Из предложенных ранее моделей представления знаний в виде системы продукций, СС, а еще ранее — в первой части — в виде формальных моделей мы видели, каким образом характер предметной области, типы задач для решения в СИИ влияют на выбор конкретной модели организации знаний и вывода результатов. Так, в продукционных моделях знания фокусируются на множестве характерных, или ключевых состояний, требующих принятия решения. Соответственно, модель предметной области, или БЗ, в конце концов, представляется в виде множества правил типа: —> <�решение + действия по изменению состояния ПрО, соответствующие данному решеник".
Каждое правило представляет собой элементарный кирпичик знания о целом. Очевидно, что для достаточно сложных предметных областей БЗ могут быть настолько сложными и запутанными, что их разработка и использование становятся проблематичным.
В СС — другой недостаток. Здесь фокус внимания сосредоточен на понятиях предметной области, отождествляемых с реальными объектами (сущностями, процессами). Однако представление в СС знаний недекларативного характера, например процедурного, затруднено гак же, как и информации о решениях. Поэтому естественно, что следующим началом в развитии СИИ стал поиск такого представления, который был бы, с одной стороны, достаточно крупным фрагментом знания о мире, а с другой — сохранял бы наиболее важные достоинства других представлений, такие как возможность использования процедурных знаний (как в продукционных моделях), наглядность и иерархичность (как в СС), возможность моделирования правдоподобного вывода (как в формальных системах). Поиски привели к модели представления знаний в виде фреймов.
