El raonament en intel·ligència artificial es la capacitat dels
sistemes d'IA per processar informació, establir connexions lògiques entre dades i arribar a conclusions seguint
patrons apresos. A diferència del raonament humà, es basa en càlculs probabilístics i anàlisi de
patrons.
Mentre que els humans raonem utilitzant intuïció, experiència i emocions, els
sistemes d'IA "raonen" processant enormes quantitats de dades per identificar
patrons i probabilitats. És com tenir una calculadora molt sofisticada que pot trobar connexions entre idees basant-se en milions d'exemples que ha vist abans.
Els
models d'IA poden realitzar diferents tipus de raonament: lògic (seguint regles pas a pas), analògic (trobant similituds entre situacions), causal (identificant relacions de causa i efecte) o probabilístic (calculant la probabilitat que alguna cosa sigui certa). Per exemple, un model pot "raonar" que si plou, és probable que els carrers estiguin mullats, basat en
patrons apresos.
No obstant això, aquest raonament té limitacions importants: no comprèn realment els conceptes com els humans, pot fallar en situacions molt diferents a les del seu entrenament, i les seves conclusions es basen en correlacions estadístiques més que en comprensió veritable. Tècniques com
Chain of Thought ajuden a fer visible aquest procés de raonament, permetent verificar com la IA arriba a les seves conclusions.