Introduccion
Este artículo trata sobre el arte frente al razonamiento matemático de la IA, el bienestar en la cultura y una mirada desde lo empírico y la episteme. Analiza la controversia generada por el artículo «GSM-Symbolic: Comprensión de las limitaciones del razonamiento matemático en modelos de lenguaje grandes. (2025)», especialmente en el debate sobre si las inteligencias artificiales (IA) realmente razonan o simplemente imitan el razonamiento. Se explica que GSM8K es la herramienta más sofisticada para probar la capacidad de las computadoras en resolver problemas de matemáticas y GSM simbólico desafía a los modelos de IA a ir más allá de la simple aritmética y a demostrar una comprensión más profunda de los conceptos matemáticos y la capacidad de manipular símbolos.
También se discute cómo la creatividad humana no se limita a seguir reglas o patrones preestablecidos, mencionando a artistas como Joan Miró, Vincent van Gogh y Benito Quinquela Martín, cuyas experiencias personales y emociones son elementos que la IA no puede replicar. El artículo concluye que, a pesar de las limitaciones de la IA, esta ha revolucionado el arte digital, proporcionando nuevas herramientas y posibilidades creativas, aunque la creatividad humana sigue siendo esencial para la creación de obras de arte significativas.
Razonamiento matemático de la IA
El artículo «GSM-Symbolic: Comprensión de las limitaciones del razonamiento matemático en modelos de lenguaje grandes. (2025)» ha generado controversia, especialmente en el debate sobre si las inteligencias artificiales (IA) realmente razonan o simplemente imitan el razonamiento. La distinción entre estas dos capacidades es crucial, y las opiniones divergen significativamente, particularmente entre empresas líderes en el desarrollo de IA como Apple y OpenAI.
Para comprender más claramente este nuevo paradigma, tenemos que conocer algunos conceptos:
GSM8K es la herramienta más sofisticada para probar la capacidad de las computadoras en resolver problemas de matemáticas. GSM simbólico desafía a los modelos de IA a ir más allá de la simple aritmética y a demostrar una comprensión más profunda de los conceptos matemáticos y la capacidad de manipular símbolo
Ejemplo GSM Simbólico (problema que requiere razonamiento simbólico):
«Un tren viaja a una velocidad de ‘v’ kilómetros por hora. Si la distancia que recorre es ‘d’ kilómetros, ¿cuánto tiempo tardará en completar el viaje? Expresa la respuesta en términos de ‘v’ y ‘d’.» Este problema requiere que el modelo comprenda y manipule variables algebraicas. La solución implica aplicar la fórmula tiempo = distancia / velocidad, y expresar la respuesta como ‘d/v’. Este tipo de problema necesita que el modelo entienda las relaciones entre las variables y las exprese de manera simbólica.
LLMs o Modelos de Lenguaje de Gran Escala. Los LLMs son sistemas de inteligencia artificial diseñados para comprender y generar texto de manera similar a como lo hacen los humanos.
Ejemplo, Prompt: «Escribe un breve cuento sobre un gato que descubre un mundo secreto.» Respuesta del LLM: «En el tranquilo jardín de la señora Pérez, vivía un gato atigrado llamado Max. Curioso por naturaleza, Max siempre exploraba cada rincón. Un día, al seguir a una mariposa, descubrió una pequeña puerta oculta tras unos arbustos. Al abrirla, se encontró con un mundo diminuto lleno de flores brillantes y criaturas diminutas. Max vivió una aventura inolvidable, pero siempre regresó al jardín de la señora Pérez, guardando su secreto. Aquí, el LLM genera un relato coherente y creativo basándose en la instrucción proporcionada.
SOTA. Abreviatura que significa «state-of-the-art». Describe los modelos que han alcanzado el mejor rendimiento en tareas específicas hasta el momento.
Ejemplo: El aprendizaje por refuerzo se utiliza para entrenar agentes de IA para que tomen decisiones en entornos complejos.Modelos «SOTA» de aprendizaje por refuerzo, como DeepMind’s AlphaZero, han demostrado una capacidad sobrehumana para jugar juegos como ajedrez, Go y Atari, superando a los mejores jugadores humanos. Estos modelos han alcanzado el «SOTA» al aprender estrategias complejas a través de la auto-jugada y el aprendizaje por refuerzo profundo.
GSM8K. Es como un examen de matemáticas de primaria, pero súper difícil, con 8.500 problemas.GSM8K es una herramienta valiosa para impulsar el desarrollo de modelos de IA con capacidades de razonamiento matemático más avanzadas
Ejemplo,Problema:«Sofía tiene 15 caramelos. Le da 3 a su hermano y luego se come 2. ¿Cuántos caramelos le quedan?»Solución: Caramelos después de darle a su hermano: 15 – 3 = 12 Caramelos restantes después de comer: 12 – 2 = 10. Respuesta: A Sofía le quedan 10 caramelos.
