Raciocínio

O que “raciocínio” significa em ML

Na linguagem cotidiana, raciocínio significa tirar conclusões a partir de premissas — muitas vezes aplicando regras, fazendo inferências ou planejando etapas em direção a um objetivo. Em aprendizado de máquina (machine learning, ML), o termo é usado de forma mais ampla e às vezes ambígua. Ele pode se referir a qualquer um dos seguintes:

  • Inferência estruturada: derivar novas informações a partir de informações conhecidas (por exemplo, acarretamento lógico, inferência bayesiana).
  • Resolução de problemas em múltiplas etapas: decompor um problema em etapas intermediárias (por exemplo, resolver um problema de matemática em formato de enunciado).
  • Generalização composicional: lidar corretamente com combinações novas de partes familiares (por exemplo, novas instruções construídas a partir de verbos e objetos conhecidos).
  • Planejamento e tomada de decisão: selecionar ações que atingem objetivos sob restrições (por exemplo, robótica, jogos).
  • Resolução de problemas com ferramentas (tool-augmented problem solving): decidir o que fazer em seguida e qual ferramenta chamar (por exemplo, usar uma calculadora, busca, interpretador de código).
  • Computação latente dentro de redes neurais (neural networks): transformações internas que funcionam como algoritmos (mesmo que não sejam explicitamente representadas como símbolos).

Uma definição operacional útil em contextos de ML é:

Raciocínio é computação orientada a objetivos sobre representações que sustenta generalização além de correspondência direta de padrões.

Essa definição destaca a tensão central na IA moderna: muitos modelos podem parecer raciocinar ao combinar padrões nos dados, então precisamos de avaliação cuidadosa para distinguir generalização genuína de memorização ou heurísticas de atalho.

Raciocínio é um tema central de “fronteira” porque se conecta a questões em aberto sobre capacidades, confiabilidade, avaliação e segurança — intimamente relacionado a Leis de Escala, Habilidades Emergentes, Modelos de Mundo e Pesquisa em Alinhamento.

Fundamentos teóricos: principais formas de raciocínio

Dedução, indução e abdução

A IA clássica e a filosofia frequentemente dividem o raciocínio em:

  • Dedução: Se as premissas são verdadeiras, a conclusão deve ser verdadeira.
    Exemplo: “Todos os mamíferos respiram. Baleias são mamíferos. Portanto, baleias respiram.”
  • Indução: Generalização a partir de exemplos.
    Exemplo: “O sol nasceu todos os dias; nascerá amanhã.” (provável, não garantido)
  • Abdução: Inferência para a melhor explicação.
    Exemplo: “A grama está molhada; a melhor explicação é que choveu.”

Sistemas de ML frequentemente misturam essas formas:

  • Aprendizado supervisionado é em grande parte indutivo.
  • Modelos probabilísticos frequentemente formalizam inferência abdutiva (escolher a explicação mais provável).
  • Verificação formal e prova de teoremas se aproximam mais de dedução.

Raciocínio simbólico, lógica e busca

A IA simbólica tradicional representa conhecimento com símbolos explícitos e aplica regras:

  • Lógica proposicional / de primeira ordem: acarretamento, satisfatibilidade (SAT/SMT).
  • Sistemas baseados em regras: sistemas especialistas.
  • Busca e planejamento: explorar possíveis sequências de ações (por exemplo, busca A*).

Pontos fortes:

  • Critérios de correção claros (uma prova pode ser verificada).
  • Forte composicionalidade (regras se aplicam em novas combinações).

Pontos fracos:

  • Difícil adquirir conhecimento de mundo robusto.
  • Frágil quando as entradas são ambíguas ou ruidosas.

A ML moderna revisita essas ideias por meio de híbridos neuro-simbólicos e agentes que usam ferramentas (ver abaixo).

