Процедурные знания

Источники процедурных знаний в информатике

Процедурные знания в информатике можно получить из различных источников, которые предоставляют обучающие материалы и инструкции по выполнению определенных действий. Ниже приведены несколько основных источников процедурных знаний:

Учебные пособия и учебники – это традиционный и проверенный способ получения процедурных знаний в информатике. В них можно найти описания алгоритмов, примеры кода и задачи для практики. Учебники подходят как для начинающих, так и для более опытных студентов.
Онлайн-курсы – это популярный вариант получения процедурных знаний в информатике. Существуют различные платформы, которые предлагают курсы по программированию на разных языках. Они часто включают видеолекции, задачи и интерактивные упражнения, что делает процесс обучения более интересным и эффективным.
Онлайн-ресурсы – в сети Интернет доступно множество сайтов, блогов и форумов, посвященных программированию. На таких ресурсах можно найти статьи, учебные материалы, помощь и поддержку от сообщества программистов. Такие источники могут быть полезны для тех, кто предпочитает самостоятельное изучение и постоянное обновление своих знаний.
Код-ревью – это процесс анализа вашего кода другими программистами. Вы можете получить обратную связь от опытных коллег или создать команду для совместной разработки проекта. Код-ревью помогает улучшить свои навыки программирования и узнать о современных практиках и стандартах разработки.
Открытый исходный код – исследование кода открытых проектов может быть полезным способом изучения процедурных знаний. Вы можете просмотреть и анализировать код, создавать собственные ветки разработки и вносить изменения. Такой подход помогает понять структуру проекта и научиться работать в команде разработчиков.

Выберите наиболее подходящие источники процедурных знаний в информатике в зависимости от своих предпочтений, уровня подготовки и целей обучения

Обратите внимание, что комбинирование разных источников может быть наиболее эффективным способом усвоения процедурных знаний

Интеллектуальные системы и знания

Декларативные знания, как примеры — это описательные части программ. Имеется ввиду не описание переменных, а описание реальных данных. Например, штатное расписание, карточка сотрудника, трудовая книжка, благодарность и другое. Любой из этих документов — реальное декларативное знание.

Процедурные знания, как примеры — это функции (процедуры) = алгоритмы действий, причем не обязательно последовательных. Процедурное знание — это не всегда рецепт, который следует исполнить последовательно.

Процедурное знание характеризуется вложенностью, рекурсивностью, независимостью и взаимодействием с себе подобными. Оно может учитывать декларативные знания, но правильнее будет сказать: процедурное знание извлекает из декларативного только то, что оно рассчитывает получить.

При таком варианте и реальном положении вещей декларативные знания — примеры безукоризненно исполненной статики. Что до процедурных, то в данном контексте они всегда статичны. Любая сверхтехнологичная современная интеллектуальная или экспертная система не ответит на простой до безумия вопрос: «Попробуйте привести примеры декларативных и процедурных знаний».

Классического синего экрана от Windows не будет, но решения — тоже. Критерий интеллектуальности любой программы вовсе не в том, как её называет разработчик, какой рейтинг он составил, а в том, что может делать это изделие за пределами его воображения.

Вероятно, история программирования просто умалчивает о достижениях специалистов и станет известно, когда появились первые системы, которые манипулировали знаниями сами по себе, а не так, как было заложено их автором.

Однако известно, что в период очередной волны интереса к искусственному интеллекту была создана программа, которая имитировала ситуативную стадию интеллекта человека («Лиси»). Разработчик позиционировал её как систему накопления ситуативных (декларативных) и репродуцирующих (процедурных) знаний и самостоятельного их применения. Чему научилась, то и сделала.

К системе имели доступ другие разработчики. Автор обучил ее простым знаниям: «мама», «мяч», «играть», «скажи папа», «мяч круглый» и другое. Коллеги по работе решили иначе и научили «Лиси» математике: 1+1 = 1; 1 x 0 = 0; 2 x 0= 0.

Всё это не имеет никакого отношения к искусственному интеллекту, но все же факт, что правильное понимание сути декларативных и процедурных знаний позволяет более эффективно их использовать

Кроме того, четкое обозначение знаний имеет важное значения для понимания людьми друг друга

Алгоритмы
и процедуры относятся к категории
операционных знаний, которые представлены
информацией о способах изменения
фактуальных знаний. Иначе говоря, эти
знания задают процедуры преобразования.
Часто для обозначения этих знаний
используется термин «процедурные
знания», однако следует иметь ввиду,
что операционные знания могут быть
представлены как в процедурной, так и
в декларативной формах.

