Проблема представлення знань виникла як одна з проблем штучного інтелекту. Вона зв'язана з переходом досліджень у цій області в деяку нову фазу. Мова йде про створення практично корисних систем (насамперед так званих експертних систем), застосовуваних у медицині, геології, хімії. Створення такого роду систем вимагає інтенсивних зусиль по формалізації знання, накопиченого у відповідній науці.

З терміном “представлення знань” зв'язується визначений етап у розвитку математичного забезпечення ЕОМ. Якщо на першому етапі домінували програми, а дані відігравали допоміжну роль своєрідної “їжі” для “голодних” програм, то на наступних етапах роль даних неухильно зростала. Їхня структура ускладнювалася: від машинного слова, рамещенного в одній комірці пам'яті ЕОМ, відбувався перехід до векторів, масивам, файлам, спискам. Вінцем цього розвитку стали абстрактні типи даних, що забезпечують можливість створення такої структури даних, що найбільш зручна при рішенні задачі. Послідовний розвиток структур даних привело до їхньої якісної зміни і до переходу від представлення даних до представлення знань. Рівень представлення знань відрізняється від рівня представлення даних не тільки більш складною структурою, але й істотними особливостями: интерпретируемость, наявність классифицируемых зв'язків (наприклад, зв'язок між знаннями, що відносяться до елемента безлічі, і знаннями про цю безліч), що дозволяють зберігати інформацію, однакову для всіх елементів безлічі, записану одноактно при описі самої безлічі, наявність ситуативних відносин (одночасності, перебування в одній крапці простору і т.п., ці відносини визначають ситуативну сумісність тих або інших знань, збережених у пам'яті). Крім того, для рівня знань характерні такі ознаки, як наявність спеціальних процедур узагальнення, поповнення наявних у системі знань і ряду інших процедур.

Для філософського аналізу розглянутої проблематики важливе питання про те, чи вважати термін “знання” у вираженні “представлення знань” явищем професійного жаргону або дійсно перехід від представлення даних до представлення знань має істотні гносеологічні характеристики і які саме? Особливості ЕОМ як предмета-посередника в пізнанні багато в чому визначаються тим, що ЕОМ відноситься до такого типу предметів-посередників, як моделі. Термін “модель” вживається в повсякденній мові й у мові науки в різних значеннях. Нехай під моделлю розуміється деяка система (матеріальній або концептуальна), у тій або іншій формі отображающая деякі властивості і відносини іншої системи, називаної оригіналом, у точно зазначеному змісті замещающая її і дающая нову інформацію про оригінал. При аналізі гносеологічних аспектів моделювання ЕОМ розглядалися у філолофсько-методологічній літературі насамперед як матеріальні моделі, створювані на основі дії визначених фізичних закономірностей і функціонуючі завдяки протіканню в них цілком визначених фізичних процесів. Моделювання на ЕОМ розумілася як технічна реалізація визначеної форми знакового моделювання. Однак, розглядаючи ЕОМ у гносеологічному плані як предмет посередник у пізнанні, має сенс не фіксувати увагу насамперед на “залізній частині” (hardware) комп'ютера, а розглядати всю комп'ютерну систему як складну систему взаємозалежних і до деяких меж самостійних моделей - як матеріальних, так і знакових, тобто ідеальних. Такий підхід не тільки відповідає розглядові комп'ютерних систем у сучасній інформатиці, але є і гносеологічно виправданим. Багато важливих філософських аспектів проблем, що виникають у зв'язку з комп'ютеризацією різних сфер людської діяльності, вимагають для свого дослідження звертання насамперед до знакових складової комп'ютерн систем. Це вірно й у відношенні філософських аспектів проблем представлення знань.

В останні роки всі частіше став уживатися термін “комп'ютерне моделировнаие”. Очевидно, має сенс позначати їм побудова кожного із состовляющих комп'ютерної системи - будь те знакова модель або матеріальна.

Що змінюється в комп'ютерному моделюванні з переходом від представлення даних до представлення знань? Який гносеологічний зміст цих змін? А. Ньюэлл, відзначаючи, що проблематика представлення знань має цікаві точки дотику з філософією, тому що природа розуму і природа знання завжди були одним з центральних филосовских питань, пише: “Однак, інтерес філософії до знання завжди концентрувався на проблемі вірогідності... Це знайшло відображення в тім розрізненні між знанням і вірою, що проводиться у філософії. Штучний інтелект, розглядаючи все знання як утримуючі помилки, називає усе-таки свої системи системами знань. З погляду філософії штучний інтелект має справа тільки із системами віри. ...Таким чином, навчання про знання, якщо воно розділить зі штучним інтелектом байдужність до проблеми абсолютної вірогідності, виявиться центральні филосовские питання, що залишає без уваги,”. Розходження в підходах до знання, що маються у філософії й у штучному інтелекті, не дають основ для абсолютного протиставлення цих підходів і для відсторонення від проблематики представлення знань тієї філософії, що не бажає “залишати без уваги центральні филосовские питання”.

Поняття “знання” можна і треба вважати одним із ключових як з погляду теорії штучного інтелекту, так і гносеології. Саме філософія намагається дати повну картину, повне пояснення природи того або іншого поняття. У цьому змісті вона безсумнівно повинна йти на першому місці, тому що будь-яка наука повинна базуватися на строгих принципах. У цьому змісті філософському пізнанню приділяється ключова роль у розробці і дослідженню концепції знання, як об'єкта для моделювання. Таким чином, знання