Теория фреймов
Теория фреймов это парадигма для представления знаний с целью использования этих знаний компьютером. Впервые была представлена Минским как попытка построить фреймовую сеть, или парадигму с целью достижения большего эффекта понимания. С одной стороны Минский пытался сконструировать базу данных, содержащую энциклопедические знания, но с другой стороны, он хотел создать наиболее описывающую базу, содержащую информацию в структурированной и упорядоченной форме. Эта структура позволила бы компьютеру вводить информацию в более гибкой форме, имея доступ к тому разделу, который требуется в данный момент. Минский разработал такую схему, в которой информация содержится в специальных ячейках, называемых фреймами, объединенными в сеть, называемую системой фреймов. Новый фрейм активизируется с наступлением новой ситуации. Отличительной его чертой является то, что он одновременно содержит большой объем знаний и в то же время является достаточно гибким для того, чтобы быть использованным как отдельный элемент БД. Термин «фрейм» был наиболее популярен в середине семидесятых годов, когда существовало много его толкований, отличных от интерпретации Минского. 
Чтобы лучше понять эту теорию, рассмотрим один из примеров Минского, основанный на связи между ожиданием, ощущением и чувством человека, когда он открывает дверь и входит в комнату. Предположим, что вы собираетесь открыть дверь и зайти в комнату незнакомого вам дома. Находясь в доме, перед тем как открыть дверь, у вас имеются определенные представления о том, что вы увидите, войдя в комнату. Например, если вы увидите к-л пейзаж или морской берег, поначалу вы с трудом узнаете их. Затем вы будете удивлены, и, в конце концов, дезориентированы, так как вы не сможете объяснить поступившую информацию и связать ее с теми представлениями, которые у вас имелись до того. Также у вас возникнут затруднения с тем, чтобы предсказать дальнейший ход событий. С аналитической точки зрения это можно объяснить как активизацию фрейма комнаты в момент открывания двери и его ведущую роль в интерпретации поступающей информации. Если бы вы увидели за дверью кровать, то фрейм комнаты приобрел бы более узкую форму и превратился бы во фрейм кровати. Другими словами, вы бы имели доступ к наиболее специфичному фрейму из всех доступных. Возможно, б что вы используете информацию, содержащуюся в вашем фрейме комнаты для того чтобы распознать мебель, что называется процессом сверху-вниз, или в контексте теории фреймов фреймодвижущим распознаванием. Если бы вы увидели пожарный гидрант, то ваши ощущения были бы аналогичны первому случаю. Психологи подметили, что распознавание объектов легче проходит в обычном контексте, чем в нестандартной обстановке. Из этого примера мы видим, что фрейм - это модель знаний, которая активизируется в определенной ситуации и служит для ее объяснения и предсказания. У Минского имелись достаточно расплывчатые идеи о самой структуре такой БД, которая могла бы выполнять подобные вещи. Он предложил систему, состоящую из связанных между собой фреймов, многие из которых состоят из одинаковых подкомпонентов, объединенных в сеть. Таким образом, в случае, когда к-л входит в дом, его ожидания контролируются операциями, входящими в сеть системы фреймов. В рассмотренном выше случае мы имеем дело с фреймовой системой для дома, и с подсистемами для двери и комнаты. Активизированные фреймы с дополнительной информацией в БД о том, что вы открываете дверь, будут служить переходом от активизированного фрейма двери к фрейму комнаты. При этом фреймы двери и комнаты будут иметь одинаковую подструктуру. Минский назвал это явление разделом терминалов и считал его важной частью теории фреймов. 
Минский также ввел терминологию, которая могла бы использоваться при изучении этой теории (фреймы, слоты, терминалы и т.д.) . Хотя примеры этой теории были разделены на языковые и перцептуальные, и Минский рассматривал их как имеющих общую природу, в языке имеется более широкая сфера ее применения. В основном большинство исследований было сделано в контексте общеупотребительной лексики и литературного языка. 
Как наиболее доступную иллюстрацию распознаванию, интерпретации и предположению можно рассмотреть две последовательности предложений, взятых из Шранка и Абельсона. На глобальном уровне последовательность А явно отличается от В. 
A John went to a restaurant He asked the waitress for a hamburger He paid the tip & left B John went to a park He asked the midget for a mouse He picked up the box & left Хотя все эти предложения имеют одинаковую синтаксическую структуру и тип семантической информации, понимание их кардинально различается. Последовательность А имеет доступ к некоторому виду структуры знаний высшего уровня, а В не имеет. Если бы А не имело такой доступ, то ее понимание сводилось бы к уровню В и характеризовалось бы как дезориентированное. Этот контраст является наглядным примером мгновенной работы высшего уровня структуры знаний. 
Была предложена программа под названием SAM, которая отвечает на вопросы и выдает содержание таких рассказов. Например, SAM может ответить на следующие вопросы, ответы на которые не даны в тексте, с помощью доступа к записи предполагаемых событий, предшествующих обеду в ресторане. 
Did John sit down in the restaurant? 
Did John eat the hamburger? 
Таким образом, SAM может распознать описанную ситуацию как обед в ресторане и затем предсказать оптимальное развитие событий. В нашем случае распознавание не представляло трудностей, но в большинстве случаев оно довольно непростое и является самой важной частью теории. 
Рассмотрим другой пример: C He plunked down $5 at the window. 
