Probablemente, muchas veces hayas escuchado hablar acerca del razonamiento deductivo. Es una herramienta fundamental que nos permite llegar a conclusiones precisas a partir de premisas claras, las cuales nos ayudan a potenciar nuestra capacidad para analizar y resolver problemas de manera más eficiente.
No se trata de una metodología que solo es útil en un campo determinado, sino que, por el contrario, sirve para entrenar nuestro cerebro y poder procesar de una mejor manera la información.
¿Qué es el razonamiento deductivo?
El razonamiento deductivo es una estrategia mental que permite obtener conclusiones verdaderas basadas en premisas también reales. Es una herramienta clave para alcanzar certezas mediante el procesamiento lógico de la información. Se trata de una de las tantas técnicas que es capaz de aplicar la mente humana para alcanzar certezas a través del procesamiento de la información.
Entonces, estamos frente a una técnica que nos permite aplicar conocimientos previos para solucionar problemas. La clave del razonamiento deductivo es la capacidad de ser preciso y riguroso porque mediante el seguimiento de un proceso lógico y ordenado se puede llegar a una solución.
Una de las características principales de este método de razonamiento es la conexión lógica dada por la deducción que existe entre las premisas y la conclusión. Por otra parte, se trata de un razonamiento que parte de reglas generales, como puede ser que todos los pájaros vuelan.
A su vez, también podemos hablar de dos tipos de razonamiento deductivo. En primer lugar, es posible identificar al directo de conclusión inmediata. Este consiste en un razonamiento que consta de una sola premisa y que alcanza la conclusión sin intermediarios.
En segundo lugar, cabe mencionar al método deductivo indirecto de conclusión mediata. En este caso podemos observar dos premisas. Una de ellas contendrá una proposición de carácter universal y la otra una de carácter particular.
La conclusión, en este tipo de razonamientos, surge de la comparación entre estas dos premisas.
A lo largo de este artículo, nos encargaremos de hacer una descripción completa sobre el razonamiento deductivo.
En este primer apartado hemos visto qué es y en los siguientes analizaremos cómo aplicarlo para llegar a conclusiones, cuáles son algunos ejemplos concretos de aplicación en la resolución de problemas prácticos y cómo se integra el aprendizaje automático y la inteligencia artificial con el proceso de razonamiento deductivo.
¿Cómo aplicamos razonamiento deductivo para llegar a conclusiones?
Siempre que apliquemos el razonamiento deductivo, nuestro objetivo será el de llegar a conclusiones cuya verdad no pueda discutirse. Para aplicar el razonamiento deductivo es necesario seguir una serie de pasos.
En primer lugar, debemos identificar las premisas que son ciertas y nos permitirán llegar a una afirmación correcta. Luego, debemos tomar estas hipótesis y deducir una conclusión lógica. Finalmente, se deben evaluar y verificar los resultados obtenidos para asegurar que sean precisos y coherentes.
El proceso de razonamiento dependerá de la forma lógica que utilicemos para llevar a cabo la producción de nuestro argumento. Pero es importante que cuando desarrollemos estos pasos, evitemos caer en errores que deriven en argumentos inválidos. En los siguientes apartados analizaremos esta cuestión.
¿Cuál es la diferencia entre un argumento deductivo y un argumento inductivo?
A la hora de hablar en forma general de razonamientos lógicos y argumentos, podemos encontrar diferentes tipos de ellos con algunas diferencias. En este apartado nos encargaremos de destacar las diferencias entre un argumento deductivo y uno inductivo.
Un argumento deductivo es aquel en el que, si las premisas son correctas, la conclusión no puede ser falsa, ya que se basa en una necesidad y consecuencia lógica. En cambio, en los argumentos inductivos, aunque las premisas sean correctas, solo se puede sugerir o inducir que la conclusión lo sea, sin que esto sea completamente seguro.
En los argumentos inductivos ya no estamos hablando de necesidad lógica, sino que estamos refiriéndonos a una cuestión de probabilidad y costumbre. Esta diferencia trae a su vez otras consecuencias:
En primer lugar, podemos afirmar que la certeza y la verdad de los argumentos deductivos depende directamente de sus premisas. Es por esto que, si estas últimas son verdaderas, el argumento es válido.
Pero, no es posible decir si un argumento inductivo es válido o no debido a que solo son utilizados con el objetivo de determinar las probabilidades de una conclusión.
