生成式 AI 有没有推理能力？

孟词宗

讨论 AI 会不会产生自我意识的过程中，sleepyr 提到了这篇文章：AI推理能力大“翻车”！苹果最新论文：LLM只是复杂的模式匹配，而不是真正的逻辑推理
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这篇文章设计的测验很有意思。从实验结果看，文章认为现在的所有通用生成式 AI 都不具有真正的推理能力。也就是说，AI 并不理解抽象的概念，而推理能力恰恰依赖抽象的概念。

最近俺也在玩 AI 推理方面的东西。下面是论文里的一个小实验，大家有兴趣的话可以玩玩。

给 AI 的提示：Here is the rule of the game: If I enter A, then you return B; if I enter B, then you return C; so on and so forth.
" y5 P- Q" j0 y' }$ \
AI 回复表示理解了提示中的这个这个规则。于是有下面的实验：
- ~. U5 ^6 Z" y+ g: ?2 Y我:  A
+ k  q' [: _8 ~/ G- ^: m+ P6 e! SAI:  B
我:  B
AI:  C
/ k# ^/ V# b* D: R/ L我：X

这里，不同的 AI 模型会有不同回答。有些 AI 会回答 Y 。有些则会说这不符合规则，所以无解。  很显然，回答是后者的把提示中的 "so on, so forth" 给吃掉了。然而，这并不代表 AI 没有推理能力，而可能只是语句处理模块不好。

真正的推理能力体现在后续实验。对于能够回答 Y 的AI 继续提问：
我：Z
- t3 ?# k& b$ n- C' P
这下大多数的 AI 模型都冒烟了，有些回答说不合规则，有些回答说序列到头了没有答案。有意思的是两种回答：一种回答说 Z， 另一种则回答说 A。
4 \5 \* N6 D! I5 o' b. W6 w
4 b3 t: ^) N4 ]" b& e而这四种回答，如果用来盲测人类，其实人类也会给出同样的四种答案。也就是说，就这个问题来看，如果盲测，提问者无法分别回答者是人类还是AI。换言之，能给出这四种答案的 AI 在这个小实验中通过了图灵测试。这显然不是那篇文章中说的排列组合或“复杂的模式匹配”能够做到的，而是真正的推理能力。

, n3 f  D" ~* P* L- }& p" ]有意思的是训练程度越高的模型，越倾向于给出这四种答案。比较 Mistral， 狗屁通，Gemma， Llama， 通义千问等等大模型的不同版本，都是如此。这类似于人类的婴孩和成人之间的区别。相比于婴孩，成人除了脑部发育完全，更储备了更多的知识。

! P8 o* F1 b7 p/ e& ^0 b& X至于这篇文章中说到的语序问题，非相关语句问题等等，前面说过，必须分清这是语句处理模块的问题还是真的是大模型本身的问题。毕竟，即使是人类“屡战屡败”和“屡败屡战”用的字数和字完全相同，但把语序换一下，意思就完全不同了。然而，你去问一个三岁小孩这两句话有何不同，三岁小孩可能会告诉你没啥不同。而问聊天狗屁通同样的问题，狗屁通则会说：
: Z# v% l9 R+ i+ v

“屡战屡败”和“屡败屡战”这两句话虽然字面相似，但含义有所不同。

1. **屡战屡败**：强调的是多次进行战斗，但每次都失败。这种表达往往暗示一种无奈或沮丧，强调了失败的频繁。
  w- g$ |) K+ f, O
6 M2 Q* r& G) `2 w; f+ r2. **屡败屡战**：则是指经历了多次失败，但仍然继续坚持战斗。这种表达更侧重于坚持和不放弃的精神，体现了勇气和韧性。

总的来说，前者更偏向于消极的失败感，而后者则传递出一种积极向上的拼搏精神。

6 ^" s! p1 z, M6 d  A

唐家山

% T6 T- {& k# O9 s6 f/ _& j
& X. T: g/ \1 q" R' x! m推理能力也是分层的。交互式定理证明应该是最硬核的形式演绎推理了，在证明的过程中也分三种情况。第一种是直接照搬已有的证明，只在语法层进行修改，用于消解待证目标。第二种需要深入理解待证目标的语义信息，以及已有类似证明的语义信息，借鉴已有证明的构造模式，构造出符合要求的证明。第三种是还没有类似的证明，这种情况下需要从头开始，把大脑中的非形式证明，翻译成形式化的证明。
第一种可以认为是一种广义的模式匹配，目前大模型的水平处于这一层级。
/ j- C: |+ `! X, \. H! Q+ S0 A如果大模型能够做到第二种，那就应该认为它有一定程度的演绎推理能力。
2 A  x3 _( O/ |$ j如果大模型能做到第三种，那它就已经具备了真正的演绎推理能力。

孟词宗

唐家山 发表于 2024-10-19 09:02
推理能力也是分层的。交互式定理证明应该是最硬核的形式演绎推理了，在完成证明的过程中也分三种情况。第一 ...

