讨论 AI 会不会产生自我意识的过程中，sleepyr 提到了这篇文章： https://finance.sina.com.cn/roll/2024-10-13/doc-incskmnf2768775.shtml 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. 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 AI: B 我: B AI: C 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 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。 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。 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。 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。 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。 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。
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