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[科研心得] 生成式 AI 有没有推理能力?

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 楼主| 发表于 2024-10-18 23:36:23 | 只看该作者 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式
本帖最后由 孟词宗 于 2024-10-18 23:37 编辑
4 j# \! I' E9 `5 S5 o
8 N6 w) T! L5 H9 ]& u. D! _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, q+ f% S# j5 G* e! o
( x- j1 q8 m9 O& X; k8 h
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。; S) s/ D3 |8 q6 |  S

* y! V# \$ C+ t0 {2 R: E5 ?" y: n  N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。
( c" c; _9 g% l1 k+ D; W4 C8 r/ e+ G" g$ w" M: J- Z
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.: R* a$ q  A: o* }4 }, x7 \3 u

- P4 f/ p8 ?2 ?, O  x- YAI 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:" ]  A7 y% }( D: j: e
我:  A
& I: J" ]$ n6 u( ~6 T8 P: H: OAI:  B/ o1 C/ e7 F) P, v% d- k& ~
我:  B
- ^! }, i# E& z, z' ?AI:  C
. b5 ?. i5 E* a7 K# b我:X2 `4 p& e+ `. e* V" l2 P" ]$ i. ~* l

0 X1 Z8 Q. ~' {6 r+ s: M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。
1 }! L1 o# ?1 z( J0 w
6 M( B/ {5 c( r! y# X4 L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:) v# @* J3 b9 M' z* Z- ^* X
我:Z
2 `1 S, A) |9 y- r7 }6 d$ a; E$ V( s2 F
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。
! _# B7 C2 r  {/ o7 J
7 U! f" o3 M' d  w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。4 ], Y2 g, r! A- r; U* l

2 s* k: {6 k6 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。
0 a1 y: q6 k4 x$ H2 l( H; Z0 i% u4 D
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:
0 ~4 }$ j1 ?4 \& Q4 E
“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。0 J, e& U" K$ ^' [( U9 W9 k
/ H, _' i0 l/ R# g/ |! A  E
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。
& S5 f6 h8 H$ C2 N6 y- w
, @" _/ D3 ?& `2. **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: i$ \2 q3 C. f* c. ^
$ Y' s4 H' t7 V9 F, L
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。

# P3 Q1 Y- X6 w

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    发表于 2024-10-19 09:02:34 | 只看该作者
    本帖最后由 唐家山 于 2024-10-19 18:52 编辑 # M! W1 ?* e4 l$ N9 t) I
    / W; P- b/ m! p+ |+ c: g
    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。. U6 ?* s" B$ n7 @- W# A; K3 K
    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。8 h2 P" @1 ^2 `5 ?
    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。
    6 P5 ?, l* ~. y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。

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     楼主| 发表于 2024-10-19 09:14:42 | 只看该作者
    唐家山 发表于 2024-10-19 09:020 P* a0 P( }3 i  Y) s$ z6 [
    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 ...
    : m( w5 }8 [8 z# N5 }
    yanei 刚才问: 有没有回答AA的 ?
    $ {) m8 M1 u4 k$ V- z) K* e2 Z9 u7 K* q: `/ e! L: g& k
    这在实验中已经考虑到的。输入 ZZ 得到 AA : }9 e; ^1 M, k& v
      ]# T5 `- D( X) _* F4 R* }
    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  , @  E5 p* b# ~4 b: b; R
    - m5 [( e9 P% q- ~
    打乱顺序输入 NBC, 得到 OCD。 $ l# C4 u2 S: R
    3 C, _) V  s+ O  N9 S: Y8 p1 ]% P
    这些都是建立在只输入主贴原始规则的基础上的。' S9 e( d& J# n# I. |: ~
    ) m/ x. _8 k  b
    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。
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    发表于 2024-10-19 10:48:54 | 只看该作者
    本帖最后由 唐家山 于 2024-10-19 18:51 编辑 + e2 e9 x- G* c! }+ w' k
    孟词宗 发表于 2024-10-19 09:14
    ' Z, s3 P+ K8 g! k) o& Jyanei 刚才问: 有没有回答AA的 ?" ]1 N; P0 J4 n/ i' M/ N0 r4 c; s
      `6 h: F3 `; d/ _
    这在实验中已经考虑到的。输入 ZZ 得到 AA

