Existen varias escuelas de pensamiento interesadas en la forma más adecuada de representar el conocimiento, y manipularlo. Una que ha conseguido gran influencia aboga por representaciones que utilicen notaciones formales similares a las del TNT, y conectivos y cuantificadores proposicionales.
Las operaciones básicas en tales representaciones son, y no es sorprendente, formalizaciones de razonamientos deductivos. Las deducciones lógicas pueden ser viabilizadas mediante el empleo de reglas de inferencia análogas a alguna de las de TNT. Interrogar al sistema con respecto a alguna noción en particular establece un objetivo, bajo la forma de una cadena que ha de ser derivada, por ejemplo:
¿Pitágoras es un teorema?
Entonces, los mecanismos automáticos de razonamiento se hacen cargo de la operación, en una forma orientada hacia un objetivo y usando para ello diversos métodos de reducción de problemas.
Pongamos como ejemplo el supuesto de que la proposición:
Todas las aritméticas formales son incompletas
Es conocida y al programa se le pregunta:
¿Los Principia Mathematica son incompletos?
Examinando la base de datos, también llamada lista de hechos conocidos, el sistema puede advertir que si puede establecer que los Principia Mathematica son una aritmética formal, ello daría respuesta a la pregunta.
Por lo tanto, la proposición «Los Principia Mathematica son una aritmética formal» sería implantada como subobjetivo, y pasaría a aplicarse la reducción del problema.
Si así son halladas otras cosas que ayuden a establecer, o a refutar, el objetivo o el subobjetivo, se trabajaría en ellas, y así siguiendo, recursivamente.
Este proceso se conoce como «encadenamiento hacia atrás», puesto que se inicia planteando su objetivo y hace su camino hacia atrás, presumiblemente en dirección a cosas que pueden ser ya conocidas. Si se hiciese una representación gráfica del objetivo principal, de los objetivos subsidiarios, de los subsubobjetivos, etc, aparecería una estructura con aspecto de árbol, ya que el objetivo principal puede comprender diferentes subobjetivos, cada uno de los cuales, a su vez, abarcan diversos subsubobjetivos, etc.
Este método no cuenta con la garantía de resolver la pregunta, pues es posible que no haya forma de establecer, dentro del sistema, que los Principia Mathematica son una aritmética formal.
Esto no implica, sin embargo, que el objetivo o el subobjetivo sean enunciados falsos, sino que, simplemente, no pueden ser derivados a través del conocimiento ordinariamente disponible por parte del sistema.
Y, en caso de dar salida impresa, la expresión «No lo sé» o alguna similar sería la respuesta. El hecho de que preguntas queden abiertas es análogo, naturalmente, al de la incompletitud que aqueja a determinados sistemas formales.
Conocimiento deductivo vs análogo
Este método proporciona un conocimiento deductivo del dominio representado, en virtud de que, a partir de hechos conocidos pueden ser extraídas conclusiones lógicas correctas. No obstante, carece de algo como la aptitud humana ara distinguir similitudes y comparar situaciones: carece de lo que podría llamarse conocimiento analógico, un elemento central de la inteligencia humana.
Esto no quiere decir que los procesos de pensamiento analógico no puedan ser aprisionados dentro de un molde semejante, sino que no se prestan naturalmente a ser constreñidos por esa clase de formalismo.
En la década de los ochenta del siglo XX, la época que estamos describiendo en esta entrada, los sistemas de orientación lógica no eran tan frecuentes como lo de otros géneros, los cuales permitían la realización bastante natural de formas complejas de comparación.
Cuando se comprende que la representación del conocimiento es algo totalmente distinto al almacenamiento de de números, la idea de «un ordenador tiene una memoria de elefante» pasa a ser un mito muy fácil de derribar.
Lo que está almacenado en la memoria no es, necesariamente, sinónimo de lo que un programa sabe porque, aún cuando una determinada pieza de conocimiento haya sido codificada en algún sitio en el interior de un sistema complejo, puede que no haya ningún procedimiento, regla u otro genero de operador de datos que estén en condiciones de llegar a ella, dado que puede ser inaccesible.
En ese caso cabe la opción factible de decir que esa pieza de conocimiento «ha sido olvidada» debido a que el acceso a dicha pieza está temporal o permanentemente restringido.
De esta forma, un programa de computadora puede «olvidar» algo en un nivel alto, y «recordarlo» en un nivel bajo.
Esta es una distinción de nivel siempre recurrente, de la cual tal vez podamos aprender mucho a propósito de nosotros mismos. Cuando un ser humano incurre en un olvido, lo más probable es que ello signifique que ha perdido un señalador de alto nivel, y no que la información ha sido suprimida o destruida.
Esto esclarece la enorme importancia de seguir la pista a las formas en las cuales almacenamos las experiencias adquiridas, pues nunca se sabe con antelación cuáles serán las circunstancias, o el ángulo exigido, bajo los cuales necesitaremos recuperar alguna parte de lo que tenemos almacenado.
