La programación lógica: la mitad olvidada de la IA
Por Jorge Izquierdo*
Hoy decir «IA» es decir «Chat GPT, Gemini, incluso DeepSeek y lo más técnicos: LLM». Pero la inteligencia artificial es mucho más vieja que ChatGPT, y una de sus mitades, la que razona con lógica, nació en Europa y se quedó fuera del relato. Es el mismo truco de Rocky, contado desde el otro lado del Atlántico.
Cuando «IA» se quedó en una sola palabra
En mi artículo anterior, El boxeador que no sabía boxear. La IA que no sabía pensar, sostenía que la industria ha vendido una imagen de la IA mucho más grande que la máquina. Hay una consecuencia que no había contado: el marketing no solo infla, también recorta. Hace unos años «inteligencia artificial» era un campo amplio, con reglas, lógica, sistemas expertos, búsqueda y aprendizaje. Hoy, en la conversación pública, Inteligencia Artificial es sinónimo de Chat GPT, de Open AI., de Opus Anthropic, Gemini de Google… El marketing, de las IAs generativas, mató a la estrella de la radio. La Inteligencia Artificial es mucho más que lo que nos están vendiendo ahora.
Una de las piezas olvidadas es la programación lógica. Prolog nació en Marsella en 1972, en el equipo de Alain Colmerauer, con Philippe Roussel. Su objetivo original no era crear un lenguaje de programación, sino procesar lenguaje natural, en concreto francés. El nombre, «programmation en logique», lo propuso la mujer de Roussel. Robert Kowalski, desde Edimburgo, aportó la base teórica de la ejecución de programas lógicos, y de aquel intercambio entre Marsella y Edimburgo salió la programación lógica, uno de los pilares fundamentales que se utiliza dentro de los sistemas neuro-simbólicos. de los que hablaré en las siguientes lineas. De momento vamos a quedarnos con esto: el primer caso de uso de Prolog fue entender frases, algo que ya hacen los LLM (lo que viene en llamarse constantemente como Inteligencias artificiales) pero con muchas limitaciones.
Hace unos años «inteligencia artificial» era un campo amplio, con reglas, lógica, sistemas expertos, búsqueda y aprendizaje. Hoy, en la conversación pública, es sinónimo de Chat GPT, de Open AI…. El marketing mató a la estrella de la radio, y de paso se ha tragado al resto de la orquesta.
¿Podemos hacer un «loro» con lógica? IA neurosimbólica
Por qué importa aclarara esto: un LLM es brillante con el lenguaje y poco fiable con la lógica. Un motor tipo Prolog es lo contrario: no entiende tu frase ambigua, pero si le das hechos y reglas, deduce con rigor y puedes comprobar cada paso. Y no cae en el espejismo de sonar bien. ¿Entonces, por qué no se hizo conocido como los LLM actuales? Prolog no era una panacea. Alguien tiene que escribir las reglas a mano, es frágil fuera de su mundo cerrado, no aprende de ejemplos y se atasca con problemas muy grandes. La literatura lo llama el cuello de botella de la adquisición de conocimiento, y es justo lo que hizo que el aprendizaje automático ganase terreno.
De ahí la idea de la IA neurosimbólica: combinar las dos mitades para que cada una tape los fallos de la otra. Garcez y Lamb la llamaron «la tercera ola» de la IA. Un ejemplo concreto es Logic-LM: el modelo traduce un problema en lenguaje natural a una formulación simbólica y un solucionador lógico hace la deducción. Y un trabajo de 2025 sobre este tipo de sistemas reconoce que todavía no está claro qué factores explican su éxito. Mitigar no es eliminar: el modelo puede traducir mal, y entonces la lógica razona con rigor sobre un planteamiento equivocado.
Un loro que traduce bien y deja el razonamiento a algo comprobable ya no es solo un loro. Lo que razona entonces es el conjunto, no el loro.
El truco de Stallone
Y ahora el símil. En 1975 Stallone escribió Rocky en tres días y se negó a vender el guion si no lo protagonizaba él. El estudio le ofrecía mucho dinero y prefería a Redford o a Reynolds. Stallone aguantó y la película ganó el Oscar. Europa, con demasiada frecuencia, ha hecho lo contrario: inventa el golpe y vende el guion.
