En sus inicios la actividad de la computadora estuvo limitada exclusivamente al cálculo numérico. Si bien es cierto que las
máquinas fueron construidas principalmente para realizar operaciones aritméticas, ellas son capaces de ejecutar tareas no numéricas, como resolver problemas “lógicos”.

En realidad la computadora está dotada para procesar “símbolos”, el que estos fuesen utilizados como numéricos no fue mas que un hecho circunstancial.

Los primeros en comprender esta idea fueron los investigadores de la Inteligencia Artificial, especialmente el trío NeweLL, Show y Simon con su “logic theorist”. Este programa podía demostrar teoremas del cálculo proposicional y sentó las bases sobre las posibilidades de las computadoras para la manipulación de símbolos (no numéricos) y el tratamiento de estructuras de datos en forma de <>.

Siguiendo estas ideas John Mac Carthy a principio de los años 60 desarrollo el lenguaje LISP, primer lenguaje que rompió con los esquemas convencionales de programación. El LISP utiliza el tratamiento simbólico de la información representadas por listas, es el primer lenguaje que no hace diferenciación entre datos e instrucciones y se le considera el pionero de los lenguajes funcionales por su método de trabajo, similar a la resolución de funciones matemáticas.

El LISP por sus características de procesar símbolos ha sido utilizado durante muchos años como el lenguaje exclusivo de la Inteligencia Artificial.

Aunque la máquina está capacitada para manipular símbolos, esto no lo realiza de forma eficiente, de ahí que el LISP tenga que ser un lenguaje con interprete y surgiera la necesidad de máquinas LISP. Sin embargo no toda la responsabilidad la tiene la máquina, la preparación de las estructuras de datos para los cálculos no numéricos, se hace muy engorrosa y compleja.

Para los problemas no numéricos tales como; el ajedrez, la solución de teoremas, el diagnostico médico, los juegos, etc. La representación de la entrada, entiéndase las condiciones iniciales, requieren más que de datos, de una descripción del problema en si al igual que su programación, la cual carece de un algoritmo definido y se necesita la utilización de métodos de búsqueda heurísticos, o lo que es lo mismo una estrategia a seguir ante las posibles bifurcaciones que se irán presentando, o sea despreciar los caminos pocos fértiles.

Para muchos investigadores la solución de los problemas no numéricos consist’,ia en encontrar una heurística eficiente. Lo cual dío lugar a una gran diversidad de métodos heurísticos.

No fue hasta el surgimiento de los Sistemas Expertos que la representación del conocimiento, adquirió la importancia que merecía. Los Sistemas Expertos tienen como característica fundamental la separación de los conocimientos que le son necesarios (Base de Conocimiento) y el programa que permite manipular estos conocimientos (Máquina de Inferencia). Además de contar con los datos de partida que permiten la solución del problema planteado (Memoria de Trabajo).

En las aplicaciones convencionales desarrolladas en lenguajes imperativos de tipo FORTRAN, BASIC, PASCAL, etc. Los conocimientos están mezclados en el programa, donde los datos y las instrucciones reciben un tratamiento separado, lo cual obliga a procesar un orden de ejecución detallado de las acciones, este método recibe el nombre de procedural. En las aplicaciones no convencionales, tales como los Sistemas Expertos, (los cuales se desarrollan fundamentalmente, en lenguajes funcionales como LISP o en Programación Lógica como PROLOG).

Los conocimientos se dan en forma declarativa, sin indicar el modo de empleo, ni donde, ni cuando utilizarlos.

Los conocimientos son representados en forma de regla del tipo antecedente consecuente. donde en el antecedente viene la descripción de un hecho y en el consecuente la acción a ejecutar la cual produce nuevos hechos (cambios en la memoria de trabajo). Por su puesto que es más cómodo proporcionar a un sistema conocimientos en forma declarativa, ya que podemos dárselo en cualquier momento, suprimirlos o modificarlos con facilidad.

En los comienzos de los años 70 el francés Alain Colmenuer desarrolló el lenguaje PROLOG que también permite el desarrollo de aplicaciones en forma declarativa.

En general el PROLOG es un demostrador automático de problema, el cual utiliza una Base de Conocimientos en forma de reglas de inferencia deductivas (cláusulas de Horn), es decir sus reglas tienen como consecuente una única acción y la inferencias obte¬nidas son estrictamente lógicas (verdaderas o falsas), aunque puede parecer una limitación, esto no es totalmente justo, ya que PROLOG permite programar mecanismos inferenciales con lógica probabilísticas, dado que se trata de búsquedas en árboles con acumulación de evidencias.

El PROLOG como lenguaje surgido del cálculo de predicados, tomó las siguientes ideas de la lógica para su ejecución.
1) Un conjunto de axiomas o hechos.
2) Reglas de inferencias las cuales se resuelven por resolución y unificación.
3) El objetivo a demostrar, que serán las condiciones a unificar con las reglas.

También tomó del LISP el tratamiento de las listas para la repre¬sentación de estructuras complejas. Aunque el PROLOG tuvo su ori¬gen en la lógica matemática no fue una transposición exacta, y esta ligada a las discusiones que sostienen desde hace años los principales investigadores de la Inteligencia Artificial, los cuales están divididos en dos grandes grupos, de una parte Minsky quien propone estudiar los mecanismos del pensamiento humano y luego simularlo en la computadora.

Lo más importante para Minsky son los conceptos, o sea la inter¬pretación que se le puede dar a cada palabra en dependencia de un contexto dado.

El otro grupo encabezado por Mac Carthy (autor del LISP), afirman que la lógica matemática es el elemento característico para la representación del razonamiento y su implantación en la computadora, este grupo centra su atención en la formalización y en la estructura de los conocimientos más que en el sentido de los mismos.

La lógica desde la antigüedad se concibió como el método de descubrir las leyes del pensamiento, pero estas leyes siempre han estado restringidas al pensamiento científico y muy especialmente el matemático, quedando fuera el sentido común. Esta deficiencia es admitida por los defensores de la lógica, pero ellos consideran que la lógica es la única senda posible para desarrollar programas capaces de mostrar inteligencia.

Siguiendo los principios de la lógica de predicados, como ya se dijo, la programación lógica se construye sobre reglas de inferencia del tipo conclusión condiciones, algunas utilizadas como axiomas, hechos que no requieren demostración y otros como teoremas, hechos o conclusión que necesitan de condiciones a cumplirse, además del objetivo a demostrar que es quién representa el problema a resolver y desencadena la ejecución de las reglas, para su ejecución utiliza el modus ponens [(A => B),A] => B.

Analicemos el clásico ejemplo sobre Sócrates.

Todos los hombres son mortales
Sócrates es hombre

Sócrates es mortal

Su representación lógica será

Para todo X hombre(X) => mortal(X)
Existe Sócrates y hombre(Sócrates)

entonces mortal(Sócrates)

En PROLOG sería.

hombre(Sócrates) < —
mortal(x) < — hombre(x)
? <– mortal(Sócrates)

Donde hombre(Sócrates) es un axioma, regla que carece de condiciones, mortal(x) es un teorema, regla con la condición hombre (x) y mortal (Sócrates) es el objetivo a demostrar.

Ante la pregunta mortal (Sócrates) se buscará una regla que cumpla con la conclusión mortal, PROLOG tomará la primera regla, si esta no se cumple tomará otra regla. Cuando la regla se cumpla se unifica con el objetivo a demostrar (mortal) y se sustituye la variable “x” por Sócrates y se pasa a ejecutar las condiciones, en caso que alguna de las condiciones no se cumpla se da marcha atrás y se selecciona una nueva regla que unifique con hombre. En nuestro ejemplo la regla mortal está compuesta por una sola condición hombre (x) y para que se cumpla basta que exista una regla que tenga como conclusión a hombre (Sócrates),o sea “x” igual a Sócrates, si la encuentra se unifica con ella.

Como hombre (Sócrates) no tiene condiciones, es un axioma, cumple la condición hombre y como no existen más condiciones a cumplir, entonces se cumple la regla mortal (Sócrates), con lo que, se demostró el objetivo: Sócrates es mortal.

Una de las grandes ventajas del PROLOG es su potencia para con pocas reglas obtenerse variadas interpretaciones, a diferencia de los lenguajes imperativos donde cada hecho requiere de un procedimiento o lo que es lo mismo secuencias rígidas de pasos para su ejecución.

En PROLOG basta declarar algunas reglas que representen a los hechos.

Por ejemplo si tenemos las reglas:

Padre (Juan, Luis) <–

Padre (Luis, Jose) <–

Padre (Pedro, Luis) <–

Notar que todas las reglas carecen de condiciones (son axiomas).

Con estas tres reglas se puede buscar un abuelo o un hermano o un tío basta plantear como objetivos a demostrar

? <– Padre (x,y) Padre (y,z)

y encontraremos un abuelo en “x”

o ? <– Padre (x,y) Padre (x,z)

Donde “y” y “z” serán hermanos

o también ? <– Padre (x,y) Padre (x,z) Padre (y,s)

y obtendremos en “z” un tío

Observen que el objetivo puede ser una condición como en el caso de mortal (Sócrates) o varias condiciones.

Analicemos el objetivo abuelo. Para solucionarlo la máquina de inferencia tendrá que localizar un padre (x,y) entre las reglas padres y a su vez encontrar otra regla que tenga como padre a “y” de “z”. Las cuales serían padre Juan de Luis y padre Luis de José, lo cual implica que Juan es el abuelo de José.

También es posible definir una regla abuelo como sigue:

Abuelo (x,y) < — Padre (x,z) Padre (y,z)

y entonces la pregunta se reduciría a

? <– Abuelo (x,y)

El resultado a imprimir sería Juan, José.

Otra posibilidad sería saber de quién es abuelo Juan.

? <– Abuelo (Juan,x)

La regla anterior “Abuelo” está limitada a Abuelo por parte de padre, en PROLOG basta modificar la regla Abuelo y agregarlas reglas progenitor como sigue:

Abuelo (x,y) < — Padre (x,z) Progenitor (y,z)

Progenitor (x,y) <– Padre (x,y)

Progenitor (x,y) <– Madre (x,y)

De igual forma se puede agregar las reglas Tío, Hermano, Sobrino, Hijo etc., sin necesidad de alterar el programa.

Si quisiéramos saber donde trabaja Juan y quienes trabajan en computación, en lenguajes de tipo Pascal, cada caso sería independiente. En PROLOG basta definir las reglas trabaja (x,y), donde “x” es el nombre (Juan) y “y” el lugar (computación), solo se necesitarán dos preguntas trabaja (Juan,x) para el primer caso o trabaja (x, computación) para el segundo caso.

PROLOG es un lenguaje que se encuentra en sus inicios, para muchos su desarrollo es equivalente a las primeras versiones de FORTRAN. Como lenguaje de programación lógica debe aún recorrer un largo camino evolutivo, pero lo que nadie duda es que PROLOG, hasta la fecha actual, es el lenguaje que más se acerca a la forma de pensar del hombre y no es por gusto que los japoneses lo escogieron como lenguaje núcleo para su proyecto de la quinta generación de computadoras.