Raciocínio probabilístico e inferência bayesiana

O raciocínio probabilístico trata a incerteza como elemento de primeira classe:

  • Inferência bayesiana calcula crenças posteriores:
    ( p(\text{hipótese} \mid \text{dados}) \propto p(\text{dados} \mid \text{hipótese}) p(\text{hipótese}) )

Isso aparece em ML como:

  • Modelos gráficos probabilísticos
  • Modelos de espaço de estados e filtragem
  • Programação probabilística

Em aprendizado profundo (deep learning), a incerteza frequentemente é aproximada em vez de explicitamente modelada, mas a avaliação muitas vezes depende de incerteza (por exemplo, calibração, abstenção).

Contexto relevante: Inferência Bayesiana

Raciocínio causal

Associação estatística não é causalidade. Raciocínio causal busca responder perguntas como:

  • “O que acontece se nós intervirmos?” (operador do)
  • “O que teria acontecido se as coisas fossem diferentes?” (contrafactuais)

O raciocínio causal importa para:

  • Generalização robusta sob mudança de distribuição
  • Descoberta científica e decisões de política pública
  • Explicar e depurar o comportamento do modelo

Contexto relevante: Inferência Causal

Planejamento, controle e tomada de decisão

Raciocínio frequentemente está ligado a agir no mundo:

  • Planejamento: computar uma sequência de ações para alcançar um objetivo (determinístico ou estocástico).
  • Controle: escolher ações ao longo do tempo sob incerteza.
  • Aprendizado por reforço (reinforcement learning, RL): aprender políticas para maximizar recompensa, frequentemente exigindo atribuição de crédito em horizontes longos.

Muitas avaliações de “raciocínio” em agentes são implicitamente avaliações de planejamento.

Contexto relevante: Aprendizado por Reforço

Raciocínio em modelos neurais modernos

Raciocínio implícito vs. explícito

Sistemas modernos de aprendizado profundo (especialmente modelos de linguagem grandes, large language models, LLMs) frequentemente realizam comportamentos semelhantes a raciocínio sem estruturas simbólicas explícitas. Isso às vezes é chamado de raciocínio implícito:

  • O modelo aprende regularidades estatísticas que implementam internamente transformações em múltiplas etapas.
  • Etapas intermediárias podem não ser representadas como símbolos discretos, mesmo que possamos elicitar explicações passo a passo em texto.

Em contraste, raciocínio explícito usa estruturas externas:

  • Programas gerados
  • Provas formais
  • Chamadas a ferramentas (calculadora, solucionador, busca)
  • Representações explícitas de estado em planejadores

Uma questão-chave de pesquisa: Quando o raciocínio implícito generaliza de forma confiável, e quando precisamos de estrutura explícita?

Por que transformers podem parecer raciocinadores

A Arquitetura Transformer não é inerentemente um mecanismo de lógica, mas pode aprender:

  • Heurísticas baseadas em padrões que imitam raciocínio em benchmarks
  • Comportamentos algorítmicos via atenção e composição
  • Recuperação e recombinação de padrões memorizados

A escalabilidade (mais dados/cômputo/parâmetros) frequentemente melhora o desempenho em benchmarks de raciocínio, motivando o debate sobre se as melhorias refletem raciocínio mais profundo ou melhor completamento de padrões — intimamente ligado a Leis de Escala e Habilidades Emergentes.

“Deliberação” em tempo de teste e prompting estruturado

Muitos sistemas aumentam o desempenho em raciocínio alocando mais computação no momento da inferência:

  • Gerar múltiplas soluções candidatas e votar (autoconsistência).
  • Fazer busca sobre etapas intermediárias (exploração no estilo árvore-de-pensamentos).
  • Usar scratchpads ou formatos estruturados.

Isso desfoca a linha entre uma única passagem direta e busca explícita.

Raciocínio com ferramentas e orientado a agentes

Uma tendência prática é tratar o modelo como um controlador que:

  1. Interpreta a tarefa
  2. Escolhe ferramentas
  3. Executa ações
  4. Verifica o progresso

Isso frequentemente melhora a confiabilidade porque ferramentas fornecem cômputo de verdade fundamental (por exemplo, aritmética exata) ou informação atualizada (por exemplo, recuperação).

Um padrão ilustrativo mínimo em pseudocódigo semelhante a Python:

def solve(question, llm, tools):
    plan = llm("Decide if you need tools; if yes, specify calls.")
    if plan.needs("calculator"):
        value = tools.calculator(plan.expression)
        return llm(f"Use this computed value: {value}. Finish the solution.")
    return llm("Answer directly.")

