Un punto principal y tal vez la mayor debilidad de la logica propocicional es su caracter monotonico, la cual si recordamos, es aquella regla que nos dice que si agregamos un nuevo conocimiento o una nueva sentencia, dicha sentencia solo refuerza pero no modifica ni disminuye el conjunto de sentencias que componen nuestro modelo.
El problema con esto, es que esste tipo de pensamiento no es practico para representar el conocimiento de una inteligencia artificial que interactue y aprenda en el mundo real.
Sabemos que en el mundo real, las cosas cambian con increible rapidez, lo que el dia de hoy sabemos y damos por sentado, el dia de mañana resulta que es incierto, ayer (bueno hace algunos años) aprendimos que el sistema solar tenia nueve planetas, ahora tenemos que aprender que solo son 8.
De tal forma que el conocimiento es no monotonico, es decir, cada nuevo conocimiento que adquirimos viene a modificar e incluso invalidar los conocimientos previos que teniamos almacenados
existen varios tipos de razonamientos que la logica monotonica no es capaz de representar entre estos tenemos:
El razonamiento por defecto
Es aquel en el que tomamos algo por cierto, ante el problema de la falta de evidencias o pruebas que demuestren lo contario.
En est caso una vez que ocurra o se adquieran las prubas que refuten el hecho tomado por cierto, este debe ser modificado o eliminado en su caso
El razonamiento abductivo
Este es el que esta basado en las explicaciones mas comunes, es decir, lo que apoya la evidencia, pero en algunos casos la explicacion mas logica no es la correcta.
La revision de creencias
Sabemos que una creencia es un conocimiento que es tomado como cierto, sin solicitar ninguna comprobacion, pero una nueva creencia introducida en el modelo puede ser inconsistente con las creencias existentes lo cual viene a obligar a modificar o eliminar un conjunto de creencias.
Como hemos podido ver, la mayor parte del conocimiento humano emplea una logica no monotonica.
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