Теория фреймов

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 фрей 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 фрей 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 .