Prolog: El gran desconocido de la Inteligencia Artificial actual
Recuerdo aquellos años 80, cuando especializarse en Inteligencia Artificial durante la Licenciatura en Informática de la UAB era casi una locura.
Muchos te preguntaban: «¿Y eso qué es? ¿Y para qué sirve?».
Que si redes neuronales, sistemas expertos, visión por computador, bioinformática… ¡Lo recuerdo con tanto cariño!
La verdad es que tuve que emigrar a Alemania y aterrizar en Siemens Business Services, en el área de Banca, trabajando en seguridad computacional y en la mejora de los protocolos criptográficos del Home Banking. Allí descubrí una realidad que me sorprendió enormemente: parecía que Alemania nos llevaba 50 años de ventaja.
Hoy, en plena era de las redes neuronales, los LLM y la IA generativa, me viene a la memoria uno de aquellos grandes protagonistas que, en mi opinión, nunca ha recibido el reconocimiento que merece: Prolog.
Un lenguaje nacido de la lógica, diseñado para representar conocimiento, establecer relaciones y resolver problemas mediante inferencia.
Mientras otros lenguajes nos dicen cómo ejecutar cada paso, Prolog nos permite describir hechos, definir reglas y preguntar por las soluciones.
¿Dónde brilla especialmente?
1) Sistemas expertos y reglas lógicas: excelente para representar conocimiento y automatizar decisiones basadas en reglas.
2) Razonamiento simbólico: permite construir sistemas que deducen conclusiones a partir de hechos y relaciones.
3) Relaciones complejas y consultas lógicas: expresa dependencias y relaciones de forma natural, sin tener que programar explícitamente cada camino de búsqueda.
4) Restricciones y combinatoria: con tecnologías como CLP(FD), permite abordar problemas de planificación, asignación, horarios y optimización combinatoria.
5) Procesamiento del lenguaje natural simbólico: su historia está estrechamente ligada al desarrollo de gramáticas formales y al análisis lingüístico.
¿Por qué no ocupa un lugar más destacado en la IA actual?
El auge del aprendizaje profundo y el enorme ecosistema de Python han desplazado a muchos enfoques simbólicos. Pero aprender patrones a partir de datos y razonar explícitamente mediante reglas son capacidades distintas, potencialmente complementarias… Realmente es brutal!
La IA no tiene por qué ser exclusivamente neuronal ni exclusivamente simbólica. Quizá el futuro pase por combinar lo mejor de ambos mundos: redes neuronales para interpretar y aprender, y motores lógicos para representar conocimiento, aplicar restricciones y verificar condiciones…. ¿Lo entiendes, aquí está el secreto?
Prolog no es la respuesta a todos los problemas de la IA. Pero ignorarlo significa pasar por alto una de las herramientas más elegantes para construir sistemas basados en lógica.
¿Estamos infravalorando la programación lógica en plena revolución de la inteligencia artificial?
¿Qué lugar crees que debería ocupar Prolog en la IA moderna?
Si puedo ayudarte o asesorarte, aquí me tienes, en mi nuevo propio proyecto, aicertia.com European AI Governance, Compliance, Training & Certification.
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