Los trabajos en esta dirección, parten de la definición de determinadas estructuras con características especiales, que permiten expresar situaciones del mundo real y su almacenamiento en las computadoras, que se denominan Formas de Representación del Conocimiento (FRC).
En la teoría que se desarrolla, el término BC se interpreta, hablando de forma global (no se pretende construir una definición formal) como la unión de dos componentes fundamentales:
1) Un conjunto formado por hechos o conceptos provenientes de un dominio del conocimiento específico y
2) Un conjunto de relaciones entre los elementos del conjunto anterior.
Una FRC por tanto, será considerada como toda aquella estructura teórica que permita expresar de alguna forma, los elementos de alguno de los conjuntos anteriores y a su vez posibilite procesar la información que ellos contienen, para lograr los objetivos para los cuales se supone que fue diseñada.
En las investigaciones realizadas en IA, son múltiples la FRC que han sido propuestas y estudiadas, sin embargo, una revisión detallada de algunos trabajos enciclopédicos existentes, los cuales, conlleva inmediatamente a varias conclusiones que podemos enumerar como sigue:
No existe FRC alguna, que de forma individual sea capaz de resolver todas las necesidades de representación que demandan los problemas reales.
A todas se les puede señalar determinadas ventajas y desventajas que presentan.
Una vía importante para encontrar soluciones eficientes y completas a estos problemas es mediante su uso combinado y/o cooperado, que permita complementar los aspectos ventajosos o deficientes de forma conveniente.
Entre los formalismos más utilizados se encuentran la Lógica de Predicados, las Reglas de Producción, las Redes Semánticas y los Frames o Marcos
Una Máquina o Motor de Inferencia (MI) no es más que el programa o sistema computacional que implementa los mecanismos y estructuras para el procesamiento del conocimiento. Estos mecanismos se identifican como: inferencia y control; el primero es el proceso capaz de derivar nuevos elementos desconocidos a partir de los conocidos, para lograr ésto y específicamente cuando los programas suelen escribirse como Sistemas basados en Reglas suele usarse el encadenamiento hacia delante, el encadenamiento hacia atrás o una combinación de ambos, para interpretar las reglas que contienen el conocimiento operatorio, encadenándolas hasta satisfacer las condiciones de éxito o fracaso las cuales representan ejemplos de estructuras de control. El segundo tipo de mecanismo, en términos generales, por tanto, se refiere al plan de acción que se programa para resolver las diferentes tareas a él asignadas, donde se incluyen los pasos a dar en cada momento y en qué orden, las instrucciones sobre cómo y en qué momentos activar alguna componente externa necesaria, cómo almacenar y mostrar la información, etc. En resumen, cómo organizar todo el trabajo durante la ejecución de una consulta.
El sistema explicatorio es el mecanismo que se utiliza para explicar a los usuarios el razonamiento que ha sido utilizado para brindar los resultados del SBC. Es importante que el proceso seguido por el razonamiento en programas como éstos, proceda según pasos comprensibles de forma tal que se puedan generar explicaciones en cada paso dado, puesto que en muchos dominios en que un SE actúa, los usuarios no aceptarán los resultados a no ser que se hayan convencido de la corrección del proceso de razonamiento que los ha facilitado. Este sistema, no sólo brinda una explicación de los resultados, sino también es capaz de dar una justificación del porqué de las preguntas que se le realizan a los usuarios en cada momento.