¿Qué hace Inteligencia Artificial Simbólica ¿Qué quieres decir?
La Inteligencia Artificial Simbólica (también conocida como AI Clásica o GOFAI - Good Old-Fashioned Artificial Intelligence) representa uno de los primeros enfoques de la inteligencia artificial, centrado en la representación explícita del conocimiento mediante símbolos y reglas. Este enfoque intenta modelar el pensamiento y el razonamiento humanos a través de la lógica formal y la manipulación de símbolos. A diferencia de la aprendizaje automático que aprenden de los datos, la AI simbólica se basa en reglas y bases de conocimiento codificadas por el ser humano para resolver los problemas. Por ejemplo, en un sistema AI simbólico diseñado para el diagnóstico médico, el conocimiento se representaría mediante reglas explícitas que relacionan síntomas con posibles afecciones, de forma muy parecida a cómo un médico podría razonar a través de un proceso de diagnóstico.
Comprender la inteligencia artificial simbólica
La aplicación simbólica de AI se centra en la manipulación de símbolos y reglas legibles por el ser humano que representan conceptos y relaciones del mundo real. Estos sistemas utilizan lógica formal, árboles de decisión y sistemas expertos para procesar la información y tomar decisiones. El planteamiento parte de la premisa de que la inteligencia humana puede reducirse a la manipulación de símbolos, donde los pensamientos complejos y los procesos de razonamiento se descomponen en operaciones simbólicas más sencillas. Por ejemplo, en un procesamiento del lenguaje natural un sistema simbólico AI analizaría las frases descomponiéndolas en sus componentes gramaticales y aplicando reglas predefinidas para comprender su significado.
Las aplicaciones prácticas de la AI simbólica han sido históricamente importantes en diversos ámbitos. En los sistemas expertos, la AI simbólica se ha utilizado para captar y aplicar la experiencia humana en campos como el diagnóstico médico, donde pueden definirse reglas y vías de decisión claras. En los sistemas de razonamiento automatizado, la AI simbólica permite a los ordenadores resolver problemas lógicos complejos aplicando reglas formales de inferencia. Estos sistemas destacan en ámbitos en los que los problemas pueden estar bien definidos y las reglas pueden establecerse explícitamente.
La implantación de sistemas simbólicos AI implica una cuidadosa ingeniería del conocimiento y definición de reglas. El conocimiento experto debe traducirse en enunciados y reglas lógicas formales que el ordenador pueda procesar. Este proceso, conocido como representación del conocimiento, requiere una gran experiencia tanto en el ámbito que se está modelando como en programación lógica. Los sistemas resultantes pueden explicar claramente sus decisiones trazando los pasos lógicos y las reglas aplicadas, lo que los hace especialmente valiosos en aplicaciones en las que la transparencia de las decisiones es crucial.
Los avances modernos han dado lugar a planteamientos híbridos que combinan la AI simbólica con el aprendizaje automático. Estos sistemas intentan aprovechar los puntos fuertes de ambos paradigmas: el razonamiento explícito y la interpretabilidad de los sistemas simbólicos con el reconocimiento de patrones y las capacidades de aprendizaje de las redes neuronales. Por ejemplo, en los vehículos autónomos, el AI simbólico podría encargarse del razonamiento de alto nivel sobre las normas de tráfico, mientras que las redes neuronales procesan los datos de los sensores para la detección de objetos.
La evolución de la AI simbólica sigue influyendo en el desarrollo de la AI moderna. Aunque los enfoques puramente simbólicos han dado paso en gran medida a métodos de aprendizaje automático en muchas aplicaciones, los principios de representación explícita del conocimiento y razonamiento lógico siguen siendo relevantes. La investigación actual explora formas de incorporar el razonamiento simbólico en aprendizaje profundo para crear soluciones AI más sólidas e interpretables. Esta integración pretende abordar algunas de las limitaciones de los sistemas puros de red neuronal como la necesidad de grandes cantidades de datos de entrenamiento y la dificultad de incorporar el conocimiento explícito del dominio.
La complejidad y la incertidumbre del mundo real plantean retos constantes a este campo. La naturaleza rígida de las representaciones simbólicas puede dificultar el manejo de información ambigua o incompleta, y la creación manual de bases de conocimiento puede llevar mucho tiempo y ser propensa a errores. Sin embargo, la capacidad de la AI simbólica para proporcionar vías de razonamiento claras e incorporar conocimiento explícito del dominio sigue haciéndola valiosa en aplicaciones específicas, sobre todo cuando se requiere explicabilidad y verificación formal.
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