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基于AI的语用网研究(2)

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发表于 2023-6-23 12:38:45 | 显示全部楼层 |阅读模式
AI语用网的基础设施
规则响应(Rule Responder)Agent是将语义网扩展成语用网的基础设施,可以协同基于规则的事件处理Agent网络实现分布式推理服务。它将分布式多Agent系统的人工智能理论融合到较大的规模实践中,并集成各种产生式规则、反应规则、事件/行为逻辑规则及(复杂)事件/动作消息。规则响应Agent为虚拟组织的规则交换构建了面向服务的方法、基于规则的中间件及它们的含义协商过程,其架构如图7所示。
图7 规则响应Agent架构
规则响应Agent早期的应用实例包括健康医疗领域、生命科学基础设施、基于规则的IT服务层次管理等,其近期的应用实例主要有如下四种:
(1)研讨会规划系统:规则响应Agent支持RuleML-2018研讨会组织会议,并负责RuleML研讨会办公网站的问答(Q&A)部分;
(2)病人支持系统:它属于社交语义网原型,允许每个病人查询其他病人的配置以找到或初始化匹配的组,并允许病人使用Prolog或N3表达自己的配置;
(3)信誉管理系统:该系统使用本体来表达简单或复杂的多维信誉对象,通过各种规则实现信誉管理功能,并有效地保护用户的隐私安全;
(4)语义复杂事件处理Agent网络:由实现分布式Prova推理服务的语义事件处理Agent构成,它使用基于规则的语义复杂事件处理逻辑来检测复杂事件。
Prova语义规则引擎
基于AI的语用网的基础设施—规则响应Agent的核心是规则引擎,如Prova、OOjDREW、Euler或Drools等,它们用来实现Agent角色的决策逻辑和反应逻辑。Agent可以使用语义网本体(如基于RDFS或OWL)给它的规则一个特定领域的含义,作为规则响应Agent的规则引擎必须具有很强的认知架构,可以实现基于目标/任务或基于学习功能的智能认知,因此,规则响应Agent选择Prova作为其语义规则引擎。
Prova(Prolog+Java)既是一种规则语言,又是一种具有高度表达能力的分布式规则引擎,它支持声明式决策规则(后向推理)、基于反应规则的工作流、基于规则的复杂事件处理(Complex Event Processing-CEP)以及对外部数据源(如数据库、Web服务和Java APIs)的动态访问。Prova可以结合声明式规则(Declarative Rule)、本体(词汇)、面向动态对象的程序推理以及通过查询语言SQL或SPARQL等访问外部数据源。Prova最关键的优势是将逻辑、数据访问、语义网和事件处理技术的紧密集成相分离,图8展示了Prova语义规则引擎的框架。
图8 Prova语义规则引擎框架
如图8所示,Prova主要支持如下四种规则:
(1)描述Agent决策逻辑的推导规则;
(2)描述约束和潜在冲突的完整性规则;
(3)定义全球ECA(Event-Condition-Action)类型的反应规则;
(4)定义基于复杂事件处理和行为逻辑的消息反应规则。
Agent间通信原理
Agent间通信遵循FIPA规范,FIPA(The Foundation for Intelligent Physical Agents)是由Agent领域的公司和学术机构组成的国际组织,并规定Agent间通信使用ACL(Agent Communication Language)语言,它在语法上类似于KQML语言,表2列举了ACL消息的主要参数。
表2 ACL消息中主要参数
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