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狭义知识获取指人们通过系统设计、程序编制和人机交互，使机器获取知识。例如，知识工程师利用知识表示技术，建立知识库，使专家系统获取知识。也就是通过人工移植的方法，将人们的知识存储到机器中去。
广义知识获取是指除了人上知识获取之外，机器还可以自动或半自动地获取知‘识。例如，在系统调试和运行过程中，通过机器学习进行知识积累，或者通过机器直接从外部获取知识，对知识库进行增删、修改、扩充和更新。
知识获取是构筑知识型系统的一个重大课题，但研究得尚不充分。20世纪60年代以前，大部分人工智能程序所需知识是由专业程序员手工编入程序的。当时较少直接面向应用系统，知识获取问题还未受充分重视。随着专家系统和其他知识型系统的兴起，人们认识到必须对落后的知识获取方式进行，让用户在知识工程师或智能程序（知识获取程序）帮助下，在系统的运行过程中直接逐步建立所需的知识库。
（1）知识抽取：把蕴含于信息源中的知识经过识别、理解、筛选、归纳等过程抽取出来，并存储于知识库中。
依靠人工智能系统的设计师、知识工程师、程序编制人员、专家或用户，通过系统一设计、程序编制及人机交互或辅助工具，将人的知识移植到机器的知识库中，使机器获取知识。
在系统设计过程中，通过知识表示、程序编制、建立知识库，进行知识存储、编排和管理，使系统获取所需的先验知识或静态知识。故称“静态移植”或“设计移植”。
在系统运行过程中，通过常规的人机交互方法，如“键盘一显示器”的输入/输出交互方式，或辅助知识获取工具，如知识编辑器，利用知识和知识技术，对机器的知识库进行人工增删、修改、补充和更新，使系统获取所需的动态知识，故称“动态移植”或“运行移植”。
人工智能系统在运行过程中，通过学习，获取知识，进行知识积累，对知识库进行增删、修改、扩充与更新。
在机器学习过程中，由人作为示教者或监督者，给出评价准则或判断标准，对一系统的工作效果进行检验，选择或控制“训练集”，对学习过程进行指导和监督。这种学习方式通常是离线的、非实时的学习，也可以在线）自学式学习
在机器学习过程中，不需要人作为示教者或监督者，而由系统本身的监督器实现监督功能，对学习过程进行.监督，提供评价准则和判断标准，通过反馈进行工作效果检验，控制选例和训练。这种学习方式通常是在线、实时的学习。
人工智能系统在调试或运行过程中，通过机器视觉、机器听觉、机器触觉等途径，直接外部世界，输入自然信息，获取感性和知识。
在系统调试或运行过程中，通过文字识别、图象识别和物景分析等机器视觉，直接从外部世界输入相应的文字、图象和物景的自然信息，获取感性知识，经过识别、分析和理解，获取有关的知识。
在系统调试或运行过程中，通过声音识别、语言识别和语言理解等机器听觉，直接从外部世界输入相应的声音、语言等自然信息，获取感性知识，经过识别、分析和理解，获取有关的知识。谢霆锋背后的故事