Posición: El razonamiento es un proceso aprendible basado en reglas

La inteligencia artificial autónoma es uno de los temas más atractivos y motivadores en la actualidad, tanto desde el punto de vista científico como económico. Históricamente, el razonamiento ha sido un área propia de la inteligencia artificial simbólica, pero los avances recientes han surgido principalmente de los modelos generativos probabilísticos profundos. A pesar del gran interés y el rápido progreso en este campo, la comunidad de inteligencia artificial generativa no ha llegado a una definición operativa clara para el razonamiento, y a menudo rechaza implícitamente el tratamiento histórico de este tema en lógica y razonamiento automático verificable. Esta situación genera ambigüedad en la definición de razonamiento, lo que a su vez dificulta la evaluación y el progreso cuantificable hacia un razonamiento autónomo confiable. Se propone que el razonamiento sea considerado como un proceso basado en reglas que puede ser aprendido, y se proporcionan definiciones operativas y una lista de prácticas recomendadas para la comunicación de investigaciones sobre razonamiento en inteligencia artificial. Esta clarificación es importante porque permite avanzar hacia un razonamiento autónomo más confiable y transparente, lo que a su vez puede tener un impacto significativo en la confiabilidad y la seguridad de los sistemas de inteligencia artificial en diversas aplicaciones. La comprensión clara del razonamiento en inteligencia artificial es crucial para desarrollar sistemas que puedan tomar decisiones informadas y precisas, lo que puede tener un impacto positivo en áreas como la toma de decisiones automatizada y la resolución de problemas complejos.

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