Frame (artificial intelligence)
சட்டகங்கள் என்பது ஒரு செயற்கை நுண்ணறிவு தரவு அமைப்பு ஆகும், இது "ஒரே மாதிரியான சூழ்நிலைகளை" பிரதிநிதித்துவப்படுத்துவதன் மூலம் அறிவை அடி கட்டமைப்புகளாகப் பிரிக்கப் பயன்படுகிறது. மார்வின் மின்ஸ்கி தனது 1974 கட்டுரையில் "அறிவைப் பிரதிநிதித்துவப்படுத்துவதற்கான ஒரு கட்டமைப்பு" என்ற கட்டுரையில் அவற்றை முன்மொழிந்தார். பிரேம்கள் என்பது செயற்கை நுண்ணறிவு பிரேம் மொழிகளில் பயன்படுத்தப்படும் முதன்மை தரவு கட்டமைப்பாகும்; அவை செட்டுகளின் ஆன்டாலஜிகளாக சேமிக்கப்படுகின்றன. கட்டமைப்புகள் அறிவு பிரதிநிதித்துவம் மற்றும் பகுத்தறிவு திட்டங்களின் விரிவான பகுதியாகும். அவை முதலில் சொற்பொருள் நெட்வொர்க்குகளிலிருந்து பெறப்பட்டன, எனவே அவை கட்டமைப்பு அடிப்படையிலான அறிவு பிரதிநிதித்துவங்களின் ஒரு பகுதியாகும். ரஸ்ஸல் மற்றும் நோர்விக்கின் செயற்கை நுண்ணறிவுஃ ஒரு நவீன அணுகுமுறை படி, கட்டமைப்பு பிரதிநிதித்துவங்கள் "குறிப்பிட்ட பொருள்கள் மற்றும் நிகழ்வு வகைகளைப் பற்றிய உண்மைகளைச் சேகரித்து, உயிரியல் வகைபிரிப்புக்கு ஒத்த ஒரு பெரிய வகைபிரித்தல் படிநிலையாக வகைகளை ஏற்பாடு செய்கின்றன". சட்டக அமைப்பு சட்டகத்தை எவ்வாறு பயன்படுத்துவது, அடுத்து என்ன எதிர்பார்க்க வேண்டும், இந்த எதிர்பார்ப்புகள் பூர்த்தி செய்யப்படாதபோது என்ன செய்வது என்பது பற்றிய தகவல்களை சட்டகம் கொண்டுள்ளது. சட்டகத்தில் உள்ள சில தகவல்கள் பொதுவாக மாறாமல் இருக்கும், அதே நேரத்தில் "முனையங்களில்" சேமிக்கப்படும் பிற தகவல்கள் வழக்கமாக மாறும். முனையங்களை மாறிகளாகக் கருதலாம். உயர்மட்ட பிரேம்கள் தகவல்களைக் கொண்டுள்ளன, இது கையில் உள்ள சிக்கலைப் பற்றி எப்போதும் உண்மை, இருப்பினும், முனையங்கள் உண்மையாக இருக்க வேண்டியதில்லை. எதிர்கொள்ளும் புதிய தகவல்களுடன் அவற்றின் மதிப்பு மாறக்கூடும். வெவ்வேறு பிரேம்கள் ஒரே முனையங்களைப் பகிர்ந்து கொள்ளலாம். ஒரு குறிப்பிட்ட சட்டகத்தைப் பற்றிய ஒவ்வொரு தகவலும் ஒரு ஸ்லாட்டில் வைக்கப்படுகிறது. தகவல் பின்வருவனவற்றைக் கொண்டிருக்கலாம்ஃ உண்மைகள் அல்லது தரவு மதிப்புகள் (அம்சங்கள் என்றும் அழைக்கப்படுகின்றன) நடைமுறைகள் (நடைமுறை இணைப்புகள் என்றும் அழைக்கப்படுகின்றன) IF-NEEDED: ஒத்திவைக்கப்பட்ட மதிப்பீடு IF-ADDED: புதுப்பிக்கப்பட்ட இணைக்கப்பட்ட தகவல்கள் செயல்முறைகளுக்கான தரவுகளுக்கான இயல்புநிலை மதிப்புகள் பிற கட்டமைப்புகள் அல்லது துணை கட்டமைப்புகள் அம்சங்கள் மற்றும் நன்மைகள் ஒரு கட்டமைப்பின் முனையங்கள் ஏற்கனவே இயல்புநிலை மதிப்புகளால் நிரப்பப்பட்டுள்ளன, இது மனித மனம் எவ்வாறு செயல்படுகிறது என்பதை அடிப்படையாகக் கொண்டது. எடுத்துக்காட்டாக, ஒரு நபருக்கு "ஒரு சிறுவன் ஒரு பந்தை உதைக்கிறான்" என்று கூறப்படும்போது, பெரும்பாலான மக்கள் எந்த பண்புகளும் இல்லாத சில சுருக்கமான பந்தை கற்பனை செய்வதை விட ஒரு குறிப்பிட்ட பந்தை (பழக்கமான கால்பந்து பந்து போன்றவை) காட்சிப்படுத்துவார்கள். சட்டக அடிப்படையிலான அறிவு பிரதிநிதித்துவங்களின் ஒரு குறிப்பிட்ட வலிமை என்னவென்றால், சொற்பொருள் நெட்வொர்க்குகளைப் போலல்லாமல், அவை குறிப்பிட்ட நிகழ்வுகளில் விதிவிலக்குகளை அனுமதிக்கின்றன. இது பிரேம்களுக்கு ஒரு அளவிலான நெகிழ்வுத்தன்மையை