Почему фреймовые модели считаются эффективными в системах искусственного интеллекта?

Фреймовые модели считаются эффективными в системах искусственного интеллекта по следующим причинам:

• Возможность хранить родовую иерархию понятий в базе знаний в явной форме. staff.tiiame.uz
• Принцип наследования позволяет экономно расходовать память и проводить анализ ситуации при отсутствии ряда деталей. staff.tiiame.uz
• Универсальность фреймовой модели, которая позволяет отобразить всё многообразие знаний о реальном мире. staff.tiiame.uz
• Гибкость фреймов, которые допускают исключения в конкретных случаях. en.wikipedia.org Это даёт возможность более точно отражать явления реального мира. en.wikipedia.org
• Упрощённые структуры фреймов позволяют легко проводить аналогические рассуждения, что ценная черта любого интеллектуального агента. en.wikipedia.org
• Возможность использовать классификатор. en.wikipedia.org Этот механизм анализирует различные объявления на фреймовом языке и автоматически выводит дополнительные соотношения и определяет, когда некоторые части модели несовместимы друг с другом. en.wikipedia.org