El caso más claro es DeepMind. Se fundó en Londres en 2010, de la mano de Demis Hassabis, Shane Legg y Mustafa Suleyman, y Google la compró en enero de 2014 por unos 400 millones de libras, según The Guardian. Con matices que debo dejar claros: Londres es Europa, pero no Unión Europea, y hoy el laboratorio es Google DeepMind, fruto de la fusión con Google Brain en 2023. Con el tiempo ha dado AlphaFold, por el que Hassabis y John Jumper recibieron el Nobel de Química de 2024, y AlphaGeometry, que en Nature se describe, con todas las letras, como un sistema neurosimbólico: un modelo de lenguaje que propone ideas y un motor de deducción simbólica que las comprueba. Tal y como explico en mi libro «Inteligencia Artificial, etcétera» la mitad olvidada de la IA aparece en uno de los proyectos más celebrados de un laboratorio europeo comprado por una empresa americana.
¿Europa no innova?
La frase hecha dice que en Europa no se innova. Tiene un hueso de verdad. El informe Draghi de 2024 lo expresa con crudeza: no hay ninguna empresa de la UE con una capitalización de más de 100.000 millones de euros que se haya creado de cero en los últimos cincuenta años, mientras que las seis empresas de EE. UU. que superan el billón de euros se crearon en ese periodo. Draghi diagnostica una brecha de innovación con EE. UU. y China, sobre todo en tecnologías avanzadas.
Pero vamos a fijarnos en lo que mide ese dato: la capacidad de crecer y capturar el valor, no la de inventar. Prolog, DeepMind y AlphaFold nacieron en Europa. Y hay señales de que algo se mueve: Mistral AI, en París, cerró en septiembre de 2025 una ronda de 1.700 millones de euros que la valoró en 11.700 millones, liderada por ASML. Es una cifra enorme para Europa y pequeña al lado de los gigantes americanos. Mi conclusión es más incómoda que «Europa no innova»: Europa innova, pero se ha convencido de que lo que inventa no cuenta hasta que lo valida otro, y por eso lo vende o lo deja en un cajón.
Prolog, DeepMind y AlphaFold nacieron en Europa.
Es el mismo mecanismo de Rocky, al revés. A Estados Unidos le basta una película para convertir a un pegador de barrio en el boxeador por excelencia. Europa tiene buenos púgiles y no ha sabido contar su propia película.
Lo que sí podemos defender
No hace falta exagerar para tener razón. La IA no es solo los LLM. La programación lógica es una rama histórica de la IA, con raíces europeas, y no sufre los mismos fallos que los modelos de lenguaje, aunque tiene los suyos. La combinación neurosimbólica es una vía seria, con respaldo académico creciente, que intenta quedarse con lo mejor de cada lado. Y la narrativa de que Europa no innova es en parte una realidad de escala y financiación, y en parte un relato que nos contamos solos.
Quizá la mejor noticia es la menos espectacular: la lógica ya estaba aquí. Solo había que dejar de mirar el cartel y volver a mirar la película.
• Origen de Prolog. The birth of Prolog (Colmerauer y Roussel, ACM), The Marseille-Edinburgh Connection (Kowalski) y The Early Years of Logic Programming (Kowalski).
• DeepMind: fundadores y compra. The Guardian, 2014, TechCrunch, 2014 (menciona más de 500 millones de dólares) y Wikipedia. Nobel de Química 2024: NobelPrize.org.
• IA neurosimbólica. Garcez y Lamb, Neurosymbolic AI: The 3rd Wave, Logic-LM, estudio de 2025 sobre razonamiento neurosimbólico con LLM y revisión 2020-2025. AlphaGeometry: Google DeepMind y Nature.
• Límites de la IA simbólica. Cyc: brittleness y cuello de botella del conocimiento (AAAI).
• Europa e innovación. Informe Draghi, Comisión Europea (texto). Mistral AI: anuncio de la ronda y Reuters.
• Revistas Científicas Complutenses: Inteligencia artificial, etcétera.
* Miembro de la Asamblea de Redacción de LQSomos.
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