    : |. q' P1 @: N; F) r+ |# f
    " [+ q; D  V* r+ d0 n  P  h7 d" J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。
    - e7 K: j( Q" E9 ^& _* o2 B' Y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?1 @) b* f! {0 n7 R
    * _7 {" S: _1 A1 z
    1 z' ^- n$ `$ T0 G' h+ _
    这在实验中已经考虑到的。输入 ZZ 得到 AA
    " _1 x* t2 h% I2 f+ [
    这个有点意思了,如果输入10个Z加一个Y,输出是什么?
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    5#
    发表于 2025-2-20 10:25:52 | 只看该作者
    唐家山 发表于 2024-10-19 10:48# h( F$ N6 E) H( Z( D
    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 ...

    % X& G7 ?5 t. P0 P7 e用DeepSeek试了一下:. U1 X; N  h" G: o% j: [
    第一次的回答是:' b8 U) X; ^  I. c6 r, h
    Input: ZZZZZZZZZZY
    4 O/ x+ P) x6 n, |7 T) t% T4 pOutput: AAAAAAAAAAZ7 o6 v; n1 o: U9 V% T4 s0 H. ~6 H
    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?
    / t  g7 X) k: ^. K' G5 f  l6 ], HDeepSeek经过了长时间的思考(用时285秒),给出了正确答案:
    2 V1 m3 u  o8 V* b1 n% Q6 x将 ZZZZZZZZZZY 视为 26进制数 的后继(加1后的结果)是 ZZZZZZZZZZZ。
    6 u" X1 Y5 Q% [: s" p, D
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    6#
     楼主| 发表于 2025-2-20 14:04:36 | 只看该作者
    唐家山 发表于 2025-2-20 10:25
    ! s; s8 X0 P2 Y用DeepSeek试了一下:
    . Q9 J; {. ~3 {: b! z5 |* B第一次的回答是:
    ( t3 y, x- f0 i: uInput: ZZZZZZZZZZY
    2 v2 s6 i. _' W
    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。

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    7#
    发表于 2025-2-21 01:31:44 | 只看该作者
    孟词宗 发表于 2024-10-19 09:14
    " J' {, [% h' V* u% z$ r5 d" l4 \yanei 刚才问: 有没有回答AA的 ?
    1 Q0 N9 _1 ]! ?) _; J* H3 }4 C' q
    这在实验中已经考虑到的。输入 ZZ 得到 AA
    + i/ ?6 l! f, V0 ~3 S
    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。
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    8#
    发表于 2025-2-21 02:20:02 | 只看该作者
    本帖最后由 nanimarcus 于 2025-2-21 02:27 编辑 3 K7 H6 e( ^! I8 p% g! L

    . C0 P+ _5 J- f0 |. \' ?* X* d2 |对于当前人工智能的能力不应该苛求。
    $ O$ U( ?8 S! H) b. W. C* T人类乃至动物的智力发展也不是一蹴而就的。- Z% y7 E' ~3 b) a" b
    只当现在是草履虫又如何,迭代就是了。

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      发表于 2025-2-21 09:31
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    9#
     楼主| 发表于 2025-2-21 23:55:39 | 只看该作者
    yanei 发表于 2025-2-21 01:31
    8 H3 n; A& G7 ]3 S/ l. 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, ...

    * ]. M7 y9 ^' M- G! e7 {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。
    . G& X& V* W- g) c, O- h& w: M' N+ }- e) @. R
    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。# B8 A- x) g/ b8 z: U- i( e
    . y4 `0 o! N" y1 ]3 s- G
    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。* Q8 v0 j$ |9 x: c& a# a' `4 {

    2 @/ ?4 A4 ^& [* o) u" }( j( U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?
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