வழங்குகிறது, இது பிரதிநிதித்துவங்களை நிஜ உலக நிகழ்வுகளை மிகவும் துல்லியமாக பிரதிபலிக்க அனுமதிக்கிறது. சொற்பொருள் நெட்வொர்க்குகளைப் போலவே, பிரேம்களையும் ஸ்ப்ரெடிங் ஆக்டிவேஷன் மூலம் விசாரிக்கலாம். பரம்பரை விதிகளைப் பின்பற்றி, சப்ஃப்ரேம்களால் மரபுரிமையாகப் பெறப்பட்ட ஒரு ஸ்லாட்டுக்கு வழங்கப்படும் எந்த மதிப்பும் சப்ஃப்ரேம்களில் உள்ள தொடர்புடைய இடங்களுக்கு புதுப்பிக்கப்படும் (IF-ADDED) மேலும் ஒரு குறிப்பிட்ட ஃப்ரேமின் எந்த புதிய நிகழ்வுகளும் அந்த புதிய மதிப்பை இயல்புநிலையாகக் காண்பிக்கும். பிரேம்கள் கட்டமைப்புகளை அடிப்படையாகக் கொண்டிருப்பதால், வெளிப்படையான வளைவுகள் இல்லாவிட்டாலும் ஒரு செமண்டிக் நெட்வொர்க்கை உருவாக்க முடியும். நோம் சோம்ஸ்கி மற்றும் 1950 ஆம் ஆண்டின் அவரது உற்பத்தி இலக்கணத்தைப் பற்றிய குறிப்புகள் பொதுவாக மின்ஸ்கியின் படைப்புகளில் இல்லை. பிரேம்களின் எளிமைப்படுத்தப்பட்ட கட்டமைப்புகள் எளிதான ஒப்பீட்டு பகுத்தறிவை அனுமதிக்கின்றன, இது எந்தவொரு புத்திசாலித்தனமான முகவரிடமும் மிகவும் மதிப்புமிக்க அம்சமாகும். பிரேம்களால் வழங்கப்பட்ட நடைமுறை இணைப்புகள் ஒரு அளவிலான நெகிழ்வுத்தன்மையை அனுமதிக்கின்றன, இது மிகவும் யதார்த்தமான பிரதிநிதித்துவத்தை உருவாக்குகிறது மற்றும் நிரலாக்க பயன்பாடுகளுக்கு இயற்கையான கட்டணத்தை வழங்குகிறது. இங்கு கவனிக்க வேண்டிய எடுத்துக்காட்டு, ஒரு சிறுவனுக்கும் குரங்குக்கும் இடையில் இதே போன்ற பெயரிடப்பட்ட இடங்களைக் கொண்டிருப்பதன் மூலம் செய்யக்கூடிய எளிதான ஒப்பீட்டு பகுத்தறிவு (ஒப்பீடு) ஆகும். அலெக்ஸ், ஒரு சிறுவனின் உதாரணம், மிகவும் பொதுவான பெற்றோர் பொருள் பையனிடமிருந்து "செக்ஸ்" போன்ற இயல்புநிலை மதிப்புகளைப் பெறுகிறது என்பதையும் கவனியுங்கள், ஆனால் சிறுவன் கால்களின் எண்ணிக்கை போன்ற விதிவிலக்குகளின் வடிவத்தில் வெவ்வேறு நிகழ்வு மதிப்புகளையும் கொண்டிருக்கலாம். ஃப்ரேம் மொழி என்பது செயற்கை நுண்ணறிவில் அறிவு பிரதிநிதித்துவத்திற்கு பயன்படுத்தப்படும் ஒரு தொழில்நுட்பமாகும். அவற்றின் அடிப்படை வடிவமைப்பு இலக்குகள் வேறுபட்டிருந்தாலும் அவை பொருள் சார்ந்த மொழிகளில் உள்ள வர்க்க படிநிலைகளை ஒத்திருக்கின்றன. சட்டகங்கள் அறிவின் வெளிப்படையான மற்றும் உள்ளுணர்வு பிரதிநிதித்துவத்தில் கவனம் செலுத்துகின்றன, அதே நேரத்தில் பொருள்கள் இணைத்தல் மற்றும் தகவல்களை மறைப்பதில் கவனம் செலுத்துகின்றன. பிரேம்கள் செயற்கை நுண்ணறிவு ஆராய்ச்சி மற்றும் பொருள்களில் முதன்மையாக மென்பொருள் பொறியியலில் தோன்றின. இருப்பினும், நடைமுறையில், சட்டகம் மற்றும் பொருள் சார்ந்த மொழிகளின் நுட்பங்கள் மற்றும் திறன்கள் கணிசமாக ஒன்றுடன் ஒன்று உள்ளன. எடுத்துக்காட்டு ஒரு பிரேம் மொழியில் வடிவமைக்கப்பட்ட கருத்துகளின் எளிய எடுத்துக்காட்டு, சமூக வலைப்பின்னல் மற்றும் காலண்டர் அமைப்புகளுக்கான அடித்தளமாக சொற்பொருள் வலையின் ஒரு பகுதியாக வரையறுக்கப்பட்ட ஃப்ரெண்ட் ஆஃப் எ ஃப்ரெண்ட் (எஃப். ஓ. ஏ. எஃப்) ஆன்டாலஜி ஆகும். இந்த எளிய எடுத்துக்காட்டில் முதன்மை சட்டகம் ஒரு நபர். நபரின் மின்னஞ்சல், முகப்புப் பக்கம், தொலைபேசி போன்றவை எடுத்துக்காட்டு இடங்கள். ஒவ்வொரு நபரின் நலன்களையும் வணிக மற்றும் பொழுதுபோக்கு களங்களின் இடத்தை