Frame (artificial intelligence)
ಚೌಕಟ್ಟುಗಳು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ದತ್ತಾಂಶ ರಚನೆಯಾಗಿದ್ದು, "ರೂಢಮಾದರಿಯ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳನ್ನು" ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುವ ಮೂಲಕ ಜ್ಞಾನವನ್ನು ಉಪ-ರಚನೆಗಳಾಗಿ ವಿಂಗಡಿಸಲು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಮಾರ್ವಿನ್ ಮಿನ್ಸ್ಕಿ ಅವರು ತಮ್ಮ 1974 ರ ಲೇಖನ "ಎ ಫ್ರೇಮ್ವರ್ಕ್ ಫಾರ್ ರೆಪ್ರೆಸೆಂಟಿಂಗ್ ನಾಲೆಡ್ಜ್" ನಲ್ಲಿ ಅವುಗಳನ್ನು ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸಿದರು. ಫ್ರೇಮ್ಗಳು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಫ್ರೇಮ್ ಭಾಷೆಗಳಲ್ಲಿ ಬಳಸಲಾಗುವ ಪ್ರಾಥಮಿಕ ದತ್ತಾಂಶ ರಚನೆಯಾಗಿದೆ; ಅವುಗಳನ್ನು ಸೆಟ್ಗಳ ಆಂಟಾಲಜಿಗಳಾಗಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಚೌಕಟ್ಟುಗಳು ಜ್ಞಾನದ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯ ಮತ್ತು ತಾರ್ಕಿಕ ಯೋಜನೆಗಳ ವ್ಯಾಪಕ ಭಾಗವಾಗಿದೆ. ಅವುಗಳನ್ನು ಮೂಲತಃ ಶಬ್ದಾರ್ಥದ ಜಾಲಗಳಿಂದ ಪಡೆಯಲಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಆದ್ದರಿಂದ ಅವು ರಚನೆ-ಆಧಾರಿತ ಜ್ಞಾನದ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯಗಳ ಭಾಗವಾಗಿವೆ. ರಸ್ಸೆಲ್ ಮತ್ತು ನಾರ್ವಿಗ್ ಅವರ ಆರ್ಟಿಫಿಶಿಯಲ್ ಇಂಟೆಲಿಜೆನ್ಸ್ಃ ಎ ಮಾಡರ್ನ್ ಅಪ್ರೋಚ್ ಪ್ರಕಾರ, ರಚನಾತ್ಮಕ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯಗಳು "ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ವಸ್ತುಗಳು ಮತ್ತು ಘಟನೆಗಳ ಬಗೆಗಿನ ಸಂಗತಿಗಳನ್ನು ಒಟ್ಟುಗೂಡಿಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಪ್ರಕಾರಗಳನ್ನು ಜೈವಿಕ ವರ್ಗೀಕರಣಕ್ಕೆ ಹೋಲುವ ದೊಡ್ಡ ವರ್ಗೀಕರಣ ಶ್ರೇಣಿಯಲ್ಲಿ ಜೋಡಿಸುತ್ತವೆ". ಚೌಕಟ್ಟಿನ ರಚನೆಯು ಚೌಕಟ್ಟನ್ನು ಹೇಗೆ ಬಳಸಬೇಕು, ಮುಂದೆ ಏನನ್ನು ನಿರೀಕ್ಷಿಸಬೇಕು ಮತ್ತು ಈ ನಿರೀಕ್ಷೆಗಳನ್ನು ಪೂರೈಸದಿದ್ದಾಗ ಏನು ಮಾಡಬೇಕು ಎಂಬುದರ ಕುರಿತು ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ. ಚೌಕಟ್ಟಿನಲ್ಲಿನ ಕೆಲವು ಮಾಹಿತಿಯು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಬದಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ, ಆದರೆ "ಟರ್ಮಿನಲ್ಗಳಲ್ಲಿ" ಸಂಗ್ರಹವಾಗಿರುವ ಇತರ ಮಾಹಿತಿಯು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಬದಲಾಗುತ್ತದೆ. ಟರ್ಮಿನಲ್ಗಳನ್ನು ಅಸ್ಥಿರಗಳೆಂದು ಪರಿಗಣಿಸಬಹುದು. ಉನ್ನತ ಮಟ್ಟದ ಚೌಕಟ್ಟುಗಳು ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಒಯ್ಯುತ್ತವೆ, ಅದು ಯಾವಾಗಲೂ ಕೈಯಲ್ಲಿರುವ ಸಮಸ್ಯೆಯ ಬಗ್ಗೆ ನಿಜವಾಗಿದೆ, ಆದಾಗ್ಯೂ, ಟರ್ಮಿನಲ್ಗಳು ನಿಜವಾಗಿರಬೇಕಾಗಿಲ್ಲ. ಎದುರಾದ ಹೊಸ ಮಾಹಿತಿಯೊಂದಿಗೆ ಅವುಗಳ ಮೌಲ್ಯವು ಬದಲಾಗಬಹುದು. ವಿವಿಧ ಚೌಕಟ್ಟುಗಳು ಒಂದೇ ಟರ್ಮಿನಲ್ಗಳನ್ನು ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು. ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಚೌಕಟ್ಟಿನ ಬಗೆಗಿನ ಮಾಹಿತಿಯ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ತುಣುಕನ್ನು ಸ್ಲಾಟ್ನಲ್ಲಿ ಇರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಮಾಹಿತಿಯು ಈ ಕೆಳಗಿನವುಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರಬಹುದುಃ ಸಂಗತಿಗಳು ಅಥವಾ ದತ್ತಾಂಶ ಮೌಲ್ಯಗಳು (ಅಂಶಗಳನ್ನು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ) ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳು (ಕಾರ್ಯವಿಧಾನದ ಲಗತ್ತುಗಳು ಎಂದೂ ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ) ಐಎಫ್-ನೀಡ್ಃ ಮುಂದೂಡಲ್ಪಟ್ಟ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಐಎಫ್-ಎಡಿಡ್ಃ ಸಂಪರ್ಕಿತ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ನವೀಕರಿಸುವುದು ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳಿಗಾಗಿ ದತ್ತಾಂಶಕ್ಕಾಗಿ ಡೀಫಾಲ್ಟ್ ಮೌಲ್ಯಗಳು ಇತರ ಚೌಕಟ್ಟುಗಳು ಅಥವಾ ಸಬ್ಫ್ರೇಮ್ಗಳು ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರಯೋಜನಗಳು ಫ್ರೇಮ್ನ ಟರ್ಮಿನಲ್ಗಳು ಈಗಾಗಲೇ ಡೀಫಾಲ್ಟ್ ಮೌಲ್ಯಗಳಿಂದ ತುಂಬಿವೆ, ಇದು ಮಾನವನ ಮನಸ್ಸು ಹೇಗೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಆಧರಿಸಿದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಒಬ್ಬ ವ್ಯಕ್ತಿಗೆ "ಒಬ್ಬ ಹುಡುಗ ಚೆಂಡನ್ನು ಒದೆಯುತ್ತಾನೆ" ಎಂದು ಹೇಳಿದಾಗ, ಹೆಚ್ಚಿನ ಜನರು ಯಾವುದೇ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳಿಲ್ಲದ ಕೆಲವು ಅಮೂರ್ತ ಚೆಂಡನ್ನು ಕಲ್ಪಿಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಬದಲು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಚೆಂಡನ್ನು (ಪರಿಚಿತ ಸಾಕರ್ ಚೆಂಡಿನಂತಹ) ದೃಶ್ಯೀಕರಿಸುತ್ತಾರೆ. ಚೌಕಟ್ಟು-ಆಧಾರಿತ ಜ್ಞಾನ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯಗಳ ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಶಕ್ತಿಯೆಂದರೆ, ಶಬ್ದಾರ್ಥದ ಜಾಲಗಳಿಗಿಂತ ಭಿನ್ನವಾಗಿ, ಅವು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ ವಿನಾಯಿತಿಗಳನ್ನು ಅನುಮತಿಸುತ್ತವೆ. ಇದು ಫ್ರೇಮ್ಗಳಿಗೆ ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ವಿದ್ಯಮಾನಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ನಿಖರವಾಗಿ ಪ್ರತಿಬಿಂಬಿಸಲು ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯಗಳನ್ನು ಅನುಮತಿಸುವ ಒಂದು ಮಟ್ಟದ ನಮ್ಯತೆಯನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. ಶಬ್ದಾರ್ಥದ ಜಾಲಗಳಂತೆ, ಫ್ರೇಮ್ಗಳನ್ನು ಸ್ಪ್ರೆಡಿಂಗ್ ಆಕ್ಟಿವೇಶನ್ ಬಳಸಿ ಪ್ರಶ್ನಿಸಬಹುದು. ಆನುವಂಶಿಕತೆಯ ನಿಯಮಗಳನ್ನು ಅನುಸರಿಸಿ, ಸಬ್ಫ್ರೇಮ್ಗಳಿಂದ ಆನುವಂಶಿಕವಾಗಿ ಪಡೆದ ಸ್ಲಾಟ್ಗೆ ನೀಡಲಾದ ಯಾವುದೇ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಸಬ್ಫ್ರೇಮ್ಗಳಲ್ಲಿನ ಅನುಗುಣವಾದ ಸ್ಲಾಟ್ಗಳಿಗೆ ನವೀಕರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ (ಐಎಫ್-ಎಡಿಇಡಿ) ಮತ್ತು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಫ್ರೇಮ್ನ ಯಾವುದೇ ಹೊಸ ನಿದರ್ಶನಗಳು ಆ ಹೊಸ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಪೂರ್ವನಿಯೋಜಿತವಾಗಿ ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತವೆ. ಚೌಕಟ್ಟುಗಳು ರಚನೆಗಳನ್ನು ಆಧರಿಸಿರುವುದರಿಂದ, ಸ್ಪಷ್ಟವಾದ ಕಮಾನುಗಳಿಲ್ಲದಿದ್ದರೂ ಸಹ ಚೌಕಟ್ಟುಗಳ ಗುಂಪನ್ನು ನೀಡಿದ ಶಬ್ದಾರ್ಥದ ಜಾಲವನ್ನು ರಚಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಿದೆ. ಮಿನ್ಸ್ಕಿಯ ಕೃತಿಯಲ್ಲಿ ನೋಮ್ ಚೋಮ್ಸ್ಕಿ ಮತ್ತು 1950ರ ಅವನ ಉತ್ಪಾದಕ ವ್ಯಾಕರಣದ ಉಲ್ಲೇಖಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಕಾಣೆಯಾಗಿವೆ. ಚೌಕಟ್ಟುಗಳ ಸರಳೀಕೃತ ರಚನೆಗಳು ಸುಲಭವಾದ ಸಾದೃಶ್ಯದ ತರ್ಕಕ್ಕೆ ಅವಕಾಶ ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತವೆ, ಇದು ಯಾವುದೇ ಬುದ್ಧಿವಂತ ಏಜೆಂಟ್ನಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚು ಅಮೂಲ್ಯವಾದ ಲಕ್ಷಣವಾಗಿದೆ. ಚೌಕಟ್ಟುಗಳು ಒದಗಿಸುವ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನದ ಲಗತ್ತುಗಳು ಒಂದು ಮಟ್ಟದ ನಮ್ಯತೆಯನ್ನು ಸಹ ಅನುಮತಿಸುತ್ತವೆ, ಅದು ಹೆಚ್ಚು ವಾಸ್ತವಿಕ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳಿಗೆ ನೈಸರ್ಗಿಕ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. ಇಲ್ಲಿ ಗಮನಿಸಬಹುದಾದ ಉದಾಹರಣೆಯೆಂದರೆ, ಒಂದೇ ರೀತಿಯ ಹೆಸರಿನ ಸ್ಲಾಟ್ಗಳನ್ನು ಹೊಂದುವ ಮೂಲಕ ಹುಡುಗ ಮತ್ತು ಮಂಗದ ನಡುವೆ ಮಾಡಬಹುದಾದ ಸುಲಭವಾದ ಸಾದೃಶ್ಯದ ತಾರ್ಕಿಕತೆ (ಹೋಲಿಕೆ). ಹುಡುಗನ ಉದಾಹರಣೆಯಾದ ಅಲೆಕ್ಸ್, ಹೆಚ್ಚು ಸಾಮಾನ್ಯ ಪೋಷಕ ವಸ್ತು ಬಾಯ್ನಿಂದ "ಸೆಕ್ಸ್" ನಂತಹ ಡೀಫಾಲ್ಟ್ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಆನುವಂಶಿಕವಾಗಿ ಪಡೆಯುತ್ತಾನೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಸಹ ಗಮನಿಸಿ, ಆದರೆ ಹುಡುಗನು ಕಾಲುಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯಂತಹ ವಿನಾಯಿತಿಗಳ ರೂಪದಲ್ಲಿ ವಿಭಿನ್ನ ನಿದರ್ಶನ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಸಹ ಹೊಂದಿರಬಹುದು. ಚೌಕಟ್ಟಿನ ಭಾಷೆಯು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯಲ್ಲಿ ಜ್ಞಾನದ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯಕ್ಕಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುವ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವಾಗಿದೆ. ಅವುಗಳ ಮೂಲಭೂತ ವಿನ್ಯಾಸದ ಗುರಿಗಳು ವಿಭಿನ್ನವಾಗಿದ್ದರೂ ಅವು ವಸ್ತು-ಆಧಾರಿತ ಭಾಷೆಗಳಲ್ಲಿನ ವರ್ಗ ಶ್ರೇಣಿಗಳನ್ನು ಹೋಲುತ್ತವೆ. ಚೌಕಟ್ಟುಗಳು ಜ್ಞಾನದ ಸ್ಪಷ್ಟ ಮತ್ತು ಅಂತರ್ಬೋಧೆಯ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯದ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುತ್ತವೆ, ಆದರೆ ವಸ್ತುಗಳು ಎನ್ಕ್ಯಾಪ್ಸುಲೇಷನ್ ಮತ್ತು ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಮರೆಮಾಡುವುದರ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುತ್ತವೆ. ಫ್ರೇಮ್ಗಳು AI ಸಂಶೋಧನೆ ಮತ್ತು ವಸ್ತುಗಳಲ್ಲಿ ಮುಖ್ಯವಾಗಿ ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ನಲ್ಲಿ ಹುಟ್ಟಿಕೊಂಡಿವೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಆಚರಣೆಯಲ್ಲಿ, ಚೌಕಟ್ಟು ಮತ್ತು ವಸ್ತು-ಆಧಾರಿತ ಭಾಷೆಗಳ ತಂತ್ರಗಳು ಮತ್ತು ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳು ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಅತಿಕ್ರಮಿಸುತ್ತವೆ. ಫ್ರೇಮ್ ಭಾಷೆಯಲ್ಲಿ ರೂಪಿಸಲಾದ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳ ಒಂದು ಸರಳ ಉದಾಹರಣೆಯೆಂದರೆ ಸಾಮಾಜಿಕ ನೆಟ್ವರ್ಕಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಕ್ಯಾಲೆಂಡರ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ಅಡಿಪಾಯವಾಗಿ ಶಬ್ದಾರ್ಥದ ವೆಬ್ನ ಭಾಗವಾಗಿ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲಾದ ಫ್ರೆಂಡ್ ಆಫ್ ಎ ಫ್ರೆಂಡ್ (ಎಫ್ಒಎಎಫ್) ಆಂಟಾಲಜಿ. ಈ ಸರಳ ಉದಾಹರಣೆಯಲ್ಲಿ ಪ್ರಾಥಮಿಕ ಚೌಕಟ್ಟು ಒಬ್ಬ ವ್ಯಕ್ತಿ. ಉದಾಹರಣೆ ಸ್ಲಾಟ್ಗಳು ವ್ಯಕ್ತಿಯ ಇಮೇಲ್, ಮುಖಪುಟ, ಫೋನ್, ಇತ್ಯಾದಿ. ಪ್ರತಿಯೊಬ್ಬ ವ್ಯಕ್ತಿಯ ಹಿತಾಸಕ್ತಿಗಳನ್ನು ವ್ಯಾಪಾರ ಮತ್ತು ಮನರಂಜನಾ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳ ಜಾಗವನ್ನು ವಿವರಿಸುವ ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಚೌಕಟ್ಟುಗಳಿಂದ ಪ್ರತಿನಿಧಿಸಬಹುದು. ಸ್ಲಾಟ್ ಪ್ರತಿಯೊಬ್ಬ ವ್ಯಕ್ತಿಯನ್ನು ಇತರ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಂಪರ್ಕಿಸುತ್ತದೆ. ಒಬ್ಬ ವ್ಯಕ್ತಿಯ ಹಿತಾಸಕ್ತಿಗಳ ಡೀಫಾಲ್ಟ್ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಅವರು ಸ್ನೇಹಿತರಾಗಿರುವ ಜನರ ಜಾಲದಿಂದ ಊಹಿಸಬಹುದು. ಅನುಷ್ಠಾನಗಳು ಆರಂಭಿಕ ಚೌಕಟ್ಟು-ಆಧಾರಿತ ಭಾಷೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸಂಶೋಧನಾ ಯೋಜನೆಗಳಿಗಾಗಿ ಕಸ್ಟಮ್ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲಾಯಿತು ಮತ್ತು ಇತರ ಸಂಶೋಧಕರು ಮರುಬಳಕೆ ಮಾಡಬೇಕಾದ ಸಾಧನಗಳಾಗಿ ಪ್ಯಾಕೇಜ್ ಮಾಡಲಾಗಿಲ್ಲ. ಎಕ್ಸ್ಪರ್ಟ್ ಸಿಸ್ಟಮ್ ಇನ್ಫೆರೆನ್ಸ್ ಇಂಜಿನ್ಗಳಂತೆಯೇ, ಸಂಶೋಧಕರು ಶೀಘ್ರದಲ್ಲೇ ಕೋರ್ ಇನ್ಫ್ರಾಸ್ಟ್ರಕ್ಚರ್ನ ಭಾಗವನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯುವ ಮತ್ತು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳಿಗೆ ಜೋಡಿಸದ ಸಾಮಾನ್ಯ-ಉದ್ದೇಶದ ಫ್ರೇಮ್ ಭಾಷೆಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುವ ಪ್ರಯೋಜನಗಳನ್ನು ಅರಿತುಕೊಂಡರು. ಮೊದಲ ಸಾಮಾನ್ಯ-ಉದ್ದೇಶದ ಚೌಕಟ್ಟಿನ ಭಾಷೆಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾದ ಕೆಆರ್ಎಲ್. ಅತ್ಯಂತ ಪ್ರಭಾವಶಾಲಿ ಆರಂಭಿಕ ಚೌಕಟ್ಟಿನ ಭಾಷೆಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾದ ಕೆಎಲ್-ಒನ್. ಕೆಎಲ್-ಒನ್ ನಂತರದ ಹಲವಾರು ಫ್ರೇಮ್ ಭಾಷೆಗಳನ್ನು ಹುಟ್ಟುಹಾಕಿತು. ಇನ್ಫರ್ಮೇಷನ್ ಸೈನ್ಸಸ್ ಇನ್ಸ್ಟಿಟ್ಯೂಟ್ನಲ್ಲಿ ರಾಬರ್ಟ್ ಮ್ಯಾಕ್ಗ್ರೆಗರ್ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಿದ ಲೂಮ್ ಭಾಷೆಯು ಕೆಎಲ್-ಒನ್ಗೆ ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಬಳಸಿದ ಉತ್ತರಾಧಿಕಾರಿಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾಗಿದೆ. 1980ರ ದಶಕದಲ್ಲಿ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯು ತಜ್ಞರ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಿಂದ ಉತ್ತೇಜಿಸಲ್ಪಟ್ಟ ವ್ಯಾಪಾರ ಜಗತ್ತಿನಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಿನ ಆಸಕ್ತಿಯನ್ನು ಹುಟ್ಟುಹಾಕಿತು. ಇದು ಜ್ಞಾನ ಆಧಾರಿತ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಗಾಗಿ ಅನೇಕ ವಾಣಿಜ್ಯ ಉತ್ಪನ್ನಗಳ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಗೆ ಕಾರಣವಾಯಿತು. ಈ ಆರಂಭಿಕ ಉತ್ಪನ್ನಗಳನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಲಿಸ್ಪ್ನಲ್ಲಿ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲಾಯಿತು ಮತ್ತು ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸಲು ಫ್ರೇಮ್ ಶ್ರೇಣಿ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳೊಂದಿಗೆ ತಾರ್ಕಿಕ ತಾರ್ಕಿಕತೆಗಾಗಿ ಐಎಫ್-ಥೆನ್ ನಿಯಮಗಳಂತಹ ಸಮಗ್ರ ರಚನೆಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲಾಯಿತು. ಈ ಆರಂಭಿಕ ಲಿಸ್ಪ್ ಜ್ಞಾನ-ಆಧಾರಿತ ಸಾಧನಗಳಲ್ಲಿ ಅತ್ಯಂತ ಪ್ರಸಿದ್ಧವಾದದ್ದು ಇಂಟೆಲಿಕಾರ್ಪ್ನ ಜ್ಞಾನ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ಪರಿಸರ (ಕೆ. ಇ. ಇ.). ಕೆ. ಇ. ಇ ಬಹು ಆನುವಂಶಿಕತೆ, ಸ್ಲಾಟ್ಗಳು, ಪ್ರಚೋದಕಗಳು, ಡೀಫಾಲ್ಟ್ ಮೌಲ್ಯಗಳು ಮತ್ತು ಹಿಂದುಳಿದ ಮತ್ತು ಮುಂದಕ್ಕೆ ಸರಪಳಿಯನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುವ ನಿಯಮ ಎಂಜಿನ್ನೊಂದಿಗೆ ಪೂರ್ಣ ಫ್ರೇಮ್ ಭಾಷೆಯನ್ನು ಒದಗಿಸಿದೆ. AI ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ನ ಹೆಚ್ಚಿನ ಆರಂಭಿಕ ವಾಣಿಜ್ಯ ಆವೃತ್ತಿಗಳಂತೆ, KEE ಅನ್ನು ಮೂಲತಃ Lisp ಯಂತ್ರ ವೇದಿಕೆಗಳಲ್ಲಿ Lisp ನಲ್ಲಿ ನಿಯೋಜಿಸಲಾಗಿತ್ತು ಆದರೆ ಅಂತಿಮವಾಗಿ PC ಗಳು ಮತ್ತು ಯುನಿಕ್ಸ್ ವರ್ಕ್ಸ್ಟೇಷನ್ಗಳಿಗೆ ಪೋರ್ಟ್ ಮಾಡಲಾಯಿತು. ಶಬ್ದಾರ್ಥದ ಜಾಲದ ಸಂಶೋಧನಾ ಕಾರ್ಯಸೂಚಿಯು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ವರ್ಗೀಕರಣ ಮತ್ತು ಚೌಕಟ್ಟಿನ ಭಾಷೆಗಳಲ್ಲಿ ಹೊಸ ಆಸಕ್ತಿಯನ್ನು ಹುಟ್ಟುಹಾಕಿತು. ಅಂತರ್ಜಾಲದಲ್ಲಿ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ವಿವರಿಸಲು ವೆಬ್ ಆಂಟಾಲಜಿ ಲ್ಯಾಂಗ್ವೇಜ್ (OWL) ಮಾನದಂಡವು ಒಂದು ಉದಾಹರಣೆಯಾಗಿದೆ. OWL ಎಂಬುದು ಅಂತರ್ಜಾಲದ ಮೇಲೆ ಶಬ್ದಾರ್ಥದ ಪದರವನ್ನು ಒದಗಿಸುವ ಮಾನದಂಡವಾಗಿದೆ. ಹೆಚ್ಚಿನ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳಾಗಿ ಕೀವರ್ಡ್ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ವೆಬ್ ಅನ್ನು ಸಂಘಟಿಸುವ ಬದಲು (ಉದಾ. ಗೂಗಲ್) ಇಂದು ಆಂಟಾಲಜಿಯಲ್ಲಿ ಆಯೋಜಿಸಲಾದ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳಿಂದ ವೆಬ್ ಅನ್ನು ಆಯೋಜಿಸಬಹುದು. OWL ಭಾಷೆಯ ಹೆಸರು ಸ್ವತಃ ಶಬ್ದಾರ್ಥದ ಜಾಲದ ಮೌಲ್ಯದ ಉತ್ತಮ ಉದಾಹರಣೆಯನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಇಂದು