LLMs con razonamiento simbólico

Introducción

La inteligencia artificial ha avanzado significativamente en los últimos años, pero aún enfrenta desafíos importantes al replicar la capacidad humana para procesar información y tomar decisiones. Los modelos de lenguaje basados en aprendizaje profundo (LLM) han demostrado ser extremadamente efectivos en tareas de procesamiento del lenguaje natural, sin embargo, su capacidad para razonar simbólicamente sigue siendo limitada. En esta unidad, exploraremos cómo combinar los modelos LLM con técnicas de razonamiento simbólico para crear sistemas híbridos que puedan aprovechar las fortalezas de ambos enfoques.

Explicación principal

La idea central es fusionar la potente capacidad de procesamiento del lenguaje natural de los LLM con el poderoso razonamiento simbólico. Esto puede hacerse a través de varias estrategias, como introducir reglas lógicas explícitas en modelos LLM existentes o usar modelos LLM para generar hipótesis que luego se someten a inferencias simbólicas.

Ejemplo: Combina un modelo LLM con reglas lógicas

Supongamos que queremos desarrollar un asistente virtual que puede ayudar a los usuarios a tomar decisiones complejas. Primero, utilizaremos un modelo de lenguaje pre-entrenado para procesar y comprender el contexto del usuario.

# Ejemplo de código en Python
import transformers

# Carga un modelo LLM existente
model = transformers.AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained("facebook/blenderbot-400M-distill")

# Procesa la entrada del usuario
input_text = "¿Debería ir a la universidad o trabajar directamente después de secundaria?"
inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt")
output = model.generate(**inputs)

# Genera una respuesta inicial basada en el contexto
print(tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True))

Luego, podemos introducir reglas lógicas para que el asistente pueda razonar sobre la información proporcionada. Por ejemplo:

• Regla 1: Si un estudiante tiene una calificación promedio alta en secundaria y está interesado en ciencia, debe considerar ir a la universidad.
• Regla 2: Si un estudiante no ha tomado ciertas materias críticas en secundaria, debe estudiar esas materias antes de entrar a la universidad.

Estas reglas pueden ser implementadas utilizando motor de inferencia simbólico, como clingo o SWI Prolog. Por ejemplo:

# Ejemplo de código en clingo
from pyswip import Prolog

prolog = Prolog()

prolog.assertz("calificacion_alta(X) :- estudiante(X), promedio(X, High).")
prolog.assertz("interes_ciencia(X) :- estudiante(X), interes(X, Ciencia).")

# Combinar reglas para tomar una decisión
def decidir(estudiante):
    if prolog.query(f"calificacion_alta({estudiante})") and prolog.query(f"interes_ciencia({estudiante})"):
        return "Debería ir a la universidad."
    else:
        return "Debe estudiar más antes de tomar una decisión."

print(decidir("Juan"))

Errores típicos / trampas

1. Ignorar la complejidad del razonamiento humano: El razonamiento simbólico puede ser muy efectivo, pero también extremadamente complejo y susceptible a errores. Los modelos LLM podrían generar respuestas que son fáciles de entender para el usuario, pero pueden contener fallos lógicos.
2. Falta de transparencia: A pesar de la capacidad simbólica del asistente, si los usuarios no entienden cómo llega a sus conclusiones, podrían perder confianza en el sistema. Es crucial documentar y explicar claramente las reglas utilizadas.
3. Problemas con datos no estructurados: Los modelos LLM son excelentes para procesar texto natural, pero pueden fallar cuando se enfrentan a datos no estructurados o ambiguos.

Checklist accionable

1. Entender el problema: Identifica claramente cuál es el problema que quieres resolver y cómo los enfoques simbólico y estadístico pueden contribuir.
2. Recolección de datos: Asegúrate de tener una base de datos robusta y bien estructurada para entrenar y validar tu modelo LLM.
3. Implementación del razonamiento simbólico: Elige un motor de inferencia simbólico adecuado según las reglas que quieras implementar.
4. Pruebas exhaustivas: Realiza pruebas en diferentes escenarios para asegurarte de que el sistema funcione correctamente y genera respuestas precisas.
5. Documentación: Documenta claramente cómo funciona tu sistema, incluyendo los algoritmos utilizados y cualquier lógica simbólica incorporada.

Siguientes pasos

• Explorar más profundamente la teoría del razonamiento simbólico para comprender mejor sus capacidades y limitaciones.
• Investigar modelos LLM alternativos que puedan ser más adecuados para tu aplicación específica.
• Participa en foros de discusión sobre IA híbrida para aprender de experiencias y desafíos que otros programadores han enfrentado.