A avaliação então deve medir não apenas a acurácia final, mas também correção no uso de ferramentas, eficiência e robustez.

Raciocínio além do texto: multimodal e com interação com o mundo

Raciocínio pode envolver imagens, áudio e ambientes incorporados:

  • Raciocínio espacial sobre imagens
  • Seguimento de instruções com ancoragem (grounded)
  • Resposta a perguntas visuais que exige inferência em múltiplas etapas

Essas capacidades são centrais para Modelos Fundamentais Multimodais e frequentemente se conectam à ideia de simuladores latentes aprendidos em Modelos de Mundo.

Exemplos práticos de tarefas de “raciocínio”

Exemplo 1: Perguntas e respostas multi-hop (recuperação composicional)

Tarefa: responder a uma pergunta que exige combinar dois fatos.

  • Fato A: “Marie Curie descobriu o rádio.”
  • Fato B: “O rádio é um elemento químico.”

Pergunta: “Que tipo de coisa Marie Curie descobriu?”

Um sistema com capacidade de raciocínio deve:

  1. Identificar a entidade descoberta (rádio)
  2. Usar o segundo fato para categorizá-la (elemento químico)
  3. Produzir a resposta

Isso é simples para humanos, mas testa se um modelo consegue encadear informações de forma confiável, em vez de saltar para um palpite plausível.

Exemplo 2: Problemas de matemática em enunciado (procedimento + verificação)

Tarefa: “Uma loja vende 3 cadernos por $12. Quanto custam 5 cadernos na mesma taxa?”

Uma abordagem robusta:

  • Calcular o preço unitário: 12 / 3 = 4
  • Multiplicar: 5 * 4 = 20
  • Retornar $20

Na prática, LLMs podem produzir a resposta correta, mas pelos motivos errados, ou falhar por deslizes aritméticos — daí a popularidade do uso de ferramentas (calculadora) e verificação.

Exemplo 3: Planejamento em um ambiente (raciocínio com estado)

Em um mundo em grade (gridworld):

  • Objetivo: pegar uma chave, abrir uma porta, chegar à saída.
  • Restrição: a porta não pode abrir sem a chave.

O agente deve raciocinar sobre estado, pré-condições e dependências de longo horizonte. Mesmo que cada subação seja fácil, a sequência importa.

Como o raciocínio é avaliado em ML

Avaliar raciocínio é difícil porque:

  • Benchmarks podem ser resolvidos por atalhos (artefatos do conjunto de dados).
  • Dados de treinamento podem se sobrepor aos dados de teste (contaminação).
  • Modelos podem ser sensíveis ao prompt e frágeis.
  • Uma resposta final correta não garante um processo correto.

Na prática, a avaliação se divide em várias categorias complementares.

Avaliação baseada em resultado: acertou a resposta?

Essa é a abordagem mais comum: medir acurácia ou taxas de aprovação em conjuntos de dados curados.

Famílias típicas de benchmarks:

  • Raciocínio matemático e quantitativo: problemas aritméticos em enunciado no estilo GSM, matemática de competição (por exemplo, MATH, conjuntos tipo AIME)
  • Raciocínio lógico: quebra-cabeças dedutivos, fragmentos de lógica formal, satisfação de restrições
  • QA multi-hop: perguntas que exigem combinar múltiplas evidências (por exemplo, tarefas tipo HotpotQA)
  • Raciocínio de senso comum: senso comum físico e social (frequentemente misturado com julgamento de plausibilidade)
  • Raciocínio em código: tarefas de programação cuja correção é testável por testes unitários (por exemplo, tipo HumanEval)
  • Tarefas de agentes de longo horizonte: navegação na web, uso de ferramentas ou tarefas incorporadas (taxa de sucesso, tempo, custo)

Métricas comuns:

  • Acurácia / correspondência exata
  • F1 para trechos parcialmente correspondentes (QA)
  • pass@k para código (probabilidade de pelo menos uma de k amostras passar nos testes)
  • Taxa de sucesso para agentes (conclusão da tarefa)
  • Sucesso com restrição de custo (sucesso sob um orçamento de tokens/tempo/chamadas de ferramenta)

Força: fácil comparar sistemas.
Fraqueza: pode ocultar como o modelo chegou lá.

