Nuevo estudio de Apple cuestiona si los modelos de IA realmente “razonan” al enfrentar problemas.
Nuevo estudio de Apple cuestiona si los modelos de IA realmente “razonan” al enfrentar problemas
En un reciente estudio publicado en junio de 2025, investigadores de Apple han planteado interrogantes sobre la capacidad de los modelos de inteligencia artificial (IA) para realizar un razonamiento efectivo al abordar problemas complejos. Este estudio, titulado “La ilusión del pensamiento: entendiendo las fortalezas y limitaciones de los modelos de razonamiento a través de la complejidad del problema”, sugiere que, en lugar de razonar, estos modelos se basan en patrones aprendidos durante su entrenamiento.
Contexto del estudio
El equipo de investigación de Apple, liderado por Parshin Shojaee e Iman Mirzadeh, junto con contribuciones de otros expertos, llevó a cabo una serie de experimentos utilizando cuatro rompecabezas clásicos: el Torre de Hanoi, el juego de damas, el cruce de ríos y el apilamiento de bloques. Estos desafíos fueron escalados desde niveles de dificultad triviales hasta extremadamente complejos, con el objetivo de evaluar cómo los modelos de IA respondían a problemas que requerían un pensamiento sistemático.
Hallazgos clave del estudio
Los resultados mostraron que los modelos de razonamiento, como los de OpenAI y Claude, lograron puntuaciones notablemente bajas al enfrentarse a problemas matemáticos novedosos. Esto coincide con un estudio previo realizado por la Olimpíada Matemática de Estados Unidos (USAMO) en abril de 2025, que también reveló las limitaciones de estos modelos al aplicar razonamiento lógico en situaciones no familiares.
Citas de expertos
“Es fundamental entender que estos modelos no son capaces de razonar como lo haría un ser humano. En su lugar, replican patrones que han aprendido, lo que limita su eficacia en situaciones complejas,” afirmó el Dr. Keivan Alizadeh, uno de los coautores del estudio.
Detalles prácticos sobre el estudio
El estudio de Apple no solo contribuye a la conversación sobre el futuro de la inteligencia artificial, sino que también establece un marco crítico para la evaluación de su capacidad para resolver problemas. Los modelos de IA como el Claude 3.7 y DeepSeek-R1 podrían requerir mejoras significativas para abordar de manera efectiva desafíos que requieren razonamiento lógico.
Lo que necesitas saber
- ¿Cuáles son las limitaciones de los modelos de IA según el estudio? Se argumenta que estos modelos no razonan de manera efectiva, sino que responden basándose en patrones de datos.
- ¿Qué problemas fueron utilizados en la investigación? Los investigadores usaron rompecabezas clásicos, como el Torre de Hanoi y el cruce de ríos, para evaluar la capacidad de razonamiento de los modelos.
- ¿Quiénes fueron los autores del estudio? El estudio fue realizado por un equipo de investigadores de Apple, incluyendo a Parshin Shojaee, Iman Mirzadeh y otros expertos en IA.
- ¿Qué implicaciones tiene este estudio para el desarrollo futuro de la IA? Los hallazgos sugieren que es necesario un enfoque más crítico y un desarrollo continuo para mejorar la capacidad de razonamiento de los modelos de IA.
- ¿Dónde se puede acceder al estudio completo? El estudio está disponible en la plataforma de investigación de Apple y puede ser consultado por profesionales y académicos interesados en el campo de la inteligencia artificial.
