生成式 AI 有没有推理能力？

孟词宗

( p& B0 z, ~5 |5 z& b' M
; q/ }5 Q; E/ f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

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。
' u4 n5 w6 H% z# v6 P- L# N
" _3 p0 n# |8 Z2 I  `% j0 ~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.
# j5 K9 t4 e) {% D9 L5 L
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：
我:  A
+ G! Q. W" q: a/ J1 mAI:  B
3 `3 [" j# g+ X0 T我:  B
% u# h* U+ g. F3 e1 s$ SAI:  C
8 H; R5 \5 X! `- v) s9 z! J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。
- m# l- B3 Y6 R* z% X# \4 b
" B; Y( M& E8 f1 Y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：
7 s% b8 I* h) @# D我：Z

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。

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。

& y- m: y2 K' ~& d4 S' 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。

  L$ x/ a' @9 x# u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：

“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。
! D: J0 \  @1 O1 s0 Q7 h- b$ K; \
( b. d, a1 O6 ]* }+ ]! i1. **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。

  i3 Y1 @* v- |4 c- W8 K5 i2. **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。
( O  S5 P, _( |3 m, J
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 [9 n% L& F& o* y- k

唐家山

# W8 D. c- \6 G$ X" a, z) J1 p1 I
% |; ~& K0 }  a3 B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。
. R0 A( i! B: B# W. n$ C2 z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。
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。
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 ...

% p! x& I' s2 y7 S7 P/ Jyanei 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
4 [) i# D* Q" r+ |7 G
& S* I, r1 t2 x/ T2 K: j5 I% o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  
, }+ R5 Y4 O6 R5 X, k( g+ `4 l" ^
打乱顺序输入 NBC， 得到 OCD。
7 |- j, k0 f, }6 C' N
" @0 @0 L. m( a这些都是建立在只输入主贴原始规则的基础上的。
6 c. l# `& D' P( k2 i) E% P
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

孟词宗 发表于 2024-10-19 09:14
$ V/ o7 U' G5 u; f7 S/ A  ayanei 刚才问: 有没有回答AA的 ？

: }% h' j/ D9 F! n: \- Z1 l" N这在实验中已经考虑到的。输入 ZZ 得到 AA

% ?; ]. v( x, ~: F, @8 G
8 M  |; C, V% u  g! n8 s* K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。
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？
+ K: K/ M; {5 E0 U* {- J' p/ l

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
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 ...

/ d( H. H' W) k) h. k9 n; d用DeepSeek试了一下：
; r3 L2 ~% ]$ `7 z: f第一次的回答是：
Input: ZZZZZZZZZZY
Output: AAAAAAAAAAZ
) X9 D: d) ?) L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？
* d6 u/ N! n+ C9 V5 R5 N& yDeepSeek经过了长时间的思考（用时285秒），给出了正确答案：
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：
第一次的回答是：
/ Y: Z! X3 x+ ]* P" i+ kInput: ZZZZZZZZZZY

0 }5 s0 C" g6 c: Y7 C3 }: x  z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
  j: O$ W3 v3 Zyanei 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

/ A5 B' N* {% u1 Q+ O" l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

( e6 J% J4 x/ g) F
; U& |7 N$ G1 H$ C( ]对于当前人工智能的能力不应该苛求。
' }* D1 f9 p7 W7 o! M人类乃至动物的智力发展也不是一蹴而就的。
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， ...

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。

7 o8 L, U: N- v! D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。

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。

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？