La inteligencia artificial ha recorrido un largo camino desde los modelos basados en reglas hasta los sistemas actuales capaces de generar texto, programar y resolver problemas complejos. Sin embargo, uno de los mayores retos pendientes ha sido enseñar a las máquinas a razonar, es decir, a pensar paso a paso para llegar a una solución, como lo haría una persona. Ahora, un avance publicado en la revista Nature marca un punto de inflexión en ese camino: el modelo DeepSeek-R1, desarrollado por la empresa china DeepSeek AI, ha demostrado que es posible que una IA aprenda a razonar sin necesidad de intervención humana directa.Un nuevo enfoque para el aprendizajeTradicionalmente, entrenar un modelo de IA para razonar implicaba mostrarle innumerables ejemplos resueltos por humanos. Esto tiene varias limitaciones: el proceso es costoso, lleva mucho tiempo y, sobre todo, introduce sesgos humanos en el sistema. Es como enseñarle a alguien a cocinar mostrándole recetas una y otra vez, sin dejar que experimente ni falle por sí mismo.El equipo de DeepSeek optó por otro camino: emplearon aprendizaje por refuerzo (reinforcement learning), una técnica que se basa en la prueba y error. En lugar de explicarle cómo resolver cada problema, simplemente premiaron al modelo cuando obtenía una respuesta correcta. Este tipo de aprendizaje es parecido al que ocurre cuando un niño juega con bloques de construcción: no necesita que alguien le diga exactamente qué hacer, sino que, con el tiempo, aprende qué funciona y qué no.El desarrollo de habilidades emergentesDurante su entrenamiento, DeepSeek-R1 fue enfrentado a problemas complejos de matemáticas, programación y ciencias. No recibía ningún tipo de instrucción intermedia; su única retroalimentación era saber si el resultado final era correcto. Con el tiempo, el modelo empezó a mostrar conductas propias del razonamiento humano, como verificar sus propios pasos o explorar distintas estrategias antes de decidirse por una.Una de las curiosidades observadas durante el proceso fue que el modelo comenzó a utilizar palabras como «espera» dentro de sus cadenas de pensamiento. Esta pausa autogenerada refleja un intento de evaluar su propio razonamiento, algo que hasta ahora había sido exclusivo de sistemas entrenados con supervisión humana. Este tipo de comportamiento emergente sugiere que el modelo no solo aprendía qué responder, sino también cómo pensar.Resultados sobresalientes en tareas complejasUno de los datos más destacados del estudio fue el rendimiento del modelo en el American Invitational Mathematics Examination (AIME) 2024, una exigente prueba de matemáticas para estudiantes de secundaria de alto rendimiento en Estados Unidos. DeepSeek-R1 obtuvo un 86,7 % de aciertos, superando a modelos anteriores que habían sido entrenados con la guía de humanos.Esto no solo demuestra su capacidad de resolver problemas, sino que también valida la eficacia del enfoque basado en recompensas. Como si se tratara de un estudiante autodidacta que, sin profesor, logra dominar una materia compleja simplemente recibiendo retroalimentación sobre si sus respuestas son correctas o no.Limitaciones y oportunidadesA pesar de estos avances, el modelo todavía presenta fallos. Por ejemplo, cuando recibe instrucciones en otros idiomas, a veces mezcla palabras o estructuras lingüísticas. También tiende a complicar de forma innecesaria algunos problemas sencillos, un comportamiento que podría entenderse como un exceso de confianza o una interpretación demasiado literal de los retos propuestos.Sin embargo, estas fallas no empañan el potencial del sistema. Los investigadores consideran que, una vez afinadas estas cuestiones, se podría estar frente a una nueva generación de modelos mucho más autónomos y adaptables, capaces de enfrentar situaciones sin depender de datos etiquetados por humanos.Un posible cambio de paradigmaLo que plantea DeepSeek-R1 es una posibilidad que hasta hace poco sonaba lejana: que un sistema de inteligencia artificial aprenda a pensar de forma autónoma, sin que alguien le diga cómo debe hacerlo. Este cambio podría transformar la forma en que desarrollamos IA, haciendo el proceso más eficiente y menos dependiente de intervenciones humanas continuas.No se trata de reemplazar la supervisión humana por completo, sino de reducir la necesidad de guiar cada paso, permitiendo que el sistema explore, falle, aprenda y mejore. Este enfoque abre puertas tanto para aplicaciones prácticas como para investigaciones futuras que busquen entender mejor cómo se desarrolla el razonamiento en sistemas artificiales.Mirando al futuroAunque el estudio se centra en un caso específico, sus implicaciones son amplias. Desde asistentes virtuales más inteligentes hasta sistemas capaces de descubrir soluciones novedosas a problemas científicos o técnicos, una IA con capacidad de razonamiento autónomo puede ser una herramienta poderosa y versátil.Por ahora, el modelo R1 necesita mejoras, y es importante seguir de cerca su evolución. Pero el hecho de que haya aprendido por su cuenta a razonar marca un hito significativo. Como cuando un niño aprende a andar en bicicleta sin rueditas, este tipo de IA podría estar dando sus primeros pedaleos hacia una mayor independencia.La noticia La IA que aprende a razonar por su cuenta: el caso de DeepSeek-R1 fue publicada originalmente en Wwwhatsnew.com por Natalia Polo.