¿Qué es el razonamiento en la IA?

Los lanzamientos recientes 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 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, la función 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 que la IA aborde problemas cada vez más complejos para guiar a los usuarios a tomar medidas significativas.

Sin embargo, el razonamiento de la IA no es una capacidad reciente y se ha programado en la IA desde sus primeros días, de acuerdo con Francesca Rossi, investigadora de IBM. 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 confiabilidad debido a sus capacidades de razonamiento más dinámicas, afirmó Rossi.

Y aunque el razonamiento de la IA está diseñado para imitar el razonamiento humano, Rossi señaló que a la IA aún le falta mucho para razonar realmente como lo hacen los humanos.

El razonamiento en la IA se representa como un sistema que consta de dos componentes principales:

    ● Base de conocimientos

    ● Motor de inferencia

La base de conocimientos es la columna vertebral de un sistema de razonamiento de IA. Contiene gráficos de conocimiento, ontologías, redes semánticas y otros modelos de representación del conocimiento. Estas formas estructuradas mapean 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 elemento que funciona como el cerebro de un sistema de razonamiento de IA es el motor de inferencia. Está impulsado por modelos entrenados de machine learning. El motor de inferencia implementa los métodos lógicos y de razonamiento necesarios para analizar datos de la base de conocimiento y llegar a una decisión

Para ilustrar cómo funciona un sistema de razonamiento de IA, tomemos como ejemplo un robot de limpieza de pisos autónomo. Su base de conocimientos puede contener información sobre diferentes tipos de pisos y qué tipo de limpieza requieren. Los algoritmos de machine learning del robot también han sido entrenados para reconocer y clasificar cada tipo de piso en función de esta base de conocimientos.

Cuando se despliega para la limpieza, el robot recibe y procesa los datos de entrada, incluidas imágenes y datos de sensores. Luego, se basa en su base de conocimientos y entrenamiento para aplicar la técnica de razonamiento adecuada que le permita tomar una decisión en tiempo real en cuanto a la acción de limpieza que realizará, como aspirar y trapear pisos de madera dura, baldosas y vinilo, pero solo aspirará los pisos con alfombra.

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

    ● Razonamiento abductivo

    ● Razonamiento agéntico

    ● Razonamiento analógico

    ● Razonamiento de sentido común

    ● Razonamiento deductivo

    ● Razonamiento difuso

    ● Razonamiento inductivo

    ● Razonamiento neurosimbólico

    ● Razonamiento probabilístico

    ● Razonamiento espacial

    ● Razonamiento temporal

El razonamiento abductivo tiene como objetivo formular la conclusión más probable con base en las observaciones actuales disponibles. Por ejemplo, en la atención médica los algoritmos de diagnóstico usan el razonamiento abductivo para identificar la enfermedad que mejor corresponde a un conjunto de síntomas de acuerdo con criterios predefinidos en una base de conocimiento.

razonamiento agéntico permite a los agentes de IA llevar a cabo tareas de manera 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 ayuden a alcanzar una meta. Los agentes basados en utilidades también tienen un objetivo que alcanzar, pero también consideran qué tan óptimo será el resultado

Hay dos paradigmas de razonamiento comunes para la IA agéntica que son ReAct (Razonamiento y Acción) y ReWOO (razonamiento sin observación). ReAct usa una estrategia de pensar-actuar-observar para resolver problemas paso a paso y mejorar las respuestas de forma iterativa. ReWOO planifica con anticipación 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 situaciones pasadas y otras nuevas. La investigación muestra que los modelos de IA, en particular los transformadores generativos preentrenados (GPT), siguen teniendo dificultades con el razonamiento analógico.¹

El razonamiento de sentido común utiliza el conocimiento general sobre el mundo y el conocimiento práctico 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 extrae conclusiones específicas de hechos generales o hipótesis más amplias. Esto significa que si la suposición es cierta, entonces la conclusión también debe ser cierta.

Los sistemas expertos son un ejemplo de sistemas de IA que dependen del razonamiento deductivo. Están diseñados para emular las capacidades de razonamiento de los expertos humanos. Estos sistemas están equipados con una base de conocimientos que contiene información y reglas relevantes para un dominio en particular.

Los sistemas basados en reglas, un subconjunto de los sistemas expertos, se basan en reglas condicionales para guiar su razonamiento. Pueden implementar en finanzas, por ejemplo, para facilitar la detección de fraudes.

El razonamiento difuso se centra en los grados de verdad, en lugar de las disyuntivas absolutas de verdadero o falso. Ayuda a mitigar la vaguedad.

Por ejemplo, en el análisis de sentimiento, 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 por lo general se implementa en técnicas de machine learning, como el aprendizaje supervisado, que entrena modelos de IA para predecir resultados basados en datos de entrenamiento etiquetados. Las Neural networks 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 aprendizaje profundo de las neural networks con el razonamiento simbólico para realizar una toma de decisiones más sólida. Este es un avance muy reciente y sigue siendo un área emergente de investigación.

Este método de razonamiento mide la probabilidad estadística de diferentes resultados. Ayuda con 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(bayesianos ingenuos), por ejemplo, usan principios de probabilidad para tareas de clasificación. El razonamiento probabilístico también se utiliza para tareas de procesamiento de lenguaje natural (PLN) 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 neural networks 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 temporales y a comprender secuencias de acontecimientos, lo que les permite formular planes, programar tareas o elaborar pronósticos.

Neural Networks (RNN), por ejemplo, se entrenan con datos secuenciales o de series de tiempo para inferir conclusiones lógicas sobre resultados futuros. Una RNN puede usarse para proyectar ventas futuras, predecir el rendimiento del mercado de valores o generar pronósticos meteorológicos.

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

    ● Sesgos 

    ● Los costos 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, incorporar la supervisión humana, integrar la ética de la IA en el desarrollo algorítmico y establecer la gobernanza de la IA son cruciales para garantizar que estos sistemas de razonamiento tomen decisiones de manera ética y justa.

Las tareas de razonamiento complejas requieren una gran cantidad de potencia computacional, lo que dificulta escalar estos sistemas. Las empresas deben optimizar los modelos de IA para lograr la eficiencia y, al mismo tiempo, preservar la precisión. También deben estar preparados para invertir en los recursos necesarios para desarrollar, entrenar y desplegar 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, al ayudar en la resolución de problemas y la automatización de tareas complejas. Estas son algunas de las industrias que pueden obtener un beneficio de los sistemas de razonamiento de IA:

    ● Atención al cliente

    ● Ciberseguridad

    ● Atención médica

    ● Manufactura

    ● Robótica

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

Los sistemas de razonamiento de IA pueden apoyar las tecnologías de ciberseguridad en el monitoreo 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 facilitar el diagnóstico médico y sugerir planes de tratamiento. También pueden acelerar el descubrimiento de fármacos, encontrando las mejores moléculas para probar en el desarrollo de estos.

Los sistemas de razonamiento con IA pueden ayudar con el pronóstico para un mejor control del inventario. Los sistemas de mantenimiento predictivo también pueden basarse en el razonamiento con IA para identificar problemas en el equipamiento en tiempo real y recomendar arreglos oportunos.

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