𝗛𝗔𝗖𝗜𝗔 𝗠𝗢𝗗𝗘𝗟𝗢𝗦 𝗗𝗘 𝗜𝗔 𝗤𝗨𝗘 𝗥𝗔𝗭𝗢𝗡𝗘𝗡 𝗖𝗢𝗠𝗢 𝗛𝗨𝗠𝗔𝗡𝗢𝗦

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No pienso que las maquinas puedan razonar como los humanos, es una forma de hablar. Pero me atrae mucho como los algoritmos y técnicas evolucionan para simular ese pensamiento. Ya he avanzado en otros post estudios al respecto, como en el que hable de los "LARGE CONCEPT MODELS" (LCMS).

https://lnkd.in/drP7zmfS

En los últimos años, la IA ha avanzado a pasos agigantados, sobre todo desde la llegada de ChatGPT en 2022. Durante un tiempo, la carrera se centró en crear modelos cada vez más grandes y potentes, lo que llevó a enormes inversiones en centros de datos. Sin embargo, recientemente se ha visto que simplemente aumentar el tamaño de los modelos ya no garantiza mejores resultados. El rendimiento de algunos de los modelos más grandes, como GPT-4.5, no cumplió con las expectativas, lo que ha llevado a un cambio de enfoque en la investigación de IA.

Ahora, el reto no es solo hacer modelos más grandes, sino hacer que piensen de forma más parecida a los humanos. En vez de buscar respuestas rápidas, los investigadores están enseñando a las IA a tomarse su tiempo y razonar paso a paso. Un ejemplo de esto es la técnica llamada “cadena de pensamiento”, que permite a los modelos descomponer un problema en pasos intermedios antes de llegar a una solución. Este método ha demostrado mejorar mucho el rendimiento en tareas de lógica y matemáticas.

Gracias a este enfoque, han surgido modelos de nueva generación como OpenAI o3, Google Gemini 2.5, Anthropic Claude 3.7 y DeepSeek R1, que destacan por su capacidad de razonamiento. Además, la comunidad científica está desarrollando variantes como “árbol de pensamiento” o “lógica de pensamiento”, todas inspiradas en cómo las personas abordan problemas complejos.

El funcionamiento de este razonamiento se basa en que los modelos, en lugar de dar una respuesta directa, generan una serie de pasos lógicos antes de llegar a la conclusión. Incluso se utilizan técnicas de aprendizaje por refuerzo para premiar a los modelos cuando sus razonamientos intermedios llevan a una mejor respuesta final. Así, la IA aprende a dividir problemas grandes en partes más pequeñas y a corregir errores sobre la marcha, imitando estrategias humanas.

Además, la IA todavía tiene dificultades para entender el punto de vista o el estado mental de otras personas, algo conocido como “teoría de la mente”. Para que la IA razone de forma más flexible y humana, los expertos creen que es necesario dotarla de “metacognición”, es decir, la capacidad de reflexionar sobre su propio pensamiento y regularlo.

Toda esta evolución, a mi me parece fascinante.

Fuente: https://lnkd.in/dmZk-rgD

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