Avaliação baseada em processo: o raciocínio foi válido?

A avaliação baseada em processo tenta julgar etapas intermediárias, não apenas resultados.

As abordagens incluem:

  1. Verificação de etapas / avaliação de justificativas (rationale grading)
    Anotadores ou modelos julgam se cada etapa decorre logicamente.
    Risco: justificativas em linguagem natural podem ser persuasivas, mas incorretas.

  2. Verificação formal
    Converter o raciocínio em artefatos verificáveis:

    • Provas checadas por um provador de teoremas
    • Programas executados contra testes
    • Planos simulados em um ambiente

  3. Pontuação de decomposição
    Pontuar subrespostas para subperguntas (comum em QA multi-hop).

  4. Localização de erro
    Identificar onde o raciocínio falha (primeira etapa incorreta) para orientar melhorias.

Uma nuance importante: Um modelo pode produzir uma resposta correta com uma explicação incorreta (ou vice-versa). Portanto, “mostre seu trabalho” não é automaticamente uma garantia de raciocínio genuíno.

Relacionado: Pesquisa em Interpretabilidade

Robustez e generalização: ainda funciona quando as condições mudam?

Raciocínio frequentemente é equiparado a generalização sistemática, então uma avaliação robusta é importante.

Verificações comuns de robustez:

  • Divisões fora de distribuição (OOD): testar em formas superficiais diferentes das de treinamento.
  • Divisões composicionais: segurar certas combinações (por exemplo, cores com formas).
  • Paráfrases adversariais: mesma tarefa, redação diferente.
  • Perturbações contrafactuais: mudar um fato-chave e ver se a resposta muda apropriadamente.
  • Verificações de consistência: fazer a mesma pergunta de múltiplas formas e medir concordância.

Métricas:

  • Acurácia sob perturbação
  • Desempenho no pior caso vs caso médio
  • Taxa de consistência entre reformulações

Esses testes visam detectar “aprendizado por atalho”, em que modelos exploram artefatos em vez de aprender o raciocínio pretendido.

Calibração e incerteza: ele sabe quando pode estar errado?

Sistemas de raciocínio usados em contextos de alto risco devem representar incerteza.

Ferramentas de avaliação:

  • Erro de calibração (por exemplo, erro de calibração esperado)
  • Predição seletiva: acurácia quando é permitido abster-se
  • Curvas confiança-acurácia

Um modelo que raciocina bem, mas é excessivamente confiante, pode ser menos útil do que um modelo um pouco mais fraco que sinaliza incerteza de forma confiável.

Uso de ferramentas e avaliação de agentes: raciocínio como seleção de ações

Quando modelos usam ferramentas, a avaliação se expande além da correção da resposta:

  • Correção na seleção de ferramentas: chamou a ferramenta certa?
  • Correção de argumentos: as entradas para a ferramenta eram válidas?
  • Eficiência: número de chamadas, tokens, latência, custo monetário
  • Comportamento de recuperação: consegue detectar erros de ferramenta e tentar novamente de forma apropriada?
  • Restrições de segurança: evita ações proibidas?

Por exemplo, um agente web pode ser avaliado por:

  • taxa de sucesso dentro de um orçamento de tempo
  • número de páginas visitadas
  • taxa de erros irreversíveis

Contaminação e confiabilidade de benchmarks: o teste é realmente um teste?

À medida que conjuntos de dados se tornam amplamente usados, existe um risco real de que:

  • Itens de teste (ou quase duplicatas) apareçam nos dados de treinamento
  • Modelos memorizem soluções ou padrões

Mitigações:

  • Usar novos conjuntos de teste privados
  • Medir sobreposição de quase duplicatas
  • Preferir tarefas geradas proceduralmente com distribuições controladas
  • Avaliar em tarefas que exigem interação ou informação atualizada

Isso é cada vez mais importante à medida que modelos de fronteira são treinados em corpora massivos em escala web.

