Применение схем для представления сложных структур знаний
Структура семантической сети слишком проста, чтобы с ее помощью эффективно представлять знания многих типов, существующих в реальном мире. В искусственном интеллекте для описания более сложных структур знаний, чем семантические сети, используется термин «схема».
Схемы, в отличие от семантических сетей, имеют структуру, внутреннюю по отношению к узлам, в них реализованных. То есть, в них осуществляется расширение информативности о каждом узел. Все знания про определенный узел в семантической сети сведены к надписи на нем - его имени.
В отличие от них, схема аналогична структуре данных, в которой узлы содержат записи. Такая организация, в свою очередь, является характерной для реляционных баз данных. Аналогично реляционным структурам, в схемах каждый узел может содержать данные, записи или указатели на другие узлы.
Термин «схема» заимствован из психологии, где он определяет реакции живого существа, которые разрабатываются в соответствии с стимулы. Это означает, что живые существа, изучая причинные отношения между стимулом и результатом, стремиться повторно получить приятные стимулы и избежать неприятных.
Например, при осуществлении такого действия, как езда на велосипеде, складывается определенная сенсорно-двигательная схема. Она обеспечивает координацию информации, полученной от органов, воспринимающих ощущения, с необходимыми мускульными движениями. В результате, человек не задумывается над знаниями относительно выполнения этих действий.
Концептуальные схемы
К наиболее важных типов схем можно отнести концептуальные схемы, с помощью которых в мозге человека складываются концепции относительно объектов и явлений. То есть, все люди в своем сознании имеют определенные стереотипы, состоящий из концепций. Концептуальная схема представляет собой абстракцию, в которой конкретные объекты классифицируются согласно их общими свойствами.
Сосредоточение на общих свойствах объекта позволяет упростить проведение рассуждений о всех его свойствах, поскольку, при этом, не приходится отвлекаться на незначительные подробности. Это повышает эффективность применения знаний, сформированных таким образом. В искусственном интеллекте термин «стереотип» обозначает типичный пример.
Фреймы
Во многих практических реализациях искусственного интеллекта используется разновидность схем, называемые фрейм. Фреймы рассматриваются в контексте процесса понимания различных способов получения информации человеком, например: изображений органами зрения, восприятие языковых конструкций и т.д.
Они представляют собой удобную структуру для описания объектов, типичных для конкретной ситуации, то есть ее стереотипов.
Собственно, именно фреймы, последовательность которых является упорядоченной во времени, образуют сценарии тип схем, применяемых для формализации знаний в экспертных системах. Фреймы особенно полезны средством моделирования знаний, которые считаются основанными на здравом смысле.
Под знаниями, основанными на здравом смысле, понимают знания, сформированные на общеизвестных фактах. Здравый смысл применяется для нахождения решений в случаях, когда знания, которые точно соответствуют конкретной ситуации, недоступны.
В отличие от семантических сетей, которые по сути можно рассматривать как двумерное представление знаний, фреймы добавляют третье измерение, поскольку позволяют использовать узлы, имеющие внутреннюю структуру. В роли таких структур могут применяться простые значения или другие фреймы.
Основная характерная особенности фрейма заключается в том, что он представляет взаимосвязанные знания по определенной узкой тематике, значительная часть которых - это знания, заданные по умолчанию.
Для представления сложной структуры знаний нужно создавать системы фреймов. Например, система фреймов неплохо подходит для описания такого объекта, как автомобиль. Хотя автомобили разных моделей отличаются друг от друга, они, как правило, имеют аналогичные компоненты: двигатель, корпус, ходовая часть и т.д.
Дополнительные сведения о компонентах могут быть получены посредством изучения структуры фреймов, входящих в составных частей фрейма автомобиля.
Системы фреймов проектируются так, чтобы более универсальные фреймы находились ближе к вершине иерархии. Предполагается, что специализация фреймов, относительно конкретных случаев может осуществляться путем модификации существующих значений по умолчанию и создание более конкретных фреймов, добавляя к ним новые элементы.
С помощью фреймов может быть сделана попытка моделировать объекты реального мира, используя универсальные знания для описания большинства атрибутов определенного объекта и более конкретные знания - для описания отдельных случаев.
Объект, обладающий всеми типичными характеристиками, принято называть прототипом. Этот термин, буквально, означает «первичный тип». Для работы с фреймами в процессе развития средств программирования систем искусственного интеллекта были созданы языки специального назначения.
Среди наиболее известных можно выделить: FRL, SRL, KRL, KEE, HP-RL. Кроме того, в языке LISP предусмотрены усовершенствованные средства работы с фреймами.