Metal Gear

Рабочая память (working memory) — это набор фактов об окружающем мире или TeK>meft проблеме, называемый также внутренним представлением (internal representation). Обычно в рабочей памяти хранится несколько символов. Поскольку RBS-системы традиционно создаются для моделирования человеческой логики, объем рабочей памяти, как правило, выбирается небольшим.
Давайте рассмотрим пример содержимого рабочей памяти для задачи уклонения от столкновения с препятствиями, в этом случае объем рабочей памяти достаточно выбрать таким, чтобы в нем хранилось всего два символа. Это означает, что могут быть истинными только два символа, а все остальные — ложны. Например, если справа нет препятствий, символ obstacle_right будет иметь значение false и, соответственно, не будет помещен в рабочую память. Во многих случаях в RBS-системах гораздо проще и эффективнее отбрасывать именно ложные символы. Таким образом, в определенный момент содержимое рабочей памяти RBS-системы, используемой для моделирования огибания препятствий, может иметь, например, следующий вид.
[obstacle_left] [obstacle_front]
Обычно RBS-системы применяются для решения задач. Это означает, что имеется некая начальная конфигурация и конкретный желательный исход. И то, и другое можно представить в виде определенных состояний рабочей памяти. Однако если RBS-система применяется для управления, нас интересует не какое-то конкретное конечное состояние, а сам процесс имитации, поэтому символы в рабочей памяти постоянно изменяются.
Именно организация рабочей памяти представляет собой базис для архитектуры всей RBS-системы. В частности, рабочую память можно реализовать как в виде простого массива символов, так и в виде сложной подсистемы (например, базы данных). Следует заметить, что хотя на практике нередко в качестве рабочей памяти применяются различные развитые подсистемы (например, хранилища фактов), однако базовая концепция при этом остается неизменной.
База правил
Второе место в архитектуре RBS-системы занимает база правил (rulebase), хранимых внутри системы.