Programación lógica y resolución

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Punto profesional y fundamento pedagógico

Punto profesional. La clase existe para explicar unificación, búsqueda y backtracking como mecanismo operacional de la lógica.

Por qué aparece aquí. Se sitúa después de Programación declarativa y basada en reglas y antes de Programación orientada a eventos: convierte el conocimiento anterior en una decisión observable que la clase siguiente podrá reutilizar. La continuidad se comprueba en el artefacto, no por compartir vocabulario.

Error conceptual que debe corregir. Leer Prolog como ejecución exhaustiva sin depender de orden.

Secuencia de aprendizaje. Antes de leer la solución, el estudiante predice el resultado del caso normal y del error conceptual anterior. Luego explica un caso resuelto paso a paso, construye un contraejemplo que cambie la decisión y, sin consultar el texto, reconstruye el mecanismo y lo aplica a una entrada nueva. La secuencia usa predicción, explicación propia, contraste y recuperación. ICAP distingue participación de construcción de conocimiento; How People Learn II exige conectar conocimiento previo, contexto y transferencia; la práctica de recuperación respalda producir de nuevo la explicación tras una demora; y Education for Life and Work exige devolución que explique la causa del error.

Evidencia de aprendizaje. Resolution-trace.md con sustituciones, árbol de búsqueda y corte problemático. Debe contener predicción previa, observación, explicación causal, contraejemplo, criterio de aceptación y una nota de qué dato haría cambiar la conclusión.

Límite de la conclusión. La verdad lógica y el comportamiento operacional no son equivalentes.

Trazabilidad fuente → afirmación

Antes de empezar

Esta clase continúa el motor de reglas comparado de la Parte 06. Recupera la evidencia de la clase anterior, añade una decisión propia de Programación lógica y resolución y deja un artefacto que la clase siguiente deberá consumir. La pregunta activa es: ¿Cómo produce respuestas un motor lógico a partir de relaciones, variables y búsqueda?

Prerrequisitos

• Haber completado la clase anterior o reconstruir su contrato y evidencia.
• Python 3.11 o posterior, terminal, editor y Git; un segundo runtime es opcional y debe declararse.
• Trabajar con fixtures sintéticos: ninguna observación necesita datos de una persona o sistema real.

Problema auténtico

El motor de reglas comparado debe responder qué prueba es admisible y también por qué. Enumerar rutas a mano duplica combinaciones; una relación lógica puede derivarlas, pero una regla recursiva mal ordenada no termina.

Objetivos observables

Al terminar podrás explicar los cinco mecanismos de esta clase, predecir su comportamiento antes de ejecutar, construir un caso normal y uno límite, diagnosticar el fallo controlado, comparar una alternativa y entregar evidencia que otra persona pueda reproducir.

Mapa conceptual

flowchart LR
    N1[Términos, hechos / consultas] --> N2[Unificación] --> N3[Resolución / backtracking] --> N4[Negación / mundo cerrado] --> N5[Restricciones / explicación]
    N5 -->|fallo o cambio| N1

El mapa se lee como una cadena de razonamiento, no como fases obligatorias del runtime. La flecha de retorno indica que un fallo o cambio de requisito obliga a revisar el modelo inicial; no autoriza a parchear solo la última salida.

Temas y por qué importan

Conceptos y decisiones

1. Términos, hechos y consultas

Un programa lógico describe relaciones mediante términos. Una consulta pregunta qué sustituciones vuelven verdadera una relación. La dirección no siempre está fijada como en una función, aunque la implementación y los modos de uso sí afectan terminación y rendimiento.

2. Unificación

Unificar busca una sustitución compatible entre estructuras. No es asignación mutable: una variable lógica queda vinculada dentro de una rama de búsqueda. El chequeo de ocurrencia y las extensiones del sistema determinan qué términos son admitidos, por lo que no conviene extrapolar desde pseudocódigo.

3. Resolución y backtracking

El motor selecciona metas, prueba cláusulas y retrocede cuando una elección falla. Ese mecanismo enumera alternativas sin escribir bucles explícitos. Orden de metas y cláusulas puede cambiar drásticamente costo o terminación aunque el significado declarativo pretendido parezca igual.

