De opkomst van Large Reasoning Models heeft de wereld van kunstmatige intelligentie op zijn kop gezet, maar hoe goed kunnen deze modellen daadwerkelijk denken? Een recent onderzoeksteam van Apple heeft deze vraag onder de loep genomen en biedt verrassende inzichten in de beperkingen van deze geavanceerde systemen.
Het onderzoek richt zich op de invloed van probleemcomplexiteit op het redeneervermogen van modellen zoals Claude 3.7 Sonnet en DeepSeek-R1. In plaats van traditionele benchmarks te gebruiken, zoals wiskundetoetsen, hebben de onderzoekers vier controleerbare puzzelomgevingen ingezet: Tower of Hanoi, Checker Jumping, River Crossing en Blocks World. Deze aanpak maakt het mogelijk om de complexiteit objectief te schalen en te evalueren.

Een van de meest opvallende bevindingen is dat er drie prestatieniveaus te onderscheiden zijn. Bij lage complexiteit presteren standaard modellen beter en efficiënter. Bij gemiddelde complexiteit tonen redeneermodellen voordelen door gebruik van uitgebreide redeneergangen. Echter, bij hoge complexiteit stort de accuraatheid van alle modellen volledig in, ongeacht hun capaciteit. Dit roept vragen op over de schaalbaarheid van het redeneervermogen – iets wat ook voor bedrijven van belang is bij het kiezen en implementeren van AI-oplossingen. Bij Corefocus.ai adviseren we organisaties juist over het selecteren van haalbare en schaalbare AI-use cases om zulke valkuilen te vermijden.

Een ander belangrijk inzicht is de reductie in denkcapaciteit naarmate problemen complexer worden. Waar je zou verwachten dat een model meer tokens benut om te denken, gebeurt het tegenovergestelde: het denkproces wordt korter. Dit wijst op fundamentele beperkingen in de schaalbaarheid van hun redeneervermogen. Dit onderstreept het belang van het combineren van de juiste AI-technologie met slimme procesontwerpen, een aanpak die we bij Corefocus.ai in onze trainingen en implementaties centraal stellen.

Daarnaast bevatten de redeneersporen inefficiënties. Bij simpele puzzels vinden modellen vaak vroegtijdig het juiste antwoord, maar blijven daarna doorredeneren en verspillen tokens. Bij gemiddelde complexiteit ontstaan correcte oplossingen pas laat in het denkproces. Bij hoge complexiteit falen de modellen volledig en worden er geen correcte oplossingen gegenereerd.

Een ander probleem is de beperkte generaliseerbaarheid van deze modellen. Zelfs met geavanceerde zelfreflectie, zoals versterkend leren, falen ze bij het ontwikkelen van overkoepelende oplossingsstrategieën. Zelfs het aanbieden van het oplossingsalgoritme, bijvoorbeeld voor de Tower of Hanoi, verbetert het resultaat nauwelijks. In onze praktijk zien we hetzelfde: zonder heldere kaders en stapsgewijze integratie blijft AI vaak steken in losse experimenten.

Tot slot is er sprake van inconsistente uitvoering. In sommige gevallen kunnen deze modellen tientallen correcte moves produceren, zoals 100 stappen in de Tower of Hanoi, terwijl ze in soortgelijke complexiteit, zoals River Crossing met slechts 11 stappen, nauwelijks tot stap 4 geraken. Dit suggereert een mogelijke afhankelijkheid van bekende patronen of een gebrek aan trainingsdata per taak.

De conclusie: hoewel deze modellen veelbelovend lijken en enig voordeel tonen bij matig complexe taken, vertonen ze fundamentele beperkingen bij hoge complexiteit. Ondanks meer beschikbare tokens en instructies, bezitten huidige redeneermodellen nog geen robuuste, generaliseerbare vorm van denken. Dat maakt het essentieel om AI strategisch in te zetten, met oog voor de juiste balans tussen potentieel en haalbaarheid.

Wil jij weten hoe wij bij Corefocus.ai bedrijven helpen om AI slim en effectief te implementeren?

📅 Plan een vrijblijvende call en ontdek hoe jouw organisatie direct voordeel kan halen uit praktische AI-toepassingen.