Білімдер түсінігінің фреймдік моделі

Фреймдар жасанды интеллект жүйелерінде білімді түсіндірудің кең таралған формасы ретінде белгілі.

Фрейм – кез-келген құбылыстың, оқиғаның, жағдайдың, үрдіс немесе объектінің мәнінің минимальды мүмкін сипаты.

Фреймнің бірмәнді құрылымы бар және слоттар деп аталатын стандартты бірліктерден тұрады. Слоттың өз мәні және аты бар. Фрейм тізбек түрінде көрсетіледі:

Фрейм=<слот1><слот2><слот3>…<слотN>.

Мысал ретінде “алу” фреймін қарап көрейік:

“Алу”:

(Субъект,Х1);

(Орын,Х3);

(Уақыт,Х4);

(Шарт,Х5).

Бұл фреймде слоттар аты көрсетілген, бірақ оның мәнінің орнына (Х1,Х2 және т.б) айнымалылары қолданылады. Мұндай фрейм прототип–фрейм немесе протофрейм деп аталатын.

Пртофрейм түсініктің өзі жайлы білімді сақтайды. Мысалы, “алу” түсінігі аты көрсетілген бар слотпен байланысты. Алуды «Егер Х5 шарты орындалғанда, Х1 Х3 орыннан, Х4 уақытта, Х1 Х2 деп белгіленді алады.» Барлық айнымалылардың орнына нақты мәндерді қоя отырып, сипаттаудың нақты фактісін аламыз:

“Алу”:

(Субъект, Робот);

(Орын, Қабылдау бункері);

(Уақыт, Х4);

(Шарт, Бункерде деталь бар, ал роботта ол жоқ ).

Жасанды интеллекте негізгі слоттар көрсетілген фреймдер фрейм-экземпляр немесе экзофрейм деп аталады. Біздің мысалымызда “алу” фреймінде негізгілер деп “объекті” және “субъекті” атауға болады.

Семантикалық желіні фреймдер жиыны ретінде көрсету үшін желі төбелерінің арасындағы қатынасты көрсете білу керек.

Осы үшін фреймнің слоттары қолданылады. Слот ретінде жаңа фрейм шыға алады, көпшілік фреймдарға иерархиялық классификацияны орындай алады. Бұл фреймдердің қолайлы қасиеттері болып табылады, себебі адамның білімі жалпылама реттелген.