Según GSM-Symbolic: Understanding the Limitations of Mathematical Reasoning in Large Language Models
Para los casos SOTA, que son lo último en tecnología de los modelos de LLMs más avanzados se crearon GSM-Symbolic los científicos para que pueden ver si los LLMs realmente entienden la lógica de las matemáticas, y no solo las respuestas de memoria.
Según este artículo la fragilidad del razonamiento matemático en estos modelos, ha demostrado que su rendimiento se deteriora significativamente a medida que aumenta el número de cláusulas en una pregunta. Se cree que este declive se debe a que los LLMs actuales no pueden realizar un razonamiento lógico genuino, sino que replican pasos de razonamiento de sus datos de entrenamiento.
Se hipotetiza que este declive se debe a que los LLMs actuales no pueden realizar un razonamiento lógico genuino, sino que replican pasos de razonamiento de sus datos de entrenamiento.
Tipos de razonamientos
«El razonamiento es una capacidad cognitiva fundamental que permite a los individuos procesar información, establecer conexiones lógicas y llegar a conclusiones. Existen diversas formas de pensamiento, cada una con características y aplicaciones particulares» (Anderson, 2010).
Deductivo: De lo general a lo específico (lógica)
Extrae conclusiones lógicas a partir de premisas generales.
Se utiliza en sistemas expertos y sistemas basados en reglas, donde se aplican reglas predefinidas a datos conocidos para llegar a conclusiones.
Inductivo: De lo específico a lo general (patrones).
Genera hipótesis o conclusiones generales a partir de la observación de patrones en datos específicos.
Es fundamental en el aprendizaje automático, donde los algoritmos aprenden a reconocer patrones en grandes conjuntos de datos.
Analógico: Compara situaciones (similitudes).
Establece comparaciones y similitudes entre situaciones o problemas similares para llegar a conclusiones.
Se aplica en robótica y en la transferencia de conocimientos, donde se utilizan soluciones conocidas para problemas similares.
Hipotético-Deductivo: Base del método científico (comprobación).
Es una base del método científico y se aplica en diversas áreas, como la medicina y la investigación.
Abductivo: Busca la mejor explicación (hipótesis).
Busca la explicación más probable para un conjunto de observaciones, incluso si la información es incompleta.
Se utiliza en diagnósticos médicos y en la detección de fallos, donde se necesita identificar la causa más probable de un problema.
El razonamiento abductivo para generar ideas creativas.
«El razonamiento abductivo, como concepto, tiene sus raíces en la obra del filósofo Peirce, CS (1931-1958) y es fundamental en procesos como la formulación de hipótesis innovadoras y la interpretación de contextos ambiguos, ya que implica creatividad, improvisación y la capacidad de inferir lo particular a partir de lo particular. Este razonamiento sigue siendo una facultad exclusivamente humana que la IA no puede replicar por completo» (Peirce, 1931-1958).
El razonamiento abductivo, con su enfoque en la búsqueda de la mejor explicación posible ante la falta de información completa, se entrelaza de manera fascinante con el proceso creativo de un artista.
Permite al artista explorar la realidad desde múltiples perspectivas, generar ideas creativas y encontrar la mejor manera de expresar su visión única.
La creatividad humana: más allá de los algoritmos
La creatividad humana no se limita a seguir reglas o patrones preestablecidos. Artistas como Joan Miró se inspiraron en su infancia, en la naturaleza y en su subconsciente para desarrollar un estilo único lleno de simbolismo y libertad. Vincent van Gogh, por su parte, plasmó su tormento emocional y su conexión con la naturaleza en obras como Le Moulin de la Galette. Estas experiencias personales, emociones y vivencias subjetivas son elementos que la IA no puede replicar, ya que carece de conciencia y de una vida interior.
Joan Miró, Femmes, oiseau dans la nuit, 1974. Mujeres, pájaro en la noche. Museo Nacional de Bellas Artes.»Miró:la experiencia de mirar»
25.10.17-25.02.18″
Vincent van Gogh, Le Moulin de la Galette, 1886, inventario 2720. Museo Nacional de Bellas Artes.
Intención y significado: El alma del arte
El arte humano no es solo una cuestión de formas y colores; es un medio para transmitir mensajes, visiones del mundo y búsquedas interiores. Quinquela Martín, por su parte, capturó la esencia del puerto y la vida obrera de La Boca en Buenos Aires, reflejando la identidad de su comunidad. La IA puede imitar estilos, pero no tiene una intención genuina ni la capacidad de explorar significados que trasciendan lo puramente visual.
Grabado «Elevadores» de Benito Quinquela Martín, de mi colección personal.
La serie Elevadores de Benito Quinquela Martín rinde homenaje a la grandeza del trabajo cotidiano. Sus grabados transmiten la fuerza, el ritmo y la dedicación de los trabajadores portuarios de La Boca, resaltando la belleza y dignidad de cada tarea.
