1. Introducción: ¿Qué dijo Apple?

En su último estudio, Apple Research ha sorprendido al afirmar que los grandes modelos de razonamiento por IA (LRM) no razonan de verdad, y que se “rinden” ante tareas complejas como puzzles o la Torre de Hanoi  . Según ellos, estos sistemas pueden ofrecer respuestas acertadas… hasta que llega el nivel difícil, donde su precisión colapsa al 0 %  .

2. ¿Qué pruebas realizó Apple?

Para comprobarlo, usaron puzzles con dificultad creciente (Torre de Hanoi, cruzar un río, saltos…):

• En tareas bajas, algunos LRMs superan a los LLMs tradicionales.
• En nivel medio, mantienen una ventaja ligera.
• En nivel alto, todos fallan estrepitosamente y reducen su esfuerzo (“menos tokens = menos pensamiento”)  .

Incluso al proporcionarles el algoritmo exacto, cerca del punto crítico no logran resolverlo  .

3. ¿Qué significa “no razonar”?

Apple señala que estos modelos no aplican lógica, sino patrones estadísticos memorizados. No piensan; imitan conocimiento  . Como dice BGR:

“los modelos simplemente no razonan cuando afrontan puzzles desconocidos”  .

4. Críticas y contexto

• Este estudio llega justo en el WWDC, cuando Apple busca recuperar presión en IA frente a Google o OpenAI .
• Xataka alerta que “se cansan de pensar y se rinden”  .
• No es la primera vez: investigaciones anteriores (e.g. GSM8K) ya mostraban fallos sensibles a cambios sutiles en la pregunta  .

5. ¿Afirma Apple que la IA no sirve?

No. Reconoce sus méritos en tareas sencillas o conocidas. El problema real llega con la complejidad estructurada, donde el enfoque neurosimbólico (combinación de redes neuronales con lógica simbólica) podría ser la solución.

6. Implicaciones y futuro de la IA

• AGI (Inteligencia Artificial General) queda más lejos: si el razonamiento falla con complejidad moderada, las aspiraciones de IA “que razone como el humano” deben replantearse  .
• Nuevas investigaciones explorarán enfoques híbridos que combinen patrones con lógica formal para mejorar razonamiento real.

7. ¿Qué puedes hacer ahora?

Como profesional o aficionado:

1. Comprende los límites: una IA puede ayudarte a generar ideas, pero cuidado en tareas críticas.
2. Validación manual: siempre verifica lo que la IA genera en escenarios complejos.
3. Explora modelos simbólicos: herramientas que integran lógica simbólica podrían marcar el próximo paso.
4. Mantente informado: sigue conferencias y papers sobre IA neurosimbólica y AGI.

✅ Conclusión

El estudio de Apple sirve como un “despertar” necesario: los modelos de IA actuales no razonan, solo calculan patrones. No es un fallo, sino una característica de su diseño. Comprender esto nos permite usarlos mejor y dirigir esfuerzos a soluciones mixtas donde la lógica tenga un papel.

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