生成式 AI 有没有推理能力？

孟词宗

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5 V/ \* h8 Z( s. `# z# ^7 a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

7 f: v9 o- @( K7 x0 I' D4 [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。

0 k3 V2 l* Q/ ?1 R  o# {- i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.
$ x' Y* A% b" N
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：
% T8 y$ |6 m3 ]% W% V+ h我:  A
AI:  B
我:  B
% o" j+ q% Y( s% q! h1 P& z/ v$ KAI:  C
7 X; {- B$ i# g: z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。

$ a1 x; a- l. o! B* R) m% w3 D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 p% l1 V. `) `% M' E/ ^
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。
( j1 q1 l; _$ V( f% ~
5 A8 N+ M  d5 M% @9 }9 N7 U9 D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。

2 ?" {% d3 A, Y: A5 v3 b8 n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：
# b1 P: d( }  x0 Y

“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。
& V: b; C  o7 J+ a) J3 Q: ]
7 k) `- a6 E; q4 ]6 G: g; @( G1. **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。
( O9 A# x! t5 W$ Q. m  Z1 T
* D  P* K& \9 u3 J1 P2. **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。

唐家山

- v7 X. N2 T; m2 W9 x0 z/ c
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。
0 G. e2 y* N5 b( c3 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。
6 V( w/ }6 s, }/ K. s- G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。
4 T6 \. s5 G( E/ W1 U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 ...

yanei 刚才问: 有没有回答AA的 ？

: H2 R+ E3 C" y( B这在实验中已经考虑到的。输入 ZZ 得到 AA

8 @( ?/ H4 g/ e1 {! h2 ?: t1 X3 G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  

$ r9 q; q) A5 C. J打乱顺序输入 NBC， 得到 OCD。
" [" |6 q6 a0 A, d* |2 ^# k" L  B
& z' R+ U" D7 Z2 P; M1 C这些都是建立在只输入主贴原始规则的基础上的。
, I( F9 i! X+ }4 p: Y
' _& ]" y$ f6 l( e/ h( ~; S  f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

1 t* f* o, _- D; ?

孟词宗 发表于 2024-10-19 09:14
5 g  q( B7 w0 R8 N, _+ \$ ^% lyanei 刚才问: 有没有回答AA的 ？

9 a& j+ P& ^* y) W* [) o这在实验中已经考虑到的。输入 ZZ 得到 AA

, h" n5 G9 q, Y" s8 j  n7 L
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。
( |: c) {0 u, H$ y1 L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？
( f0 h- `$ n2 A! ?* ^% d0 ^

这在实验中已经考虑到的。输入 ZZ 得到 AA

& W9 O- a7 z9 C' Q& {0 Y* `/ R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 ...

) J7 F0 |8 v3 d" _* N8 h用DeepSeek试了一下：
, u! L' a6 W% P第一次的回答是：
2 C; ~% b" T0 |3 |. [: HInput: ZZZZZZZZZZY
0 L5 h# I# }. q# ?8 ?Output: AAAAAAAAAAZ
, F# O. I8 i5 Q; F: S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？
  A' P$ q" V* c. \4 Q6 vDeepSeek经过了长时间的思考（用时285秒），给出了正确答案：
, M, u& a- ]) N/ G  y5 T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
1 w9 ^5 P0 b3 P' M# w用DeepSeek试了一下：
6 c6 ^5 N; b* ~3 Y第一次的回答是：
* _. g; L& b6 t4 C/ M% V  F. ]8 EInput: ZZZZZZZZZZY

. u& S! A9 Z7 O$ {1 J2 v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
( m/ D9 P7 X4 p, ryanei 刚才问: 有没有回答AA的 ？
9 ]  [; W# H, m- y2 m6 v; r
2 g$ |; J7 h5 C# {4 j$ ~这在实验中已经考虑到的。输入 ZZ 得到 AA

4 L7 A2 ]9 S" b' w; H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

; Z$ @' [% ~  g' S7 g5 \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。
7 ~4 u: y0 j. ]' J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 J2 {0 o1 w0 K/ l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。
( o, N! E/ ]' V. P/ e1 d# R
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？