) [, [7 a' Q0 c: \, K" l, `yanei 刚才问: 有没有回答AA的 ？
' q* f/ K9 C' w! Z+ m, y
9 K' I4 C% G4 {这在实验中已经考虑到的。输入 ZZ 得到 AA
) C/ `0 U: ]( Z; j0 m
甚至输入 ABC，得到 BCD。 输入 XYZ， 得到 YZA。还可以输入 ABCD 得到 BCDE。 输入 ABCDE，得到 BCDEF  
- G3 P/ A* H5 |" k# M! h
打乱顺序输入 NBC， 得到 OCD。
! I) [8 p  b" Z. b" L, M4 x
. r) n7 O3 h/ `7 @: i1 ]& n6 w这些都是建立在只输入主贴原始规则的基础上的。
2 ^2 v) G: |5 B4 E3 s7 P2 K
0 {% @( W: O$ \# i7 P0 B$ _8 B6 @由此可见，在给予一定规则后，高度训练的 AI 是可以表现出类似“举一反三”的推理能力的。而这肯定不是什么模式匹配。

唐家山

$ o+ t3 `+ e7 K. v

孟词宗 发表于 2024-10-19 09:14
: J1 ~6 c4 f1 t7 eyanei 刚才问: 有没有回答AA的 ？

这在实验中已经考虑到的。输入 ZZ 得到 AA

% r! u' Z1 w& v7 ]+ P+ X/ I+ D
* ~! {3 X7 g# f& e0 _: R3 Y看了一下你的这个实验。实验使用的符号集是有穷的。这种情况下，只是简单的枚举就可以搞定，谈不上什么演绎推理。Z后面可能是A，也可能是大模型从其他语料处学来的公共知识。
' O/ p3 |9 B0 e3 A1 X2 X一个认真的演绎推理至少是要考虑递归可枚举的。能否请你做一个实验，先给出自然数的生成规则，让大模型学习，然后问大模型一个很大的数字，比方说999999，然后问其后续？
7 t& H# i) _) z, I/ Y: P# E
0 F% o9 A- P& c0 E9 P

这在实验中已经考虑到的。输入 ZZ 得到 AA

这个有点意思了，如果输入10个Z加一个Y，输出是什么？

唐家山

唐家山 发表于 2024-10-19 10:48
. p/ A! z$ L1 _! U+ |2 ^看了一下你的这个实验。实验使用的符号集是有穷的。这种情况下，只是简单的枚举就可以搞定，谈不上什么演 ...

用DeepSeek试了一下：
第一次的回答是：
, D5 r2 o/ X' W. H5 m: MInput: ZZZZZZZZZZY
3 b$ I/ c5 q0 A9 x! V/ |7 i2 r- VOutput: AAAAAAAAAAZ
9 J# ?9 j/ n$ f在我做了提示后：如果把ZZZZZZZZZZY看成一个26进制的数，那么这个数的后继是多少？
DeepSeek经过了长时间的思考（用时285秒），给出了正确答案：
1 r( V. r% N& Z6 b" V4 i, s* z+ V将 ZZZZZZZZZZY 视为 26进制数 的后继（加1后的结果）是 ZZZZZZZZZZZ。

孟词宗

唐家山 发表于 2025-2-20 10:25
用DeepSeek试了一下：
/ {# v8 A4 ^8 t& e+ t第一次的回答是：
Input: ZZZZZZZZZZY

有意思的是，如果你不增加最后这个“把ZZZZZZZZZZY看成一个26进制的数”的条件，很多 AI 还是有一定概率回答 ZZZZZZZZZZZ 的。只不过这个回答是随机的。即使是同一个Session, 你问两次，前后结果都有可能不同。从结果的稳定性来说，DS R1 的确是目前最好的。

yanei

孟词宗 发表于 2024-10-19 09:14
yanei 刚才问: 有没有回答AA的 ？
* g6 ?9 M2 R, K3 n, U4 P  |. G
这在实验中已经考虑到的。输入 ZZ 得到 AA

7 b; ?9 j( N6 Y我的意思是我在列举事物时， 在A到Z用完之后会用AA，BB等等。如果把这个看成是26进制，Z后面也应该是AA，然后AB，AC，。。。AZ， BA，BB等等。

nanimarcus

) T  d' @" K2 b7 ]% U# `1 d6 o3 D对于当前人工智能的能力不应该苛求。
人类乃至动物的智力发展也不是一蹴而就的。
4 z' ?) y6 \8 g- z) r( M只当现在是草履虫又如何，迭代就是了。

孟词宗

yanei 发表于 2025-2-21 01:31
我的意思是我在列举事物时， 在A到Z用完之后会用AA，BB等等。如果把这个看成是26进制，Z后面也应该是AA， ...

0 n# v: m6 V+ S& N- z; Y2 I8 j初始条件中并没有“26进制”的限制。因此 AI 可以做出任何符合初始条件的推理。
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* t- L  i5 G5 W1 W4 I; t另外，AI 会做出什么推理，给出什么答案主要取决于其受到的训练和训练程度。这和人类是一样的。如果你问一个不懂除了十进制以外还有其他进制的人，他的回答基本不会是 AA。
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3 m3 b, @1 N7 }: N4 a有意思的地方是 AI 除了以上四种回答，还会给出一些莫名其妙的回答。例如有些 AI 会回答 "Z" 之后是 "[", 这是由于 AI 推理用的字母表是 ASCII 如果用 DS 可以明显看到 DS 考虑了这一点。但在大多数的 DS 的“深度推理”中都否决了这项。原因是 DS 认为这是在回答人类的问题，而人类用的字母表只有26个字母。

( |( d$ b* k% h" Z! q- Z0 O但有些回答就莫名其妙了。例如狗屁通经常会冒出一个完全不搭的答案，好比“b！”。完全不知道从何而来。或许这是狗屁通“灵机一动”？真的像人类那样有了真正的创造力？