விவரிக்கும் கூடுதல் கட்டமைப்புகளால் பிரதிநிதித்துவப்படுத்தலாம். ஸ்லாட் ஒவ்வொரு நபரையும் மற்ற நபர்களுடன் இணைக்கிறது. ஒரு நபரின் நலன்களுக்கான இயல்புநிலை மதிப்புகளை அவர்கள் நண்பர்களாக இருக்கும் நபர்களின் வலையால் ஊகிக்க முடியும். செயல்பாடுகள் ஆரம்பகால கட்டமைப்பை அடிப்படையாகக் கொண்ட மொழிகள் குறிப்பிட்ட ஆராய்ச்சி திட்டங்களுக்காக தனிப்பயனாக்கப்பட்டன, மேலும் அவை மற்ற ஆராய்ச்சியாளர்களால் மீண்டும் பயன்படுத்தப்பட வேண்டிய கருவிகளாக தொகுக்கப்படவில்லை. நிபுணத்துவ அமைப்பு அனுமான இயந்திரங்களைப் போலவே, முக்கிய உள்கட்டமைப்பின் ஒரு பகுதியை பிரித்தெடுப்பதன் மூலமும், குறிப்பிட்ட பயன்பாடுகளுடன் இணைக்கப்படாத பொது நோக்க சட்ட மொழிகளை உருவாக்குவதன் மூலமும் ஏற்படும் நன்மைகளை ஆராய்ச்சியாளர்கள் விரைவில் உணர்ந்தனர். முதல் பொது-நோக்க சட்டக மொழிகளில் ஒன்று கேஆர்எல் ஆகும். மிகவும் செல்வாக்குமிக்க ஆரம்பகால பிரேம் மொழிகளில் ஒன்று கேஎல்-ஒன் ஆகும். கேஎல்-ஒன் அடுத்தடுத்த பல ஃப்ரேம் மொழிகளை உருவாக்கியது. தகவல் அறிவியல் நிறுவனத்தில் ராபர்ட் மக்கிரெகர் உருவாக்கிய லூம் மொழி கேஎல்-ஒன்னின் மிகவும் பரவலாகப் பயன்படுத்தப்பட்ட வாரிசுகளில் ஒன்றாகும். 1980 களில் செயற்கை நுண்ணறிவு நிபுணத்துவ அமைப்புகளால் தூண்டப்பட்ட வணிக உலகில் பெரும் ஆர்வத்தை உருவாக்கியது. இது அறிவு அடிப்படையிலான அமைப்புகளின் வளர்ச்சிக்காக பல வணிக தயாரிப்புகளின் வளர்ச்சிக்கு வழிவகுத்தது. இந்த ஆரம்பகால தயாரிப்புகள் வழக்கமாக லிஸ்பில் உருவாக்கப்பட்டன மற்றும் தரவைக் குறிக்க ஃப்ரேம் படிநிலைகளுடன் தர்க்கரீதியான பகுத்தறிவுக்கான ஐ. எஃப்-தென் விதிகள் போன்ற ஒருங்கிணைந்த கட்டமைப்புகள். இந்த ஆரம்பகால லிஸ்ப் அறிவு அடிப்படைக் கருவிகளில் மிகவும் நன்கு அறியப்பட்ட ஒன்று இன்டெலி கார்ப் நிறுவனத்தின் அறிவு பொறியியல் சூழல் (கே. இ. இ) ஆகும். பல பரம்பரை, இடங்கள், தூண்டுதல்கள், இயல்புநிலை மதிப்புகள் மற்றும் பின்தங்கிய மற்றும் முன்னோக்கி சங்கிலியை ஆதரிக்கும் ஒரு விதி இயந்திரம் ஆகியவற்றைக் கொண்ட ஒரு முழு பிரேம் மொழியை KEE வழங்கியது. AI மென்பொருளின் ஆரம்பகால வணிக பதிப்புகளைப் போலவே, KEE முதலில் Lisp இயந்திர தளங்களில் Lisp இல் பயன்படுத்தப்பட்டது, ஆனால் இறுதியில் PC கள் மற்றும் யுனிக்ஸ் பணிநிலையங்களுக்கு அனுப்பப்பட்டது. சொற்பொருள் வலையின் ஆராய்ச்சி நிகழ்ச்சி நிரல் தானியங்கி வகைப்பாடு மற்றும் கட்டமைக்கப்பட்ட மொழிகளில் புதுப்பிக்கப்பட்ட ஆர்வத்தைத் தூண்டியது. இணையத்தில் தகவல்களை விவரிப்பதற்கான வலை ஆன்டாலஜி மொழி (OWL) தரநிலை ஒரு எடுத்துக்காட்டு. OWL என்பது இணையத்தின் மேல் ஒரு சொற்பொருள் அடுக்கை வழங்குவதற்கான ஒரு தரநிலையாகும். பெரும்பாலான பயன்பாடுகளாக முக்கிய வார்த்தைகளைப் பயன்படுத்தி வலையை ஒழுங்கமைப்பதை விட குறிக்கோள் (எ. கா. கூகிள்) இன்று இணையத்தை ஒரு ஆன்டாலஜியில் ஒழுங்கமைக்கப்பட்ட கருத்துக்களால் ஒழுங்கமைக்க முடியும். OWL மொழியின் பெயர் ஒரு சொற்பொருள் வலையின் மதிப்புக்கு ஒரு சிறந்த உதாரணத்தை வழங்குகிறது. இன்று இணையத்தைப் பயன்படுத்தி ஒருவர் "OWL" ஐத் தேடினால், மீட்டெடுக்கப்பட்ட பெரும்பாலான பக்கங்கள் நிலையான OWL ஐ விட பறவை ஆந்தையில் இருக்கும். ஒரு சொற்பொருள் வலை