¿Qué es el razonamiento en IA?

Los recientes lanzamientos de modelos de razonamiento, incluidos DeepSeek-R1, Gemini 2.0 Flash Thinking de Google,Granite 3.2 de IBM y las series o1 y o3-mini de OpenAI, han puesto el razonamiento de la IA en el centro de atención. Los avances en la IA han permitido que sus capacidades evolucionen desde el seguimiento de reglas predefinidas hasta la integración de alguna forma de razonamiento. Y con el aumento de la adopción de la IA, el papel de la tecnología está cambiando.

En lugar de limitarse a generar respuestas, los modelos de razonamiento actuales pueden reflexionar y desglosar su análisis paso a paso. Esto permite a la IA abordar problemas cada vez más complejos, y guiar a los usuarios a la hora de tomar medidas significativas.

Sin embargo, el razonamiento de la IA no es una capacidad reciente, y se lleva programando en la IA desde sus primeros días, según la investigadora de IBM Francesca Rossi. Las habilidades de razonamiento preprogramadas dieron a las predicciones de los modelos de IA un grado de certeza en el que se podía confiar. Pero los modelos de IA más nuevos pueden carecer de esa certeza y fiabilidad debido a sus capacidades de razonamiento más dinámicas, dijo Rossi.

Y aunque el razonamiento de la IA está diseñado para imitar el razonamiento humano, Rossi señaló que la IA todavía necesita mucho trabajo para razonar realmente como lo hacen los humanos.

El razonamiento en IA se representa como un sistema compuesto normalmente por dos componentes principales:

    ● Base de conocimiento

    ● Motor de inferencia

La base de conocimientos es la columna vertebral de un sistema de razonamiento de IA. Contiene grafos de conocimiento, ontologías, redes semánticas y otros modelos de representación del conocimiento. Estas formas estructuradas asignan entidades del mundo real, como conceptos, información específica del dominio, eventos, hechos, objetos, relaciones, reglas y situaciones, en una estructura que los modelos de IA pueden procesar y comprender.

El motor de inferencia es el cerebro del sistema de razonamiento de IA. Se alimenta de modelos de machine learning entrenados. Este motor aplica la lógica y los métodos de razonamiento necesarios para analizar los datos de la base de conocimientos y tomar una decisión.

Para ilustrar cómo funciona un sistema de razonamiento de IA, tomemos como ejemplo un limpiador de suelos robótico autónomo. Su base de conocimientos puede contener información sobre distintos tipos de suelos y qué tipo de limpieza requieren. Los algoritmos de machine learning del robot también han sido entrenados para reconocer y clasificar cada tipo de suelo a partir de esta base de conocimientos.

Cuando se implementa para limpiar, el robot recibe y procesa los datos de entrada, incluidas las imágenes y los datos de los sensores. A continuación, recurre a su base de conocimientos y a su entrenamiento y aplica la técnica de razonamiento adecuada para tomar una decisión en tiempo real sobre su acción de limpieza, como aspirar y fregar suelos de madera dura, baldosas y vinilo, pero solo aspirar los suelos enmoquetados.

Los sistemas de IA implementan diferentes estrategias de razonamiento en función de sus conjuntos de datos y de la aplicación de destino. Por lo general, emplean una combinación de estos enfoques:

    ● Razonamiento abductivo

    ● Razonamiento agentivo

    ● Razonamiento analógico

    ● Razonamiento basado en el sentido común

    ● Razonamiento deductivo

    ● Razonamiento difuso

    ● Razonamiento inductivo

    ● Razonamiento neurosimbólico

    ● Razonamiento probabilístico

    ● Razonamiento espacial

    ● Razonamiento temporal

El razonamiento abductivo consiste en formular la conclusión más probable a partir de las observaciones disponibles. En sanidad, por ejemplo, los algoritmos de diagnóstico utilizan el razonamiento abductivo para identificar la enfermedad que mejor se ajuste a un conjunto de síntomas según criterios predefinidos en una base de conocimientos.