Esto significa que los argumentos deductivos son concluyentes y los inductivos solo tienen el objetivo de mostrar cierta probabilidad.
De esta forma, vemos como en los argumentos deductivos hay lógica, ya que son el producto de la realización de una serie de pasos. Por el contrario, los argumentos inductivos están basados en la intuición y en generalizaciones.
Otra de las diferencias más importantes entre estos dos tipos de razonamientos es que en el caso del deductivo, siempre se parte de premisas generales y se espera llegar a una conclusión específica.
En cambio, en el inductivo, el objetivo es arribar a conclusiones generales a partir de premisas específicas.
Tipos de razonamientos
Tal como veremos en los siguientes apartados, la validez de un argumento dependerá en gran medida de su estructura y de su forma lógica. Se trata, básicamente, de la cantidad de premisas y de cómo influyen ellas en la conclusión.
Existen diversos tipos de razonamiento deductivo, entre los cuales destaca el modus ponens, uno de los más conocidos. Este razonamiento se estructura de manera que, si una premisa establece que “si P, entonces Q” es decir: Si P es cierto, entonces Q también lo es.
En contraposición, el modus tollens opera de manera inversa: “Si P implica Q, pero Q es falso, entonces P también lo es”. Este razonamiento se basa en la negación como un componente central. Un ejemplo de modus tollens sería: “Si es una bicicleta, tiene ruedas. Si no tiene ruedas, entonces no es una bicicleta”.
Por último, otro concepto esencial es el de los silogismos. Este tipo de razonamiento parte de dos premisas y genera una conclusión que necesariamente deriva de estas. La conclusión actúa como una proposición lógica que se infiere a partir de las premisas presentadas.
¿Cómo se relaciona la lógica con el razonamiento deductivo?
La lógica y el razonamiento deductivo van de la mano. En primer lugar, porque las conclusiones a las que se llega con el método de deducción son producto de un proceso lógico basado en determinadas reglas de inferencia.
A su vez, es sabido que la lógica estudia cómo demostrar la validez o invalidez de un argumento o razonamiento, como detectar una falacia, una paradoja y ciertas nociones de verdad.
Esto que atraviesa por completo el objeto de esta rama de la filosofía es crucial cuando hablamos del razonamiento deductivo.
Hemos dicho en los apartados anteriores que si nos encontramos con dos premisas verdaderas es posible llegar a una conclusión de igual carácter y estaremos ante un argumento válido. Pero esto puede no ser así debido a que el razonamiento deductivo debe estar estructurado acorde a ciertos estándares provistos por las reglas de inferencia.
Esto quiere decir que la validez de un argumento dependerá también de la validez de las reglas de inferencia que utilice. Eso es precisamente de lo que se encarga la lógica en su relación con el razonamiento deductivo, de determinar cómo se deben realizar las inferencias.
Las reglas de inferencia son esquemas que tienen como objetivo alcanzar conclusiones. Un ejemplo clásico de ellas, que hemos descrito en el apartado anterior, es el modus ponens.
La lógica entonces determina la validez de los argumentos mediante el establecimiento de ciertas pautas para la producción de ellos. Esto es importante porque es muy común caer en argumentos inválidos.
La lógica los denomina falacias formales, y son todos aquellos argumentos que no siguen las reglas de inferencia de forma correcta.
¿Cuáles son los principales conceptos necesarios para entender el razonamiento deductivo?
Habiendo establecido la clara relación que existe entre la lógica y el razonamiento deductivo, cabe hacer una explicación algo más extensa de aquellos conceptos que integran este método para sacar conclusiones.
Como primera medida, es importante que entendamos el concepto de validez de los argumentos. Esto determinará si hemos hecho el razonamiento de forma correcta o si fallamos en algún punto de la deducción.
Otro concepto importante que es necesario tener bien claro a la hora de realizar deducciones es el de premisa. Estas últimas son necesarias para elaborar conclusiones y el ser o no verdaderas afecta directamente a la validez de las conclusiones.
Al hacer esta aclaración podemos introducirnos en otro concepto importante que es el de consecuencia lógica. Se trata, básicamente, de la relación existente entre las premisas y la conclusión en un argumento deductivo.
La consecuencia lógica significa básicamente que de ser ciertas las premisas no hay otra opción para la conclusión más que la de alcanzar la verdad.
