（1）对知识的利用最重要的是使用效果。即

（2）在知识库中的知识=｛事实｝∪｛规则｝

因此，在具体的应用中对知识的实际使用包括以下三个阶段。

1.获取

指获取更多知识，这一过程包括：

（1）对一新的数据结构在其加到数据库前进行分类，以便以后寻找与其相关知识时可以检索到。

（2）在许多类型的系统中，新的结构可与旧的相互作用，也能推理获得那些先前已完成任务的结果。

（3）有些表示模式按照人类联想记忆的自然形式获取知识，人类自身也作为新知识的资源。

如果在获取过程中不发生以上处理过程，那么系统就不能利用积累的新事实或者数据结构来真正提高它的知识性行为。

2.检索(www.daowen.com)

指检索与给定问题相关的知识库的事实。

人工智能系统中发展的有关检索的基本思想可称为链接和汇总。如果已知在一个期望的推理任务中，一个数据结构将引起另一个结构，两者之间可设置显示指针以实现链接。如果推理中同时引起几个数据结构被激活，则把它们汇总为一个更大的结构，以实现“检索”中的自动推理过程。

3.推理

当系统要求做尚未被精确说明怎样做的事时，它必须推理，也即必须估计出哪些是它需要从已知的知识推导出的新知识。

（1）形式推理：根据所知道的知识演绎出新的知识。

（2）过程推理：调用一个过程用模拟方法来求解问题。

（3）类比推理：这是人类思维的一种非常自然的模式，但迄今为止，人工智能程序中很难完成。

（4）概括和抽象：对人类来说，这是一种重要的思维方法，也是一种极其自然的推理处理方式，但在程序中很难模仿完成。

（5）元推理：是人类认识过程的基础。心理学和人工智能中的最新研究表明，元推理在人类认识过程中可能扮演中心角色。