4. Negación y mundo cerrado

En muchos sistemas Prolog, no poder demostrar una meta permite tratarla como falsa bajo supuestos de mundo cerrado. Eso no equivale a negar un hecho desconocido. El motor de reglas comparado distingue denied, not_proven y not_applicable para no convertir ausencia de evidencia en evidencia de ausencia.

5. Restricciones y explicación

La programación lógica con restricciones mantiene dominios posibles y propaga reducciones antes de enumerar. Puede expresar horarios o compatibilidad con claridad, pero requiere inspeccionar qué restricciones sustentan una respuesta. La traza bruta del motor no reemplaza una explicación de dominio.

Definiciones de trabajo

• términos, hechos y consultas: un programa lógico describe relaciones mediante términos.
• unificación: unificar busca una sustitución compatible entre estructuras.
• resolución y backtracking: el motor selecciona metas, prueba cláusulas y retrocede cuando una elección falla.
• negación y mundo cerrado: en muchos sistemas prolog, no poder demostrar una meta permite tratarla como falsa bajo supuestos de mundo cerrado.
• restricciones y explicación: la programación lógica con restricciones mantiene dominios posibles y propaga reducciones antes de enumerar.

Las definiciones son operativas para el motor de reglas comparado. No convierten términos con historia más amplia en sinónimos y deben contrastarse con la documentación primaria enlazada al final.

Ejemplo mínimo

authorized(case_17).
observed(case_17, high_latency).
next(Case, inspect_transport) :-
    authorized(Case),
    observed(Case, high_latency).
% Consulta: ?- next(case_17, Action).

Antes de ejecutar, predice estado, resultado y error. Después registra versión, comando y salida. Si el fragmento es pseudocódigo o pertenece a otro lenguaje, etiquétalo como tal y no afirmes que fue ejecutado.

Ejemplo profesional

En el motor de reglas comparado, una recomendación contiene acción, evidencia usada, versión de política y explicación. La implementación de esta clase debe conservar ese contrato aunque cambie la forma interna. El caso profesional no pregunta únicamente si devuelve una cadena: pregunta quién puede producirla, qué estado observa, cómo falla y qué rastro permite disputar una decisión incorrecta.

Compara el caso normal con autorización falsa, evidencia incompleta, empate y repetición. Un mecanismo es apropiado cuando esas diferencias quedan visibles y localizadas; es peligroso cuando dependen de orden accidental, estado oculto o una convención que el consumidor no puede conocer.

Práctica guiada

1. Copia el contrato de entrada y salida antes de escribir implementación.
2. Predice el caso normal y un límite; identifica la invariante que no puede romperse.
3. Implementa la versión mínima sin I/O dentro del núcleo.
4. Ejecuta el caso y conserva comando, versión y salida bajo evidence/.
5. Introduce el fallo controlado, reduce la reproducción y formula dos hipótesis rivales.
6. Corrige la causa, añade regresión y ejecuta el conjunto completo.
7. Compara con otro paradigma o lenguaje indicando qué semántica se preserva.

Ejercicios

1. Lectura: dibuja una traza de cinco pasos y marca dónde cambia estado o control.
2. Construcción: añade una regla del motor de reglas comparado sin alterar los fixtures anteriores.
3. Frontera: cubre vacío, empate, no autorizado e inválido con resultados distintos.
4. Contraste: reescribe una pieza con otro modelo y explica una mejora y una pérdida.

Reto verificable

Entrega implementación, fixtures, pruebas y un informe corto. Se aprueba si otra persona ejecuta desde checkout limpio, obtiene los mismos resultados y puede relacionar cada rama o transformación con una regla del dominio. No se aprueba por cantidad de archivos ni por usar la sintaxis característica del paradigma.

Caso conductor

El motor de reglas comparado recibe una observación autorizada, evalúa reglas y devuelve una recomendación explicable. En esta clase, ejecuta el caso latency_ms=900, el límite latency_ms=800, el contraejemplo authorized=false y una entrada incompleta. Cambia después una sola regla y revisa qué archivos, pruebas y trazas debieron modificarse. Esa superficie de cambio alimenta la comparación final de la parte.

