Minotaur es una arquitectura de inteligencia artificial diseñada para realizar razonamiento lógico sin depender de modelos de lenguaje grandes ni de unidades de procesamiento gráfico (GPU). A diferencia de los modelos actuales, que imitan el proceso de escritura humana para generar respuestas, Minotaur opera sobre la estructura del sistema que está analizando, midiendo datos en lugar de predecir texto. Esta diferencia permite que la IA realice tareas complejas como deducción, inducción, abducción y diagnóstico en un solo núcleo de procesador, con una latencia de aproximadamente medio segundo por consulta.
El artículo explica que los modelos de lenguaje grandes aprenden prediciendo la siguiente palabra en un texto, lo que les permite imitar el pensamiento humano pero también heredar sus limitaciones, como la dependencia de la formulación de las preguntas. Minotaur busca superar estas barreras mediante un enfoque basado en la lógica formal y la verificación. El texto revisa el contexto histórico de 70 años de intentos previos, desde el Logic Theorist de 1956 hasta los sistemas expertos de los años 80 y el proyecto de Fifth Generation Computer Systems. Se destaca que, aunque la programación lógica y los solvers SAT son herramientas clave para la verificación de chips, la IA tradicional no podía manejar el mundo real sin la ayuda de reglas manuales o datos estructurados. Minotaur propone una solución que permite certificar y auditar el razonamiento de forma precisa, ofreciendo una alternativa viable para sistemas que requieren transparencia y verificabilidad en la toma de decisiones.