மூலம் "வலை ஆன்டாலஜி மொழி" என்ற கருத்தை குறிப்பிட முடியும், மேலும் தேடலின் ஒரு பகுதியாக சாத்தியமான பல்வேறு சுருக்கெழுத்துக்கள் அல்லது ஒத்த சொற்களைப் பற்றி பயனர் கவலைப்பட வேண்டியதில்லை. அதேபோல், இந்த எளிய எடுத்துக்காட்டில் உள்ளதைப் போல, வேட்டையாடும் பறவைகள் பற்றிய தகவல்கள் போன்ற பொருத்தமற்ற தரவுகளுடன் தேடல் முடிவுகளை கூட்டும் ஒத்த சொற்களைப் பற்றி பயனர் கவலைப்பட வேண்டியதில்லை. OWL தவிர, சொற்பொருள் வலைக்கு பொருத்தமான மற்றும் ஃப்ரேம் மொழிகளால் பாதிக்கப்பட்ட பல்வேறு தரநிலைகள் மற்றும் தொழில்நுட்பங்களில் OIL மற்றும் DAML அடங்கும். ஸ்டான்போர்ட் பல்கலைக்கழகத்தின் புரோட்டீஜ் ஓபன் சோர்ஸ் மென்பொருள் கருவி OWL இல் கட்டப்பட்ட ஒரு ஆன்டாலஜி எடிட்டிங் திறனை வழங்குகிறது மற்றும் ஒரு வகைப்பாட்டின் முழு திறன்களையும் கொண்டுள்ளது. இருப்பினும் இது பதிப்பு 3.5 வரை பிரேம்களை வெளிப்படையாக ஆதரிப்பதை நிறுத்தியது (இது பிரேம் நோக்குநிலையை விரும்புவோருக்கு பராமரிக்கப்படுகிறது), 2017 இல் தற்போதைய பதிப்பு 5 ஆக இருந்தது. வெளிப்படையான பிரேம்களிலிருந்து நகர்வதற்கான நியாயப்படுத்தல் OWL DL மிகவும் வெளிப்படையானது மற்றும் "தொழில்துறை தரநிலை" ஆகும். பிரேம்கள் மற்றும் பொருள்களின் ஒப்பீடு பிரேம் மொழிகள் பொருள் சார்ந்த மொழிகளுடன் குறிப்பிடத்தக்க ஒன்றுடன் ஒன்று உள்ளன. இரண்டு சமூகங்களின் சொற்களும் குறிக்கோள்களும் வேறுபட்டிருந்தன, ஆனால் அவை கல்வி உலகம் மற்றும் ஆய்வகங்களிலிருந்து வணிக உலகிற்கு நகர்ந்தபோது, டெவலப்பர்கள் தத்துவ சிக்கல்களைப் பற்றி கவலைப்படாமல், முதன்மையாக குறிப்பிட்ட திறன்களில் கவனம் செலுத்தினர், யோசனை எங்கிருந்து தொடங்கியது என்பதைப் பொருட்படுத்தாமல் இரு முகாம்களிலிருந்தும் சிறந்ததை எடுத்துக் கொண்டனர். இரண்டு முன்னுதாரணங்களுக்கும் பொதுவானது என்னவென்றால், நிஜ உலகில் உள்ள கருத்துக்களுக்கும் மென்பொருளில் அவற்றை செயல்படுத்துவதற்கும் இடையிலான தூரத்தைக் குறைப்பதற்கான விருப்பம். எனவே இரண்டு முன்னுதாரணங்களும் மிகவும் பொதுவான வகைகளில் தொடங்கி மேலும் குறிப்பிட்ட வகைகளுக்கு முன்னேறிச் செல்லும் வகைப்பாசனங்களில் முதன்மை மென்பொருள் பொருள்களைக் குறிக்கும் யோசனைக்கு வந்தன. பின்வரும் அட்டவணை பொருள் சார்ந்த மற்றும் கட்டமைக்கப்பட்ட மொழி சமூகங்களிலிருந்து நிலையான சொற்களுக்கு இடையிலான தொடர்பை விளக்குகிறதுஃ இரண்டு முன்னுதாரணங்களுக்கிடையேயான முதன்மை வேறுபாடு என்கேப்சுலேஷன் ஒரு முக்கிய தேவையாகக் கருதப்பட்டது. பொருள் சார்ந்த முன்னுதாரணம் என்கேப்சுலேஷன் மிகவும் இல்லையென்றாலும், முக்கியமான தேவைகளில் ஒன்றாகும். மென்பொருள் கூறுகளுக்கு இடையிலான சாத்தியமான தொடர்புகளைக் குறைப்பதற்கான விருப்பம், எனவே பெரிய சிக்கலான அமைப்புகளை நிர்வகிப்பது பொருள் சார்ந்த தொழில்நுட்பத்தின் முக்கிய உந்துசக்தியாக இருந்தது. சட்ட மொழி முகாமுக்கு விதிகள், கட்டுப்பாடுகள் மற்றும் நிரலாக்க தர்க்கத்தை பிரதிநிதித்துவப்படுத்த சாத்தியமான கருவிகளின் பரந்த வரிசையை வழங்குவதற்கான விருப்பத்தை விட இந்த தேவை குறைவாக இருந்தது. பொருள் சார்ந்த உலகில் எல்லாம் முறைகள் மற்றும் முறைகளின் தெரிவுநிலை ஆகியவற்றால் கட்டுப்படுத்தப்படுகிறது. எனவே எடுத்துக்காட்டாக, ஒரு