框架表示法：人工智能中的知识结构

"人工智能课件 2[1]4--框架表示法.pptx" 框架表示法是人工智能中一种知识表示的技术，源自1975年美国麻省理工学院的明斯基提出的框架理论。该理论认为，人类大脑通过存储大量典型情景来处理新情况，即在遇到新情景时，大脑会选择一个与之相似的框架（知识空框），填充和调整这个框架以适应新情景，并将新认识的记忆下来。这种方法强调了事物内部结构化的描述，更好地反映了人观察和理解事物的思维方式。 框架表示法的核心是框架，它是一种结构化的数据结构，用于表示某一类特定情景。框架由多个槽组成，每个槽又包含若干侧面。槽是用来描述对象的不同方面，而侧面则用来进一步细化这些方面的属性。槽值可以是各种类型的数据，如逻辑值、数字、程序、条件、默认值甚至是其他框架。侧面值则对应槽值的特定方面。例如，一个描述人物的框架可能有“姓名”槽，而“姓名”槽可能有“第一个名字”和“最后一个名字”两个侧面。 在实际应用中，知识系统往往包含多个框架，每个框架都有自己的名称（框架名），并且槽和侧面也需要区分，因此它们有自己的名称（槽名和侧面名）。框架的一般结构如下： ＜框架名＞ - 槽名1: 侧面名11 - 值11 侧面名12 - 值12 ... 侧面名1m - 值1m - 槽名2: 侧面名21 - 值21 侧面名22 - 值22 ... 侧面名2m - 值2m - ... - 槽名n: 侧面名n1 - 值n1 侧面名n2 - 值n2 ... 侧面名nm - 值nm 此外，框架还可能包含约束条件，这些条件定义了框架中槽值和侧面值之间的关系或限制，确保了表示的准确性和一致性。 框架表示法特别适合处理模糊、不完整或不确定的知识，以及那些具有层次结构和复杂关系的信息。它在机器人识别、自然语言处理、专家系统等领域有广泛应用。尽管框架表示法在处理复杂知识结构时表现出色，但它的主要缺点是查询和推理效率较低，因为它们通常需要遍历整个框架网络来查找和处理信息。尽管如此，框架表示法仍然是人工智能领域中理解和表示知识的重要工具。