El problema del marco (frame problem) es uno de los desafíos clásicos de la inteligencia artificial basada en lógica y de la filosofía de la mente. Surgió en 1969 de la mano de John McCarthy y Patrick Hayes, que se preguntaron cómo representar en lógica matemática los efectos de las acciones sin necesidad de enumerar explícitamente todas sus consecuencias obvias. Por ejemplo, si una fórmula describe que pintar un objeto cambia su color, la lógica clásica no impide deducir que esa misma acción también altera su posición. Para evitarlo se añaden axiomas de marco que establecen qué propiedades no cambian, pero en un dominio con M acciones y N propiedades se requieren hasta M×N axiomas, una carga inabordable.
La raíz técnica del problema está en la monotonía de la lógica clásica: añadir premisas nunca reduce el conjunto de conclusiones posibles, lo que impide formular reglas con excepciones abiertas como la ley de inercia del sentido común ("si no hay evidencia de cambio, se asume que nada cambia"). Los investigadores han desarrollado formalismos no monótonos, como la circunscripción propuesta por McCarthy, para superar esta limitación, aunque tropiezan con escenarios como el problema del tiroteo de Yale (Hanks y McDermott, 1987), que arroja conclusiones contraintuitivas. Hoy existen soluciones técnicas satisfactorias para la IA lógica, según reconocen Shanahan (1997) y Lifschitz (2015), aunque las mejoras y extensiones continúan.
Filósofos como Daniel Dennett (1978) y Jerry Fodor (1983) reinterpretaron el problema en clave epistemológica: cómo un agente cognitivo con múltiples creencias sobre el mundo puede actualizarlas tras una acción sin evaluar explícitamente toda la información irrelevante. En La modularidad de la mente, Fodor plantea cómo el programa de un robot decide qué creencias debe revaluar al emprender una acción. Esta formulación, más amplia que la original, abrió un intenso debate en las décadas de 1980 y 1990 que vinculó la IA con la ciencia cognitiva y la epistemología. El artículo, de carácter enciclopédico, ofrece una introducción accesible y técnicamente rigurosa a un debate que sigue marcando la investigación en inteligencia artificial, robótica y filosofía de la mente.