一種是常識，比如圍棋裏的定式、“下雨外麵的草地會濕”等。還有事實，比如“牛頓1643年出生”、“鳥都有翅膀”。再有是推理規則，比如形式邏輯裏的三段論。在非構造主義的經典形式係統裏，推理規則還有排中率。
學習方法也是一種知識。以“老鼠鑽迷宮”為例，你可以寫個軟件來模擬老鼠解題。如果在某個路口有N個出口，隨機選一個出口。如果是死路，下次再嚐試時將其剔除。這樣經過有限次的嚐試，老鼠就找到一條通路。這個軟件就表現出了學習功能。
圍棋軟件也可以類似，如果某個局麵有N種可能的走法，經過有限次的嚐試，把會輸的走法剔除掉。下圍棋的水平就慢慢提高了，或者說表現出了學習功能。但是，這些學習方法是人教給計算機的。
人工智能其實更願意被叫做知識工程，因為其核心是知識表達。人工智能的工作，是把人的知識整理和表達出來。計算機能擁有的知識，都是人教給它的，隻是人的知識的一個子集。計算機不能自己“悟出”人類沒有辦法獲得的知識。從這點講，計算機不會比人聰明。
可能有人會問，在遙遠的未來，計算機會不會進化到自己“悟出”人類沒有辦法獲得的知識？我隻能說這是個哲學問題。“科學的盡頭是哲學”，並不是說在哲學裏能夠找到科學裏沒有的答案，而是說科學裏暫時沒有答案的問題，通常是哲學家們扯皮的好話題。
