Los modelos de idiomas grandes (LLM) como OpenAi’s O3, Gemini 2.0 de Google y R1 de Deepseek han mostrado un progreso notable en la abordación de problemas complejos, la generación de texto similar a los humanos e incluso escribiendo código con precisión. Estos LLM avanzados a menudo se denominan “Modelos de razonamiento” por sus habilidades notables para analizar y resolver problemas complejos. Pero en realidad haz estos modelos razóno son simplemente excepcionalmente buenos en planificación? Esta distinción es sutil pero profunda, y tiene importantes implicaciones sobre cómo entendemos las capacidades y limitaciones de los LLM.
Para comprender esta distinción, comparemos dos escenarios:
- Razonamiento: Un detective que investiga un delito debe reconstruir evidencia conflictiva, deducir cuáles son falsos y llegar a una conclusión basada en evidencia limitada. Este proceso implica inferencia, resolución de contradicción y pensamiento abstracto.
- Planificación: Un jugador de ajedrez que calcula la mejor secuencia de movimientos para verificar a su oponente.
Si bien ambos procesos implican múltiples pasos, el detective se involucra en un razonamiento profundo para hacer inferencias, evaluar contradicciones y aplicar los principios generales a un caso específico. El jugador de ajedrez, por otro lado, se participa principalmente en la planificación, seleccionando una secuencia óptima de movimientos para ganar el juego. Los LLMS, como veremos, funcionan mucho más como el jugador de ajedrez que el detective.
Comprensión de la diferencia: razonamiento versus planificación
Para darse cuenta de por qué los LLM son buenos para planificar en lugar del razonamiento, es importante comprender primero la diferencia entre ambos términos. El razonamiento es el proceso de derivar nuevas conclusiones de las premisas dadas utilizando lógica e inferencia. Implica identificar y corregir inconsistencias, generar ideas novedosas en lugar de solo proporcionar información, tomar decisiones en situaciones ambiguas y participar en una comprensión causal y un pensamiento contrafactual como “¿y si?” escenarios.
La planificación, por otro lado, se enfoca en estructurar una secuencia de acciones para lograr un objetivo específico. Se basa en romper tareas complejas en pasos más pequeños, seguir estrategias conocidas de resolución de problemas, adaptar patrones aprendidos previamente a problemas similares y ejecutar secuencias estructuradas en lugar de obtener nuevas ideas. Si bien tanto el razonamiento como la planificación implican un procesamiento paso a paso, el razonamiento requiere una abstracción e inferencia más profundas, mientras que la planificación sigue procedimientos establecidos sin generar conocimientos fundamentalmente nuevos.
Cómo se acerca a las LLM “razonamiento”
Los LLM modernos, como O3 O3 y Deepseek-R1 de OpenAI, están equipados con una técnica, conocida como razonamiento de la cadena de pensamiento (COT), para mejorar sus habilidades de resolución de problemas. Este método alienta a los modelos a dividir los problemas en pasos intermedios, imitando la forma en que los humanos piensan en un problema lógicamente. Para ver cómo funciona, considere un problema matemático simple:
Si una tienda vende manzanas por $ 2 cada una pero ofrece un descuento de $ 1 por manzana si compra más de 5 manzanas, ¿cuánto costarían 7 manzanas?
Un LLM típico que usa cot, podría resolverlo así:
- Determine el precio regular: 7 * $ 2 = $ 14.
- Identifique que se aplica el descuento (desde 7> 5).
- Calcule el descuento: 7 * $ 1 = $ 7.
- Resta el descuento del total: $ 14 – $ 7 = $ 7.
Al establecer explícitamente una secuencia de pasos, el modelo minimiza la posibilidad de errores que surgen de tratar de predecir una respuesta de una vez. Si bien este desglose paso a paso hace que los LLM parezcan razonamiento, es esencialmente una forma de resolución de problemas estructurada, al igual que seguir una receta paso a paso. Por otro lado, un verdadero proceso de razonamiento podría reconocer una regla general: Si el descuento se aplica más allá de 5 manzanas, entonces cada Apple cuesta $ 1. Un humano puede inferir dicha regla de inmediato, pero un LLM no puede, ya que simplemente sigue una secuencia estructurada de cálculos.
Por qué la cadena de pensamiento es planificar, no razonar
Si bien la cadena de pensamiento (COT) ha mejorado el rendimiento de las LLM en tareas orientadas a la lógica como problemas de palabras matemáticas y desafíos de codificación, no implica un razonamiento lógico genuino. Esto se debe a que COT sigue el conocimiento del procedimiento, dependiendo de pasos estructurados en lugar de generar nuevas ideas. Carece de una verdadera comprensión de la causalidad y las relaciones abstractas, lo que significa que el modelo no participa en el pensamiento contrafáctico o considera situaciones hipotéticas que requieren intuición más allá de los datos vistos. Además, COT no puede cambiar fundamentalmente su enfoque más allá de los patrones en los que ha sido entrenado, lo que limita su capacidad de razonar creativamente o adaptarse en escenarios desconocidos.
¿Qué se necesitaría para que los LLM se conviertan en verdaderas máquinas de razonamiento?
Entonces, ¿qué necesitan LLM para razonar realmente como los humanos? Aquí hay algunas áreas clave en las que requieren mejoras y posibles enfoques para lograrlo:
- Comprensión simbólica: Razón de los humanos manipulando símbolos y relaciones abstractas. Los LLM, sin embargo, carecen de un mecanismo de razonamiento simbólico genuino. La integración de los modelos simbólicos de IA o híbridos que combinan redes neuronales con sistemas lógicos formales podría mejorar su capacidad para participar en un razonamiento real.
- Inferencia causal: El verdadero razonamiento requiere comprender la causa y el efecto, no solo las correlaciones estadísticas. Un modelo que las razones deben inferir principios subyacentes de los datos en lugar de simplemente predecir el siguiente token. La investigación sobre la IA causal, que modela explícitamente las relaciones de causa y efecto, podría ayudar a LLMS a la transición de la planificación al razonamiento.
- Autorreflexión y metacognición: Los humanos evalúan constantemente sus propios procesos de pensamiento preguntando “¿Esta conclusión tiene sentido?” Los LLM, por otro lado, no tienen un mecanismo para la autorreflexión. Construir modelos que puedan evaluar críticamente sus propios resultados sería un paso hacia el verdadero razonamiento.
- Sentido común e intuición: Aunque los LLM tienen acceso a grandes cantidades de conocimiento, a menudo luchan con el razonamiento básico de sentido común. Esto sucede porque no tienen experiencias del mundo real para dar forma a su intuición, y no pueden reconocer fácilmente los absurdos que los humanos recogerían de inmediato. También carecen de una forma de llevar la dinámica del mundo real a su toma de decisiones. Una forma de mejorar esto podría ser construyendo un modelo con un motor de sentido común, lo que podría implicar integrar la entrada sensorial del mundo real o usar gráficos de conocimiento para ayudar al modelo a comprender mejor el mundo como lo hacen los humanos.
- Pensamiento contrafactual: El razonamiento humano a menudo implica preguntar: “¿Qué pasaría si las cosas fueran diferentes?” LLMS lucha con este tipo de escenarios de “qué pasaría si” porque están limitados por los datos en los que han sido entrenados. Para que los modelos piensen más como los humanos en estas situaciones, necesitarían simular escenarios hipotéticos y comprender cómo los cambios en las variables pueden afectar los resultados. También necesitarían una forma de probar diferentes posibilidades y encontrar nuevas ideas, en lugar de solo predecir en base a lo que ya han visto. Sin estas habilidades, LLMS no puede imaginar realmente futuros alternativos: solo pueden trabajar con lo que han aprendido.
Conclusión
Si bien los LLM pueden parecer razonar, en realidad se basan en técnicas de planificación para resolver problemas complejos. Ya sea que resuelvan un problema matemático o participen en una deducción lógica, están organizando principalmente patrones conocidos de manera estructurada en lugar de comprender profundamente los principios detrás de ellos. Esta distinción es crucial en la investigación de IA porque si confundimos la planificación sofisticada con un razonamiento genuino, corremos el riesgo de sobreestimar las verdaderas capacidades de la IA.
El camino hacia el verdadero razonamiento de IA requerirá avances fundamentales más allá de la predicción del token y la planificación probabilística. Exigirá avances en la lógica simbólica, la comprensión causal y la metacognición. Hasta entonces, los LLM seguirán siendo herramientas poderosas para la resolución estructurada de problemas, pero realmente no pensarán en la forma en que los humanos.