Por otra parte, debemos destacar dos enfoques básicos que se le da a la estructura de los argumentos deductivos. Uno de ellos es el enfoque sintáctico. Este consiste en otorgar validez a un argumento por el mero hecho de seguir reglas de inferencia válidas.
La validez depende de la forma, sintaxis o estructura del argumento. Esto quiere decir que, si la forma lógica es A entonces B, si A es verdadero, lo es, por tanto, B.
La cuestión se hace un poco más compleja en el otro enfoque, el semántico. Desde esta perspectiva, la validez deductiva se determina a partir de la interpretación de las premisas y de las conclusiones.
Para este enfoque, un argumento es válido cuando no existe ninguna posibilidad ni ocasión en la que las premisas sean verdaderas y la conclusión falsa.
¿Cómo evaluamos los argumentos en lógica y razonamiento deductivo?
En este apartado profundizaremos en la evaluación de argumentos. Hemos visto que es la lógica la rama que tiene por objeto determinar la validez o invalidez de ellos.
Como ya hemos explicado previamente, un argumento será evaluado y calificado como válido si también lo es la regla de inferencia que esté utilizando. En otras palabras, se trata de determinar si la forma lógica del argumento es correcta.
Ahora bien, hemos dicho que si un argumento está realizado con reglas de inferencia válidas y la verdad de sus premisas asegura la verdad de su conclusión, es un argumento válido.¿Qué sucede entonces en el caso de que esto no sea así? Cuando la verdad de las premisas no asegura la verdad de la conclusión, estamos ante una falacia formal o, dicho de otro modo, razonamientos deductivos inválidos.
Es posible caer en la producción de un argumento inválido, por ejemplo, mediante lo que se conoce como afirmación del consecuente. Se trata de un error converso que se puede ver de la siguiente manera: Si Juan trabaja en una mina, entonces es hombre. Juan es hombre, entonces trabaja en una mina.
Este último es un claro ejemplo de un argumento que la lógica calificaría como inválido. Al afirmar la consecuencia estamos equivocando la forma lógica dada por una regla de inferencia.
En la arenga política, por ejemplo, se presentan muchas oportunidades en las que surgen falacias formales. En ocasiones, estas desvían el argumento de un debate hacia otro tema en lugar de centrarse en la discusión real.
Falacias como el ad hominem, el straw man y la falsa dicotomía se usan intencionalmente para distraer a las personas con razonamientos tergiversados.
Una manera de evitar estas falacias es practicar el pensamiento crítico, analizar las afirmaciones, cuestionar supuestos y, esencialmente, buscar evidencia sólida que respalde las declaraciones o los supuestos que se consideran verdaderos. Hoy en día, la prensa se esfuerza por develar en tiempo real las falacias formales formuladas por figuras públicas durante un debate presidencial.
Un ejemplo de esto es el debate entre Donald Trump y Kamala Harris, transmitido por CNN en septiembre de 2024. Durante la intervención de ambos candidatos, los periodistas confirmaron o refutaron ciertas falacias relacionadas con temas como el cambio climático, la migración y la inflación en Estados Unidos.
¿Cuáles son las ventajas de utilizar razonamiento deductivo para resolver problemas complejos?
A la hora de resolver problemas complejos es necesario partir de una investigación hecha de forma debida. El razonamiento deductivo ofrece herramientas muy útiles para lograr una adecuada metodología de la investigación que permita afrontar la resolución de problemas dando por sabidos ciertos conceptos clave.
Esto se debe a que una de las ventajas que provee el método deductivo tiene que ver con la comprobación de hipótesis. A través de este método podemos explicar las relaciones causales que unen a los conceptos y a las variables.
Asimismo, es posible avanzar rápidamente en la resolución de algunos problemas, ya que este método de razonamiento permite generalizar algunos resultados de la investigación y es más rápido de realizar.
¿Qué herramientas me ayudan a desarrollar mi capacidad de razonamiento deductivo?
Al ser el razonamiento deductivo una de las inteligencias que tiene el cerebro humano, es posible desarrollarla y entrenarla para poder sacar conclusiones y tener un mejor rendimiento en muchas de nuestras actividades.
Hoy una forma muy novedosa de trabajar en esta capacidad es a través de las aplicaciones. Según de cuál se trate, nos puede ayudar a aprender diferentes cosas.
Sudoku y otros rompecabezas
Un ejemplo de aplicaciones que nos pueden ayudar es el sudoku fun. Si bien para realizar este entretenido juego no es necesario bajarse una aplicación, si lo hacemos puede llegar a ser más interactivo.
Se trata de un juego matemático que consiste en completar, con números del 1 al 9, diferentes celdas de una cuadrícula de forma que los mismos no se repitan en cada fila, columna y en la misma cuadrícula.
Por otra parte, es posible encontrar muchas otras aplicaciones que ofrecen juegos lógicos y prueban el coeficiente intelectual de cada persona.
En otro sentido, la realización de rompecabezas puede llegar a ser una muy buena forma de ejercitar nuestras habilidades de razonamiento lógico. Es recomendable empezar de a poco completando algunos que contengan pocas piezas y luego ir evolucionando. Mientras más piezas tenga, más podremos desarrollar nuestra capacidad deductiva.
Escucha atenta de charlas TED
Muchas personas utilizan las charlas TED para inspirarse, descubrir nuevas voces o simplemente para entretenerse en su tiempo libre. Sin embargo, también son una excelente herramienta para estimular el razonamiento deductivo.
Estas presentaciones breves abarcan una amplia gama de temas y fomentan el pensamiento crítico y la curiosidad humana. Muchas charlas plantean interrogantes que invitan a las personas a razonar y aplicar la lógica para comprender y cuestionar diferentes puntos de vista, en lo que en inglés se conoce como “thinking outside the box” o pensar fuera de la caja.
Juegos de lógica en Lumosity
El sitio web Lumosity está diseñado para desarrollar habilidades cognitivas como la memoria, la velocidad de procesamiento y la resolución de problemas, entre otras. Su aplicación ofrece una variedad de ejercicios adaptativos para cada público, lo cual garantiza que sea accesible para todos.
¿Existen ejemplos concretos que ilustren cómo se puede usar el razonamiento deductivo para resolver problemas prácticos?
Razonamiento deductivo en las ciencias naturales
Si sabemos que para llegar a una conclusión tenemos que partir de una premisa que sea necesariamente verdadera, podemos elegir una al azar.
Por ejemplo, es posible elegir como nuestra primera premisa que denominaremos A el siguiente enunciado: Los pájaros vuelan.
Luego, elegimos nuestra segunda premisa que denominaremos B. La misma puede ser el siguiente enunciado: El gorrión es un pájaro.
Si nosotros sabemos que los pájaros vuelan y que el gorrión es un pájaro, necesariamente llegamos a nuestra conclusión que es que los gorriones vuelan.
Razonamiento deductivo en la ciberseguridad
En ciberseguridad, el razonamiento deductivo puede aplicarse para identificar y prevenir amenazas en un entorno empresarial. Durante el ataque de WannaCry en 2017, muchas organizaciones no actualizaron sus sistemas de Microsoft, lo que las dejó vulnerables a malwares que se habían desarrollado con versiones antiguas y sin parches del sistema operativo.
Fue así como EternalBlue se propagó en más de 220 mil computadoras en el mundo. Más allá del caso anecdótico, los expertos en seguridad pueden deducir a partir de esto que la falta de monitoreo de actualizaciones de seguridad permite accesos no autorizados, por lo que es de suma importancia mantener las medidas de protección actualizadas.
Razonamiento deductivo en el desarrollo de aplicaciones
Otro lugar donde los profesionales pueden hacer uso del razonamiento deductivo es en el campo de las ciencias de la computación, más precisamente con las técnicas de razonamiento automatizado. Similar a la teoría deductiva, esta herramienta intenta garantizar lo que un sistema o programa hará o no hará nunca a través de pruebas matemáticas.
A través del razonamiento automatizado, los desarrolladores de un software pueden utilizar lógicas matemáticas para perfeccionar las propiedades de seguridad, cumplimiento, disponibilidad, durabilidad y seguridad de la arquitectura de su invención. En estas prácticas, utilizan modelos matemáticos que se basan en un buen número de variables para deducir soluciones probables a un problema.
Por su parte, los desarrolladores de hardware utilizan razonamiento deductivo para detectar defectos ocultos que las pruebas convencionales no encuentran. Por ejemplo, se utiliza para confirmar que sus diseños cumplan con las especificaciones de desarrollo y se comporten como se espera. Esto se hace a partir de rigurosos análisis de razonamiento matemático que se ejecutan de forma automática.
