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Inteligencia artificial simbólica
Inteligencia artificial simbólica es el nombre colectivo para todos y cada uno de los métodos de investigación de la inteligencia artificial que se fundamentan en representaciones de alto nivel "simbólico" de los inconvenientes, la lógica matemática y la busca. IA simbólica fue el paradigma dominante de la investigación en IA desde mediados de los cincuenta hasta finales de los años ochenta. Después, se introdujeron enfoques sub-simbólicos más recientes a la IA, basado en redes neuronales, estadística, optimización numérica y otras técnicas. La IA simbólica se prosigue aplicando en ciertos dominios más pequeños (como la representación del conocimiento), mas la mayor parte de las aplicaciones de IA en el siglo veintiuno no emplean símbolos inteligibles como sus objetos primarios. John Haugeland dio el nombre GOFAI (por sus iniciales en inglés, Good Old-Fashioned Artificial Intelligence) a la IA simbólica en su libro de mil novecientos ochenta y cinco Inteligencia Artificial: La Idea Pura, que exploró las implicaciones filosóficas de la investigación de la inteligencia artificial. En robótica el término equivalente es GOFAIR (por sus iniciales en inglés, "Good Old-Fashioned Robotics"). Este enfoque se fundamenta en la suposición de que muchos aspectos de la inteligencia se pueden conseguir a través de la manipulación de símbolos, un supuesto definido como la "hipótesis de sistemas de símbolos físicos" por Allen Newell y Herbert A. Simon a mediados de los años 60’s: La forma más triunfante de la IA simbólica son los sistemas especialistas, los que emplean una red de reglas de producción. Las reglas de producción conectan símbolos en una relación afín a una instrucción “Si-Entonces” (If-Then). El sistema especialista procesa las reglas para hacer deducciones y determinar qué información auxiliar se precisa, por servirnos de un ejemplo, qué preguntas hacer, utilizando simbología inteligible para el humano. Los opositores a la aproximación simbólica incluyen a especialistas en robótica como Rodney Brooks, quien tiene como propósito generar robots autónomos sin representación simbólica (o bien con solo una mínima representación) y los estudiosos de inteligencia computacional, que aplican técnicas como las redes neuronales y optimización para solucionar inconvenientes en el aprendizaje automático y la ingeniería de control. La IA simbólica estaba destinada a generar, inteligencia afín a la humana en una máquina, al paso que la mayoría de la investigación moderna se dirige a sub-inconvenientes concretos. La investigación sobre la inteligencia general está en estudio del sub-campo llamado Inteligencia Artificial General.
