По природе:

- Декларативные знания содержат в себе лишь представление о структуре неких понятий. Эти знания приближены к данным, фактам. Например: высшее учебное заведение есть совокупность факультетов, а каждый факультет в свою очередь есть совокупность кафедр.

- Процедурные же знания имеют активную природу. Они определяют представления о средствах и путях получения новых знаний, проверки знаний. Это алгоритмы разного рода. Например: метод мозгового штурма для поиска новых идей.

По степени научности:

Знания могут быть научными и вненаучными.

По местонахождению

Выделяют : личностные (неявные, скрытые, пока не формализованные) знания и формализованные (явные) знания;

Неявные знания (знания людей, которые еще не формализованы и не могут быть переданы другим людям).

Формализованные (явные) знания (знания в документах, знания на компакт дисках, знания в персональных компьютерах, знания в Интернете).

База знаний — это особого рода база данных, разработанная для управления знаниями, то есть сбором, хранением, поиском и выдачей знаний. Раздел искусственного интеллекта, изучающий базы знаний и методы работы со знаниями, называется инженерией знаний.

Наиболее важный параметр БЗ — качество содержащихся знаний. Лучшие БЗ включают самую достоверную и свежую информацию, имеют совершенные системы поиска информации и тщательно продуманную структуру и формат знаний.

3. Модели представления знаний: понятие, классификация, характеристика.

Модели представления знаний – это одно из важнейших направлений исследований в области искусственного интеллекта. Потому, что без знаний искусственный интеллект не может существовать в принципе.

Для того чтобы манипулировать всевозможными знаниями из реального мира с помощью компьютера, необходимо осуществлять их моделирование. В таких случаях необходимо отличать знания, предназначенные для обработки компьютером, от знаний, используемых человеком.

Наиболее популярные модели представления знаний:

1. Логическая модель. Основная идея подхода при построении логических моделей представления знаний — вся информация, необходимая для решения прикладных задач, рассматривается как совокупность фактов и утверждений, которые пред­ставляются как формулы в некоторой логике. (ЛЮБОВЬ (Виктор, Ирина): Виктор любит Ирину)

2. Продукционные модели – модели основанные на правилах, позволяют представить знание в виде предложений типа: «ЕСЛИ условие, ТО действие». Продукционные модели обладает тем недостатком, что при накоплении достаточно большого числа правил, они начинают противоречить друг другу;

3. Сетевые модели или семантические сети – как правило, это граф, отображающий смысл целостного образа. Узлы графа соответствуют понятиям и объектам, а дуги – отношениям между объектами;

4. Фреймовые модели – основывается на таком понятии как фрейм (англ. frame – рамка, каркас). Фрейм – структура данных для представления некоторого концептуального объекта. Информация, относящаяся к фрейму, содержится в составляющих его слотах. Слоты могут быть терминальными либо являться сами фреймами, т.о. образуя целую иерархическую сеть.