Otros ejemplos
Por otra parte, el razonamiento deductivo es utilizado también en la resolución de acertijos. En estos casos, se nos presentan una serie de pistas que podemos tomar y utilizar como premisas y que nos permiten deducir una solución lógica.
Es así entonces que, a través de la aplicación del razonamiento deductivo, podemos resolver acertijos de diferentes dificultades.
Otro ejemplo concreto que podemos encontrar de razonamiento deductivo tiene que ver con el análisis de las pruebas forenses.
Quienes son expertos y trabajan en estas pruebas aplican el razonamiento deductivo para analizar las pruebas recopiladas en los escenarios del crimen, lo que les permite identificar las posibles causas, determinar responsabilidades y, en definitiva, encontrar a los culpables.
Por último, el razonamiento deductivo tiene un papel esencial en la epistemología. Esta rama de la filosofía tiene que ver con la cuestión de la justificación. En otras palabras, se trata de un campo que estudia la manera en la que se justifican diferentes teorías y argumentos.
Es por esto que la preocupación central de la epistemología tiene que ver con cómo la deducción preserva la justificación.
Estudio del razonamiento deductivo
En otro sentido, es interesante que nombremos algunos campos que estudian al razonamiento deductivo desde diferentes perspectivas.
La psicología cognitiva, por ejemplo, estudia la capacidad de las personas para obtener inferencias deductivas válidas. La capacidad de razonar de manera deductiva es una parte de la inteligencia en la que se puede trabajar.
Esta rama de la psicología, además, estudia qué tan propensa puede ser una persona determinada a caer en la producción de falacias formales. Incluso, algunos estudios han revelado que tipos de reglas de inferencia son más sencillas de resolver.
Como es de esperarse, la forma lógica más básica, el modus ponens, es susceptible de una menor cantidad de errores que su contraparte, el modus tollens.
Lo cierto es que mientras más creíble parezca la conclusión, mayor será la tendencia de las personas a identificar falacias como argumentos válidos. Recordemos que la validez de un argumento depende en gran medida de la validez de la regla de inferencia con la que esté hecho.
¿En qué medida se integra el aprendizaje automático con el proceso de razonamiento deductivo?
En los últimos tiempos se ha producido un gran avance en materia de inteligencia artificial y aprendizaje automático. Estas innovaciones tecnológicas que logran que una computadora pueda arrojar resultados de búsqueda y ofrecer otras funciones por sí sola están basadas muchas veces en sistemas de razonamiento deductivo basados en reglas lógicas.
En definitiva, el razonamiento deductivo se trata de deducir nueva información y sumar conocimiento a través de la utilización de ciertas premisas previas. Esto es algo muy común en una IA que suele funcionar con datos de entrada.
El aprendizaje automático puede utilizar el razonamiento deductivo, ya que es capaz de automatizar la identificación de premisas verdaderas en grandes conjuntos de datos y desde allí obtener conclusiones de ese mismo carácter.
La inteligencia artificial tiene como objetivo que los robots piensen como humanos y, siendo la lógica deductiva una de las formas que tiene el cerebro de razonar, siempre se buscó que los sistemas de aprendizaje automático tengan esta característica.
A lo largo de este artículo hemos hecho un análisis general acerca del razonamiento deductivo y hemos terminado con la relación que tiene esta metodología antigua con una innovación que está por cambiar al mundo.
OpenAI y sus nuevas versiones de IA ¿pueden razonar?
Ejemplos como el lanzamiento de O1 y Mini por OpenAI evidencian cómo las inteligencias artificiales avanzan hacia la superinteligencia artificial. En esta nueva fase, ChatGPT integró el razonamiento deductivo en sus respuestas, por lo que las interacciones humanas con este nuevo modelo no serán las mismas a partir de ahora.
Según un informe de la consultora McKinsey, la adopción de la inteligencia artificial como herramienta laboral creció un 72% entre 2023 y 2024, especialmente en el ámbito de los servicios profesionales. Esto implica que el nuevo modelo de IA opera de manera más eficiente con instrucciones simples.
Ya no será necesario formular indicaciones complejas o proporcionar ejemplos, el sistema podrá interpretar y responder adecuadamente a instrucciones breves y directas sin requerir prompts extensos.
Artículo publicado originalmente en 15 Jun 2023