Алгоритм

– предписание, однозначно задающее
процесс преобразования исходной
информации в виде последовательности
элементарных дискретных шагов, приводящих
за конечное число их применений к
результату.

Под
процедурой понимается блок с наличием
или отсутствием формальных параметров,
выполнение которого может быть
организовано с помощью вызова.

Выделяют
три крупных группы алгоритмов:

Вычислительные. Как правило работают
со сравнительно простыми видами
информации, но сам процесс вычисления
может быть долгим и сложным.

Информационные. Представляют собой
набор различных процедур, работающих
с большими объемами информации
(асинхронные, вложенные, внешние,
встроенные, главные, командные,
присоединенные, рекурсивные и др.).

Управляющие. Характеризуются тем, что
информация к ним поступает от внешних
процессов, которыми она управляет
(вешние, каталогизированные, присоединенные,
регистрации, управляющие и др.). Результаты
работы этих алгоритмов представляют
собой различные управляющие воздействия.

Также,
как правило, алгоритмы могут быть
«жесткими» и «мягкими». Главный принцип
«мягких» вычислений – терпимость к
неточностям и частичной истинности для
достижения интерпретируемости. «Мягкие»
вычисления дополняют друг друга и
используются для решения задач при
работе с неопределенностью.

Примеры применения процедурных знаний в программировании

Область	Пример
Веб-разработка	Процедурные знания применяются для создания и обработки веб-страниц. Например, веб-разработчик может написать процедуру для валидации данных, которую можно будет использовать на разных страницах сайта. Это позволяет повторно использовать код и упрощает работу с большими проектами.
Игровое программирование	В игровом программировании процедурные знания необходимы для создания игровой логики. Например, разработчик может написать процедуру для перемещения персонажа по игровому полю или для обработки столкновений с другими объектами. Это позволяет создавать интерактивные и увлекательные игры.
Научные вычисления	В научных вычислениях процедурные знания используются для создания алгоритмов и вычислительных моделей. Например, исследователям по биоинформатике может понадобиться процедура для выравнивания последовательностей ДНК или для анализа больших наборов данных. Процедурные знания позволяют автоматизировать вычисления и упрощают проведение исследований.
Автоматизация бизнес-процессов	В области автоматизации бизнес-процессов процедурные знания используются для создания систем управления и автоматизации. Например, разработчик может написать процедуру для обработки заказов или для рассылки уведомлений. Процедурные знания позволяют оптимизировать бизнес-процессы и улучшить эффективность работы организации.

Это только небольшая часть примеров применения процедурных знаний в программировании. Благодаря возможности разделения программы на отдельные функции и процедуры, разработчики могут создавать сложные и масштабируемые программы, которые выполняют широкий спектр задач в различных областях.

Отличительные характеристики знания[]

Основная статья: Теория познания

Отличительные характеристики знания все ещё являются предметом неопределённости в философии. Согласно большинству мыслителей, для того чтобы нечто считалось знанием, это нечто должно удовлетворять трем критериям:

быть подтверждаемым,
быть истинным
и заслуживающим доверия.

Однако, как иллюстрируют примеры проблемы Гетье, этого недостаточно. Предложен ряд альтернатив, включая доводы Роберта Нозика в пользу требования «прослеживания истины» и дополнительное требование Саймона Блэкберна, что мы не будем утверждать, что каждый, кто удовлетворяет любому из этих критериев «через неисправность, изъян, ошибку» обладает знанием. Ричард Киркхэм делает предположение, что наши определение знания должно требовать, чтобы свидетельства верящего были таковы, чтобы они логически влекли за собой истину убеждения.

Процедурное знание

Психология. А-Я. Словарь-справочник / Пер. с англ. К. С. Ткаченко. — М.: ФАИР-ПРЕСС . Майк Кордуэлл . 2000 .

