El profesor Roberto Araya recibió el Best Presentation Award en la 13th International Conference on Artificial Intelligence, realizada en París, Francia, por un estudio que busca comprender cómo los modelos de IA procesan relaciones y utilizan el lenguaje en tareas visuales, con aplicaciones para el análisis de producciones de estudiantes en pensamiento matemático y computacional.
Roberto Araya, académico del IE e investigador CIAE, U. de Chile.
El académico del Instituto de Estudios Avanzados en Educación e investigador del CIAE de la Universidad de Chile, Roberto Araya recibió el Best Presentation Award en la *13th International Conference on Artificial Intelligence (ICOIA 2026), realizada entre el 25 y el 27 de septiembre en París, Francia.
El reconocimiento distinguió la presentación de una investigación que aborda una pregunta emergente en inteligencia artificial: ¿qué papel cumple el lenguaje en la capacidad de los modelos de IA para identificar y comprender relaciones entre elementos visuales?
El trabajo, titulado “Do Multimodal Models Need Relational Language for Visual Matching? A Mechanistic Study Using Jacobian Analysis and Concept Erasure in Visual RMTS”, fue desarrollado por el profesor Araya en coautoría con Sebastián Tapia, estudiante y asistente de investigación del CIAE.
La conferencia reunió a investigadores especializados en inteligencia artificial provenientes de distintas partes del mundo, incluyendo Europa, Asia —con participación de investigadores de China, Japón, India y Singapur—, Estados Unidos, Medio Oriente y Latinoamérica.
Mirar dentro de los modelos de IA
La investigación se sitúa en un área reciente de la inteligencia artificial conocida como interpretabilidad mecánica, que busca comprender qué ocurre dentro de las redes neuronales cuando los modelos procesan información y generan sus respuestas.
“A diferencia de los estudios que se concentran únicamente en analizar qué responde un modelo, esta investigación busca aproximarse a cómo llega a esas respuestas, interviniendo de manera controlada en distintos componentes de sus redes neuronales”, cuenta el experto.
Para ello, los investigadores utilizaron técnicas que permiten realizar pequeñas perturbaciones en diferentes sectores de las redes y calcular sus efectos mediante análisis de jacobianos. A partir de esta información, diseñaron cuatro tipos de “lesiones” en los modelos, inspiradas en métodos utilizados en neurociencia para estudiar el papel causal de determinadas áreas del cerebro.
“El objetivo es lograr una mejor comprensión de las respuestas y explicaciones de los modelos de lenguaje, y entender mejor sus sesgos e inconsistencias”, explica Roberto Araya, quien dicta clases en el Magíster en Investigación en Educación; y también en el Magíster en Indagación e Innovación Educacional del IE.
El estudio aborda específicamente el papel del lenguaje en el pensamiento relacional de modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) cuando enfrentan tareas visuales. Para ello, los investigadores analizaron cómo distintas intervenciones sobre las redes neuronales afectan tanto el desempeño de los modelos como las explicaciones que entregan.
La aproximación recoge elementos de dos campos de investigación. Por una parte, considera estudios de psicología del desarrollo sobre la capacidad de establecer relaciones y realizar abstracciones en humanos y animales no humanos. Por otra, incorpora herramientas de la neurociencia para estudiar de manera experimental la función de mecanismos específicos mediante intervenciones controladas.
Una investigación con aplicaciones en educación
La investigación tiene además una proyección directa hacia el ámbito educativo. Las técnicas desarrolladas se utilizan para estudiar y clasificar, mediante modelos de inteligencia artificial, trabajos de planteamiento de problemas de pensamiento matemático y computacional elaborados por estudiantes de educación básica y media.
Para Roberto Araya, esto abre una línea de investigación orientada a comprender con mayor precisión las capacidades y limitaciones de los modelos de IA cuando se utilizan para analizar producciones de estudiantes.
“El trabajo generó interés entre investigadores participantes de la conferencia, algunos de los cuales manifestaron su interés en establecer colaboraciones para explorar la metodología propuesta en nuevas investigaciones”, reconoce el académico.
El Best Presentation Award reconoce así una investigación desarrollada desde el CIAE que conecta inteligencia artificial, ciencias cognitivas y educación, y que busca avanzar en la comprensión de los mecanismos internos de los modelos de IA y sus posibles usos en contextos educativos.