Из данных можно получить только данные. Возможно ли формализовать знания и построить на этой основе более совершенные информационные системы? Знания — это информация, на основании которой, путем логических рассуждений, могут быть получены определенные выводы. Трансформацию данных в знание можно представить следующей схемой:

Уже в базах данных данные приобретают свойства внутренней интерпретации и внутренних структурных связей: Например, число 5, в зависимости от того, в какое поле оно помещено, может означать отличную оценку или число дней прогулов. При этом данные получают также связи в кортеже, т.е. относящиеся к одному ключу (идентификатору).

Внешние структурные связи позволяют описывать отношения. Например, связи между двумя кортежами в различных таблицах позволяют судить об успеваемости студента по различным предметам.

Семантическая (смысловая) мера отражает степень близости двух различных понятий или высказываний. Например, «студент» и «наука»!? Или, «студент» и «стремление к приобретению знаний».

Свойство активности стимулирует появление новых знаний. Будучи активными, знания позволяют человеку решать не только типовые, но и принципиально новые, нетрадиционные задачи. Формализация этого свойства еще не предложена.

По способу существования различают факты (хорошо известные обстоятельства) и эвристики (знания экспертов, приобретенные опытным путем).

По формам представления знания делятся на декларативные (факты, как набор структурированных данных) и процедурные – алгоритмы обработки фактов.

Методы представления знаний в ЭВМ могут быть основаны на эвристическом и на теоретическом подходах. Классификация эвристических моделей представления знаний для представления их в ЭВМ представлена на следующей схеме: