Более наглядными являются языки, опирающиеся на сетевую модель представления знаний. В основе такой модели лежит идея о том,
что любые знания можно представить в виде совокупности объектов (понятий) и связей (отношений) между ними. Рассмотрим, например, текст, содержащий некоторые декларативные знания: «Слева от станка расположен приемный бункер. Расстояние до него равно двум метрам. Справа от станка — бункер готовой продукции. Он находится рядом со станком. Робот перемещается параллельно станку и бункерам на расстоянии 1 метр».
Понятия и объекты, встречающиеся в тексте, представлены в виде сети, а отношения — в виде дуг, связывающих соответствующие вершины.
Известно, что любой текст, описывающий конкретные ситуации в реальном мире, всегда можно представить в виде совокупности взаимосвязанных понятий. Причем число базовых отношений не может быть бесконечным (оно заведомо меньше 300); все остальные отношения выражаются через базовые в виде их комбинаций. Эта гипотеза служит основой утверждения о том, что семантические сети являются универсальным средством для представления знаний в интеллектуальных системах. Семантические сети являются весьма мощным средством представления знаний. Однако для них характерны неоднозначность представлений знаний и неоднородность связей. И при автоматизации процесса использования и представления знаний такая неоднозначность и неоднородность заметно усложняют процессы, протекающие в интеллектуальных системах. Поэтому вполне естественно желание как-то унифицировать форму представления знаний, сделать ее максимально однородной. Одним из способов решения этой задачи в искусственном интеллекте послужил переход к специальному представлению вершин в сети и унификация связей между вершинами (фреймами).