Navegar por el vasto océano de la Inteligencia Artificial (IA) implica descubrir cómo las máquinas adquieren conocimiento y razonan. Uno de los faros guía en esta travesía es la lógica de predicados, una herramienta crucial que permite representar y manipular estructuras de conocimiento con precisión y eficiencia.

Las redes semánticas son un enfoque utilizado en inteligencia artificial y procesamiento del lenguaje natural para representar el conocimiento en forma de grafos. Estas redes se basan en la idea de que el conocimiento puede ser estructurado en forma de nodos (conceptos) y enlaces (relaciones) entre ellos. El objetivo principal de las redes semánticas es capturar el significado de las palabras y las conexiones semánticas entre ellas.

Un problema de satisfacción de restricciones permite escribir un problema de forma resumida
en tres conjuntos importantes: las variables del problema, los valores posibles que puede
tomar cada una de las variables y las restricciones sobre cada variable. Si un problema se
logra formular con estos tres conjuntos, se le puede referir como un problema de satisfacción
de restricciones.

En el área de la inteligencia artificial, existen distintos tipos de agentes utilizados en varias
aplicaciones de la vida diaria hasta en sistemas automatizados para el cumplimiento de
distintas tareas. Este documento explica cada uno de ellos por medio de ejemplos de la vida
real, además de mostrar un diagrama a alto nivel de la forma en que estos funcionan
internamente para cumplir con su objetivo.