El razonamiento automatizado es la idea de que las computadoras u otras máquinas pueden programarse para replicar los resultados del razonamiento lógico humano. Este tipo específico de búsqueda tecnológica es parte de un campo más amplio, a veces conocido como inteligencia artificial, donde los desarrolladores utilizan algoritmos complejos y otros recursos para simular la inteligencia humana. El razonamiento automatizado se centra en lograr resultados lógicos con las computadoras.
Los expertos en el campo de la inteligencia artificial pueden identificar una variedad de proyectos utilizando la automatización para el razonamiento. Algunos de estos están más enfocados en lo que se llama razonamiento deductivo válido, utilizando las matemáticas para producir lógica formal. Estos tipos de proyectos pueden incluir la demostración de teoremas o el uso de variables específicas para crear un conjunto lógico de valores correspondiente. Otros tipos de razonamiento automatizado se basan más en el lenguaje o son abstractos, donde los desarrolladores humanos pueden necesitar proporcionar a las computadoras objetivos o juicios específicamente etiquetados para obtener resultados o decisiones efectivos.
Muchos profesionales identifican objetivos específicos en proyectos de razonamiento automatizado. Por ejemplo, algunos algoritmos se pueden escribir con el objetivo de proporcionar un diagnóstico médico, o en la planificación, verificación u otras tareas en las que la entrada y la programación de la computadora conducen a resultados lógicos impulsados por decisiones específicas. En muchos de estos proyectos, los desarrolladores trabajan para escalar estas tecnologías para que sean efectivas en el análisis de problemas del mundo real. Muchas de estas aplicaciones de la automatización para el razonamiento entran en la categoría de lo que se llama soporte de decisiones, donde la tecnología se utiliza para ayudar a los humanos a tomar decisiones en una amplia gama de proyectos.
Algunas de las técnicas utilizadas en el razonamiento automatizado también son útiles en otros tipos de tecnología. Por ejemplo, quienes trabajan en la automatización para el razonamiento en aplicaciones a menudo usan lo que se llama lógica difusa, donde los algoritmos esencialmente reducen un amplio conjunto de puntos de datos en un resultado más concreto y específico. La evaluación de los métodos para el razonamiento automatizado puede ayudar a los observadores externos a comprender cómo se construyen estas aplicaciones tecnológicas, cómo funcionan y para qué son útiles.
La mayoría de los expertos están de acuerdo en que queda mucho por hacer para avanzar en el campo del razonamiento automatizado. Los proyectos futuros probablemente incluirán formas de hacer que una gama de productos de consumo sea más eficaz mediante la inclusión de pequeños chips con capacidades de razonamiento automatizado. Las aplicaciones más grandes pueden proporcionar actualizaciones extremadamente importantes en la metodología para la administración pública y otros campos de gestión de alto nivel.