Смотреть что такое «Процедурное знание» в других словарях:

ПРОЦЕДУРНОЕ ЗНАНИЕ — См. знание, процедурное … Толковый словарь по психологии

Процедурное знание — (procedural knowledge). Знание действия; знание того, «как» … Психология развития. Словарь по книге

ЗНАНИЕ, ПРОЦЕДУРНОЕ — Знание того, как делать что то; знание, которое является операциональным, практическим. В отличие от декларативного знания, процедурное находится вне области сознания индивида. Вот некоторые классические примеры: знание как ехать на велосипеде… … Толковый словарь по психологии

ЗНАНИЕ КАК — См. процедурное знание … Толковый словарь по психологии

Знание “как” — процедурное (см.) знание, то есть знание того, как именно делать что либо … Энциклопедический словарь по психологии и педагогике

Дескриптивное знание — Дескриптивное (декларативное знание) любое знание о мире, к которому человек имеет осознанный доступ и которое он может декларировать (изложить с помощью языковых средств). В отличие от декларативного, процедурное знание является операциональным … Википедия

Декларативное знание — Дескриптивное (декларативное знание) любое знание о мире, к которому человек имеет осознанный доступ и которое он может декларировать (изложить с помощью языковых средств). В отличие от декларативного, процедурное знание является операциональным … Википедия

Неявное знание — (англ. tacit knowledge) вид знания, к которому относится то знание, которое не может быть легко передано другим. Термин был предложен Майклом Полани. В своей работе он писал о процессе, а не о форме знания, однако его термин был… … Википедия

Личностное знание — Неявное знание (англ. tacit knowledge) вид знания, к которому относится то знание, которое не может быть легко передано другим. Термин был предложен Майклом Полани. В своей работе он писал о процессе, а не о форме знания, однако его термин был… … Википедия

Декларативное знание — Термин, обозначающий любое знание, к которому человек имеет осознанный доступ и которое может быть выражено тем или иным способом. Так, когда мы учимся печатать, то полагаемся на свои знания о расположении клавиш (декларативное знание). Но по… … Большая психологическая энциклопедия

Источник

Эмпирические закономерности. Определение, характеристики.

Эмпирическая
закономерность

– это существенная и постоянно
повторяющаяся, неочевидная, практически
полезная и доступная интерпретации
взаимосвязь информационных единиц,
необходимая для принятия решений в
различных сферах человеческой
деятельности. Неочевидность в определении
означает, что найденные закономерности
не обнаруживаются стандартными методами
обработки информации или экспертным
путем. Практическая полезность означает,
что выводы имеют конкретное значение,
которому можно найти практическое
применение. Выделяются 5 типов эмпирических
закономерностей:

1)
Ассоциация

– структурная связь, показывающая, что
объекты одного класса некоторым образом
связаны с объектами другого или того
же самого класса. С понятием ассоциации
связаны четыре важных дополнительных
понятия: имя, роль, кратность и агрегация.

Во-первых
ассоциации может быть присвоено имя,
характеризующее природу связи. Смысл
имени уточняется указанием направления,
в котором должно читаться имя. Другим
способом именования ассоциации является
указание роли каждого класса, участвующего
в этой ассоциации. Кратностью роли
ассоциации называется характеристика,
учитывающая, сколько объектов класса
с данной ролью может или должно участвовать
в каждом экземпляре ассоциации. Наиболее
распространенным способом задания
кратности роли ассоциации является
указание конкретного числа или диапазона.
Агрегатные ассоциации необходимы в том
случае, если между двумя (или более)
классами имеет место отношение
«часть-целое». Если в ассоциации
«объект-часть» последняя компонентная
часть только одного объекта-целого, то
такая агрегатная ассоциация называется
компонентной

2)
Последовательность

– определяемая высокой степенью
вероятности цепочка связанных по времени
событий, фактов, ситуаций. С этой позиции
ассоциация является частным случаем
последовательности с временным лагом,
равным нулю.

Правило
последовательности: после события
(факта, ситуации) Х через определенное
время произойдет событие (факт, ситуация)
У.

3)
Кластер

– это объединенное в группу множество
схожих объектов. Кластер можно
охарактеризовать как группу объектов,
имеющих общие свойства. Цель кластеризации
– поиск структур, имеющих внутреннюю
однородность и внешнюю изолированность.
Кластеры могут быть непересекающимися
(эксклюзивными) или пересекающимися.

4)
Предиктор

– шаблон, адекватно отображающий
динамику поведения целевых показателей
(прогнозирования, предсказания). Термин
может быть истолкован в «широком» и
«узком» смысле. В «широком» смысле это
та исходная характеристика объекта, по
которой можно с большим или меньшим
основанием предсказать другую целевую
характеристику этого объекта. В «узком»
смысле понятие «предиктор» приобретает
дополнительные ограничения, связанные
с количественным выражением и оценкой
статистической достоверности прогноза.

