Este documento discute varios temas clave relacionados con la inteligencia artificial (IA) y la ingeniería del conocimiento (IC). Explica que la IA se enfoca en el estudio de la IC y que la IC tiene como objetos formales el conocimiento y la información. También señala que la IC tiene objetivos más claros y alcanzables a corto y mediano plazo que otras ramas de la ingeniería, pero que también enfrenta grandes dificultades debido a que aún no existe una teoría sólida del conocimiento.

2.  Es mezclar conceptos cognitivos y del
lenguaje natural con otros computacionales
suponiendo que estos conceptos tienen el
mismo significado y las mismas
funcionalidades en computación que en
humanos, lo cierto es que no es así.

3. INGENIERIA
ARTIFICIAL
INGENIERIA
Tareas y
métodos de
solución.
CIENCIA
Comprensión de
los procesos
cognitivos.

4.  Es importante saber que el objetivo de IA es
estudio la Ingenieria del Conocimiento (IC).

5.  Es una tarea de análisis su fenomenología
engloba el conjunto de hechos asociados a
la neurología y la cognición, desde los
niveles subcelular y neuronal a los
mecanismos y organizaciones superpuestas
de las que emergen las funciones globales
de percepción, memoria, lenguaje, decisión,
emoción y acción.

6.  Tiene objetivos mas claros y alcanzables a
corto y alcanzables a corto y medio plazo.
 Tiene también grandes dificultades
comparada con las otras ingenierías de la
materia y la energía.

7.  A la materia y a la energía el nuevo objeto
formal del IC es el conocimiento y este,
como la información, es pura forma. Solo
usa la energía como soporte, pero el
mensaje esta en la estructura relacional y en
el consenso entre los distintos observadores
externos que deberán de dotar del mismo
significado a los símbolos formales y físicos
que constituyen un calculo.

8.  En comparación con las dificultades usuales
en otras ingenierías es que la IC no puede
apoyarse en una solida teoría del
conocimiento porque todavía no disponemos
de esa teoría.

9.  La reescritura formal de las inferencias y los
‘’roles’’ estáticos y dinámicos de acuerdo con
el paradigma elegido. Esta elección es
consecuencia del balance entre los datos y
el conocimiento que demanda la aplicación.

10.  Es curioso observar ahora, cincuenta años
después de acuñar el termino IA, lo poco
que se ha investigado en sus fundamentos y
en metodología, y la excesiva prisa
mostrada en desarrollar aplicaciones. Los
paradigmas dominantes en la actualidad
tienen sus fundamentos en los trabajos
previos a 1956 llevados a cabo por la
cibernética desde 1943.

11.  Entendemos que un paradigma es una
aproximación metodológica a la IA y a la IC
que ha sido consensuada entre un amplio
grupo de profesionales de campo que la
consideran como la forma normal de hacer
ciencia o ingeniería.

12.  Todo paradigma empieza tomando postura
sobre que entendemos por conocimiento. En
el caso del paradigma simbólico, llamado
también representacional, se considera que
todo el conocimiento necesario para resolver
una tarea de diagnostico, planificación,
control o aprendizaje.