Представление знаний — вопрос, возникающий в когнитологии (науке о мышлении) и информатике, а также в исследовании вопросов, связанных с искусственным интеллектом. В когнитологии он связан с тем, как люди хранят и обрабатывают информацию. В информатике — с подбором представления конкретных и обобщённых знаний, сведений и фактов для накопления и обработки информации в ЭВМ. Главная задача в искусственном интеллекте (ИИ) — научиться хранить знания таким образом, чтобы программы могли осмысленно обрабатывать их и достигнуть тем подобия человеческого интеллекта.
Под термином «представление знаний» чаще всего подразумеваются способы представления знаний, ориентированные на автоматическую обработку современными компьютерами, и, в частности, представления, состоящие из явных объектов ('класс всех слонов', 'Клайд — индивид') и из суждений или утверждений о них ('Клайд — слон', 'все слоны серые'). Представление знаний в подобной явной форме позволяет компьютерам делать дедуктивные выводы из ранее сохранённого знания ('Клайд — серый').
Исследователи ИИ используют теории представления знаний из когнитологии. Такие методы, как фреймы, правила вывода и семантические сети пришли в ИИ из теорий обработки информации человеком. Поскольку знание используется для достижения разумного поведения, фундаментальной целью дисциплины представления знаний является поиск таких способов представления, которые делают возможным процесс логического вывода, то есть создание знания из знаний.
Было очень немного скрупулёзного, нисходящего обсуждения вопросов представления знаний, и исследования в данной области так по сути и не продвинулись за последние годы. Есть хорошо известные проблемы, такие как «spreading activation» (задача навигации в сети узлов), категоризация (это связано с выборочным наследованием; например, вездеход можно считать специализацией (особым случаем) автомобиля, но он наследует только некоторые характеристики) и классификация. Например, помидор можно считать как ягодой, так и овощем.
Решение сложных задач часто может быть упрощено правильным выбором метода представления знаний. Определённый метод может сделать какую-либо область знаний легко представимой. Например, диагностическая экспертная система MYCIN использовала схему представления знаний, основанную на правилах. Неправильный выбор метода представления затрудняет обработку. В качестве аналогии можно взять вычисления в индо-арабской или римской записи. Деление в столбик проще в первом случае и сложнее во втором. Аналогично, не существует такого способа представления, который можно было бы использовать во всех задачах, или сделать все задачи одинаково простыми.
Для структурирования информации, а также организации баз знаний и экспертных систем были предложены несколько способов представления знаний. Одно из них — представление данных и сведений в рамках логической модели баз знаний.