பொருள் சொத்தின் தரவு மதிப்பை அணுகுவது ஒரு அணுகல் முறை வழியாக செய்யப்பட வேண்டும். இந்த முறை தரவு வகையை சரிபார்ப்பது மற்றும் சொத்தில் மீட்டெடுக்கப்பட்ட அல்லது அமைக்கப்பட்ட மதிப்பின் மீதான கட்டுப்பாடுகள் போன்ற விஷயங்களைக் கட்டுப்படுத்துகிறது. ஃப்ரேம் மொழிகளில் இதே வகையான கட்டுப்பாடுகளை பல வழிகளில் கையாள முடியும். தூண்டுதல்கள் ஒரு மதிப்பு அமைக்கப்படுவதற்கு முன்போ அல்லது மீட்டெடுக்கப்பட்ட பின்னரோ சுடுவதற்கு வரையறுக்கப்படலாம். ஒரே வகையான கட்டுப்பாடுகளை நிர்வகிக்கும் விதிகளை வரையறுக்க முடியும். இடங்களை மீண்டும் அதே வகையான கட்டுப்பாடு தகவல்களுடன் கூடுதல் தகவல்களுடன் (சில மொழிகளில் "அம்சங்கள்" என்று அழைக்கப்படுகிறது) அதிகரிக்க முடியும். சட்டகம் மற்றும் OO மொழிகளுக்கு இடையிலான மற்ற முக்கிய வேறுபாடு பல பரம்பரை (ஒரு சட்டகம் அல்லது வகுப்பில் இரண்டு அல்லது அதற்கு மேற்பட்ட சூப்பர் கிளாஸ்களைக் கொண்டிருக்க அனுமதிக்கிறது). பிரேம் மொழிகளுக்கு பல பரம்பரை தேவைப்பட்டது. இது மனிதர்கள் செய்யும் விதத்தில் உலகை மாதிரியாகக் கொண்டுவருவதற்கான விருப்பத்திலிருந்து பின்பற்றப்படுகிறது, உலகத்தைப் பற்றிய மனித கருத்தாக்கங்கள் அரிதாகவே கடுமையாக வரையறுக்கப்பட்ட ஒன்றுடன் ஒன்று இணைக்கப்படாத வகைப்பாசனங்களில் விழுகின்றன. பல OO மொழிகளுக்கு, குறிப்பாக OO இன் பிந்தைய ஆண்டுகளில், ஒற்றை பரம்பரை வலுவாக விரும்பப்பட்டது அல்லது தேவைப்பட்டது. ஒரு களத்தை மாதிரியாக்குவதற்கான பகுப்பாய்வு கட்டத்தில் பல பரம்பரை ஒரு சாத்தியமான படியாகக் காணப்பட்டது, ஆனால் என்கேப்சுலேஷன் மற்றும் மாடுலாரிட்டியை பராமரிக்கும் பெயரில் வடிவமைப்பு மற்றும் செயல்படுத்தல் கட்டங்களில் அகற்றப்பட வேண்டிய ஒன்று. கேஆர்எல் போன்ற ஆரம்பகால பிரேம் மொழிகளில் டெவலப்பர்களின் கோரிக்கைகளால் இயக்கப்படும் செய்தி அனுப்புதல் சேர்க்கப்படவில்லை என்றாலும், பிற்கால பிரேம் மொழிகளில் பெரும்பாலானவை (எ. கா. லூம், கே. இ. இ) பிரேம்களில் செய்திகளை வரையறுக்கும் திறனை உள்ளடக்கியது. பொருள் சார்ந்த பக்கத்தில், வெவ்வேறு வடிவத்தில் இருந்தாலும், பொருள் நூலகங்களில் தரப்படுத்தப்பட்டாலும், வழங்கப்பட்ட மொழிகளை வடிவமைக்கும் சமமான செயல்பாட்டை வழங்கும் தரநிலைகளும் வெளிவந்துள்ளன. எடுத்துக்காட்டாக, பொருள் மேலாண்மைக் குழு சோதனைத் தரவு மற்றும் பொருள்களுடன் கட்டுப்பாடுகளை இணைத்தல் (பிரேம்களில் உள்ள அம்சங்களுக்கான பொதுவான பயன்பாடுகள் மற்றும் லூம் போன்ற பிரேம் மொழிகளில் உள்ள கட்டுப்பாடுகளுக்கு ஒத்த) மற்றும் விதி இயந்திரங்களை ஒருங்கிணைத்தல் போன்ற திறன்களுக்கான தரப்படுத்தப்பட்ட விவரக்குறிப்புகளைக் கொண்டுள்ளது. பிரேம்களின் ஆரம்பகால வேலை 1930 களில் நடந்த உளவியல் ஆராய்ச்சியால் ஈர்க்கப்பட்டது, இது புதிய அறிவாற்றல் சூழ்நிலைகளில் விளக்குவதற்கும் செயல்படுவதற்கும் மக்கள் சேமிக்கப்பட்ட ஒரே மாதிரியான அறிவைப் பயன்படுத்துவதைக் குறிக்கிறது. ஃப்ரேம் என்ற சொல் முதன்முதலில் மார்வின் மின்ஸ்கியால் காட்சி பகுத்தறிவு மற்றும் இயற்கையான மொழி செயலாக்கத்தை புரிந்துகொள்ள ஒரு முன்னுதாரணமாக பயன்படுத்தப்பட்டது. இவை மற்றும் பல வகையான சிக்கல்களில், மிகச்சிறிய சிக்கலுக்கும் கூட சாத்தியமான தீர்வு