
- Динамічне розміщення. Залежно від вимог задачі, KBIA може динамічно розподіляти завдання між різними IA, адаптуючись до мінливих умов і доступності ресурсів.
- Комунікація та координація. Агенти в системі KBIA спілкуються один з одним для обміну інформацією, діляться успіхами та невдачами для координації своїх дій.
- Гнучкість і масштабованість. Система KBIA може бути гнучкою та масштабованою, дозволяючи додавати або видаляти спеціалізовані IA за потреби.
- Гібридні підходи. KBIA як система може поєднувати різні типи IA, щоб використовувати їх взаємодоповнюючі переваги.
Таким чином, модель KBIA може бути представлена як композиція різних IA, кожен з яких робить внесок у загальний процес вирішення задач і прийняття рішень. Цей модульний підхід забезпечує гнучкість, спеціалізацію, співпрацю та ефективне використання ресурсів, що робить системи KBIA здатними вирішувати складні задачі в різноманітних предметних областях.
2.1.2 Спеціалізація агентів.
У системі KBIA спеціалізовані агенти призначені для виконання конкретних завдань, компонентів або аспектів процесу вирішення проблем. Ці агенти співпрацюють у системі, щоб внести свій вклад і колективно досягти цілей системи.
Агент попередньої обробки даних відповідає за очищення, перетворення та нормалізацію вихідних даних перед їх використанням для аналізу. Він виконує такі завдання, як очищення даних, вилучення ознак і зв’язків.
KR агент зосереджується на представленні знань предметної області в структурованих форматах, таких як онтології, семантичні мережі або графи знань, забезпечує організацію та доступність бази знань.
Агент міркування виконує різні форми логічних міркувань, включаючи дедуктивні, індуктивні, абдуктивні та аналогічні міркування. Він робить висновки з наявних знань і підтримує прийняття рішень.
Агент навчання відповідає за отримання знань із даних за допомогою контрольованого або неконтрольованого навчання, адаптує нові знання на основі RL.
Агент планування створює послідовності дій та сценарії, які забезпечують досягнення конкретних цілей, розробляє плани з урахуванням наявних ресурсів, обмежень і потенційних результатів.
Комунікаційний агент забезпечує спілкування та співпрацю між різними IA в системі, здійснює обмін інформацією та підтримує необхідні внутрішні протоколи.
Агент інтерфейсу керує взаємодією між системою KBIA та користувачами або зовнішніми системами, обробляє введення/виведення даних та запити користувачів, підтримує протоколи та інтерфейси зв'язку.
Агент оптимізації спеціалізується на методах оптимізації для пошуку оптимальних рішень у обмежених середовищах або середовищах з обмеженими ресурсами.
Агент стратегії навчання відповідає за мета-навчання, яке передбачає навчання тому, як вчитися, адаптує стратегії навчання інших агентів на основі характеристик нових задач.
Експертний агент втілює досвід у певній предметній області, надаючи спеціалізовані ідеї та знання, пов’язані з цією сферою.
Агент адаптації відстежує продуктивність системи та адаптує поведінку інших агентів у відповідь на зміну умов та вимог.
Агент мета-міркування контролює та координує процеси міркування інших агентів, приймаючи на основі контексту задачі рішення про те, коли та яку стратегію міркування використовувати.
Агент з прийняття рішень спеціалізується на прийнятті складних рішень, враховуючи численні критерії, компроміси та невизначеності для оптимального вибору.
Агент передачі знань здійснює передачу знань між різними задачами та предметними областями, дозволяючи системі використовувати попередній досвід для нових задач.
Наведені класи спеціалізованих агентів можна комбінувати різними способами, щоб створювати моделі систем KBIA, які будуть підходити для вирішення задач, прийняття рішень і управління знаннями конкретної предметної області. Кожен агент буде вносити свої унікальні сильні сторони та можливості для підвищення загальної продуктивності системи.