La adquisición de conocimiento es el proceso que se utiliza para definir las reglas y ontologías necesarias para un sistema basado en el conocimiento. La frase se utilizó por primera vez junto con sistemas expertos para describir las tareas iniciales asociadas con el desarrollo de un sistema experto, es decir, encontrar y entrevistar a expertos en el dominio y capturar su conocimiento a través de reglas, objetos y ontologías basadas en marcos.
Los sistemas expertos fueron una de las primeras aplicaciones exitosas de la tecnología de inteligencia artificial a los problemas comerciales del mundo real. Los investigadores de Stanford y otros laboratorios de inteligencia artificial trabajaron con médicos y otros expertos altamente calificados para desarrollar sistemas que pudieran automatizar tareas complejas como el diagnóstico médico. Hasta este punto, las computadoras se habían utilizado principalmente para automatizar tareas de gran cantidad de datos, pero no para razonamientos complejos. Las tecnologías como los motores de inferencia permitieron a los desarrolladores por primera vez abordar problemas más complejos.
A medida que los sistemas expertos pasaban de prototipos de demostración a aplicaciones de potencia industrial, pronto se dio cuenta de que la adquisición de conocimiento experto en el dominio era una de las tareas más críticas, si no la más crítica, en el proceso de ingeniería del conocimiento. Este proceso de adquisición de conocimiento se convirtió en un área intensa de investigación por sí solo. Uno de los trabajos anteriores sobre el tema utilizó las teorías de aprendizaje de Bateson para guiar el proceso.
Un enfoque para la adquisición de conocimientos investigado fue utilizar el análisis sintáctico y la generación del lenguaje natural para facilitar la adquisición de conocimientos. El análisis sintáctico en lenguaje natural se podría realizar en manuales y otros documentos de expertos y se podría desarrollar automáticamente un primer paso a las reglas y objetos. La generación de texto también fue extremadamente útil para generar explicaciones sobre el comportamiento del sistema. Esto facilitó enormemente el desarrollo y mantenimiento de sistemas expertos.
Un enfoque más reciente para la adquisición de conocimientos es un enfoque basado en la reutilización. El conocimiento se puede desarrollar en ontologías que se ajustan a estándares como Web Ontology Language (OWL). De esta manera, el conocimiento se puede estandarizar y compartir entre una amplia comunidad de trabajadores del conocimiento. Un dominio de ejemplo en el que este enfoque ha tenido éxito es la bioinformática.