5)
Опорное
множество

– подмножество признаков (свойств,
атрибутов), характеризующих группу, к
которой принадлежит тот или иной объект
классификации. Основные типы опорных
множеств:

Всевозможные подмножества множеств
признаков N;

Всевозможные комбинации признаков
(свойств, атрибутов) из K
элементов по всему дескриптору;

Все варианты локального – максимального
сжатия признакового пространства, при
условии различимости описаний объектов
классов, тупиковые тексты;

Все варианты локально-максимального
сжатия признакового пространства, при
условии сходства описаний объектов
одного класса – тупиковые связки;

Другие возможные комбинации признаков.

Разработка

Развитие процедурных знаний всегда связано с развитием декларативных знаний . Исследователи предположили, что первоначальное решение проблемы включает явное обращение к примерам, участники начинают с чистой обработки, основанной на примерах. Примеры иллюстрируют решение аналогичной проблемы, и средство решения проблемы аналогично отображает решение примера в решение текущей проблемы. Люди часто ссылаются на примеры, даже когда их сначала учат правилам и принципам. Считается, что когда люди приобретают познавательные навыки, в первую очередь пример кодируется как декларативная структура. Когда участников проверяют на их первых проблемах, у них есть два возможных ответа. Если пример соответствует проблеме, которую они изучили, они могут просто получить ответ. Однако, если он не совпадает, они должны аналогичным образом расширить пример. При повторении практики общие правила развиваются, и конкретный пример больше не доступен. Таким образом, знание переходит от декларативной формы (кодирование примеров) к процедурной форме (производственные правила), которая называется адаптивным контролем мышления — рациональной (ACT-R) теорией.

Однако в определенных случаях процедурные и декларативные знания можно получить независимо. Исследования с пациентами с амнезией показали, что они могут изучать двигательные навыки без способности вспоминать эпизоды, в которых они их выучили, а также выучили и сохранили способность эффективно читать зеркально перевернутые слова, но у них были серьезные нарушения в распознавании этих слов, которые дают доказательства. о различиях в неврологической основе процедурных и декларативных знаний. Исследователи также обнаружили, что некоторые нормальные субъекты, например пациенты с амнезией, демонстрировали существенное процедурное обучение при отсутствии явных декларативных знаний. Несмотря на то, что декларативные знания могут влиять на выполнение процедурной задачи, процедурные и декларативные знания могут быть приобретены отдельно, не обязательно иметь знания одного типа, чтобы построить другой тип знаний. Влияние декларативного знания может быть связано с облегчением процесса активации пути, который находится за пределами сознательного осознания. Если прайм хорошо предсказывает цель, степень содействия увеличивается из-за активного, осознанного эффекта внимания, который накладывается на активацию пути. Следовательно, если и когда субъекты разовьют явное декларативное знание процедуры, они могут использовать это знание для формирования ожиданий внимания в отношении следующего элемента в этой процедуре.

Процессы и процедуры

Процедура, с другой стороны, является набором инструкций, которые выполняются в определенном порядке. Она может быть вызвана из других процедур или из основной программы. Процедуры позволяют структурировать код и повторно использовать его в различных частях программы.

Процессы и процедуры позволяют разрабатывать более эффективные и модульные программы. Они позволяют разделить большие задачи на более мелкие подзадачи, которые могут быть решены отдельно. Это способствует повышению читаемости и поддерживаемости кода, а также упрощает процесс отладки и тестирования программы.

В примере ниже представлена простая процедура на языке программирования Python, которая принимает два аргумента и возвращает их сумму:

Эта процедура может быть вызвана из основной программы следующим образом:

Процессы и процедуры являются ключевыми понятиями в области процедурного программирования. Они позволяют разрабатывать более структурированный и модульный код, что облегчает его понимание и поддержку.

Определение

Процедурные знания — это «ноу-хау», приписываемое технологиям, по определению когнитивных психологов, что означает просто «знать, как это делать». Часть сложности заключается в попытке связать его с такими терминами, как «процесс», «решение проблем», «стратегическое мышление» и т.п., что, в свою очередь, требует различения различных уровней процедуры. Это способность выполнять последовательность действий для решения проблем. Этот тип знаний привязан к конкретным типам проблем и поэтому не может быть широко обобщен. Процедурные знания ориентированы на достижение цели и опосредуют поведение при решении проблем.

