知识是人类智能的基础，人工智能问题的求解又是以知识为基础的。具体来说，知识的获取、知识的表征（或表达、表示）以及运用知识进行推理，是人工智能科学研究所要解决的三个主要问题。这其中，知识表征处在核心的位置。
何谓“知识表征”？从最宽泛的意义上说，如果“知识”被理解成关于这个世界及其属性的信息，那么“知识表征”则是这一信息的有组织的形式和结构。从哲学的层面上说，知识表征涉及某物与被指称或指代的某物之间的关系。从人类心智这一角度来看，知识表征也是一种心理表征（mentalrepresentation）和心理程序（mentalprocedure）。事实上，我们可以将人工智能的知识表征看作是介乎于心理、大脑和计算机三者之间的某种东西；知识表征无论如何都具有主体或主观的因素。由于这样一种特殊性，人工智能知识表征以它特有的方式揭示出了人类智能及知识体系的不同表现方式，这对我们正确理解科学知识体系中的两大类型或式样及其与两类神经机制和思维方式的关系，是有帮助的。
由于人工智能研究主要是通过计算机实现智能机器或通过计算机模拟人类智能，因而计算机工作原理和内部组织结构既展示了人类知识精华的集中运用，又在人工智能层面上体现了特定的知识形态。这两个方面是相互为用的。
数学家罗杰·彭罗斯（RogerPenrose）曾经指出，“算法”思想的渊源可以追溯到九世纪波斯数学家那里。虽然这一概念最重要、最有说服力的说明来自图灵机，在图灵那里，“算法”的本质就是确保获得某一结果的一系列步骤；“程序”则是指某种（编程语言）的有限指令表。[17]这是一个很有价值的思想。它不仅指出，“算法”的含义是由“算术”（arithmetic）概念发展而来的，而且追溯了现代计算机概念的东方源头。
以中算为例，中算求解的计算过程借助于算筹一类工具进行操作运演；通过对算筹的布列形成所谓“筹图”，然后按照一定的运算规则或口诀，一步一步地进行“运算”，直到求得结果。这当中，运筹的过程就是程序操作过程，它是一步一步机械地、刻板地进行的。[18]例如，筹制的加法程序可以表示如下（见图9-1）。
①置被加数于上列，加数于下列，数位相齐；
②由左至右逐位将下列数筹并入上列；
③和数在十以上者，在其左边位添加一筹。
图9-1 加法程序框图
①输入A、B（按筹数计算排列）；
②比较首位序号n、s，如相等，则同位数筹相加；
③如n、s不等，使n-s=r位数筹相加；
④排列所加和数，令其为C，
⑤输出C。[19]
学者王鸿钧、孙宏安（1988，2008）将《九章算术》中的“约分术”与现代计算机程序语言进行了比较，并将前者译为BASIC语言程序：
10INPUTA，B
20WHILEA﹤﹥ B
30IFA﹤BTHENSWAPA，B
40A=A-B
50WEND
60PRINTA
70END
或者译为C语言程序：
﹟include﹤stdio.H﹥
main（ ）
｛unsignedinta，b，c；
seanf（“%d，%d”，&a，&b）；
while（a！=b）｛
if（a﹤b）｛
c=b；b=a；a=c；
｝
a-=b；
｝
printf（“n\%d\n”，a）；
｝[20]
这些均证明，程序性、机械化是中国算学的主要特征。到《九章算术》时，中算已经具备了机械化程度很高的计算程序，有些甚至还包括了现代计算机语言中的某些构造性要素。