«He querido que el hombre común se reconozca en mi obra, que sienta que su tarea también tiene grandeza…» – Benito Quinquela Martín
Fotografías del emblemático barrio de La Boca, ubicado en la Comuna 4 de la Ciudad Autónoma de Buenos Aires, Argentina. Este sector, caracterizado por su historia inmigrante, albergó a numerosas familias en los tradicionales conventillos. Para decorar sus viviendas, utilizaron restos de pintura que traían los marineros, lo que dio origen a las fachadas multicolores que hoy distinguen al barrio. En el ámbito artístico, su mayor representante fue Benito Quinquela Martín, un pintor y vecino de la zona, quien plasmó en su obra la dinámica del puerto y la vida cotidiana de sus habitantes con un estilo neoimpresionista.
Benito Quinquela Martín. Elevadores a pleno sol, 1945 óleo sobre tela – 200 x 164 cm. Inventario 8823 depósito Comisión Argentina de Fomento Interamericano, 1945. Escuela de La Boca y Realismo social, 1920-1945. Museo Nacional de Bellas Artes.
La revolución de Picasso: El arte que desafió las reglas
A principios del siglo XX, el arte se aferraba a la tradición académica, donde la representación figurativa era la norma. Obras como «Los flamencos» de Henri Rousseau, de 1907, ejemplificaban este estilo, caracterizado por su realismo meticuloso. Sin embargo, un cambio radical se avecinaba, impulsado por la visión de un artista que estaba a punto de redefinir los límites de la expresión visual.
Pablo Picasso, figura de audacia e innovación, irrumpió en la escena artística con «Las señoritas de Aviñón». Esta obra, considerada el punto de partida del cubismo, rompió con las convenciones establecidas, abriendo camino a la abstracción.
«Para florecer, una obra de arte debe ignorar, o más bien, olvidar las reglas», afirmó Picasso, encapsulando su espíritu revolucionario. Mientras el arte académico se ceñía a normas y técnicas consagradas, Picasso exploró nuevas formas de expresión, liberándose de las ataduras de la tradición.
«Las señoritas de Aviñón», expuesta en el Museo de Arte Moderno de Nueva York (MoMA), es testimonio de esta ruptura. Con figuras angulosas y fragmentadas, Picasso desafió la percepción convencional de forma y espacio, iniciando una era donde creatividad y experimentación eran pilares del arte moderno.
La obra de Picasso transformó la pintura y allanó el camino para movimientos artísticos que exploraron abstracción y subjetividad. Su legado perdura, recordándonos que el arte es una búsqueda constante de nuevas formas de ver y representar el mundo.
Conclusión: La frase de Picasso, «Para florecer, una obra de arte debe ignorar, o más bien, olvidar las reglas», captura la esencia de la creatividad humana: la capacidad de romper convenciones y explorar lo desconocido. Esta idea plantea un desafío fundamental para la inteligencia artificial (IA) en el arte.
El arte digital y la IA: Un nuevo lienzo
A pesar de sus limitaciones, la inteligencia artificial (IA) ha revolucionado el arte digital, proporcionando nuevas herramientas y posibilidades creativas. La generación de imágenes, la imitación de estilos artísticos y el arte generativo son solo algunos ejemplos del impacto de la IA en la producción artística (Elgammal, 2019).
La venta de arte digital, impulsada por los NFT, ha creado un nuevo mercado para los artistas digitales (McHugh, 2021). Sin embargo, es importante recordar que la IA es una herramienta, y la creatividad humana sigue siendo esencial para la creación de obras de arte significativas (Manovich, 2020).
El arte digital en el presente es un campo vibrante y en constante evolución, impulsado por los avances tecnológicos y la creatividad ilimitada de los artista
Conclusión
La frase de Picasso, «Para florecer, una obra de arte debe ignorar, o más bien, olvidar las reglas», captura la esencia de la creatividad humana: la capacidad de romper convenciones y explorar lo desconocido. Esta idea plantea un desafío imposible para la inteligencia artificial (IA) aplicad al arte.
Referencias:
Anderson, J. (1990). La psicología cognitiva y sus implicaciones. Nueva York: Freeman.
Elgammal, A. (2019). La IA y el futuro de la creatividad: ¿pueden las máquinas ser artistas ?https://doi.org/10.3390/arts8010026
Castillero, O. (2018). Los 4 tipos de razonamiento principales (y sus características). Maduración psicológica, 1
CEUPE (Centro Europeo de Postgrado). (s.f.). ¿Qué es el razonamiento abductivo? Explicación fácil, con ejemplos. Recuperado de: https://www.ceupe.com/blog/razonamiento-abductivo.html
Manovich, L. (2020). Estética de la IA: la intersección de la computación y la creatividad. MIT
McHugh, G. (2021). El impacto de los NFT en los mercados de arte digital: una nueva era para artistas y coleccionistas. Revista
Mirzadeh, I., Alizadeh, K., Shahrokhi, H., Tuzel, O., Bengio, S., & Farajtabar, M. (2024). Gsm-symbolic: Understanding the limitations of mathematical reasoning in large language models. arXiv preprint arXiv:2410.05229.
Peirce, CS (1931-1958). Documentos recopilados de Charles Sanders Peirce
Cómo citar este artículo:
Román, A. M (2025) El arte frente al razonamiento matemático de la IA [Día Mes, Año de la consulta on line]