Термин «процедурные знания» также широко используется в математических образовательных исследованиях. Влиятельное определение процедурных знаний в этой области взято из вводной главы Хиберта и Лефевра (1986) основополагающей книги «Концептуальные и процедурные знания: случай математики», они разделили процедурные знания на две категории. Первый — это знакомство с отдельными символами системы и синтаксическими соглашениями для допустимых конфигураций символов. Второй состоит из правил или процедур решения математических задач. Другими словами, они определяют процедурное знание как знание синтаксиса, соглашений о шагах и правил манипулирования символами. Многие из процедур, которыми владеют студенты, вероятно, представляют собой цепочки рецептов манипулирования символами. По их определению, процедурные знания включают алгоритмы, что означает, что если кто-то выполняет процедурные шаги в заранее определенном порядке и без ошибок, он гарантированно получит решения, но не включает эвристики, которые являются абстрактными, сложными и глубокими знаниями процедур, которые чрезвычайно мощные средства в решении проблем. Поэтому Стар (2005) предложил новую концепцию процедурного знания, предполагающую, что оно может быть либо поверхностным, как упомянутые в Hiebert and Lefevre (1986), либо глубоким. Глубокие процедурные знания связаны с пониманием, гибкостью и критическим суждением. Например, цели и подцели шагов, среда или тип ситуации для определенной процедуры, а также ограничения, налагаемые на процедуру средой. Исследования развития процедурной гибкости указывают на гибкость как показатель глубоких процедурных знаний. Лица с поверхностными процедурными знаниями могут использовать только стандартную технику, что может привести к решениям с низкой эффективностью и, вероятно, к неспособности решать новые вопросы. Однако более гибкие решатели, обладающие глубокими процедурными знаниями, могут перемещаться по предметной области, используя методы, отличные от тех, которые чрезмерно отработаны, и находить наиболее подходящие решения для различных условий и целей.

Как применяются процедурные знания в информатике

Процедурные знания в информатике широко применяются для описания последовательности шагов, необходимых для выполнения определенной задачи. Эти знания представляют собой набор инструкций, которые выполняются последовательно, одна за другой.

Одним из ключевых примеров применения процедурных знаний является написание программного кода. При разработке программы программист определяет последовательность действий, которые должны быть выполнены компьютером для достижения желаемого результата. Такая последовательность действий часто представляется в виде блока кода, называемого процедурой или функцией.

Пример	Описание
Сортировка пузырьком	Процедура, осуществляющая сортировку массива путем последовательных проходов по элементам и перестановки соседних элементов, если они расположены в неправильном порядке.
Поиск максимального значения	Процедура, находящая максимальное значение в заданном массиве путем сравнения каждого элемента с предыдущим максимальным значением и замены его, если новое значение больше.
Процедура, отображающая на экране информацию в заданном формате, например, текст, числа или графические элементы.

Процедурные знания также используются в других областях информатики, таких как разработка алгоритмов, моделирование систем, создание баз данных и т. д. Они способствуют эффективному решению задач и позволяют структурировать сложные процессы, делая их более понятными и управляемыми.

Непосредственное знание[]

Основная статья: Интуиция

Непосредственное (интуитивное) знание является продуктом интуиции — способности постижения истины путём прямого её усмотрения без обоснования с помощью доказательства.

Процесс научного познания, а также различные формы художественного освоения мира не всегда осуществляются в развёрнутом, логически и фактически доказательном виде. Нередко субъект схватывает мыслью сложную ситуацию, например во время военного сражения, определения диагноза, виновности или невиновности обвиняемого и т. п. Роль интуиции особенно велика там, где необходим выход за пределы существующих приёмов познания для проникновения в неведомое. Но интуиция не есть нечто неразумное или сверхразумное. В процессе интуитивного познания не осознаются все те признаки, по которым осуществляется вывод, и те приёмы, с помощью которых он делается. Интуиция не составляет особого пути познания, идущего в обход ощущений, представлений и мышления. Она представляет собой своеобразный тип мышления, когда отдельные звенья процесса мышления проносятся в сознании более или менее бессознательно, а предельно ясно осознаётся именно итог мысли — истина.

