Data Pub de agosto analiza los límites del razonamiento en la inteligencia artificial
21 de Agosto de 2025
El razonamiento en la inteligencia artificial fue el eje de la edición de agosto del ciclo Data Pub, realizada el pasado 21 de agosto en la sede Mixcoac de la Escuela de Gobierno y Transformación Pública (EGobiernoyTP). La sesión estuvo a cargo de Alfonso Ruiz, matemático con formación en la UNAM, la Université d’Orsay y la Universidad de Oxford, y actual director del Colegio de Matemáticas Bourbaki.
El objetivo de la sesión fue explorar los recientes avances en los modelos de IA generativa, con especial énfasis en sus capacidades de razonamiento. A lo largo de la charla, se discutieron ejemplos concretos de aplicaciones y casos de uso que ponen a prueba el pensamiento lógico y estructurado de estos sistemas, analizando además las implicaciones de dichos desarrollos en el futuro de la inteligencia artificial y su aplicación en diversos ámbitos.
El ponente compartió su experiencia internacional y su perspectiva como investigador en matemáticas y lógica. Destacó una visión equilibrada, definida como “pesimista en teoría y optimista en la práctica”, respecto a las posibilidades de razonamiento de la IA. Al encuentro asistieron estudiantes y público general interesado en el tema, quienes contribuyeron con preguntas y reflexiones que enriquecieron la discusión.
Entre los principales temas abordados se destacó la pregunta central “¿Puede la inteligencia artificial razonar?”. Para ilustrar esta cuestión, se revisaron casos de éxito como el desempeño de la IA en juegos como el ajedrez y el Go, el desarrollo de AlphaFold en biología molecular, el algoritmo PageRank en motores de búsqueda, y los logros recientes de modelos como Gemini y los de OpenAI en la Olimpiada Internacional de Matemáticas.
Asimismo, se discutieron limitaciones de los modelos actuales en el manejo de la negación y en la representación lógica de estructuras complejas, así como el potencial de enfoques como Chain of Thought y Tree of Thought para aproximarse a procesos interpretables. Estas aproximaciones permiten vislumbrar nuevas formas de organizar el razonamiento de la IA, aunque aún no garantizan una comprensión lógica intrínseca.
El debate se amplió hacia marcos teóricos de la lógica matemática, incluyendo el teorema de incompletitud y la lógica de primer orden. Se reflexionó sobre su relevancia para reducir las alucinaciones de los modelos y avanzar hacia una inteligencia artificial más transparente y confiable, capaz de integrarse en procesos de toma de decisiones en distintos ámbitos.
La realización de este tipo de actividades se alinea con la visión de la EGobiernoyTP de ser un referente en la creación de valor público y social, promoviendo espacios de análisis multidisciplinar e innovación tecnológica que contribuyan a comprender y transformar los retos contemporáneos.
El encuentro concluyó con una sesión de networking entre el ponente y los asistentes, que permitió continuar el intercambio de ideas en un ambiente más cercano y colaborativo.
