Os LLMs Não Estão Raciocinando—Eles São Apenas Muito Bons em Planejamento

Modelos de linguagem grandes (LLMs), como o o3 da OpenAI, o Gemini 2.0 do Google e o R1 da DeepSeek, demonstraram um progresso notável na resolução de problemas complexos, na geração de texto semelhante ao humano e até mesmo na escrita de código com precisão. Esses LLMs avançados são frequentemente chamados de “modelos de raciocínio” por suas notáveis habilidades de analisar e resolver problemas complexos. Mas esses modelos realmente raciocinam, ou são apenas excepcionalmente bons em planejamento? Essa distinção é sutil, mas profunda, e tem grandes implicações para como entendemos as capacidades e limitações dos LLMs.

Para entender essa distinção, vamos comparar dois cenários:

Raciocínio: Um detetive investigando um crime deve juntar evidências conflitantes, deduzir quais são falsas e chegar a uma conclusão com base em evidências limitadas. Esse processo envolve inferência, resolução de contradições e pensamento abstrato.
Planejamento: Um jogador de xadrez calculando a melhor sequência de movimentos para dar checkmate ao oponente.

Embora ambos os processos envolvam múltiplas etapas, o detetive envolve-se em um raciocínio profundo para fazer inferências, avaliar contradições e aplicar princípios gerais a um caso específico. O jogador de xadrez, por outro lado, está principalmente envolvido no planejamento, selecionando uma sequência otimizada de movimentos para vencer o jogo. Os LLMs, como veremos, funcionam muito mais como o jogador de xadrez do que como o detetive.

Entendendo a Diferença: Raciocínio vs. Planejamento

Para perceber por que os LLMs são bons em planejamento em vez de raciocínio, é importante primeiro entender a diferença entre os dois termos. Raciocínio é o processo de derivar novas conclusões a partir de premissas dadas usando lógica e inferência. Envolve identificar e corrigir inconsistências, gerar novas percepções em vez de apenas fornecer informações, tomar decisões em situações ambíguas e envolver-se em compreensão causal e pensamento contrafactual, como cenários de “E se?”.

Planejamento, por sua vez, foca em estruturar uma sequência de ações para alcançar um objetivo específico. Depende de dividir tarefas complexas em etapas menores, seguindo estratégias conhecidas de resolução de problemas, adaptando padrões previamente aprendidos a problemas semelhantes e executando sequências estruturadas em vez de gerar novos insights. Embora tanto o raciocínio quanto o planejamento envolvam processamento passo a passo, o raciocínio requer abstração e inferência mais profundas, enquanto o planejamento segue procedimentos estabelecidos sem gerar conhecimento fundamentalmente novo.

Como os LLMs Abordam o “Raciocínio”

Os LLMs modernos, como o o3 da OpenAI e o DeepSeek-R1, estão equipados com uma técnica conhecida como raciocínio em Cadeia de Pensamento (CoT) para melhorar suas habilidades de resolução de problemas. Esse método incentiva os modelos a dividir problemas em etapas intermediárias, imitando a forma como os humanos pensam logicamente sobre um problema. Para ver como funciona, considere um simples problema matemático:

Se uma loja vende maçãs por $2 cada, mas oferece um desconto de $1 por maçã se você comprar mais do que 5 maçãs, quanto custarão 7 maçãs?

Um LLM típico utilizando o prompting CoT pode resolvê-lo assim:

Determinar o preço regular: 7 * $2 = $14.
Identificar que o desconto se aplica (já que 7 > 5).
Calcular o desconto: 7 * $1 = $7.
Subtrair o desconto do total: $14 – $7 = $7.

Ao dispor explicitamente uma sequência de etapas, o modelo minimiza a chance de erros que surgem ao tentar prever uma resposta de uma só vez. Embora essa divisão passo a passo faça com que os LLMs pareçam estar raciocinando, é essencialmente uma forma de resolução estruturada de problemas, muito parecida com seguir uma receita passo a passo. Por outro lado, um verdadeiro processo de raciocínio poderia reconhecer uma regra geral: Se o desconto se aplica a partir de 5 maçãs, então cada maçã custa $1. Um humano pode inferir tal regra imediatamente, mas um LLM não pode, pois simplesmente segue uma sequência estruturada de cálculos.

