Edward Feigenbaum, a menudo llamado padre de los sistemas expertos, argumentó que la competencia de un sistema inteligente depende críticamente del conocimiento específico del dominio —la “knowledge principle”.
Esa visión orientó DENDRAL, proyectos médicos y una industria de knowledge engineers en los 80. El cuello de botella pasó a ser adquirir y mantener conocimiento, no solo diseñar inferencia.
El contraste con el ML moderno es instructivo: hoy el conocimiento se induce de datos a escala; entonces se elicita de expertos humanos. Ambos enfoques siguen vivos en sistemas híbridos.