ಅಂತರ್ಜಾಲವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು "OWL" ಅನ್ನು ಹುಡುಕಿದರೆ, ಮರುಪಡೆಯಲಾದ ಹೆಚ್ಚಿನ ಪುಟಗಳು ಪ್ರಮಾಣಿತ OWL ಬದಲಿಗೆ ಪಕ್ಷಿ ಗೂಬೆಗಳ ಮೇಲೆ ಇರುತ್ತವೆ. ಶಬ್ದಾರ್ಥದ ವೆಬ್ನೊಂದಿಗೆ "ವೆಬ್ ಆಂಟಾಲಜಿ ಲ್ಯಾಂಗ್ವೇಜ್" ಎಂಬ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯನ್ನು ನಿರ್ದಿಷ್ಟಪಡಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಿದೆ ಮತ್ತು ಹುಡುಕಾಟದ ಭಾಗವಾಗಿ ಬಳಕೆದಾರರು ವಿವಿಧ ಸಂಭಾವ್ಯ ಪ್ರಥಮಾಕ್ಷರಗಳು ಅಥವಾ ಸಮಾನಾರ್ಥಕಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಚಿಂತಿಸಬೇಕಾಗಿಲ್ಲ. ಅಂತೆಯೇ, ಈ ಸರಳ ಉದಾಹರಣೆಯಲ್ಲಿರುವಂತೆ ಬೇಟೆಯಾಡುವ ಪಕ್ಷಿಗಳ ಮಾಹಿತಿಯಂತಹ ಅಪ್ರಸ್ತುತ ದತ್ತಾಂಶದೊಂದಿಗೆ ಹುಡುಕಾಟ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಒಟ್ಟುಗೂಡಿಸುವ ಸಮಾನಾರ್ಥಕ ಪದಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಬಳಕೆದಾರರು ಚಿಂತಿಸಬೇಕಾಗಿಲ್ಲ. OWL ಜೊತೆಗೆ, ಶಬ್ದಾರ್ಥದ ಜಾಲಕ್ಕೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಮತ್ತು ಫ್ರೇಮ್ ಭಾಷೆಗಳಿಂದ ಪ್ರಭಾವಿತವಾಗಿರುವ ವಿವಿಧ ಮಾನದಂಡಗಳು ಮತ್ತು ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳಲ್ಲಿ OIL ಮತ್ತು DAML ಸೇರಿವೆ. ಸ್ಟ್ಯಾನ್ಫೋರ್ಡ್ ವಿಶ್ವವಿದ್ಯಾನಿಲಯದ ಪ್ರೊಟೆಜ್ ಓಪನ್ ಸೋರ್ಸ್ ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ಉಪಕರಣವು ಒಡಬ್ಲ್ಯೂಎಲ್ನಲ್ಲಿ ನಿರ್ಮಿಸಲಾದ ಆಂಟಾಲಜಿ ಎಡಿಟಿಂಗ್ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ವರ್ಗೀಕರಣದ ಸಂಪೂರ್ಣ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ ಇದು ಆವೃತ್ತಿ 3.5 ರಂತೆ ಫ್ರೇಮ್ಗಳನ್ನು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ಬೆಂಬಲಿಸುವುದನ್ನು ನಿಲ್ಲಿಸಿತು (ಫ್ರೇಮ್ ದೃಷ್ಟಿಕೋನವನ್ನು ಆದ್ಯತೆ ನೀಡುವವರಿಗೆ ಇದನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ), 2017 ರಲ್ಲಿ ಪ್ರಸ್ತುತ ಆವೃತ್ತಿಯು 5 ಆಗಿದೆ. ಸ್ಪಷ್ಟ ಚೌಕಟ್ಟುಗಳಿಂದ ಹೊರಬರಲು ಸಮರ್ಥನೆ ಎಂದರೆ OWL DL ಹೆಚ್ಚು ಅಭಿವ್ಯಕ್ತಿಶೀಲವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು "ಉದ್ಯಮದ ಮಾನದಂಡ" ವಾಗಿದೆ. ಚೌಕಟ್ಟುಗಳು ಮತ್ತು ವಸ್ತುಗಳ ಹೋಲಿಕೆ ಚೌಕಟ್ಟು ಭಾಷೆಗಳು ವಸ್ತು-ಆಧಾರಿತ ಭಾಷೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಗಮನಾರ್ಹವಾದ ಅತಿಕ್ರಮಣವನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ. ಎರಡು ಸಮುದಾಯಗಳ ಪರಿಭಾಷೆಗಳು ಮತ್ತು ಗುರಿಗಳು ವಿಭಿನ್ನವಾಗಿದ್ದವು, ಆದರೆ ಅವರು ಶೈಕ್ಷಣಿಕ ಜಗತ್ತಿನಿಂದ ಮತ್ತು ಪ್ರಯೋಗಾಲಯಗಳಿಂದ ವಾಣಿಜ್ಯ ಜಗತ್ತಿಗೆ ಸ್ಥಳಾಂತರಗೊಂಡಾಗ ಅಭಿವರ್ಧಕರು ತಾತ್ವಿಕ ಸಮಸ್ಯೆಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಕಾಳಜಿ ವಹಿಸಲಿಲ್ಲ ಮತ್ತು ಪ್ರಾಥಮಿಕವಾಗಿ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸಿದರು, ಕಲ್ಪನೆಯು ಎಲ್ಲಿಂದ ಪ್ರಾರಂಭವಾಯಿತು ಎಂಬುದನ್ನು ಲೆಕ್ಕಿಸದೆ ಎರಡೂ ಶಿಬಿರಗಳಿಂದ ಅತ್ಯುತ್ತಮವಾದದ್ದನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಂಡರು. ನೈಜ ಜಗತ್ತಿನಲ್ಲಿ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳು ಮತ್ತು ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ನಲ್ಲಿ ಅವುಗಳ ಅನುಷ್ಠಾನದ ನಡುವಿನ ಅಂತರವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವ ಬಯಕೆಯು ಎರಡೂ ಮಾದರಿಗಳಲ್ಲಿ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿದೆ. ಹೀಗಾಗಿ ಎರಡೂ ಮಾದರಿಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯ ಪ್ರಕಾರಗಳಿಂದ ಪ್ರಾರಂಭವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಪ್ರಕಾರಗಳಿಗೆ ಮುಂದುವರಿಯುವ ವರ್ಗೀಕರಣಗಳಲ್ಲಿ ಪ್ರಾಥಮಿಕ ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುವ ಕಲ್ಪನೆಗೆ ಬಂದವು. ಈ ಕೆಳಗಿನ ಕೋಷ್ಟಕವು ವಸ್ತು-ಆಧಾರಿತ ಮತ್ತು ಚೌಕಟ್ಟಿನ ಭಾಷಾ ಸಮುದಾಯಗಳ ಪ್ರಮಾಣಿತ ಪರಿಭಾಷೆಯ ನಡುವಿನ ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧವನ್ನು ವಿವರಿಸುತ್ತದೆಃ ಎರಡು ಮಾದರಿಗಳ ನಡುವಿನ ಪ್ರಾಥಮಿಕ ವ್ಯತ್ಯಾಸವೆಂದರೆ ಎನ್ಕ್ಯಾಪ್ಸುಲೇಷನ್ ಅನ್ನು ಪ್ರಮುಖ ಅವಶ್ಯಕತೆಯೆಂದು ಪರಿಗಣಿಸಲಾಗಿದೆ. ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್-ಓರಿಯೆಂಟೆಡ್ ಮಾದರಿ ಎನ್ಕ್ಯಾಪ್ಸುಲೇಷನ್ಗೆ, ಅತ್ಯಂತ ಅಲ್ಲದಿದ್ದರೂ, ನಿರ್ಣಾಯಕ ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾಗಿದೆ. ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ಘಟಕಗಳ ನಡುವಿನ ಸಂಭಾವ್ಯ ಸಂವಹನಗಳನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವ ಬಯಕೆ ಮತ್ತು ಆದ್ದರಿಂದ ದೊಡ್ಡ ಸಂಕೀರ್ಣ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವುದು ವಸ್ತು-ಆಧಾರಿತ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ಪ್ರಮುಖ ಚಾಲಕವಾಗಿದೆ. ಚೌಕಟ್ಟಿನ ಭಾಷೆಯ ಶಿಬಿರಕ್ಕೆ ಈ ಅವಶ್ಯಕತೆಯು ನಿಯಮಗಳು, ನಿರ್ಬಂಧಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ತರ್ಕವನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸಲು ಸಂಭವನೀಯ ಸಾಧನಗಳ ವಿಶಾಲ ಶ್ರೇಣಿಯನ್ನು ಒದಗಿಸುವ ಬಯಕೆಗಿಂತ ಕಡಿಮೆ ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿತ್ತು. ವಸ್ತು-ಆಧಾರಿತ ಜಗತ್ತಿನಲ್ಲಿ ಎಲ್ಲವನ್ನೂ ವಿಧಾನಗಳು ಮತ್ತು ವಿಧಾನಗಳ ಗೋಚರತೆಯಿಂದ ನಿಯಂತ್ರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಆದ್ದರಿಂದ ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್ ಪ್ರಾಪರ್ಟಿಯ ಡೇಟಾ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಆಕ್ಸೆಸರ್ ವಿಧಾನದ ಮೂಲಕ ಪ್ರವೇಶಿಸಬೇಕು. ಈ ವಿಧಾನವು ದತ್ತಾಂಶದ ಪ್ರಕಾರವನ್ನು ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಆಸ್ತಿಯ ಮೇಲೆ ಮರುಪಡೆಯಲಾದ ಅಥವಾ ಹೊಂದಿಸಲಾದ ಮೌಲ್ಯದ ಮೇಲಿನ ನಿರ್ಬಂಧಗಳಂತಹ ವಿಷಯಗಳನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸುತ್ತದೆ. ಫ್ರೇಮ್ ಭಾಷೆಗಳಲ್ಲಿ ಇದೇ ರೀತಿಯ ನಿರ್ಬಂಧಗಳನ್ನು ಅನೇಕ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ನಿಭಾಯಿಸಬಹುದು. ಪ್ರಚೋದಕಗಳನ್ನು ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ನಿಗದಿಪಡಿಸುವ ಮೊದಲು ಅಥವಾ ನಂತರ ಅಥವಾ ಮರುಪಡೆಯುವ ಮೊದಲು ಅಥವಾ ನಂತರ ಗುಂಡು ಹಾರಿಸಲು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಬಹುದು. ಒಂದೇ ರೀತಿಯ ನಿರ್ಬಂಧಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವ ನಿಯಮಗಳನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಬಹುದು. ಸ್ಲಾಟ್ಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಮಾಹಿತಿಯೊಂದಿಗೆ (ಕೆಲವು ಭಾಷೆಗಳಲ್ಲಿ "ಮುಖಗಳು" ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ) ಮತ್ತೆ ಅದೇ ರೀತಿಯ ನಿರ್ಬಂಧ ಮಾಹಿತಿಯೊಂದಿಗೆ ಹೆಚ್ಚಿಸಬಹುದು. ಫ್ರೇಮ್ ಮತ್ತು OO ಭಾಷೆಗಳ ನಡುವಿನ ಇತರ ಪ್ರಮುಖ ವ್ಯತ್ಯಾಸವೆಂದರೆ ಬಹು ಆನುವಂಶಿಕತೆ (ಫ್ರೇಮ್ ಅಥವಾ ವರ್ಗವು ಎರಡು ಅಥವಾ ಹೆಚ್ಚಿನ ಸೂಪರ್ಕ್ಲಾಸ್ಗಳನ್ನು ಹೊಂದಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ). ಚೌಕಟ್ಟಿನ ಭಾಷೆಗಳಿಗೆ ಬಹು ಆನುವಂಶಿಕತೆಯ ಅಗತ್ಯವಿತ್ತು. ಇದು ಮಾನವರು ಮಾಡುವ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಜಗತ್ತನ್ನು ರೂಪಿಸುವ ಬಯಕೆಯಿಂದ ಅನುಸರಿಸುತ್ತದೆ, ಪ್ರಪಂಚದ ಮಾನವ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳು ವಿರಳವಾಗಿ ಕಟ್ಟುನಿಟ್ಟಾಗಿ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲಾದ ಅತಿಕ್ರಮಿಸದ ಟ್ಯಾಕ್ಸಾನಮಿಗಳಿಗೆ ಸೇರುತ್ತವೆ. ಅನೇಕ OO ಭಾಷೆಗಳಿಗೆ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ OOನ ನಂತರದ ವರ್ಷಗಳಲ್ಲಿ, ಒಂದೇ ಆನುವಂಶಿಕತೆಯು ಬಲವಾಗಿ ಅಪೇಕ್ಷಿತವಾಗಿತ್ತು ಅಥವಾ ಅಗತ್ಯವಾಗಿತ್ತು. ಬಹು ಆನುವಂಶಿಕತೆಯನ್ನು ಡೊಮೇನ್ ಅನ್ನು ರೂಪಿಸಲು ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ಹಂತದಲ್ಲಿ ಸಂಭವನೀಯ ಹಂತವಾಗಿ ನೋಡಲಾಗುತ್ತಿತ್ತು, ಆದರೆ ಎನ್ಕ್ಯಾಪ್ಸುಲೇಷನ್ ಮತ್ತು ಮಾಡ್ಯುಲಾರಿಟಿಯನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವ ಹೆಸರಿನಲ್ಲಿ ವಿನ್ಯಾಸ ಮತ್ತು ಅನುಷ್ಠಾನ ಹಂತಗಳಲ್ಲಿ ಇದನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕಬೇಕು. ಕೆಆರ್ಎಲ್ನಂತಹ ಆರಂಭಿಕ ಚೌಕಟ್ಟಿನ ಭಾಷೆಗಳು ಅಭಿವರ್ಧಕರ ಬೇಡಿಕೆಗಳಿಂದ ಪ್ರೇರೇಪಿಸಲ್ಪಟ್ಟ ಸಂದೇಶ ರವಾನೆಯನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರಲಿಲ್ಲವಾದರೂ, ನಂತರದ ಹೆಚ್ಚಿನ ಚೌಕಟ್ಟಿನ ಭಾಷೆಗಳು (ಉದಾಹರಣೆಗೆ. ಲೂಮ್, ಕೆ. ಇ. ಇ) ಚೌಕಟ್ಟುಗಳಲ್ಲಿ ಸಂದೇಶಗಳನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿತ್ತು. ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್-ಓರಿಯೆಂಟೆಡ್ ಭಾಗದಲ್ಲಿ, ಮಾನದಂಡಗಳು ಸಹ ಹೊರಹೊಮ್ಮಿವೆ, ಅದು ಮೂಲಭೂತವಾಗಿ ಒದಗಿಸಿದ ಫ್ರೇಮ್ ಭಾಷೆಗಳ ಸಮಾನ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ, ಆದರೂ ವಿಭಿನ್ನ ಸ್ವರೂಪದಲ್ಲಿ ಮತ್ತು ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್ ಲೈಬ್ರರಿಗಳಲ್ಲಿ ಪ್ರಮಾಣೀಕರಿಸಲಾಗಿದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್ ಮ್ಯಾನೇಜ್ಮೆಂಟ್ ಗ್ರೂಪ್ ಪರೀಕ್ಷಾ ದತ್ತಾಂಶ ಮತ್ತು ನಿರ್ಬಂಧಗಳನ್ನು ವಸ್ತುಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಂಯೋಜಿಸುವಂತಹ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳಿಗೆ (ಫ್ರೇಮ್ಗಳಲ್ಲಿನ ಅಂಶಗಳಿಗೆ ಸಾಮಾನ್ಯ ಬಳಕೆಗಳಿಗೆ ಮತ್ತು ಲೂಮ್ನಂತಹ ಫ್ರೇಮ್ ಭಾಷೆಗಳಲ್ಲಿನ ನಿರ್ಬಂಧಗಳಿಗೆ ಹೋಲುತ್ತದೆ) ಮತ್ತು ನಿಯಮ ಎಂಜಿನ್ಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸಲು ಪ್ರಮಾಣೀಕರಿಸಿದ ವಿಶೇಷಣಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಫ್ರೇಮ್ಗಳ ಮೇಲಿನ ಆರಂಭಿಕ ಕೆಲಸವು 1930 ರ ದಶಕದ ಹಿಂದಿನ ಮಾನಸಿಕ ಸಂಶೋಧನೆಯಿಂದ ಸ್ಫೂರ್ತಿ ಪಡೆದಿದೆ, ಇದು ಜನರು ಹೊಸ ಅರಿವಿನ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲು ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸಲು ಸಂಗ್ರಹಿಸಿದ ರೂಢಮಾದರಿಯ ಜ್ಞಾನವನ್ನು ಬಳಸುತ್ತಾರೆ ಎಂದು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ. ಫ್ರೇಮ್ ಎಂಬ ಪದವನ್ನು ಮೊದಲ ಬಾರಿಗೆ ಮಾರ್ವಿನ್ ಮಿನ್ಸ್ಕಿ ಅವರು ದೃಶ್ಯ ತಾರ್ಕಿಕತೆ ಮತ್ತು ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಒಂದು ಮಾದರಿಯಾಗಿ ಬಳಸಿದರು. ಇವುಗಳಲ್ಲಿ ಮತ್ತು ಇತರ ಅನೇಕ ರೀತಿಯ ಸಮಸ್ಯೆಗಳಲ್ಲಿ ಸಣ್ಣ ಸಮಸ್ಯೆಗೂ ಸಹ ಸಂಭಾವ್ಯ ಪರಿಹಾರದ ಸ್ಥಳವು ದೊಡ್ಡದಾಗಿದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಕಚ್ಚಾ ಆಡಿಯೋ ಸ್ಟ್ರೀಮ್ನಿಂದ ಧ್ವನಿಮುದ್ರಿಕೆಗಳನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯುವುದು ಅಥವಾ ವಸ್ತುವಿನ ಅಂಚುಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವುದು. ಮನುಷ್ಯರಿಗೆ ಕ್ಷುಲ್ಲಕವೆಂದು ತೋರುವ ವಿಷಯಗಳು ವಾಸ್ತವವಾಗಿ ಸಾಕಷ್ಟು ಸಂಕೀರ್ಣವಾಗಿವೆ. ವಾಸ್ತವವಾಗಿ, ಅವುಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ಗಳನ್ನು ಪಡೆಯುವ ಸಂಕೀರ್ಣತೆಯನ್ನು AI ಸಂಶೋಧಕರು ತನಿಖೆ ಮಾಡಲು ಪ್ರಾರಂಭಿಸುವವರೆಗೆ ಅವು ನಿಜವಾಗಿಯೂ ಎಷ್ಟು ಕಷ್ಟವೆಂದು ಬಹುಶಃ ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಅರ್ಥವಾಗಿರಲಿಲ್ಲ. ಫ್ರೇಮ್ಗಳು ಅಥವಾ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ಗಳ ಆರಂಭಿಕ ಕಲ್ಪನೆಯು ಅವುಗಳನ್ನು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತಿತ್ತು, ಅವು ಸಮಸ್ಯೆಯ ಸಂದರ್ಭವನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಹಾಗೆ ಮಾಡುವುದರಿಂದ ಸಂಭಾವ್ಯ ಹುಡುಕಾಟದ ಸ್ಥಳವನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಈ ಕಲ್ಪನೆಯನ್ನು ಶಾಂಕ್ ಮತ್ತು ಅಬೆಲ್ಸನ್ ಸಹ ಅಳವಡಿಸಿಕೊಂಡರು, ಅವರು ರೆಸ್ಟೋರೆಂಟ್ನಲ್ಲಿ ಊಟವನ್ನು ಆರ್ಡರ್ ಮಾಡುವಂತಹ ಸಾಮಾನ್ಯ ಮಾನವ ಸಂವಹನಗಳನ್ನು AI ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಹೇಗೆ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಬಹುದು ಎಂಬುದನ್ನು ವಿವರಿಸಲು ಇದನ್ನು ಬಳಸಿದರು. ಈ ಪರಸ್ಪರ ಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಪ್ರತಿ ಚೌಕಟ್ಟಿನ ಬಗ್ಗೆ ಸಂಬಂಧಿತ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುವ ಸ್ಲಾಟ್ಗಳೊಂದಿಗೆ ಚೌಕಟ್ಟುಗಳಾಗಿ ಪ್ರಮಾಣೀಕರಿಸಲಾಯಿತು. ಸ್ಲಾಟ್ಗಳು ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್-ಓರಿಯೆಂಟೆಡ್ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ನಲ್ಲಿನ ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳಿಗೆ ಮತ್ತು ಅಸ್ತಿತ್ವ-ಸಂಬಂಧ ಮಾದರಿಗಳಲ್ಲಿನ ಸಂಬಂಧಗಳಿಗೆ ಹೋಲುತ್ತವೆ. ಸ್ಲಾಟ್ಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಪೂರ್ವನಿಯೋಜಿತ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದವು ಆದರೆ ಸನ್ನಿವೇಶದ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ನಿದರ್ಶನದ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವಿಕೆಯ ಭಾಗವಾಗಿ ಮತ್ತಷ್ಟು ಪರಿಷ್ಕರಣೆಯ ಅಗತ್ಯವಿತ್ತು. ಅಂದರೆ, ರೆಸ್ಟೋರೆಂಟ್ನಲ್ಲಿ ಆರ್ಡರ್ ಮಾಡುವಂತಹ ಕಾರ್ಯದ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು ಫ್ರೇಮ್ನ ಮೂಲ ನಿದರ್ಶನದಿಂದ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ ನಂತರ ಸೂಕ್ತವಾದ ವಿವಿಧ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಮತ್ತು ಪರಿಷ್ಕರಿಸುವ ಮೂಲಕ ನಿಯಂತ್ರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಮೂಲಭೂತವಾಗಿ ಅಮೂರ್ತ ಚೌಕಟ್ಟು ವಸ್ತುವಿನ ವರ್ಗವನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಚೌಕಟ್ಟು ವಸ್ತುವಿನ ನಿದರ್ಶನವನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಆರಂಭಿಕ ಕೃತಿಯಲ್ಲಿ, ಫ್ರೇಮ್ನ ಸ್ಥಿರ ದತ್ತಾಂಶ ವಿವರಣೆಗಳಿಗೆ ಪ್ರಾಥಮಿಕವಾಗಿ ಒತ್ತು ನೀಡಲಾಗಿತ್ತು. ಸ್ಲಾಟ್ನ ವ್ಯಾಪ್ತಿ, ಪೂರ್ವನಿಯೋಜಿತ ಮೌಲ್ಯಗಳು ಇತ್ಯಾದಿಗಳನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲು ವಿವಿಧ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲಾಯಿತು. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಈ ಆರಂಭಿಕ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಲ್ಲಿಯೂ ಸಹ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನದ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳಿದ್ದವು. ಸ್ಲಾಟ್ಗಳಿಗೆ ಜೋಡಿಸಲಾದ "ಪ್ರಚೋದಕಗಳನ್ನು" (ಪ್ರಚೋದಕಗಳ ದತ್ತಸಂಚಯ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯಂತೆಯೇ) ಬಳಸುವುದು ಒಂದು ಸಾಮಾನ್ಯ ತಂತ್ರವಾಗಿತ್ತು. ಪ್ರಚೋದಕವು ಕೇವಲ ಒಂದು ಸ್ಲಾಟ್ಗೆ ಲಗತ್ತಿಸಲಾದ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನದ ಸಂಕೇತವಾಗಿದೆ. ಸ್ಲಾಟ್ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಪ್ರವೇಶಿಸುವ ಅಥವಾ ಮಾರ್ಪಡಿಸುವ ಮೊದಲು ಮತ್ತು/ಅಥವಾ ನಂತರ ಪ್ರಚೋದಕವು ಗುಂಡು ಹಾರಿಸಬಹುದು. ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್ ಕ್ಲಾಸ್ಗಳಂತೆಯೇ, ಫ್ರೇಮ್ಗಳನ್ನು ಸಬ್ಸಂಪ್ಶನ್ ಶ್ರೇಣಿ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಲ್ಲಿ ಆಯೋಜಿಸಲಾಗಿದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಒಂದು ಮೂಲ ಚೌಕಟ್ಟು ರೆಸ್ಟೋರೆಂಟ್ನಲ್ಲಿ ಆರ್ಡರ್ ಮಾಡುತ್ತಿರಬಹುದು. ಅದಕ್ಕೆ ಒಂದು ಉದಾಹರಣೆಯೆಂದರೆ ಜೋ ಡೈರಿ ಕ್ವೀನ್ಗೆ ಹೋಗುತ್ತಾನೆ. ರೆಸ್ಟೋರೆಂಟ್ ಫ್ರೇಮ್ನ ವಿಶೇಷತೆ (ಮೂಲಭೂತವಾಗಿ ಒಂದು ಉಪವರ್ಗ) ಅಲಂಕಾರಿಕ ರೆಸ್ಟೋರೆಂಟ್ನಲ್ಲಿ ಆರ್ಡರ್ ಮಾಡಲು ಫ್ರೇಮ್ ಆಗಿರುತ್ತದೆ. ಅಲಂಕಾರಿಕ ರೆಸ್ಟೋರೆಂಟ್ ಚೌಕಟ್ಟು ರೆಸ್ಟೋರೆಂಟ್ ಚೌಕಟ್ಟಿನಿಂದ ಎಲ್ಲಾ ಪೂರ್ವನಿಯೋಜಿತ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಆನುವಂಶಿಕವಾಗಿ ಪಡೆಯುತ್ತದೆ ಆದರೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಸ್ಲಾಟ್ಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸುತ್ತದೆ ಅಥವಾ ವಿಶೇಷ ಚೌಕಟ್ಟಿಗೆ ಒಂದು ಅಥವಾ ಹೆಚ್ಚಿನ ಪೂರ್ವನಿಯೋಜಿತ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ನಿರೀಕ್ಷಿತ ಬೆಲೆ ಶ್ರೇಣಿ) ಬದಲಾಯಿಸುತ್ತದೆ. ಭಾಷೆಗಳು ಆರಂಭಿಕ ಚೌಕಟ್ಟಿನ ಭಾಷಾ ಸಂಶೋಧನೆಯ ಹೆಚ್ಚಿನ ಭಾಗ (ಉದಾ. ಶಾಂಕ್ ಮತ್ತು ಅಬೆಲ್ಸನ್) ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಮನೋವಿಜ್ಞಾನದ ಸಂಶೋಧನೆಗಳು ಮತ್ತು ದೈನಂದಿನ ಕಾರ್ಯಗಳಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸಲು ಮಾನವರು ಬಳಸುವ ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ಅನುಗುಣವಾದ ಜ್ಞಾನ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯ ಸಾಧನಗಳನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸುವ ಪ್ರಯತ್ನಗಳಿಂದ ಪ್ರೇರೇಪಿಸಲ್ಪಟ್ಟಿದ್ದರು. ಈ ಸಂಶೋಧಕರು ಗಣಿತದ ಔಪಚಾರಿಕತೆಯ ಬಗ್ಗೆ ಕಡಿಮೆ ಆಸಕ್ತಿ ಹೊಂದಿದ್ದರು, ಏಕೆಂದರೆ ಅಂತಹ ಔಪಚಾರಿಕತೆಗಳು ಸರಾಸರಿ ಮನುಷ್ಯನು ಜಗತ್ತನ್ನು ಪರಿಕಲ್ಪಿಸುವ ವಿಧಾನಕ್ಕೆ ಉತ್ತಮ ಮಾದರಿಗಳಲ್ಲ ಎಂದು ಅವರು ನಂಬಿದ್ದರು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಮಾನವರು ಭಾಷೆಯನ್ನು ಬಳಸುವ ವಿಧಾನವು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ನಿಜವಾದ ತಾರ್ಕಿಕತೆಯಿಂದ ದೂರವಿರುತ್ತದೆ. ಅಂತೆಯೇ, ಭಾಷಾಶಾಸ್ತ್ರದಲ್ಲಿ, ಚಾರ್ಲ್ಸ್ ಜೆ. ಫಿಲ್ಮೋರ್ ಅವರು 1970ರ ದಶಕದ ಮಧ್ಯಭಾಗದಲ್ಲಿ ತಮ್ಮ ಫ್ರೇಮ್ ಶಬ್ದಾರ್ಥಶಾಸ್ತ್ರದ ಸಿದ್ಧಾಂತದ ಮೇಲೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡಲು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿದರು, ಇದು ನಂತರ ಫ್ರೇಮ್ನೆಟ್ನಂತಹ ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಯಿತು. ಫ್ರೇಮ್ ಶಬ್ದಾರ್ಥಶಾಸ್ತ್ರವು ಮಾನವ ಭಾಷೆ ಮತ್ತು ಮಾನವ ಅರಿವಿನ ಪ್ರತಿಬಿಂಬಗಳಿಂದ ಪ್ರೇರೇಪಿಸಲ್ಪಟ್ಟಿದೆ. ಮತ್ತೊಂದೆಡೆ ರಾನ್ ಬ್ರಾಚ್ಮನ್ರಂತಹ ಸಂಶೋಧಕರು AI ಸಂಶೋಧಕರಿಗೆ ತರ್ಕಶಾಸ್ತ್ರಕ್ಕೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಗಣಿತದ ಔಪಚಾರಿಕತೆ ಮತ್ತು ಗಣನೆಯ ಶಕ್ತಿಯನ್ನು ನೀಡಲು ಬಯಸಿದ್ದರು. ಸಿದ್ಧಾಂತ ಮತ್ತು ತರ್ಕವನ್ನು ಹೊಂದಿಸಲು ಫ್ರೇಮ್ ಭಾಷೆಯಲ್ಲಿ ಫ್ರೇಮ್ ತರಗತಿಗಳು, ಸ್ಲಾಟ್ಗಳು, ನಿರ್ಬಂಧಗಳು ಮತ್ತು ನಿಯಮಗಳನ್ನು ನಕ್ಷೆ ಮಾಡುವುದು ಅವರ ಗುರಿಯಾಗಿತ್ತು. ಈ ವಿಧಾನದ ಪ್ರಯೋಜನಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದೆಂದರೆ, ಸಿದ್ಧಾಂತದ ನಿರೂಪಣೆಗಳು ಮತ್ತು ಇತರ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ತಾರ್ಕಿಕ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಮಾದರಿಗಳ ಊರ್ಜಿತಗೊಳಿಸುವಿಕೆ ಮತ್ತು ರಚನೆಯನ್ನು ಸಹ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸಬಹುದು. ನ್ಯೂನತೆಯೆಂದರೆ, ಔಪಚಾರಿಕ ಶಬ್ದಾರ್ಥವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಭಾಷೆಯಲ್ಲಿ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಆರಂಭದಲ್ಲಿ ನಿರ್ದಿಷ್ಟಪಡಿಸುವುದು ಹೆಚ್ಚು ಕಷ್ಟವಾಗಬಹುದು. ಈ ವಿಕಸನವು "ನೀಟ್ಸ್ ವರ್ಸಸ್ ಸ್ಕ್ರಫೀಸ್" ಎಂದು ಕರೆಯಲ್ಪಡುವ AI ಸಂಶೋಧನೆಯಲ್ಲಿನ ಶ್ರೇಷ್ಠ ವಿಭಜನೆಯನ್ನು ಸಹ ವಿವರಿಸುತ್ತದೆ. "ನೀಟ್ಸ್" ಸಂಶೋಧಕರಾಗಿದ್ದು, ಅವರು ಗಣಿತದ ನಿಖರತೆ ಮತ್ತು ಔಪಚಾರಿಕತೆಗೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ನೀಡಿದರು, ಇದನ್ನು ಫಸ್ಟ್ ಆರ್ಡರ್ ಲಾಜಿಕ್ ಮತ್ತು ಸೆಟ್ ಥಿಯರಿ ಮೂಲಕ ಸಾಧಿಸಬಹುದು. ಮನುಷ್ಯರಿಗೆ ಅಂತರ್ಬೋಧೆಯ ಮತ್ತು ಮಾನಸಿಕವಾಗಿ ಅರ್ಥಪೂರ್ಣವಾದ ನಿರೂಪಣೆಗಳಲ್ಲಿ ಜ್ಞಾನವನ್ನು ರೂಪಿಸುವಲ್ಲಿ "ಸ್ಕ್ರಫಿಗಳು" ಹೆಚ್ಚು ಆಸಕ್ತಿ ಹೊಂದಿದ್ದರು. ಹೆಚ್ಚು ಔಪಚಾರಿಕ ವಿಧಾನಗಳಲ್ಲಿ ಅತ್ಯಂತ ಗಮನಾರ್ಹವಾದದ್ದು ಕೆಎಲ್-ಒನ್ ಭಾಷೆಯಾಗಿದೆ. ಕೆಎಲ್-ಒನ್ ನಂತರ ಹಲವಾರು ಫ್ರೇಮ್ ಭಾಷೆಗಳನ್ನು ಹುಟ್ಟುಹಾಕಿತು. ಕೆಎಲ್-ಒನ್ ನಂತಹ ಭಾಷೆಗಳ ಔಪಚಾರಿಕ ಶಬ್ದಾರ್ಥವು ಈ ಚೌಕಟ್ಟಿನ ಭಾಷೆಗಳಿಗೆ ವರ್ಗೀಕರಣ ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುವ ಹೊಸ ರೀತಿಯ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ತಾರ್ಕಿಕ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ನೀಡಿತು. ವರ್ಗೀಕರಣವು ಚೌಕಟ್ಟಿನ ಭಾಷೆಯಲ್ಲಿನ ವಿವಿಧ ಘೋಷಣೆಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವ ಒಂದು ಯಂತ್ರವಾಗಿದೆಃ ಸೆಟ್ಗಳು, ಉಪಗುಂಪುಗಳು, ಸಂಬಂಧಗಳು ಇತ್ಯಾದಿಗಳ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನ. ವರ್ಗೀಕರಣಕಾರನು