Un segundo trabajo elaborado por investigadores del Centro Nacional de Inteligencia Artificial – CENIA ha sido aceptado en una de las conferencias líderes en IA a nivel mundial, NeurIPS 2025. Este estudio crea una forma de medir una de las habilidades más deseadas de la IA —el razonamiento—, e introduce una nueva tecnología para mejorarla, marcando un paso desde el desarrollo intuitivo hacia una verdadera ingeniería de la Inteligencia Artificial.
Una de las capacidades más impresionantes de la IA es su habilidad para resolver problemas complejos conectando diferentes piezas de información. A esto se le llama composicionalidad o razonamiento composicional. Es similar a cómo un detective resuelve un caso: no encuentra la respuesta de inmediato, sino que une pistas paso a paso.
Por ejemplo, para responder “¿cuál fue el último libro de ciencia ficción publicado por un autor chileno?”, la IA debe:
- Filtrar una base de datos para encontrar todos los libros de “ciencia ficción”.
- Filtrar esa lista para quedarse solo con “autores chilenos”.
- Ordenar el resultado por fecha y seleccionar el más reciente.
Esta capacidad es lo que diferencia a una IA avanzada de un simple buscador. Pero, ¿qué tan buenos son los componentes internos de la IA para realizar estas cadenas de razonamiento?
Los modelos de IA como ChatGPT están construidos con “capas” de procesamiento, como si fueran los pisos de un edificio. Nuestra investigación se propuso medir la capacidad de un solo “piso”. Los resultados fueron dos innovaciones clave:
- Un nuevo método para medir: Creamos un marco matemático, llamado Split-VC, que funciona como una “regla” de alta precisión. Por primera vez, podemos asignar un número exacto a la capacidad de razonamiento de una capa de la IA y, a su vez, medir la complejidad de la tarea que queremos que resuelva.
- Una nueva tecnología para potenciar: Armados con el conocimiento de esta “regla”, diseñamos un mecanismo de procesamiento completamente nuevo llamado “Strassen Attention”. Esta tecnología está específicamente diseñada para superar los límites que medimos, actuando como un “motor supercargado” que le da a una capa de transformer la potencia necesaria para realizar tareas composicionales que antes estaban fuera de su alcance.
Este trabajo, titulado “Strassen Attention, Split VC Dimension and Compositionality in Transformers”, es un cambio de paradigma. Permite a los científicos y desarrolladores pasar de la intuición —construir modelos cada vez más grandes y esperar que funcionen— a la ingeniería de precisión.
Ahora es posible diseñar modelos de IA sabiendo de antemano la capacidad que necesitan sus componentes para una tarea específica. Esto no solo abre la puerta a una IA más potente y capaz de un razonamiento más profundo, sino también a sistemas más eficientes y especializados, consolidando el liderazgo de CENIA en la frontera de la investigación en Inteligencia Artificial.
La investigación fue desarrollada por un equipo compuesto por Alexander Kozachinskiy (CENIA), Felipe Urrutia (Universidad de Chile y CENIA), Héctor Jiménez (Universidad de Chile y CENIA), Tomasz Steifer (IPPT PAN), Germán Pizarro (CENIA), Matías Fuentes (IMC UC), Francisco Meza (IMC UC), Cristian Buc Calderon (CENIA) y Cristóbal Rojas (IMC UC y CENIA).
El estudio completo se encuentra disponible para su consulta en el siguiente enlace de arXiv: https://arxiv.org/abs/2501.19215.
NeurIPS: principal conferencia sobre IA y aprendizaje automático
La Conferencia y Taller sobre Sistemas de Procesamiento de Información Neural (NeurIPS 2025) es una de las tres principales conferencias sobre investigación de la Inteligencia Artificial y aprendizaje automático. Se celebra cada diciembre desde 1987 e incluye charlas, demostraciones, simposios y presentaciones, además de una exposición centrada en el aprendizaje automático, diferentes tutoriales y talleres temáticos que se configuran como una instancia fundamental para el desarrollo e intercambio de ideas.
Es organizada por la Fundación NeurIPS y, por primera vez, en 2025 se celebrará en dos sedes físicas: San Diego (Estados Unidos) y Ciudad de México (México). La primera se llevará a cabo del 2 al 7 de diciembre; y la segunda entre el 30 de noviembre y el 5 de diciembre.
