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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 9 T% a2 p9 A+ G/ g7 `
/ ]+ z5 p+ K; f* W* d, 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0 J/ z8 o7 x7 l# N  W5 S1 A& W

: E* {  b0 M2 B' t0 [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。
" j. w* K+ \, N/ C' h6 V% B+ r  @* x# S* h; v% j
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。0 _' ~; w' }+ K& N
1 ^3 d1 b# D' D8 S( x
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.
' n& o2 \( Q( ~) e1 k" A- T/ c0 Y  P
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:9 H/ s" c* {+ F, t' o
我:  A. n6 m$ a5 ?6 i7 x: S
AI:  B8 |* g% V; j% `+ m# H# F2 q, i
我:  B
4 {) {: ?! E' d0 }( Z2 ]AI:  C
. T8 I! G9 ?' s% z我:X
9 s' b* s2 W# i) L$ n& K* s' e0 S! c; A
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。3 H; ^* y5 X* g0 r8 g9 K8 A

! t& E- f0 I3 K: I. x+ ^7 }% _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:% c+ G4 I% f% B5 c- _" V# x7 M  }$ F
我:Z. B" `) X  c7 W2 }6 z4 N: a

* `) Z( S# w! z8 L( t; k. v: r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。
5 V- p- o+ |6 E4 {$ g; d
4 }( C2 E0 r: L7 q% T: z; k8 T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。" [& V$ C( }) C; _/ H
3 n" l+ p+ }8 I- 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。
& Z2 p) I$ T$ p; z7 X! ~
. |; e! x: w+ ^; i  \) q6 c' i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:
, d! d8 t! P$ v* f* v& Y# 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。
" P7 b* H+ i  a
& s& |0 K9 P0 N0 W$ `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。
1 C6 Q2 H8 n) a7 }: F# J/ c, a
+ }5 i/ }3 V- |! f2. **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。& d0 H" X# s) T$ b
) P* x% Y( p& ]& p  W% l& X, g
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。
9 M# q  T% a4 V! X

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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
    6 x" ^; d3 v$ D% N" T7 T/ f5 v6 V# S; [% g; l1 |# h! F5 O
    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。
    , y0 I! g+ F" w$ 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。4 P! T! h6 O* P9 B
    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。9 l5 \$ r7 g. u* `7 b
    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 09:02
    " P7 q; v3 j3 t6 s9 Z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/ ]! Y; x7 r" p. c6 q6 xyanei 刚才问: 有没有回答AA的 ?' U5 I( z  s3 D4 ?6 i

    ! b& M$ P. G  u% I8 E这在实验中已经考虑到的。输入 ZZ 得到 AA 2 n" k# A, Y$ n  i
    " t7 i% w/ q" w* E, d+ `, T
    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  
    * n9 p  R% S/ U3 d5 b9 J' o; I& b9 J: v; ^6 j# w7 q8 |" p
    打乱顺序输入 NBC, 得到 OCD。
    7 c) a# U! p0 s; K5 `7 Y4 D3 }1 x( t$ w6 f) a* D
    这些都是建立在只输入主贴原始规则的基础上的。6 ~" p' s5 D; d# e) Y

    ' ]. c9 W0 N( b8 }" `! l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 # a6 H# K4 J6 O, l8 b0 G/ p% Y
    孟词宗 发表于 2024-10-19 09:14
    0 \/ s# X2 w9 hyanei 刚才问: 有没有回答AA的 ?& ]6 d* V7 S& n
    ' j5 z% O2 g8 I0 N
    这在实验中已经考虑到的。输入 ZZ 得到 AA

    : N' {; P0 _# Z& J0 }( Q, N/ L* X1 K9 F* f6 n7 z
    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。
    $ ^6 I& ?" f6 S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 I3 V7 I! d4 Q
    % S+ z6 ~0 h0 X' X5 `7 `
    ' H- S0 u# D+ w7 d8 o4 J
    这在实验中已经考虑到的。输入 ZZ 得到 AA
    7 L$ {6 |) ], c$ ~
    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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    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; Y) K$ ~5 v& U5 q
    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 ...

    . V+ N% j8 |% O+ b( [" ]( M0 w用DeepSeek试了一下:3 T! w( O* e9 m  p: e9 D' P
    第一次的回答是:
    % K( k# c5 z+ S5 q/ ?Input: ZZZZZZZZZZY8 Q# E2 D9 s+ Q$ \  Y
    Output: AAAAAAAAAAZ
    9 I$ W- b+ `2 J5 c, W) r/ T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, |+ W) h- t# ?( \
    DeepSeek经过了长时间的思考(用时285秒),给出了正确答案:) }: h' i" P+ Y* r( g
    将 ZZZZZZZZZZY 视为 26进制数 的后继(加1后的结果)是 ZZZZZZZZZZZ。! i3 E8 f" d) @3 H8 d
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     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' _* T+ S( L6 ]5 C/ W3 M
    用DeepSeek试了一下:/ D# r$ F& E# B$ \5 s6 F
    第一次的回答是:
    ; E. E6 C' s$ B1 ?5 q$ Y. [" A0 GInput: ZZZZZZZZZZY

    5 Z: O" Y: }! F1 l. R- O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
    7 H6 a, _$ o# \$ u' |" u# P( Uyanei 刚才问: 有没有回答AA的 ?1 i( V9 R; k# X% _  I5 X

    . a- ~6 Q6 n: I. E9 l; L这在实验中已经考虑到的。输入 ZZ 得到 AA
    : [% n+ h  i3 ^- G2 x
    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
    * D7 D9 n4 b& P! g7 D+ V
    ( s) f& ]" B7 A( f! W对于当前人工智能的能力不应该苛求。
    ' }+ h' L6 |: ?0 K2 Y1 ~人类乃至动物的智力发展也不是一蹴而就的。
    ( v; \; p  g% Q( L) S. J( o只当现在是草履虫又如何,迭代就是了。

    点评

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    给力: 5 不能同意更多: 5
      发表于 2025-2-21 09:31
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     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
    5 ?% m2 t/ X0 s2 m: Y$ ?" c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, ...
    $ Z5 Q8 L4 |, |" a
    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。
    1 p% D5 a* q+ M% Q0 ^
    , F6 G8 V- o8 ~+ n0 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。
    ) X0 R  x* n# _% k" T, q; I7 Z/ l7 C- o- f$ O& p& ?! p9 u
    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。* V) j; O1 p9 y" R, I
    % x0 j9 c* d) ?  R
    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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