Armadilhas e equívocos comuns

“Se ele consegue explicar a resposta, então deve estar raciocinando”

Não necessariamente. Explicações geradas podem ser:

  • Justificativas pós-hoc
  • Modelos de template baseados em padrões
  • Narrativas incorretas, mas plausíveis

Raciocínio fiel é uma área de pesquisa em aberto, conectando avaliação à Pesquisa em Interpretabilidade.

“Raciocínio é uma única capacidade”

Na prática, “raciocínio” é um conjunto de habilidades:

  • confiabilidade aritmética
  • manipulação simbólica
  • recuperação multi-hop
  • inferência causal
  • planejamento
  • satisfação de restrições
  • autoverificação

Um modelo pode ser forte em uma e fraco em outra.

“Modelos maiores raciocinam automaticamente”

Escalar ajuda em muitos benchmarks, mas:

  • Ganhos podem vir de memorização ou heurísticas melhores
  • Generalização composicional robusta pode ficar atrás da acurácia em distribuição
  • Cenários orientados a agentes podem introduzir novos modos de falha (ciclos de feedback, erros acumulados)

Isso se conecta diretamente aos debates cobertos em Leis de Escala e Habilidades Emergentes.

Orientação prática: projetando avaliações melhores de raciocínio

Se você está construindo ou selecionando um benchmark de raciocínio, princípios úteis de projeto incluem:

  • Preferir tarefas verificáveis quando possível (execução, provas, simuladores).
  • Medir robustez, não apenas acurácia média (paráfrases, OOD, contrafactuais).
  • Controlar vazamento com conjuntos de teste novos ou privados.
  • Incluir avaliação com orçamento (desempenho vs cômputo/chamadas de ferramenta).
  • Separar conhecimento de raciocínio quando possível:
    • Fornecer os fatos necessários no contexto
    • Então testar se o modelo consegue combiná-los
  • Reportar tipos de erro (deslize aritmético, etapa ausente, suposição errada) para tornar o progresso diagnosticável.

Um exemplo simples: avaliar aritmética em múltiplas etapas com verificação

def eval_math(model, problems):
    correct = 0
    for p in problems:
        ans = model(p["question"])
        # Verify by parsing numeric answer and checking exact equality
        if float(ans) == float(p["answer"]):
            correct += 1
    return correct / len(problems)

Isso ainda é baseado em resultado, mas ao menos é objetivamente verificável. Configurações mais avançadas também avaliam computações intermediárias ou exigem que o modelo produza código executável.

Problemas em aberto e fronteiras de pesquisa

Raciocínio permanece uma fronteira ativa porque muitas questões centrais seguem sem solução:

  • Definição: O que deve contar como raciocínio versus correspondência de padrões sofisticada?
  • Fidelidade: “Traços de raciocínio” intermediários refletem a computação interna real?
  • Generalização: Como obter raciocínio composicional confiável e OOD?
  • Planejamento + linguagem: Como construir agentes que raciocinem com segurança ao longo de horizontes longos?
  • Ancoragem no mundo: Quanto o raciocínio robusto requer interação ancorada, como em Modelos de Mundo?
  • Segurança e alinhamento: Raciocínio mais capaz pode permitir tanto planejamento benéfico quanto estratégias prejudiciais, motivando trabalho em Pesquisa em Alinhamento.

Resumo

Em ML, raciocínio se refere a inferência orientada a objetivos e computação em múltiplas etapas que idealmente generaliza além de padrões superficiais. Ele abrange dedução lógica, inferência probabilística, raciocínio causal e planejamento, e aparece em sistemas modernos tanto por computação neural implícita quanto por fluxos de trabalho explícitos com ferramentas. Avaliar raciocínio exige mais do que acurácia: uma avaliação robusta frequentemente combina benchmarks baseados em resultado com checagens de processo, testes OOD, métricas de calibração, avaliação de uso de ferramentas e controles de contaminação. O campo ainda está convergindo em definições e medições confiáveis — tornando raciocínio um tópico central na fronteira de pesquisa em IA hoje.