Preguntas frecuentes

¿Un paradigma determina toda la arquitectura?

No. Puede organizar un núcleo o una frontera sin dominar el sistema completo. Combinar modelos es válido si los adaptadores preservan identidad, orden, errores y evidencia.

¿Menos líneas significan una solución mejor?

No. La brevedad puede quitar duplicación o esconder decisiones. Se evalúan semántica, diagnóstico, costo de cambio y adecuación a la carga.

¿Debo instalar todos los lenguajes mencionados?

No. Python basta para la práctica base. Si usas Prolog, Rust o Erlang, registra versión y comandos; si solo analizas notación, decláralo como análisis no ejecutado.

Fallo controlado y diagnóstico

Define una regla recursiva que se invoca antes del caso base y observa no terminación. Reordena metas, acota el dominio y conserva una consulta que demuestre respuesta y finalización.

Registra síntoma, entrada mínima, hipótesis, observación que descarta cada hipótesis, causa, corrección y prueba de regresión. No cambies simultáneamente implementación, fixture y expectativa.

Errores comunes y cómo corregirlos

Entorno y archivos clave

work/SE-078/
├── README.md
├── rule_engine/
│   ├── domain.py
│   └── se_078.py
├── fixtures/cases.json
├── tests/test_se_078.py
└── evidence/diagnosis.md

El README declara plataforma, runtimes, comandos, limpieza y límites. Evita dependencias externas cuando la biblioteca estándar permita observar el mecanismo; si agregas una, fija procedencia y versión.

Seguridad, ética y accesibilidad

• la autorización forma parte del dominio y no se infiere por ausencia de rechazo;
• no uses eval, reglas descargadas ni serialización insegura;
• limita colas, recursión, tamaño de entrada y tiempo de evaluación;
• redacta trazas y conserva una explicación textual además de color o animación;
• una recomendación automatizada debe poder revisarse, impugnarse y corregirse;
• respeta licencias de ejemplos y atribuye adaptaciones.

Transferencia

Traslada un fixture al segundo modelo o lenguaje. Compara representación de ausencia, error, mutabilidad, orden y cancelación. La transferencia está lograda cuando el contrato se conserva y las diferencias están explicadas, no cuando la sintaxis se parece.

Evaluación y evidencia

Fuentes

• Python Language Reference — Semántica de sentencias, funciones, clases, generadores y corrutinas; autoridad: Python Software Foundation.
• The Rust Programming Language — Ownership, enums, traits, errores y concurrencia sin carreras de datos; autoridad: Rust project.
• SWI-Prolog Reference Manual — Hechos, reglas, unificación, búsqueda y límites operacionales; autoridad: SWI-Prolog project.
• ReactiveX Observable Contract — Notificaciones, terminación, errores y control de flujo observable; autoridad: ReactiveX project.
• Erlang System Documentation: Processes — Procesos, buzones, envío de mensajes, enlaces y monitores; autoridad: Erlang/OTP project.
• SWEBOK Guide v4.0a — Construcción, diseño y fundamentos profesionales; autoridad: IEEE Computer Society.

Cada fuente respalda el mecanismo indicado; ninguna demuestra que la implementación del motor de reglas comparado sea correcta. Esa afirmación depende de fixtures, pruebas, trazas y revisión reproducible.

Límites y siguiente paso

La resolución lógica depende de supuestos operacionales y no gestiona por sí sola una secuencia temporal de eventos. La siguiente clase convierte entradas externas en eventos con contrato y ciclo de vida.

Glosario

• términos, hechos y consultas: un programa lógico describe relaciones mediante términos.
• unificación: unificar busca una sustitución compatible entre estructuras.
• resolución y backtracking: el motor selecciona metas, prueba cláusulas y retrocede cuando una elección falla.
• negación y mundo cerrado: en muchos sistemas prolog, no poder demostrar una meta permite tratarla como falsa bajo supuestos de mundo cerrado.
• restricciones y explicación: la programación lógica con restricciones mantiene dominios posibles y propaga reducciones antes de enumerar.

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