Фреймовая модель представления знаний

Фреймы используются в системах искусственного интеллекта (например, в экспертных системах) как одна из распространенных форм представления знаний.

Фрейм — это минимально возможное описание сущности какого-либо явления, события, ситуации, процесса или объекта.Минимально возможноеозначает, что при дальнейшем упрощении описания теряется его полнота, оно перестает определять ту единицу знаний, для которой оно предназначено.

Другими словами, фрейм – это структура, описывающая фрагмент

базы знаний, который в какой-то степени рассматривается и обрабатывается обособленно от других фрагментов.Другие фрагменты,с

которыми он связан, во фрейме представлены только их именами (идентификаторами) так же как и он в них.

В виде фрейма может описываться некоторый объект, ситуация, абстрактной понятие, формула, закон, правило, визуальная сцена и т.п. Понятие фрейма неразрывно связано с абстрагированием и построением иерархии понятий.

Фрейм имеет почти однородную структуру и состоит из стандартных единиц, называемых слотами. Каждая такая единица — слот

— содержит название и свое значение. Изображается фрейм в виде цепочки:

Фрейм = <слот 1>, <слот 2>, ... , <слот N>.

Фреймы подразделяются на два типа:

- фреймы-прототипы (или классы),

- фреймы-примеры (или экземпляры).

Фреймы-прототипы используются для порождения фреймов-примеров.

В качестве примера рассмотрим фрейм для понятия «взятие»:

фрейм «Взятие»: (Субъект, X₁);

(Объект, Х₂);

(Место, Х₃);

(Время, Х₄);

(Условие, Х₅).

В этом фрейме указаны имена слотов (субъект, объект и т.д.), но вместо их значений стоят переменные (X₁, Х₂ и т.д.). Этот фрейм означает, что взятие осуществляет X₁ в месте Х₃ во время Х₄, если выполнено условие Х₅. Берет X₁ нечто, обозначенное как Х₂.

В качестве значения слота может выступать новый фрейм, что позволяет на множестве фреймов осуществлять иерархическую классификацию. Это очень удобное свойство фреймов, так как человеческие знания, как правило, упорядочены по общности.

Продукционная форма представления знаний

Основу продукционной модели составляют системы продукций.

Каждая продукция в наиболее общем виде записывается как стандартное выражение следующего вида:

«Имя продукции»: Идентификатор правила;

Область применимости (имя сферы);

Условие применимости ядра;

Ядро: если А, то В;

Постусловие.

Основная часть продукции — ее ядро имеет вид:

«Если А, то В»,

где А – посылка правила, В – заключение правила, имеющие разные значения.

Наиболее часто используемая форма интерпретации продукции – логическая, при которой A является множеством элементарных условий, связанных логическими связками «И», «ИЛИ» и «НЕТ», B – множеством элементарных заключений.

(выполняется B), если посылка A истинна.

Имя сферы указывает ту предметную область, к которой относятся знания, зафиксированные в данной продукции.В интеллектуальной системеможет храниться совокупность знаний (ее называют базой знаний), относящихся к разным областям (например, знания о различных заболеваниях человека или знания из различных разделов математики).

Рассмотренные модели представления знаний широко используются в современных интеллектуальных системах и прежде всего в экспертных системах. Каждая из форм представлений знаний может служить основой

для создания языка программирования, ориентированного на работу со знаниями. В конце 80-х годов наметилась тенденция создаватькомбинированные языки представления знаний. Чаще всего комбинируются фреймовые и продукционные модели.