Интуиции бывает достаточно для усмотрения истины, но её недостаточно, чтобы убедить в этой истине других и самого себя. Для этого необходимо доказательство.

Сложные системы искусственного интеллекта, основанные на нейросетевой технологии, а также экспертные системы, основанные на логической модели баз знаний демонстрируют поведение, которое имитирует человеческое мышление и интуицию. Обучение таких систем — эвристический процесс, состоящий в нахождении решения задачи на основе ориентиров поиска, недостаточных для получения логического вывода. Для интуиции характерна быстрота (иногда моментальность) формулирования гипотез и принятия решений, а также недостаточная осознанность его логических оснований.

Логический вывод информации, конкретных и обобщенных сведений и данных производится в базах знаний и экспертных системах, использующих языки средства логического программирования на базе языка Пролог. Эти системы явно демонстрируют логический вывод новой информации, осмысленных сведений, данных, используя правила логического вывода и факты, закладываемые в базы знаний.

Процедурные знания — это описания действий, которые возможны при манипулировании фактами и явлениями для достижения намеченных целей.

Процедурные знания — знания, хранящиеся в памяти интеллектуальной системы в виде описаний процедур, с помощью которых их можно получить.

Процедурные знания позволяют системе узнать, как можно использовать те или иные декларативные знания, в частности, знания о закономерностях той части действительности, в которой живет интеллектуальная система, для получения нужных системе результатов или тех результатов, которые ожидает от нее пользователь.

Процедурные знания собираются заранее ( априори) путем опроса экспертов. Они составляют ядро базы знаний и используются в процессе принятия решений по управлению.

Интересно сравнить процедурные знания, заключенные в ШРДЛУ, со знаниями моей создающей предложения программы. Все синтаксические познания моей программы процедурно включались в Увеличенные Схемы Переходов, написанные на языке АЛГОЛ; но семантические познания — информация о принадлежности к тому или иному семантическому классу — были статичны: они содержались в коротком списке цифр после каждого слова. Там было, правда, несколько служебных слов, таких как to have, to be и тому подобное, которые были полностью представлены в процедурном виде в АЛ-ГОЛе, но это было исключением. С другой стороны, в ШРДЛУ все слова были представлены в программах. Это показывает, что несмотря на то, что теоретически программы эквивалентны данным, на практике выбор способа представления знаний влечет за собой серьезные последствия.

В отличие от декларативных, процедурные знания содержат библиотеки объектных и загрузочных модулей пакетов прикладных программ САПР и подразделяются на проблемные ( объектные, и инвариантные) и инструментальные.

Схема приобретения знаний на основных фазах.

На рис. 8.8 процессы ( процедурные знания) представлены в виде прямоугольников, ограниченных одинарной линией, а данные ( декларативные знания) — в виде прямоугольников, границы которых изображены двойной линией. На начальной фазе инженер по знаниям в ходе диалога передает системе знания о представлении, т.е. знания первого уровня. Приобретение системой знаний о представлении осуществляется автоматизировано на основе знаний второго уровня. Знания второго уровня готовятся вручную. Приобретение системой знаний о представлении позволяет автоматизировать процесс получения знаний о проблемной области, т.е. знаний нулевого уровня.

На втором этапе процесса переструктурирования обучающийся компилирует фактические знания в процедурные знания, используя для этого операции композиции и формирования процедур. Если действуют оба этих механизма, то научение облегчается при наличии согласованных внешних условий и при отсутствии прерываний процесса.

Обычно интеллектуальная деятельность предполагает также способность совершать действия, т.е. процедурные знания о том, каким образом что-то делается, например каким образом из старых данных на основе правил выводятся новые.

Средства управления выводом в интеллектуальной системе фреймового типа.

Итак, в интеллектуальных системах с фреймовым представлением знаний невозможно четко отделить процедурные знания от декларативных, поскольку присоединенные процедуры и демоны одновременно являются и знаниями, и средствами управления логическим выводом. На рис. 2.9 схематично показаны средства управления выводом во фреймовой системе. Возможность организации выводов любого типа является существенным преимуществом фреймовых систем по сравнению с продукционными и логическими. Не менее важным достоинством является большее сходство этой модели представления знаний со структурой знаний в памяти человека.

Можно сказать, что декларативные знания задают модель проблемной области, а процедурные знания — совокупность процедур над проблемной областью.