Модель представления знаний с помощью фреймов
Модель представления знаний с помощью фреймов
Фрейм по своей организации во многом похож на семантическую сеть. Фрейм является сетью узлов и отношений, организованных иерархически, где верхние узлы представляют общие понятия, а подчиненные им узлы более частные случаи этих понятий. В системе, основанной на фреймах, понятие в каждом узле определяется набором атрибутов (например, имя, цвет, размер) и значениями этих атрибутов (например, Иван, красный, маленький), атрибуты называются слотами. Каждый слот может быть связан со специальными процедурами, которые выполняются, когда информация в слотах (значения атрибутов) меняется. С каждым слотом можно связать любое число процедур.
Описание некоторой предметной области в виде фреймов обладает высоким уровнем абстрактности. Фреймы, как элементы знаний, являются весьма сложными структурно-функциональными образованиями, которые еще могут и объединяться в сеть, т.е. устанавливать между собой не менее сложные связи и отношения. Фреймовая система не только описывает знания, но и позволяет человеку описывать метазнания – т.е. правила и процедуры обработки знаний, выбора стратегий, приобретения и формирования новых знаний. С точки зрения специалиста, который очень хорошо разбирается в обработке знаний, это выглядит преимуществом, однако для рядового пользователя ИС -- это большая нагрузка.
Модель является достаточно универсальной, поскольку существуют не только фреймы для обозначения объектов и понятий, но и фреймы-роли (отец, мать, начальник, пешеход), фреймы-ситуации (тревога, авария, рабочий режим устройства) и др. Представление знаний с помощью фреймов обладает наглядностью и интуитивно понятно. Однако при усложнении задачи фреймовая система быстро усложняется, что, естественно, сильно снижает наглядность ее функционирования.
Обучение фреймовых систем затруднено. Приобретение новых знаний в модели возможно только в системах со сложной структурой фреймов. Создание таких систем требует серьезных затрат времени и средств, но эти системы позволяют приобретать новые знания на уровне понятий. При этом проблема устранения противоречивых знаний должна решаться самой системой. Для хранения элемента модели требуются значительные объемы памяти, определяемые сложностью конкретного фрейма. Создание фреймовых систем является сложной и кропотливой работой. Изменение и модификация такой системы требует привлечения разработчиков и, даже при выполнении этого условия, является процессом, по трудоемкости сравнимым с созданием новой системы.
Одной из наиболее известных ИС, построенных на основе фреймов, является система MOLGEN. Система MOLGEN предназначена для планирования экспериментов в области молекулярной генетики. Необходимо отметить, что речь идет о планировании, а не о решении аналитических задач. Т.е. невозможно полностью описать цель задачи перед началом ее решения. При такой постановке вопроса редуцировать пространство поиска с помощью простых методов не представляется возможным.