Razonamiento Determinístico y su aplicación en la inteligencia artificial: Inteligencia Artificial Determinística. Hacia una IA Automatizada

El razonamiento determinístico

El razonamiento determinístico constituye uno de los pilares sobre los que se construyen las ciencias formales. Su característica fundamental radica en algo aparentemente simple pero profundamente significativo: la predictibilidad absoluta dado un conjunto de condiciones iniciales. Cuando hablamos de sistemas determinísticos en matemáticas, ciencias de la computación o física, nos referimos a sistemas que no involucran aleatoriedad alguna en el desarrollo de sus estados futuros. Un sistema así siempre producirá la misma salida a partir de una condición inicial específica.

Esta predictibilidad se manifiesta con particular claridad en los algoritmos determinísticos. Cuando un algoritmo de esta naturaleza recibe una entrada particular, invariablemente produce la misma salida, con la máquina subyacente transitando siempre por la misma secuencia de estados. No estamos ante una mera característica técnica; esta propiedad representa una forma fundamental de entender cómo opera el conocimiento en diferentes dominios

El determinismo en la lógica y las matemáticas

En el ámbito de las ciencias formales, particularmente en la lógica matemática, el determinismo adquiere una forma especialmente pura. La lógica matemática formula métodos para razonar formalmente, probando declaraciones como correctas o incorrectas mediante símbolos y conectivos como "y", "o", "no", e "implica". Este proceso no admite ambigüedades ni resultados variables; cada paso sigue necesariamente del anterior según reglas precisas.

El determinismo matemático se revela en la naturaleza tautológica de las ecuaciones matemáticas. La verdad de las conclusiones se deriva de la de los axiomas cuando las reglas de razonamiento son válidas. Esta característica distingue fundamentalmente a la lógica formal de las ciencias empíricas. La lógica formal es un estudio a priori, no empírico, contrastando con las ciencias naturales y todas las disciplinas que dependen de la observación para obtener sus datos. Lo mismo ocurre con las matemáticas puras.

La intuición matemática y una aguda impresión de certeza son, por tanto, el fundamento de cualquier sistema formal. Sin embargo, ambos programas pusieron de manifiesto el extraordinario poder del programa formalista y la necesidad de asumir con todo rigor el razonamiento determinista en muchos dominios de conocimiento que implican la necesidad de sistemas de decisión cerrados.

Cuando hablamos de cognición artificial o, de manera más reducida, de inteligencia artificial, esto significa que pueden ofrecer resultados de IA no supervisados, o que podemos asumir su verdad después de un proceso muy ligero de supervisión.

Razonamiento cerrado y sistemas formales

El concepto de razonamiento cerrado mantiene una relación íntima con el determinismo lógico. Un sistema de razonamiento cerrado opera dentro de un conjunto finito y bien definido de axiomas y reglas de inferencia, donde todas las conclusiones posibles están, en principio, contenidas en las premisas iniciales. El determinismo lógico sostiene que una proposición sobre el futuro es o necesariamente verdadera, o, alternativamente, su negación lo es.
Este tipo de razonamiento se caracteriza por cuatro propiedades fundamentales. 

• Primero, la completitud axiomática: el sistema opera dentro de un sistema axiomático completamente especificado.
• Segundo, el determinismo inferencial: el sistema utiliza reglas de inferencia determinísticas sin excepción.
• Tercero, la autonomía epistémica: el sistema no admite información externa durante el proceso de razonamiento.
• Cuarto, la necesidad lógica: el sistema produce conclusiones que son consecuencias lógicas necesarias de las premisas.

La literatura sobre lógica formal nos recuerda que determinar si una secuencia de fórmulas en un sistema axiomático constituye una prueba depende únicamente de qué fórmulas se toman como axiomas y cuáles son las reglas para derivar teoremas, sin importar en absoluto lo que significan los teoremas o los axiomas. Esta independencia del significado es precisamente la que otorga al razonamiento cerrado su poder y, de manera indirecta, establece sus limitaciones.

La conexión del razonamiento determinístico con la inteligencia artificial

La relación entre el razonamiento cerrado y la inteligencia artificial moderna es profunda y multifacética. Los sistemas de IA determinísticos representan la implementación computacional del razonamiento cerrado, manifestándose en varias dimensiones cruciales.
La predictibilidad computacional emerge cuando los modelos determinísticos operan basándose en lógica y reglas predefinidas. Toman una entrada, aplican una función o algoritmo específico y producen una salida definida sin aleatoriedad o incertidumbre. Esta característica proporciona una fuente esencial de estabilidad y confiabilidad a los sistemas de IA, ejecutando reglas lógicas definidas y asegurando salidas consistentes para entradas dadas.
Los modelos determinísticos también sirven como bloques fundamentales sobre los cuales se construyen sistemas de IA más complejos. Al proporcionar una estructura clara de causa y efecto, facilitan la integración de componentes probabilísticos y adaptativos. La evolución de la IA ha demostrado que, aunque los sistemas puramente determinísticos tienen limitaciones para manejar la ambigüedad del mundo real, su integración con componentes probabilísticos crea sistemas robustos que combinan lógica rigurosa con adaptabilidad. Esta síntesis resulta particularmente relevante en aplicaciones críticas donde la certeza y la explicabilidad, en el sentido fuerte de trazabilidad y reproductibilidad por terceras partes, son esenciales.

El desafío actual de la IA: desarrollar un modelo de cognición artificial capaz de razonar en un mundo abierto caracterizado por la incertidumbre, pero también por las regulaciones y la determinación

Uno de los desafíos más apremiantes en la implementación de inteligencia artificial en servicios de alto riego es garantizar que los modelos de lenguaje grande operen de manera confiable y conforme a las regulaciones. La evolución de los sistemas de razonamiento de IA ha oscilado históricamente entre paradigmas probabilísticos y determinísticos, entre sistemas subsimbólicos y simbólicos. Actualmente, nos encontramos en lo que podríamos denominar la era de la hibridación y la IA Neurosimbólica, donde las organizaciones tratan de combinar las fortalezas de ambos paradigmas.

Esta convergencia no es accidental. Responde a la necesidad práctica de aprovechar las capacidades extraordinarias de los modelos de lenguaje mientras se mantiene el control y la predictibilidad que demandan los entornos regulados y exige la lógica determinística de nuestro razonamiento cuando quiere alcanzar un grado de certeza indubitable, permitiendo:

• Especificación formal verificable que puede auditarse y certificarse para cumplimiento regulatorio
• Interoperabilidad semántica entre sistemas heterogéneos basados en diferentes paradigmas de IA
• Explicabilidad garantizada para decisiones críticas donde la caja negra neural no es aceptable
• Conocimiento transferible que puede compartirse, validarse y evolucionar colaborativamente

Esta formalidad garantiza que, sin importar cuán sofisticados se vuelvan los componentes de aprendizaje automático, siempre mantendremos un núcleo de conocimiento verificable y razonamiento garantizado donde más importa: en las decisiones que afectan vidas humanas, recursos críticos, y conocimiento científico fundamental.

Esta evolución ya está en marcha. Sistemas como Google Health Knowledge Graph y las iniciativas de IA explicable de DARPA demuestran que el futuro del razonamiento automático es híbrido, combinando el rigor de las ontologías formales con la flexibilidad del aprendizaje automático, la escala de los sistemas distribuidos, y la accesibilidad de las interfaces naturales. Las ontologías se han convertido en el fundamento sobre el cual se construye esta nueva generación de sistemas inteligentes.