Классификация моделей представления знаний

Введение
При изучении интеллектуальных систем традиционно возникает вопрос – что же такое знания и чем они отличаются от обычных данных, десятилетиями обрабатываемых компьютерами. Можно взять на вооружение следующие рабочие определения данных и знаний. Данные – это представление фактов и идей в формализованном виде, пригодном для передачи и обработки в некотором информационном процессе.
Знания – итог теоретической и практической деятельности человека, отражающий накопление предыдущего опыта и отличающийся высокой степенью структурированности. Правила использования этой информации для принятия решений. Главное отличие знаний от данных состоит в их активности, то есть появление новых фактов или установление новых связей может стать источником активности системы.
Модели представления знаний
Модели представления знаний - это одно из важнейших направлений исследований в области искусственного интеллекта. Почему одно из важнейших? Да потому, что без знаний искусственный интеллект не может существовать в принципе. На сегодняшний день разработано уже достаточное количество моделей. Каждая из них обладает своими плюсами и минусами, и поэтому для каждой конкретной задачи необходимо выбрать именно свою модель. От этого будет зависит не столько эффективность выполнения поставленной задачи, сколько возможность ее решения вообще. Большинство моделей может быть сведено к следующим классам: