Enfoque temprano de la inteligencia artificial basado en reglas, símbolos, lógica formal y representación explícita del conocimiento.

Programa diseñado para reproducir parte del criterio de un especialista humano dentro de un dominio concreto mediante reglas y bases de conocimiento.

Conjunto estructurado de información, reglas o hechos que un sistema utiliza para operar o inferir conclusiones.

Conjunto de métodos que permite a un sistema aprender patrones a partir de datos en lugar de depender exclusivamente de reglas escritas a mano.

Información o ejemplos usados para ajustar el comportamiento de un modelo y permitirle aprender relaciones o patrones.

Tipo de modelo inspirado de forma abstracta en el funcionamiento de redes biológicas, capaz de aprender representaciones complejas a partir de datos.

Potencia de procesamiento disponible para entrenar o ejecutar modelos. Cuanto más complejo es el sistema, más recursos suele necesitar.

Periodo de desilusión, caída de expectativas o reducción de inversión en IA debido a resultados insuficientes o promesas exageradas.

Capacidad de un sistema para responder de forma útil a casos nuevos a partir de patrones aprendidos en ejemplos anteriores.