Por Que a Cadeia de Pensamento é Planejamento, Não Raciocínio

Embora a Cadeia de Pensamento (CoT) tenha melhorado o desempenho dos LLMs em tarefas orientadas à lógica, como problemas matemáticos e desafios de codificação, isso não envolve raciocínio lógico genuíno. Isso ocorre porque o CoT segue um conhecimento procedural, dependendo de etapas estruturadas em vez de gerar novos insights. Ele carece de uma verdadeira compreensão da causalidade e de relacionamentos abstratos, o que significa que o modelo não se envolve em pensamento contrafactual ou considera situações hipotéticas que requerem intuição além dos dados vistos. Além disso, o CoT não pode mudar fundamentalmente sua abordagem além dos padrões para os quais foi treinado, limitando sua capacidade de raciocinar de maneira criativa ou se adaptar a cenários desconhecidos.

O Que É Necessário para que os LLMs Sejam Verdadeiras Máquinas de Raciocínio?

Então, o que os LLMs precisam para realmente raciocinar como humanos? Aqui estão algumas áreas-chave nas quais eles precisam melhorar e abordagens potenciais para alcançá-lo:

Compreensão Simbólica: Os humanos raciocinam manipulando símbolos e relacionamentos abstratos. No entanto, os LLMs carecem de um verdadeiro mecanismo de raciocínio simbólico. A integração de IA simbólica ou modelos híbridos que combinem redes neurais com sistemas de lógica formal poderia aprimorar sua capacidade de engajar-se em um verdadeiro raciocínio.
Inferência Causal: O verdadeiro raciocínio requer entender causa e efeito, não apenas correlações estatísticas. Um modelo que raciocina deve inferir princípios subjacentes a partir dos dados em vez de apenas prever o próximo token. Pesquisas em IA causal, que modela explicitamente as relações de causa e efeito, poderiam ajudar os LLMs a fazer a transição do planejamento para o raciocínio.
Auto-reflexão e Metacognição: Os humanos avaliam constantemente seus próprios processos de pensamento perguntando “Essa conclusão faz sentido?” No entanto, os LLMs não têm um mecanismo para auto-reflexão. Construir modelos que possam avaliar criticamente suas próprias saídas seria um passo em direção ao verdadeiro raciocínio.
Bom Senso e Intuição: Embora os LLMs tenham acesso a vastas quantidades de conhecimento, eles frequentemente têm dificuldades com o raciocínio básico de bom senso. Isso acontece porque eles não têm experiências do mundo real para moldar sua intuição, e não conseguem reconhecer facilmente as absurdidades que os humanos perceberiam imediatamente. Eles também carecem de uma maneira de trazer dinâmicas do mundo real em sua tomada de decisão. Uma maneira de melhorar isso poderia ser construindo um modelo com um motor de bom senso, que poderia envolver a integração de entrada sensorial do mundo real ou o uso de grafos de conhecimento para ajudar o modelo a entender melhor o mundo da maneira que os humanos fazem.
Pensamento Contrafactual: O raciocínio humano muitas vezes envolve perguntar: “E se as coisas fossem diferentes?” Os LLMs têm dificuldades com esses tipos de cenários “e se” porque estão limitados pelos dados que foram treinados. Para que os modelos pensem mais como humanos nessas situações, eles precisariam simular cenários hipotéticos e entender como mudanças nas variáveis podem impactar os resultados. Eles também precisariam de uma maneira de testar diferentes possibilidades e apresentar novos insights, em vez de apenas prever com base no que já aprenderam. Sem essas habilidades, os LLMs não conseguem imaginar verdadeiramente futuros alternativos—eles podem apenas trabalhar com o que aprenderam.

Conclusão

Embora os LLMs possam parecer raciocinar, na verdade eles estão confiando em técnicas de planejamento para resolver problemas complexos. Seja resolvendo um problema de matemática ou se envolvendo em dedução lógica, eles estão principalmente organizando padrões conhecidos de maneira estruturada, em vez de entender profundamente os princípios por trás deles. Essa distinção é crucial na pesquisa em IA, porque se confundirmos planejamento sofisticado com verdadeiro raciocínio, corremos o risco de superestimar as verdadeiras capacidades da IA.

O caminho para a verdadeira IA de raciocínio exigirá avanços fundamentais além da previsão de tokens e planejamento probabilístico. Demandará descobertas em lógica simbólica, compreensão causal e metacognição. Até lá, os LLMs permanecerão ferramentas poderosas para a resolução estruturada de problemas, mas não pensarão verdadeiramente da maneira que os humanos fazem.