(Список співробітників:

Прізвище (Попов – Сидоров – Іванов – Петров);

Рік народження (1965 – 1975 – 1980 – 1978);

Спеціальність (директор – бухгалтер – технік – кур'єр);

Стаж (15 – 7 – 3 – 4)).

Зв'язки між фреймами задаються значеннями спеціального слота з ім'ям «зв'язок». Як вже раніше було відмічено частину фахівців з ІС вважає, що немає необхідності спеціально виділяти фреймові в представленні знань, оскільки в них об'єднані всі основні особливості решти типів.

Тепер розглянемо декілька прикладів:

Неай дана деяка фраза «Касир видає гроші робочим». Запишемо її у вигляді фрейма:

(Видає:

службовець (касир);

одержувач (робочий);

об'єкт (гроші)).

З прикладу видно що фрейм має наступну протоструктуру

(Видає:

службовець (Значення слота1);

одержувач (Значення слота2);

об'єкт (Значення слота3)).

Нехай задано деякий фрейм. Сформулюємо на природній мові ті знання які закладені в цьому фреймі.

(Список учнів:_

Прізвище (Іванов – Петров – Сидоров);

Рік народження (1997 – 1995 – 1998);

Клас (5 – 7 – 2)).

1.

2.

3.

Ще розглянемо приклад вкладеного фрейма тобто

(План тижня:

міроприємство1 (Збори);

міроприємство2 (Святкування);

міроприємство3 (Футбольний матч)).

(Збори:

Тема (Початок навчального року);

Час (Понеділок, 14.00);

Місце (Актовий зал);

Присутні (Колектив школи)).

(Святкування:

Тема (День народження);

Час (Середовище, 17.00);

Місце (Їдальня);

Присутні (Студенти групи)).

(Футбольний матч:

Тема (вболівати за «наших»);

Час (П'ятниця, 18.30);

Місце (Стадіон);

Присутні (уболівальники команд)).

Для мережевих моделей варто виділити наступні проблеми:

1.Мережеві моделі не мають загальної теорії.

2.Багато евристики.

3.Проблема ефективності процедур роботи з мережами.

4.Багато видів мереж, зокрема розрахованих на апаратну реалізацію.

3 ПРЕДСТАВЛЕННЯ ЗНАНЬ В INTERNET / INTRANET

Постановка завдання.

В даний час в основному три винаходи в області інформатики визначають шляхи її розвитку: –

експертні системи –

системи управління базами даних –

мережа Internet.

У останні два десятиліття широкого поширення в різних областях діяльності набули експертні системи. Відмінною рисою комп'ютерних програм, званих експертними системами, є їх здатність накопичувати знання і досвід високо кваліфікованих фахівців в якій-небудь вузькій наочній області. Потім за допомогою цих знань користувачі експертних систем, що мають не дуже високу кваліфікацію, можуть вирішувати свої поточні завдання так же успішно, як це зробили б самі експерти. На даний момент експертні системи повинні задовольняти наступним вимогам :

1.Необхідно використовувати в них не поверхневі знання у вигляді евристичних правил, а глибинні, такі, що є теоріями наочних областей і загальними стратегіями вирішення проблем.

2.Знання мають бути організовані у вигляді складених ієрархічних уявлень, що включають мережі фреймів, продукції і логічні моделі.

3.Експертна система повинна вирішувати завдання з динамічних наочних областей, тобто областей, знання про яких можуть змінюватися безпосередньо в процесі виводу.

4.Одним з компонентів експертної системи має бути база даних з неповною інформацією.

5.Система має бути здатна аналізувати знання, що є у неї, виявляючи суперечності між старими знаннями і знов отриманими від експерта, встановлювати факт їх неповноти або помилковості.

В більшості випадків сучасні експертні системи не задовольняють цим вимогам. Слід сказати про таке важливе, недоліку експертних систем, як відсутність можливості зберігати великі об'єми даних. Звичайно, в принципі база знань експертної системи може зберігати будь-яку кількість даних у вигляді правил-продукций або просто фактів. Але механізм її роботи в загальному вигляді такий, що при роботі з великими об'ємами схожих фактів або правил швидкість роботи різко падає.

Зупинимося тепер на засобах управління базами даних. Не секрет, що у зв'язку із зростанням об'ємів носіїв і швидкостей передачі даних людство просто тоне у величезній кількості інформації. Всі знання, якими коли-небудь володіла людина якщо вже не зберігаються, то в найближчому майбутньому зберігатимуться в комп'ютеризованому вигляді. Таким чином, якщо людині потрібна яка-небудь конкретна інформація, він може бути упевнений, що десь, на якомусь сервері і в якійсь базі даних ця інформація вже зберігається. Потрібно тільки витягувати її. Далі починаються складнощі. Користувач повинен знати не тільки точну адресу потрібного сервера, але і уявляти собі, де саме на цьому сервері і в якому вигляді зберігається потрібна йому інформація. І це ще не все. Людина повинна зуміти сформулювати своє питання на мові, прямо скажемо, далекому від природного, наприклад, на мові SQL. Тільки тоді він зможе дістатися до потрібної інформації.

Приблизно тим же недоліком володіють засоби пошуку інформації в мережі Internet. Пошукові машини Internet жодною мірою не використовують семантику наочної області при пошуку інформації, а можуть шукати інформацію тільки за ключовими словами, підбір яких є для користувача зовсім не тривіальним завданням. Крім того, навіть знаючи які слова потрібно шукати, користувач не гарантує собі успішний пошук, оскільки не знає в якому відмінку використовуються ці слова.

Отже: Експертна система здатна видавати відповіді, вибираючи їх з власної бази знань або виводячи за допомогою правил-продукций, але не має доступу до величезних масивів інформації, що зберігаються в базах даних різного типу.

Засоби управління базами даних, наприклад, SQL-сервера, здатні видавати тільки конкретну інформацію по конкретних запитах, сформульованих на відповідній мові. Робити виводи і самообучаться вони не можуть.

Засоби пошуку інформації в Internet не здатні гарантувати успіх, оскільки не використовують при пошуку семантикові наочної області.

Таким чином, ми прийшли до висновку, що ні бази знань з інструментарієм експертної системи, ні бази даних з мовами запитів, ні пошукові машини Internet недосвідченої людини задовольнити не можуть. Тоді і виникла ідея об'єднати бази даних і бази знань єдиними концепціями і єдиним інструментарієм і занурити їх в середу Internet / Intranet .

3.1 Мова представлення даних і знань IRL

Як модель представлення даних і знань була вибрана мережа фреймів. Поняття фрейма широко використовується