She tried to give him $ 2.50, but he wouldn't take it. 
So when they got inside, she bought him a large bag of popcorn. 
Он интересен тем, что у большинства людей он вызывает цикл повторяющихся неправильных или незаконченных распознаваний и реинтерпретаций. 
В случаях с многозначными словами многозначность разрешается с помощью активизированного ранее фрейма. Для этих целей необходимо создать лексикон к каждому фрейму. Когда фрейм активизируется, соответствующему лексикону отдается предпочтение при поиске соответствующего значения слова. В контексте ТФ это распознавание процессов, контролируемых фреймами, которые, в свою очередь, контролируют распознавание входящей информации. Иногда это называется процессом сверху - вниз фреймодвижущего распознавания. 
Применение этих процессов нашло свое отражение в программе FRAMP, которая может суммировать газетные сводки и классифицировать их в соответствие с классом событий, например терроризм или землетрясения. Эта программа хранит набор объектов, которые должны быть описаны в каждой разновидности текстов, и этот набор помогает процессу распознавания описываемых событий. 
Манипуляция фреймами Детали спецификации Ф и их репрезентации могут быть опущены, так же как и алгоритмы их манипуляции, потому что они не играют большой роли в ТФ. 
Такие вопросы, как размер Ф или доступ к нему, связаны с организацией памяти и не требуют специального рассмотрения. 
Распознавание В литературе имеется много рассуждений по поводу процессов, касающихся распознавания фреймов и доступа к структуре знаний высшего уровня. Несмотря на то, что люди могут распознать фрейм без особых усилий, для компьютера в большинстве случаев это довольно сложная задача. Поэтому вопросы распознавания фреймов остаются открытыми и трудными для решения с помощью ИИ. 
Размер фрейма Размер фрейма гораздо более тесно связан с организацией памяти, чем это кажется на первый взгляд. Это происходит потому, что в понимании человека размер фрейма определяется не столько семантическим контекстом, но и многими другими факторами. Рассмотрим фрейм визита к доктору, который складывается из подфреймов, одним из которых является комната ожидания. Таким образом, мы можем сказать, что размер фрейма не зависит от семантического содержания представленного фрейма / такого, как, например, визит к врачу /, но зависит от того, какие компоненты описывающей информации во фрейме / таком, как комната ожидания / используются в памяти. Это означает, что когда определенный набор знаний используется памятью более чем в одной ситуации, система памяти определяет это, затем модифицирует эту информацию во фрейм, и реструктурирует исходный фрейм так, чтобы новый фрейм использовался как его подкомпонент. 
Вышеперечисленные операции также остаются открытыми вопросами в ТФ. 
Инициализационные категории Рош предложил три уровня категорий представления знаний: базовую, субординатную и суперординационную. Например, в сфере меблировки концепция кресла является примером категории основного уровня, а концепция мебели - это пример суперординационной категории. Язык представления знаний подвержен влиянию этой таксономии и включает их как различные типы данных. В сфере человеческого общения категории основного уровня являются первейшими категориями, которые узнают человек, другие же категории вытекают из них. То есть суперординационная категория - это обобщение базовой, а субординатная это подраздел базовой категории. 
пример суперординатная идеи события базовая события действия субординатная действия прогулка Каждый фрейм имеет свой определенный так называемый слот. Так, для фрейма действие слот может быть заполнен только к-л исполнителем этого действия, а соседние фреймы могут наследовать этот слот. 
Некоторые исследователи предположили, что случаи грамматики падежей совпадают со слотами в ТФ, и эта теория была названа теорией идентичности слота и падежа. Было предложено число таких падежей, от 8 до 20, но точное число не определено. Но если агентив полностью совпадает со своим слотом, то остальные падежи вызвали споры. И до сих пор точно не установлено, сколько всего существует падежей. 
Также вызвал трудность тот факт, что слоты не всегда могут быть переходными. Например, в соответствие с ТФ можно сказать, что фрейм одушевленный предмет может иметь слот живой, фрейм человек может иметь слот честный, а фрейм блоха не может иметь такой слот, и он к нему никогда не перейдет. 
Другими словами, связи между слотами в ТФ не являются исследованными до конца. Слоты могут передаваться, могут быть многофункциональны, но в то же время не рассматриваются как функции. Гибридные системы СФ иногда адаптируются для построения описаний или определений. Был создан смешанный язык, названный KRYPTON, состоящий из фреймовых компонентов и компонентов предикатных исчислений, помогающих делать к-л выводы с помощью терминов и предикатов. Когда активизируется фрейм, факты становятся доступными пользователю. Также существует язык Loops, который объединяет объекты, логическое программирование и процедуры. 
Существуют также фреймоподобные языки, которые за исходную позицию принимают один тип данных в памяти, к-л концепцию, а не две / напр. фрейм и слот /, и представление этой концепции в памяти должно быть цельным. 
Объектно-ориентированные языки Параллельно с языками фреймов существуют объектно-ориентированные программные языки, которые используются для составления программ, но имеют некоторые св-ва языков фреймов, такие, как использование слотов для детальной, доскональной классификации объектов. Отличие их от языков фреймов в том, что фреймовые языки направлены на более обобщенное представление информации об объекте. 
Одной из трудностей представления знаний и языка фреймов является отсутствие формальной семантики. Это затрудняет сравнение свойств представления знаний различных языков фреймов, а также полное логическое объяснение языка фреймов.