К сожалению, в базе знаний нет ничего, что позволило бы обосновать такое заключение. Интуитивно можно понять, что действие агента Go не должно оказывать влияния на местонахождение золота, поэтому золото должно было все время находиться в квадрате [1,2], даже когда агент был в ситуации S0. Проблема состоит в том, что аксиомы результата указывают, что изменилось, но не указывают, что осталось неизменным.

Проблема представления всего того, что остается неизменным, называется проблемой окружения (frame problem). Мы должны найти эффективное решение проблемы окружения, поскольку в реальном мире почти все и почти всегда остается

неизменным. В каждом действии затрагивается лишь крошечная часть всех флюент-ных высказываний.

Один из подходов состоит в том, что должны быть записаны явные аксиомы окружения, которые указывают, что остается неизменным. Например, после перемещения агента все другие объекты остаются на месте, если только он не берет эти объекты:

Если имеется F флюентных предикатов и А действий, то потребуется O(AF) аксиом окружения. С другой стороны, если бы каждое действие имело самое большее Ε результатов, где Е, как правило, намного меньше, чем F, то необходимо было бы иметь возможность представлять, что происходит, с помощью гораздо меньшей базы знаний, с размером 0(АЕ). В этом и состоит проблема представительного окружения (representational frame problem). Тесно связанная с ней проблема выводимого окружения (inferential frame problem) заключается в том, что нужно проектировать результаты t-шаговой последовательности действий за время O(Et), а не за время О (Ft) или O(AEt), чтобы действовать успешно. Мы будем решать каждую из этих проблем по очереди. Но даже после этого останется еще одна проблема, связанная с тем, что должны быть обеспечены все необходимые условия для успешного выполнения любого действия. Например, действие Go окончится неудачей, если в ходе его выполнения агент погибнет. В этом состоит проблема спецификации (qualification problem), полное решение которой еще не найдено.