ನಂತರ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ವಿವಿಧ ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಬಹುದು ಮತ್ತು ಮಾದರಿಯ ಕೆಲವು ಭಾಗಗಳು ಪರಸ್ಪರ ಅಸಮಂಜಸವಾಗಿದ್ದಾಗ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಬಹುದು. ಈ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಇನ್ಫೆರೆನ್ಸ್ ಎಂಜಿನ್ನಲ್ಲಿ ಫಾರ್ವರ್ಡ್ ಅಥವಾ ಬ್ಯಾಕ್ವರ್ಡ್ ಚೈನಿಂಗ್ ಮೂಲಕ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳ್ಳುವ ಅನೇಕ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ವರ್ಗೀಕರಣಕಾರರಿಂದ ನಿರ್ವಹಿಸಬಹುದು. ಅಂತರ್ಜಾಲದೊಂದಿಗೆ ವ್ಯವಹರಿಸುವಾಗ ಈ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವು ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಮೌಲ್ಯಯುತವಾಗಿದೆ. ಅಂತರ್ಜಾಲದಲ್ಲಿ ಕಂಡುಬರುವ ಅತ್ಯಂತ ಅನೌಪಚಾರಿಕ ಮತ್ತು ರಚನೆರಹಿತ ದತ್ತಾಂಶಗಳೊಂದಿಗೆ ವ್ಯವಹರಿಸಲು ಕೆಎಲ್-ಒನ್ ನಂತಹ ಭಾಷೆಗಳ ಔಪಚಾರಿಕತೆಯು ಅತ್ಯಂತ ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿದೆ ಎಂಬುದು ಆಸಕ್ತಿದಾಯಕ ಫಲಿತಾಂಶವಾಗಿದೆ. ಅಂತರ್ಜಾಲದಲ್ಲಿ ಎಲ್ಲಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಒಂದೇ ದತ್ತಾಂಶ ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿ ಪ್ರಮಾಣೀಕರಿಸುವ ಅಗತ್ಯವಿರುವುದಿಲ್ಲ. ಪರಿಭಾಷೆಯನ್ನು ಅನೇಕ ಅಸಮಂಜಸ ರೂಪಗಳಲ್ಲಿ ಬಳಸುವುದು ಅನಿವಾರ್ಯವಾಗಿದೆ. ವರ್ಗೀಕರಣ ಎಂಜಿನ್ನ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ವರ್ಗೀಕರಣ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವು AI ಅಭಿವರ್ಧಕರಿಗೆ ಅತ್ಯಂತ ಅಸಮಂಜಸವಾದ ದತ್ತಾಂಶ ಸಂಗ್ರಹಕ್ಕೆ (ಅಂದರೆ, ಇಂಟರ್ನೆಟ್) ಕ್ರಮ ಮತ್ತು ಸ್ಥಿರತೆಯನ್ನು ತರಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡಲು ಶಕ್ತಿಯುತವಾದ ಟೂಲ್ಬಾಕ್ಸ್ ಅನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ವರ್ಧಿತ ಅಂತರ್ಜಾಲದ ದೃಷ್ಟಿಕೋನ, ಅಲ್ಲಿ ಪುಟಗಳನ್ನು ಕೇವಲ ಪಠ್ಯ ಕೀವರ್ಡ್ಗಳಿಂದ ಮಾತ್ರವಲ್ಲದೆ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳ ವರ್ಗೀಕರಣದಿಂದ ಆದೇಶಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಇದನ್ನು ಶಬ್ದಾರ್ಥದ ವೆಬ್ ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ಮೂಲತಃ ಫ್ರೇಮ್ ಭಾಷೆಗಳಿಗಾಗಿ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲಾದ ವರ್ಗೀಕರಣ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವು ಶಬ್ದಾರ್ಥದ ಜಾಲದ ಪ್ರಮುಖ ಸಕ್ರಿಯಕವಾಗಿದೆ. "ನೀಟ್ಸ್ ವರ್ಸಸ್ ಸ್ಕ್ರಫ್ಫೀಸ್" ವಿಭಜನೆಯು ಶಬ್ದಾರ್ಥದ ವೆಬ್ ಸಂಶೋಧನೆಯಲ್ಲಿಯೂ ಹೊರಹೊಮ್ಮಿತು, ಇದು ಲಿಂಕ್ ಮಾಡುವ ಮುಕ್ತ ದತ್ತಾಂಶ ಸಮುದಾಯದ ರಚನೆಯಲ್ಲಿ ಕೊನೆಗೊಂಡಿತು-ಅವರ ಗಮನವು ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ಮಾಡುವ ಬದಲು ವೆಬ್ನಲ್ಲಿ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸುವುದರ ಮೇಲೆ ಇತ್ತು. ಡಿಡಕ್ಟಿವ್ ಕ್ಲಾಸಿಫೈಯರ್ ಡಿಸ್ಕ್ರಿಪ್ಷನ್ ಲಾಜಿಕ್ ಫ್ಯಾಕ್ಟ್ ಫಸ್ಟ್-ಆರ್ಡರ್ ಲಾಜಿಕ್ ಫ್ರೇಮ್ ಪ್ರಾಬ್ಲಮ್ ನಾಲೆಡ್ಜ್-ಬೇಸ್ ನಾಲೆಡ್ಜ್-ಬೇಸ್ಡ್ ಸಿಸ್ಟಮ್ ಆಂಟಾಲಜಿ ಲ್ಯಾಂಗ್ವೇಜ್ ಪ್ರಿಡಿಕೇಟ್ ಸೆಮಾಂಟಿಕ್ಸ್ ಸೆಮಾಂಟಿಕ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ಸಿಚುಯೇಷನ್ ಕ್ಯಾಲ್ಕುಲಸ್ ಟ್ರುತ್ ರೆಫರೆನ್ಸಸ್ ಬಿಬ್ಲಿಯೋಗ್ರಫಿ ರಸೆಲ್, ಸ್ಟುವರ್ಟ್ ಜೆ.; ನಾರ್ವಿಗ್, ಪೀಟರ್ (2010), ಆರ್ಟಿಫಿಶಿಯಲ್ ಇಂಟೆಲಿಜೆನ್ಸ್ಃ ಎ ಮಾಡರ್ನ್ ಅಪ್ರೋಚ್ (2ನೇ ಆವೃತ್ತಿ. ), ಅಪ್ಪರ್ ಸ್ಯಾಡಲ್ ರಿವರ್, ನ್ಯೂಜೆರ್ಸಿಃ ಪ್ರೆಂಟಿಸ್ ಹಾಲ್, ch. 1. ಮಾರ್ವಿನ್ ಮಿನ್ಸ್ಕಿ, ಎ ಫ್ರೇಮ್ವರ್ಕ್ ಫಾರ್ ರೆಪ್ರೆಸೆಂಟಿಂಗ್ ನಾಲೆಡ್ಜ್, MIT-AI ಲ್ಯಾಬೊರೇಟರಿ ಮೆಮೊ306, ಜೂನ್, 1974. ಡೇನಿಯಲ್ ಜಿ. ಬಾಬ್ರೋ, ಟೆರ್ರಿ ವಿನೋಗ್ರಾಡ್, ಆನ್ ಓವರ್ ವ್ಯೂ ಆಫ್ ಕೆಆರ್ಎಲ್, ಎ ನಾಲೆಡ್ಜ್ ರೆಪ್ರೆಸೆಂಟೇಶನ್ ಲ್ಯಾಂಗ್ವೇಜ್, ಸ್ಟ್ಯಾನ್ಫೋರ್ಡ್ ಆರ್ಟಿಫಿಶಿಯಲ್ ಇಂಟೆಲಿಜೆನ್ಸ್ ಲ್ಯಾಬೊರೇಟರಿ ಮೆಮೊ ಎಐಎಂ 293,1976. ಆರ್. ಬ್ರೂಸ್ ರಾಬರ್ಟ್ಸ್ ಮತ್ತು ಇರಾ ಪಿ. ಗೋಲ್ಡ್ಸ್ಟೀನ್, ದಿ ಎಫ್ಆರ್ಎಲ್ ಪ್ರೈಮರ್, 1977 ಆರ್. ಬ್ರೂಸ್ ರಾಬರ್ಟ್ಸ್ ಮತ್ತು ಇರಾ ಪಿ. ಗೋಲ್ಡ್ಸ್ಟೀನ್, ದಿ ಎಫ್ಆರ್ಎಲ್ ಕೈಪಿಡಿ, 1977 ಪೀಟರ್ ಕ್ಲಾರ್ಕ್ ಮತ್ತು ಬ್ರೂಸ್ ಪೋರ್ಟರ್ಃ ಕೆಎಂ-ದಿ ನಾಲೆಡ್ಜ್ ಮೆಷಿನ್ 2. ಪೀಟರ್ ಡಿ. ಕಾರ್ಪ್, ದಿ ಡಿಸೈನ್ ಸ್ಪೇಸ್ ಆಫ್ ಫ್ರೇಮ್ ನಾಲೆಡ್ಜ್ ರೆಪ್ರೆಸೆಂಟೇಶನ್ ಸಿಸ್ಟಮ್ಸ್, ಟೆಕ್ನಿಕಲ್ ನೋಟ್ 520. ಆರ್ಟಿಫಿಸಿಯಲ್ ಇಂಟೆಲಿಜೆನ್ಸ್ ಸೆಂಟರ್, ಎಸ್. ಆರ್. ಐ ಇಂಟರ್ನ್ಯಾಷನಲ್, 1992 ಬಾಹ್ಯ ಕೊಂಡಿಗಳು ಮಿನ್ಸ್ಕಿಯ "ಜ್ಞಾನವನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುವ ಚೌಕಟ್ಟು" ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಃ ಒಂದು ಆಧುನಿಕ ವಿಧಾನ ವೆಬ್ಸೈಟ್ ಫ್ರೇಮ್-ಆಧಾರಿತ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಜೆನೆರಿಕ್ ಫ್ರೇಮ್ ಪ್ರೊಟೊಕಾಲ್ ದಿ ಪ್ರೊಟೆಜ್ ಆಂಟಾಲಜಿ ಎಡಿಟರ್ ಇಂಟ್ರೋ ಪ್ರೆಸೆಂಟೇಶನ್ ಟು ಫ್ರೇಮ್ ಲಾಂಗ್ವೇಜಸ್ ಜ್ಞಾನ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಇತಿಹಾಸ