フレーム問題とは？

機械は問題に対して知識を活用し解決策を推論するが、自分の状況や解きたい問題に関わる知識とそうではない知識を簡単に判別することができない問題のことです。

フレーム問題（フレームもんだい、英: Frame problem）とは、人工知能における重要な難問の一つで、有限の情報処理能力しかないロボットには、現実に起こりうる問題全てに対処することができないことを示すものである。

1969年、ジョン・マッカーシーとパトリック・ヘイズ（英語版）の論文の中で述べられたのが最初で、現在では、数多くの定式化がある。

現実世界で人工知能が、たとえば「マクドナルドでハンバーガーを買え」のような問題を解くことを要求されたとする。現実世界では無数の出来事が起きる可能性があるが、そのほとんどは当面の問題と関係ない。人工知能は起こりうる出来事の中から、「マクドナルドのハンバーガーを買う」に関連することだけを振るい分けて抽出し、それ以外の事柄に関して当面無視して思考しなければならない。全てを考慮すると無限の時間がかかってしまうからである。つまり、枠（フレーム）を作って、その枠の中だけで思考する。

だが、一つの可能性が当面の問題と関係するかどうかをどれだけ高速のコンピュータで評価しても、振るい分けをしなければならない可能性が無数にあるため、抽出する段階で無限の時間がかかってしまう。

これがフレーム問題である。

あらかじめフレームを複数定義しておき、状況に応じて適切なフレームを選択して使えば解決できるように思えるが、どのフレームを現在の状況に適用すべきか評価する時点で同じ問題が発生する。