El razonamiento agentivo permite a los agentes de la IA llevar a cabo tareas de forma autónoma. Los agentes simples se basan en reglas preestablecidas, mientras que los agentes basados en modelos utilizan su percepción y memoria actuales además de un conjunto de reglas para operar en entornos. Los agentes basados en objetivos planifican y eligen acciones que les ayudan a alcanzar un objetivo. Los agentes basados en la utilidad también tienen un objetivo que alcanzar, pero también tienen en cuenta lo óptimo que será el resultado.

Dos paradigmas de razonamiento comunes para la IA agentiva son ReAct (razonamiento y acción) y ReWOO (razonamiento sin observación). ReAct emplea una estrategia de pensar-actuar-observar para resolver problemas paso a paso y mejorar las respuestas de forma iterativa. ReWOO planifica con antelación antes de formular una respuesta.

El razonamiento analógico transfiere conocimientos de una situación a otra. Esta metodología de razonamiento se basa en analogías para encontrar paralelismos o similitudes entre escenarios pasados y nuevos. Las investigaciones demuestran que los modelos de IA, en particular los transformadores preentrenados generativos (GPT), siguen teniendo dificultades con el razonamiento analógico.¹

El razonamiento de sentido común utiliza los conocimientos generales sobre el mundo y los conocimientos prácticos sobre la vida cotidiana para tomar decisiones. Los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM), por ejemplo, pueden deducir patrones del lenguaje natural que reflejan el razonamiento de sentido común.

El razonamiento deductivo saca conclusiones específicas de hechos generales o de hipótesis más amplias. Esto significa que si la suposición es cierta, la conclusión también debe serlo.

Los sistemas expertos son un ejemplo de sistemas de IA que se basan en el razonamiento deductivo. Están diseñados para emular la capacidad de razonamiento de los expertos humanos. Estos sistemas cuentan con una base de conocimiento que contiene información y reglas relevantes para un dominio específico.

Los sistemas basados en reglas, que son un subconjunto de los sistemas expertos, se basan en reglas "si-entonces" ("if-then") para guiar su proceso de razonamiento. Se pueden implementar en finanzas, por ejemplo, para ayudar en la detección del fraude.

El razonamiento difuso tiene en cuenta los grados de verdad, en lugar de los binarios absolutos de verdadero o falso. Ayuda a manejar la vaguedad.

Por ejemplo, en el análisis de sentimientos, el razonamiento difuso puede ayudar a evaluar el texto y determinar si expresa un sentimiento positivo, negativo o neutro.

En comparación con el razonamiento deductivo, el razonamiento inductivo utiliza observaciones específicas para derivar una generalización más amplia. Este tipo de razonamiento suele implementarse en técnicas de machine learning como el aprendizaje supervisado, que entrena modelos de IA para predecir outputs basados en datos de entrenamiento etiquetados. Las redes neuronales también aprovechan el razonamiento inductivo para identificar los patrones y relaciones subyacentes dentro de los conjuntos de datos.

El razonamiento simbólico representa conceptos u objetos como símbolos en lugar de números y los manipula de acuerdo con reglas lógicas. La IA neurosimbólica combina las capacidades de deep learning de las redes neuronales con el razonamiento simbólico para una toma de decisiones más sólida. Este es un avance bastante reciente y sigue siendo un área emergente de investigación.

Este método de razonamiento mide la probabilidad estadística de diferentes resultados. Ayuda a la toma de decisiones en condiciones ambiguas o inciertas, como cuando los datos son limitados o si es posible obtener resultados variados y es necesario evaluarlos.

Los clasificadores Naïve Bayes, por ejemplo, emplean principios de probabilidad para las tareas de clasificación. El razonamiento probabilístico también se utiliza para tareas de procesamiento del lenguaje natural (PNL) y aplicaciones de IA generativa.

El razonamiento espacial permite que sistemas inteligentes, como los vehículos autónomos y los robots, aborden espacios tridimensionales. Este tipo de razonamiento puede incorporar modelado geométrico para comprender formas y superficies, y algoritmos de búsqueda de rutas que ayudan a determinar la ruta más corta o óptima para navegar de manera eficiente en entornos dinámicos.

