Diferencias entre los razonadores (reasoners) y los agentes de inteligencia artificial
En el ámbito de la inteligencia artificial, existen diferencias fundamentales entre los razonadores (Reasoners) y los agentes de IA, que afectan su capacidad de procesamiento, autonomía y función dentro de los sistemas inteligentes. Mientras que los razonadores se centran en el análisis y la inferencia, los agentes de IA no solo razonan, sino que también tienen la capacidad de actuar de manera autónoma en su entorno.
Características de los razonadores de la IA (Reasoners)
Podemos decir que estas son alguns de las características de los reasoners de manera clara y concisa:
Características de los reasoners (razonadores de IA)
1. Procesamiento de información
• Analizan datos, identifican patrones y generan inferencias.
• Aplican lógica formal y modelos probabilísticos para resolver problemas.
2. Capacidad de razonamiento
• Utilizan reglas y conocimiento previo para tomar decisiones fundamentadas.
• Pueden responder preguntas complejas con base en la información disponible.
3. Dependencia de interacción humana
• No pueden ejecutar acciones por sí mismos; requieren la intervención de un usuario.
• Se limitan a responder preguntas o analizar información sin actuar en su entorno.
4. Falta de autonomía
• No toman decisiones ni realizan acciones fuera del marco de la consulta realizada.
• No pueden gestionar tareas por sí mismos sin recibir nuevas instrucciones.
5. Memoria limitada
• Pueden mantener contexto dentro de una conversación, pero no recuerdan interacciones previas a largo plazo.
• Su razonamiento es estático y no evoluciona con el tiempo sin reentrenamiento.
6. Ejemplo de uso
• Modelos de IA como GPT-4, Claude 2, Mistral Large.
• Sistemas de recomendación basados en reglas.
• Motores de inferencia en bases de datos semánticas.
Lo resumimos en una pseudoinfografía de esta manera:
Tabla comparativa de los razonadores de la IA (Reasoners) y agentes de IA: diferencias clave (en dos versiones)
Ejemplo práctico
Un razonador es un modelo de IA que, ante la pregunta ”¿Cuál es la mejor estrategia para optimizar una red neuronal?”, proporciona una respuesta detallada con teoría, ejemplos y pasos a seguir.
Un agente de IA, en cambio, no solo respondería la pregunta, sino que también podría ejecutar los cambios sugeridos en un entorno de prueba, ajustar los hiperparámetros del modelo, entrenarlo y evaluar su rendimiento sin intervención humana.
Aplicaciones actuales de los agentes de IA
El desarrollo de agentes de IA autónomos ha permitido la aplicación de estos sistemas en múltiples ámbitos, ya que pueden descomponer procesos complejos en subtareas y actuar sin supervisión continua. Por ejemplo:
• AutoGPT y BabyAGI:
Sistemas autónomos que dividen tareas complejas en una serie de subtareas secuenciales y las ejecutan iterativamente, demostrando que la integración de grandes modelos fundacionales posibilita una acción autónoma que va más allá del mero procesamiento de datos (Huang et al., 2024).
• ChatGPT con navegación web y acciones:
Esta evolución del modelo ChatGPT incorpora la capacidad de interactuar activamente con sitios web, ejecutar búsquedas y automatizar tareas externas. Representa un hito en la transición de agentes que únicamente razonan a agentes que actúan de forma persistente y mantienen memoria a largo plazo (Huang et al., 2024; Radanliev & De Roure, 2022).
• Google DeepMind Research Assistant:
Agente especializado en investigación científica capaz de buscar, analizar y sintetizar información académica de manera autónoma. Su funcionamiento resalta la importancia de la integración de algoritmos de autoaprendizaje y análisis contextual para optimizar la toma de decisiones.
• Claude de Anthropic:
Asistente que navega por la web, analiza documentos y ejecuta tareas complejas de investigación, evidenciando los avances en autooptimización de algoritmos (Radanliev & De Roure, 2022).
• GPT-4 con Code Interpreter y Deep Research:
Estos agentes permiten generar y ejecutar código en tiempo real, analizar datos y crear visualizaciones. Su capacidad para interactuar con diversas herramientas y entornos es fundamental para desarrollar soluciones automatizadas en análisis de datos y software (Huang et al., 2024).
• Groq y OpenDevin:
Agentes orientados al desarrollo y depuración automática de código, que optimizan el trabajo de los programadores mediante la automatización de tareas rutinarias y facilitan la identificación y corrección de errores sin intervención manual.
La diferencia fundamental entre estos agentes y los sistemas de razonamiento tradicionales estriba en que, mientras los razonadores se limitan a procesar información, los agentes de IA, apoyados en grandes modelos fundacionales y algoritmos de autoaprendizaje, pueden ejecutar acciones concretas, adaptarse en tiempo real a cambios en su entorno y mantener una memoria a largo plazo. Esto abre nuevas posibilidades para la automatización de procesos y la asistencia en tareas de alta complejidad, siendo especialmente útiles en ámbitos como la investigación, el desarrollo de software y la optimización de procesos empresariales.
Conclusión
Los razonadores representan el componente intelectual de la inteligencia artificial, ofreciendo análisis y respuestas fundamentadas. En cambio, los agentes de IA combinan el razonamiento con la capacidad de actuar, permitiendo la automatización de procesos y la interacción continua con entornos digitales. Esta distinción es clave para comprender el futuro de la IA y su impacto en diversos sectores.
Referencias
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Huang, Q., Wake, N., Sarkar, B., Durante, Z., Gong, R., Taori, R., Noda, Y., Terzopoulos, D., Kuno, N., Famoti, A., Llorens, A., Langford, J., Vo, H., Fei-Fei, L., Ikeuchi, K., & Gao, J. (2024). Position paper: Agent AI towards a holistic intelligence. arXiv preprint arXiv:2403.00833.
Radanliev, P., & De Roure, D. (2022). Review of the state of the art in autonomous artificial intelligence. arXiv preprint arXiv:2210.10659.
Shoham, Y., & Leyton‐Brown, K. (2008). Multiagent systems: Algorithmic, game‐theoretic, and logical foundations. Cambridge University Press.
Wooldridge, M. (2009). An introduction to multiagent systems (2ª ed.). Wiley.