[发明专利]使用推理逻辑的协同处理

说明书

技术领域

本发明涉及使用推理逻辑(inference logic)电子处理对于结果的请求的方法和设备。在特定的实施例中，它针对使用基于计算机的推理逻辑协同处理来自多方的输入的方法和设备，其中，各方的专用输入不公开给其它方。

背景技术

在本说明书的结尾提供这里使用的一些术语的术语表。提供在术语表中包含的例子和解释是为了澄清或解释的目的，不是为了限制。

由于推理规则的宣示性的本性意味着它们可很容易地限定商业规则，并且推理规则可被迅速修改以反映变化的商业要求，因此，商业正越来越多地使用推理逻辑以使处理自动化。简单而言，推理是通过在工作区(workspace)中应用推理规则从已知的事实得出新的事实的过程。在本上下文中，‘事实’表示实体的已知值(例如，“CUSTOMER ＝Company-A”，这里，‘Company-A’可以是简单值或复杂结构的当前状态)，而‘规则’表示事实之间的关系，并且一般采用“如果A，那么B”的形式(例如，“如果CUSTOMER＝Company-A，那么DISCOUNT＝10％”)。

更一般地，推理逻辑通过解析(resolve)一般是事实和规则但也可包含工作区中的其它构造(例如，约束)的推理目标得出结果。“工作区”是存储器中对于给定计算解析推理目标的区域。推理逻辑确定目标以根据已解析的初始输入和目标解析下一个，并在该结果所需要的所有目标都已被解析时产生结果。这意味着，如果一个或更多个所需要的目标不能被解析，那么不产生结果。推理逻辑从一般包含一个或更多个数据仓库(data store)的知识库检索目标，但是其它的实现是可能的。推理逻辑可作为常被称为推理引擎(inference engine)的专用逻辑被实现，或者可以作为诸如应用程序的更大的逻辑块的一部分被包含。Adrian A.Hopgood在Intelligent Systems for Engineers andScientists(CRC出版社，2000年，第2版)提供了推理逻辑的介绍和基于知识的系统(以及其它智能系统)的实际应用。

诸如因特网的通信网络越来越多地被各合作方(cooperatingparty)使用，用于信息的交换和用于协同任务(undertaking)和处理。使这些协同处理自动化常常需要计算任务基于多于一方的输入的合作计算。

常规的命令式编程可被用于实现自动化的协同处理。命令式编程描述程序状态方面的计算和改变程序状态的语句。命令式程序(例如，以诸如COBOL、C、C++、Java等的语言写成的程序)是计算机执行的一系列命令。方法(recipe)是常见的类推法；各个步骤是指令并且实体世界保持该状态。使用命令式编程，控制计算的逻辑被嵌入各单个系统的代码中。

这些系统的主要缺点由于程序逻辑包含许多或全部商业规则而产生。这意味着，每当商业规则改变到它们在如何处理方面需要改变的程度时，程序逻辑必须被重新评价、被修改和被重新测试。由于改变系统以匹配新的商业规则会根据系统代码以及实现改变的难度花费几个月或者甚至几年，因此使系统与商业规则保持一致需要一些先见之明。

由于命令式编程基于状态，因此输入和输出依据一般以参数(名称，值对(value pair))表示的值。使用命令式编程实现定制的自动化的协同处理方案要求系统之间的通信依据参数。参数在被定义时必须使得它们在不同的系统中具有相同的意思，并且它们必须在系统之间被传送并在系统之间被映射。

由于各个系统在与其连接的其它系统如何工作方面具有非常精确的期望值，因此这些系统被“紧密耦合”。这意味着，希望使协同处理自动化的各方必须一般在它们的系统的设计、购买和实现中合作以保证它们是相容的。当一方希望与大量的其它方协作时，它必须规定、购买和安装大量的不同系统，或者在单一标准系统上与其它方达成一致。这些紧密耦合的系统还对变化十分敏感。常常是，如果一方更新其系统，那么被更新的系统将不再与其它系统中的一些或全部相容。对大量各方组织同时的更新会是极其困难的，或者甚至是不可能的。实际上，这些方案只对于少量的合作方是可行的，并且通常仅由与它们的几个长期伙伴连接的较大的组织使用。