El razonamiento espacial también puede integrar redes neuronales convolucionales (CNN), que utilizan datos tridimensionales para tareas de clasificación de imágenes y reconocimiento de objetos.

Mediante el razonamiento temporal, los sistemas de IA aprenden a procesar datos específicos del tiempo y a comprender secuencias de acontecimientos, lo que les permite formular planes, programar tareas o elaborar previsiones.

Las redes neuronales recurrentes (RNN), por ejemplo, se entrenan con datos secuenciales o series temporales para inferir conclusiones lógicas sobre resultados futuros. Una RNN puede utilizarse para proyectar ventas futuras, predecir el rendimiento de la bolsa o generar previsiones meteorológicas.

El razonamiento puede conducir a aplicaciones de IA más potentes, pero también tiene sus límites. Estos son algunos desafíos asociados con los sistemas de razonamiento de IA:

    ● Sesgo 

    ● Costes computacionales

    ● Interpretabilidad

Los sesgos que pueden estar presentes en los datos de entrenamiento pueden filtrarse a los sistemas de razonamiento de IA. La diversificación de las fuentes de datos puede ayudar a mitigar el sesgo. Además, la incorporación de la supervisión humana, la integración de la ética de la IA en el desarrollo algorítmico y el establecimiento de un gobierno de la IA son cruciales para garantizar que estos sistemas de razonamiento tomen decisiones de forma ética y justa.

Las tareas de razonamiento complejas requieren una potencia informática significativa, lo que hace más difícil escalar estos sistemas. Las empresas deben optimizar los modelos de IA para eficiencia y, al mismo tiempo, preservar la precisión. También deben estar preparados para invertir en los recursos necesarios para desarrollar, entrenar e implementar estos sistemas de razonamiento.

Los sistemas de razonamiento de IA, especialmente los más complejos, suelen ser modelos de caja negra. Carecen de transparencia en sus técnicas de razonamiento y procesos de toma de decisiones. Varios métodos pueden ayudar a establecer la interpretabilidad en los modelos de IA, y la creación de sistemas interpretables puede ayudar a generar confianza con los usuarios.

El razonamiento en IA puede ser valioso en contextos empresariales, y ser de ayuda en la resolución de problemas y la automatización de tareas complejas. Estos son algunos de los sectores que pueden beneficiarse de los sistemas de razonamiento de IA:

    ● Servicio de atención al cliente

    ● Ciberseguridad

    ● Sanidad

    ● Fabricación

    ● Robótica

La IA conversacional, como los chatbots o los agentes virtuales, puede utilizar el razonamiento de la IA para obtener respuestas más precisas a las consultas de los clientes. Los minoristas también pueden aprovechar el razonamiento de su motor de recomendaciones y sugerir artículos relevantes para una experiencia de usuario más personalizada y mejorada.

Los sistemas de razonamiento de IA pueden apoyar a las tecnologías de ciberseguridad en la monitorización y detección de amenazas. También pueden recomendar rápidamente un curso de acción adecuado, lo que ayuda a mejorar los tiempos de respuesta.

Los modelos de razonamiento de IA pueden ayudar a los diagnósticos médicos y sugerir planes de tratamiento. También pueden ayudar a acelerar el descubrimiento de fármacos al hallar las mejores moléculas para probar el desarrollo de fármacos.

Los sistemas de razonamiento de IA pueden ayudar con la previsión de la demanda para mejorar el control de inventario. Los sistemas de mantenimiento predictivo también pueden confiar en el razonamiento de la IA para identificar problemas en los equipos en tiempo real y recomendar correcciones oportunas.

Cuando están equipados con la capacidad de razonamiento, los robots pueden operar de forma más eficaz en los espacios del mundo real e interactuar mejor con los humanos y otras máquinas. Pueden hacer inferencias lógicas de forma autónoma, lo que ayuda a mejorar sus habilidades de adaptabilidad, cartografía del entorno, navegación y manipulación de objetos.