# Ep. 26: Relation Networks - Enseñarle a una IA a Razonar sobre Relaciones

Episodio de [Variabilis](https://escuchario.semeescucha.es/podcast/variabilis), de Cápsulas de Inteligencia Artificial y Machine Learning.

- Publicado: 1 de agosto de 2026
- Duración: 22 min
- Temporada 1, episodio 26
- Audio: https://anchor.fm/s/10e3c84e4/podcast/play/123617044/https%3A%2F%2Fd3ctxlq1ktw2nl.cloudfront.net%2Fstaging%2F2026-7-1%2F620844b8-c103-41e3-3b8f-a49b0e334c74.mp3
- Página: https://escuchario.semeescucha.es/podcast/variabilis/episodio/1893645-ep-26-relation-networks-ensenarle-a-una-ia-a-razonar-sobre-relaciones

## Sobre este episodio

Hoy tocamos un paper de DeepMind que aborda algo que parece básico pero que resultó ser profundamente difícil para las redes neuronales: el razonamiento relacional . ¿Qué es razonamiento relacional? Es la capacidad de responder preguntas como: ¿Qué objeto es más grande: el cubo rojo o la esfera azul? ¿Cuántos objetos son del mismo color que el cilindro? ¿Está la pelota a la izquierda o a la derecha del cubo? Para un humano, trivial. Para las mejores redes convolucionales de la época, sorprendentemente difícil. " A simple neural network module for relational reasoning", escrito por Santoro, Raposo, Barrett, Malinowski, Pascanu, Battaglia y Lillicrap (2017), introduce una solución elegante: el Relation Network (RN) .

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