இடம் மிகப்பெரியது. எடுத்துக்காட்டாக, ஒரு மூல ஆடியோ ஸ்ட்ரீமில் இருந்து ஃபோனிம்களை பிரித்தெடுப்பது அல்லது ஒரு பொருளின் விளிம்புகளைக் கண்டறிதல். மனிதர்களுக்கு அற்பமானதாகத் தோன்றும் விஷயங்கள் உண்மையில் மிகவும் சிக்கலானவை. உண்மையில், அவை உண்மையில் எவ்வளவு கடினமாக இருந்தன என்பது AI ஆராய்ச்சியாளர்கள் அவற்றைத் தீர்க்க கணினிகளைப் பெறுவதில் உள்ள சிக்கலை ஆராயத் தொடங்கும் வரை முழுமையாகப் புரிந்து கொள்ளப்படவில்லை. பிரேம்கள் அல்லது ஸ்கிரிப்ட்கள் என்றும் அழைக்கப்பட்ட ஆரம்ப கருத்து என்னவென்றால், அவை ஒரு சிக்கலுக்கான சூழலை நிறுவும், அவ்வாறு செய்வது தானாகவே சாத்தியமான தேடல் இடத்தை கணிசமாகக் குறைக்கும். இந்த யோசனையை ஷாங்க் மற்றும் ஆபெல்சன் ஆகியோர் ஏற்றுக்கொண்டனர், அவர்கள் ஒரு செயற்கை நுண்ணறிவு அமைப்பு ஒரு உணவகத்தில் உணவை ஆர்டர் செய்வது போன்ற பொதுவான மனித தொடர்புகளை எவ்வாறு செயலாக்க முடியும் என்பதை விளக்க இதைப் பயன்படுத்தினர். இந்த தொடர்புகள் ஒவ்வொரு சட்டகத்தைப் பற்றிய பொருத்தமான தகவல்களைச் சேமிக்கும் இடங்களைக் கொண்ட கட்டமைப்புகளாக தரப்படுத்தப்பட்டன. ஸ்லாட்டுகள் பொருள் சார்ந்த மாடலிங்கில் உள்ள பொருள் பண்புகள் மற்றும் நிறுவனம்-உறவு மாதிரிகளில் உள்ள உறவுகளுக்கு ஒத்தவை. ஸ்லாட்டுகள் பெரும்பாலும் இயல்புநிலை மதிப்புகளைக் கொண்டிருந்தன, ஆனால் காட்சியின் ஒவ்வொரு நிகழ்வையும் செயல்படுத்துவதன் ஒரு பகுதியாக மேலும் சுத்திகரிப்பு தேவைப்பட்டது. அதாவது, ஒரு உணவகத்தில் ஆர்டர் செய்வது போன்ற ஒரு பணியை நிறைவேற்றுவது சட்டகத்தின் அடிப்படை நிகழ்வுடன் தொடங்கி பின்னர் பொருத்தமான பல்வேறு மதிப்புகளை உடனடியாகச் செம்மைப்படுத்துவதன் மூலம் கட்டுப்படுத்தப்பட்டது. அடிப்படையில் சுருக்க சட்டகம் ஒரு பொருள் வகுப்பைக் குறிக்கிறது மற்றும் சட்டகம் ஒரு பொருள் நிகழ்வைக் குறிக்கிறது. இந்த ஆரம்பகால வேலையில், முதன்மையாக கட்டமைப்பின் நிலையான தரவு விளக்கங்களுக்கு முக்கியத்துவம் அளிக்கப்பட்டது. ஒரு ஸ்லாட்டின் வரம்பு, இயல்புநிலை மதிப்புகள் போன்றவற்றை வரையறுக்க பல்வேறு வழிமுறைகள் உருவாக்கப்பட்டன. இருப்பினும், இந்த ஆரம்பகால அமைப்புகளிலும் கூட நடைமுறை திறன்கள் இருந்தன. ஒரு பொதுவான நுட்பம் இடங்களுடன் இணைக்கப்பட்ட "தூண்டுதல்களை" (தூண்டுதல்களின் தரவுத்தளக் கருத்தைப் போன்றது) பயன்படுத்துவதாகும். ஒரு தூண்டுதல் என்பது ஒரு ஸ்லாட்டுடன் இணைக்கப்பட்டுள்ள நடைமுறைக் குறியீடாகும். தூண்டுதல் ஒரு ஸ்லாட் மதிப்பு அணுகப்பட்ட அல்லது மாற்றியமைக்கப்பட்ட முன் மற்றும்/அல்லது பிறகு சுட முடியும். பொருள் வகுப்புகளைப் போலவே, பிரேம்களும் உட்புகுத்தல் படிநிலைகளில் ஒழுங்கமைக்கப்பட்டன. எடுத்துக்காட்டாக, ஒரு உணவகத்தில் ஆர்டர் செய்வது ஒரு அடிப்படை சட்டமாக இருக்கலாம். அதற்கு ஒரு எடுத்துக்காட்டு ஜோ டெய்ரி குயினுக்குச் செல்வது. உணவக கட்டமைப்பின் ஒரு சிறப்பு (அடிப்படையில் ஒரு துணைப்பிரிவு) ஒரு ஆடம்பரமான உணவகத்தில் ஆர்டர் செய்வதற்கான ஒரு கட்டமைப்பாக இருக்கும். ஆடம்பரமான உணவகச் சட்டகம் உணவகச் சட்டகத்திலிருந்து அனைத்து இயல்புநிலை மதிப்புகளையும் பெறும், ஆனால் அதிக இடங்களைச் சேர்க்கும் அல்லது சிறப்புச் சட்டகத்திற்கான இயல்புநிலை மதிப்புகளில் ஒன்று அல்லது அதற்கு மேற்பட்டவற்றை (எ. கா., எதிர்பார்க்கப்படும் விலை வரம்பு) மாற்றும். மொழிகள் ஆரம்பகால ஃப்ரேம் மொழி ஆராய்ச்சியின் பெரும்பகுதி (எ. கா. ஷாங்க் மற்றும் ஆபெல்சன்) சோதனை உளவியலின் கண்டுபிடிப்புகள் மற்றும் அன்றாட பணிகளில் செயல்பட மனிதர்கள் பயன்படுத்தும் வடிவங்களுடன் ஒத்திருக்கும் அறிவு பிரதிநிதித்துவ கருவிகளை வடிவமைப்பதற்கான முயற்சிகளால் உந்தப்பட்டது. இந்த ஆராய்ச்சியாளர்கள் கணித சம்பிரதாயத்தில் ஆர்வம் காட்டவில்லை, ஏனெனில் இத்தகைய சம்பிரதாயங்கள் சராசரி மனிதர் உலகைக் கருத்தியல் செய்யும் விதத்திற்கு நல்ல மாதிரிகள் அல்ல என்று அவர்கள் நம்பினர். உதாரணமாக, மனிதர்கள் மொழியைப் பயன்படுத்தும் விதம் பெரும்பாலும் உண்மையான தர்க்கரீதியானது அல்ல. இதேபோல், மொழியியலில், 1970 களின் நடுப்பகுதியில் சார்லஸ் ஜே. ஃபில்மோர் தனது பிரேம் சொற்பொருள் கோட்பாட்டில் பணியாற்றத் தொடங்கினார், இது பின்னர் ஃப்ரேம்நெட் போன்ற கணக்கீட்டு வளங்களுக்கு வழிவகுக்கும். ஃப்ரேம் சொற்பொருள் மனித மொழி மற்றும் மனித அறிவாற்றல் பற்றிய பிரதிபலிப்புகளால் உந்தப்பட்டது. மறுபுறம் ரான் ப்ராச்மேன் போன்ற ஆராய்ச்சியாளர்கள் செயற்கை நுண்ணறிவு ஆராய்ச்சியாளர்களுக்கு தர்க்கத்துடன் தொடர்புடைய கணித முறைமை மற்றும் கணக்கீட்டு சக்தியை வழங்க விரும்பினர். கோட்பாடு மற்றும் தர்க்கத்தை அமைக்க ஒரு ஃப்ரேம் மொழியில் ஃப்ரேம் வகுப்புகள், இடங்கள், கட்டுப்பாடுகள் மற்றும் விதிகளை வரைபடமாக்குவதே அவர்களின் நோக்கமாக இருந்தது. இந்த அணுகுமுறையின் நன்மைகளில் ஒன்று என்னவென்றால், மாதிரிகளின் சரிபார்ப்பு மற்றும் உருவாக்கம் கூட தேற்றம் புரோவர்கள் மற்றும் பிற தானியங்கி பகுத்தறிவு திறன்களைப் பயன்படுத்தி தானியங்கியாக இருக்க முடியும். குறைபாடு என்னவென்றால், ஒரு முறையான சொற்பொருளுடன் ஒரு மொழியில் மாதிரியை ஆரம்பத்தில் குறிப்பிடுவது மிகவும் கடினமாக இருக்கலாம். இந்த பரிணாமம் செயற்கை நுண்ணறிவு ஆராய்ச்சியில் "நீட்ஸ் வெர்சஸ் ஸ்க்ரஃபிஸ்" என்று அழைக்கப்படும் ஒரு உன்னதமான பிளவையும் விளக்குகிறது. முதல் வரிசை தர்க்கம் மற்றும் தொகுப்புக் கோட்பாட்டின் மூலம் அடையக்கூடிய கணிதத் துல்லியம் மற்றும் சம்பிரதாயத்திற்கு அதிக மதிப்பு அளித்த ஆராய்ச்சியாளர்கள் "நீட்ஸ்" ஆவர். மனிதர்களுக்கு உள்ளுணர்வு மற்றும் உளவியல் ரீதியாக அர்த்தமுள்ள பிரதிநிதித்துவங்களில் அறிவை மாதிரியாக்குவதில் "ஸ்கிராஃபிகள்" அதிக ஆர்வம் காட்டினர். மிகவும் முறையான அணுகுமுறைகளில் மிகவும் குறிப்பிடத்தக்கது கேஎல்-ஒன் மொழியாகும். கேஎல்-ஒன் பின்னர் பல ஃப்ரேம் மொழிகளை உருவாக்கியது. கேஎல்-ஒன் போன்ற மொழிகளின் முறையான சொற்பொருள் இந்த சட்ட மொழிகளுக்கு வகைப்படுத்தல் எனப்படும் ஒரு புதிய வகை தானியங்கி பகுத்தறிவு திறனை வழங்கியது. வகைப்படுத்துபவர் என்பது சட்டக மொழியில் உள்ள பல்வேறு அறிவிப்புகளை பகுப்பாய்வு செய்யும் ஒரு இயந்திரமாகும்ஃ தொகுப்புகள், துணைக்குழுக்கள், உறவுகள் போன்றவற்றின் வரையறை. வகைப்படுத்துபவர் தானாகவே பல்வேறு கூடுதல் உறவுகளைக் கண்டறியலாம் மற்றும் ஒரு மாதிரியின் சில பகுதிகள் ஒருவருக்கொருவர் சீரற்றதாக இருக்கும்போது கண்டறிய முடியும். இந்த வழியில் பொதுவாக ஒரு அனுமான இயந்திரத்தில் முன்னோக்கி அல்லது பின்தங்கிய