ПРЕДВОСХИЩЕНИЕ: как сделать первоначальный выбор такого фрейма, который бы удовлетворял некоторым заданным условиям.
ДЕТАЛИЗАЦИЯ: как выбирать и конкретизировать субфреймы, чтобы иметь возможность представлять дополнительные подробности.
ИЗМЕНЕНИЕ: где и как искать другой фрейм, если предыдущий подходит недостаточно хорошо.
ОБНОВЛЕНИЕ: что делать, если приемлемого фрейма найти не удается. Можно ли модифицировать один из существующих или надо строить совершенно новый?
ОБУЧЕНИЕ: какие фреймы должны запоминаться в долговременной памяти, а какие модифицироваться в процессе накопления опыта?
Широко распространено мнение, что память — это нечто совершенно отличное от остальной части мышления; однако для того, чтобы создать полезную и эффективную модель памяти, требуются те же стратегические принципы, которые используются при анализе других аспектов мышления.
Мы говорим о человеке, что он умен, если он может быстро находить весьма подходящие фреймы. Система извлечения информации у этого человека работает лучше, чем у других при выработке правдоподобных гипотез, при определении условий, которым должен удовлетворять новый фрейм, и в части использования тех знаний, которые были приобретены на «неудачных» ветвях процесса поиска. Организация удачной модели памяти является задачей не менее сложной, чем решение любых других задач того же класса. Поэтому хороший механизм извлечения информации лишь частично может базироваться на основных «врожденных» механизмах. Он в значительной степени должен зависеть от (приобретенных в процессе обучения) данных о структуре своих собственных знаний. Наше предложение по этому вопросу объединяет в себе ряд компонентов, включая методы распознавания образов, теорию групп и сети подобия.
При зрительном восприятии, например, комнаты или процессе понимания рассказа человек собирает сеть, состоящую из фреймов и субфреймов. В этой сети представляется все, что было замечено, или существует в предположении, будь то правильным или ошибочным. Мы уже отмечали, что активный фрейм, т.е. участвующий в процессе «понимания» системой ИИ (в данном случае) внешней для нее ситуации, не может оставаться таковым, если не выполнены условия, определяемые маркерами его терминалов.
Теперь мы вводим постулат о том, что все фреймы, задания которых конкретизированы в некоторой ситуации, обязательно должны выступать в качестве значений для терминалов фреймов более высоких уровней. Это же относится и ко всем существенным фрагментам «данных», собранным при наблюдении и хранимым в памяти системы ИИ.
