лот АКО вказує на фрейм більш високого рівня ієрархії, звідки неявно успадковуються, тобто переносяться значення аналогічних слотів, причому спадкування властивостей може бути частковим. p align="justify"> Фреймові моделі є досить універсальними, оскільки дозволяють відобразити все різноманіття знань про світ:
через фрейми-структури для позначень об'єктів і понять (позика, застава, вексель);
фрейми-ролі (менеджер, касир, клієнт);
фрейми-сценарії (банкрутство, збори акціонерів, святкування іменин);
фрейми-ситуації (тривога, аварія, робочий режим пристрою і т. д.).
Основними достоїнствами моделі фреймів як моделі подання знань є здатність відображати концептуальну основу організації пам'яті людини, а також природність, наочність подання, модульність, підтримка можливості використання значень слотів за замовчуванням. Однак фрейм-вистава є не конкретним мовою подання знань, а деякою ідеологічною концепцією, реалізованої по-різному в різних мовах. Теорія фреймів послужила поштовхом до розробки декількох мов подання знань, які завдяки своїм широким можливостям і гнучкості стали в останні роки досить поширеними мовами. Зазначимо, крім того, що концепція об'єктно-орієнтованого програмування може розглядатися як реальне втілення понять, близьких фрейму, в традиційних мовах програмування. p align="justify"> Основним недоліком фреймових моделей є відсутність механізмів управління висновком. Частково цей недолік усувається за допомогою приєднаних процедур, реалізованих силами користувача системи. p align="justify"> Розглянуті моделі подання знань в чому близькі між собою. По суті, вони володіють однаковими можливостями описувати і представляти знання. Різниця полягає лише в тому, наскільки зручно і природно представляти ті чи інші знання у вигляді логічних формул, семантичних мереж, фреймів або продукцій. p align="justify"> Якщо говорити про взаємозв'язки розглянутих вище моделей, то можна відзначити наступне. Логічні та продукційні моделі відрізняються досить вираженою процедурної формою, тому їх часто використовують для опису процедурних знань. Замість логічного висновку, характерного для логічних моді лей, в продукційних моделях використовується висновок, заснований на знаннях. Моделі знань, що спираються на семантичні мережі, використовують для опису декларативних знань. p align="justify"> У системах штучного інтелекту можуть використовуватися і кілька моделей подання знань одночасно. Наприклад, в якості значень деяких слотів у фреймі можуть виступати продукції. Саме змішані уявлення виявляються найбільш багатообіцяючими. У продукційних системах використовуються деякі елементи логічних і мережевих моделей. Тому вони дозволяють організовувати ефективні процедури виведення (близькість до логічних моделям) і наочно відображати знання у вигляді мереж (близькість до семантичним мережам). У них відсутні жорс...