சங்கிலியால் செயல்படுத்தப்படும் பல பணிகளை அதற்கு பதிலாக வகைப்பாளரால் செய்ய முடியும். இந்த தொழில்நுட்பம் இணையத்தை கையாள்வதில் குறிப்பாக மதிப்புமிக்கது. கேஎல்-ஒன் போன்ற மொழிகளின் சம்பிரதாயம் இணையத்தில் காணப்படும் மிகவும் முறைசாரா மற்றும் கட்டமைக்கப்படாத தரவைக் கையாள்வதில் மிகவும் பயனுள்ளதாக இருக்கும் என்பது ஒரு சுவாரஸ்யமான விளைவாகும். இணையத்தில் அனைத்து அமைப்புகளும் ஒரே தரவு மாதிரியில் தரப்படுத்தப்பட வேண்டும் என்பது சாத்தியமில்லை. சொற்களஞ்சியம் பல சீரற்ற வடிவங்களில் பயன்படுத்தப்படுவது தவிர்க்க முடியாதது. வகைப்பாட்டு இயந்திரத்தின் தானியங்கி வகைப்பாட்டு திறன் AI டெவலப்பர்களுக்கு ஒரு சக்திவாய்ந்த கருவிப்பெட்டியை வழங்குகிறது, இது மிகவும் சீரற்ற தரவு சேகரிப்புக்கு (அதாவது இணையம்) ஒழுங்கு மற்றும் நிலைத்தன்மையைக் கொண்டுவர உதவுகிறது. மேம்படுத்தப்பட்ட இணையத்திற்கான பார்வை, அங்கு பக்கங்கள் உரை முக்கிய வார்த்தைகளால் மட்டுமல்ல, கருத்துகளின் வகைப்பாட்டின் மூலமும் வரிசைப்படுத்தப்படுகின்றன, இது சொற்பொருள் வலை என்று அழைக்கப்படுகிறது. ஃப்ரேம் மொழிகளுக்காக முதலில் உருவாக்கப்பட்ட வகைப்படுத்தல் தொழில்நுட்பம் சொற்பொருள் வலையின் முக்கிய உதவியாளராகும். "நீட்ஸ் வெர்சஸ் ஸ்க்ரஃபிஸ்" பிளவு சொற்பொருள் வலை ஆராய்ச்சியிலும் வெளிப்பட்டது, இது லிங்கிங் ஓபன் டேட்டா சமூகத்தின் உருவாக்கத்தில் உச்சக்கட்டத்தை அடைந்தது-அவர்களின் கவனம் மாடலிங் செய்வதை விட இணையத்தில் தரவை வெளிப்படுத்துவதில் இருந்தது. விலக்கு வகைப்பாட்டாளர் விளக்கம் தர்க்கம் உண்மை முதல்-வரிசை தர்க்க கட்டமைப்பு சிக்கல் அறிவு அடிப்படை அறிவு அடிப்படையிலான அமைப்பு ஆன்டாலஜி மொழி முன்கணிப்பு சொற்பொருள் நெட்வொர்க் சூழ்நிலை கால்குலஸ் உண்மை குறிப்புகள் நூலியல் ரஸ்ஸல், ஸ்டூவர்ட் ஜே.; நோர்விக், பீட்டர் (2010), செயற்கை நுண்ணறிவுஃ ஒரு நவீன அணுகுமுறை (2 வது பதிப்பு. ), அப்பர் சாடில் ரிவர், நியூ ஜெர்சிஃ ப்ரெண்டிஸ் ஹால், சி. எச். 1. மார்வின் மின்ஸ்கி, அறிவைப் பிரதிநிதித்துவப்படுத்துவதற்கான ஒரு கட்டமைப்பு, எம்ஐடி-ஏஐ ஆய்வக நினைவகம், ஜூன், 1974. டேனியல் ஜி. பாப்ரோ, டெர்ரி வினோகிராட், கேஆர்எல் பற்றிய ஒரு கண்ணோட்டம், ஒரு அறிவு பிரதிநிதித்துவ மொழி, ஸ்டான்போர்ட் செயற்கை நுண்ணறிவு ஆய்வக மெமோ ஏஐஎம் 293,1976. ஆர். புரூஸ் ராபர்ட்ஸ் மற்றும் ஈரா பி. கோல்ட்ஸ்டீன், தி எஃப்ஆர்எல் ப்ரைமர், 1977 ஆர். புரூஸ் ராபர்ட்ஸ் மற்றும் ஈரா பி. கோல்ட்ஸ்டீன், தி எஃப்ஆர்எல் கையேடு, 1977 பீட்டர் கிளார்க் & புரூஸ் போர்ட்டர்ஃ கேஎம்-தி நாலெட்ஜ் மெஷின் 2.0: பயனர்கள் கையேடு, http://www.cs.utexas.edu/users/mfkb/RKF/km.html. பீட்டர் டி. கார்ப், தி டிசைன் ஸ்பேஸ் ஆஃப் ஃப்ரேம் நாலெட்ஜ் ரெப்ரசென்டேஷன் சிஸ்டம்ஸ், டெக்னிகல் நோட் 520. செயற்கை நுண்ணறிவு மையம், எஸ். ஆர். ஐ இன்டர்நேஷனல், 1992 வெளிப்புற இணைப்புகள் மின்ஸ்கியின் "அறிவைப் பிரதிநிதித்துவப்படுத்துவதற்கான ஒரு கட்டமைப்பு" செயற்கை நுண்ணறிவுஃ ஒரு நவீன அணுகுமுறை வலைத்தள கட்டமைப்பை அடிப்படையாகக் கொண்ட அமைப்புகள் பொதுவான கட்டமைப்பின் நெறிமுறை ஃப்ரேம் மொழிகளுக்கு புரோட்டேஜ் ஆன்டாலஜி எடிட்டர் அறிமுக வழங்கல் செயற்கை நுண்ணறிவின் அறிவு பிரதிநிதித்துவ வரலாறு