從專傢或其他專門知識來源汲取知識並向知識型系統（見
知識工程）轉移的過程或技術。知識獲取和知識型系統建立是交叉進行的。知識型系統初建時，一般隻獲取最必需的知識，以後隨著系統的調試和運行而逐步積累新的知識。對知識庫進行擴充和更新時，需要檢查新老知識的相容性，以維持知識庫庫的整體性，還要對新補充的知識分類存儲，以供運用。知識獲取是構築知識型系統的一個重大課題，但研究得尚不充分。20世紀60年代以前，大部分人工智能程序所需知識是由專業程序員手工編入程序的。當時較少直接面向應用系統，知識獲取問題還未受充分重視。隨著
專傢系統和其他知識型系統的興起，人們認識到必須對落後的知識獲取方式進行改革，讓用戶在知識工程師或智能程序（知識獲取程序）幫助下，在系統的運行過程中直接逐步建立所需的知識庫。計算機可通過以下幾種基本途徑直接獲取知識（見圖）：①借助於知識工程師從專傢獲取。②借助於智能編輯程序從專傢獲取,
MYCIN系統的知識獲取程序 TEIRESIAS就采用瞭這種方式。③借助於歸納程序從大量數據中歸納出所需知識(見
學習)。④借助於文本理解程序從教科書或科技資料中提煉出所需知識（見
響應生成）。