设为首页收藏本站

爱吱声

 找回密码
 注册
搜索
查看: 420|回复: 3
打印 上一主题 下一主题

[科研心得] 生成式 AI 有没有推理能力?

[复制链接]

该用户从未签到

跳转到指定楼层
楼主
 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
% d' v6 v) d- `9 z' `% T4 M$ o2 A( i& V
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
; t( _  X7 t" q/ }+ z) K
1 U5 P8 q$ Y7 h( L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。* l& O/ W1 a0 R, q
7 k  v, H. Y7 a8 w) f. V& ]: Q
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。
) ]( {4 q% Q/ _) ~' ?5 u' Z) `7 i& v: X+ l
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.- ^+ q! k9 i# b( l$ h) {
6 W  A5 v  }, `+ O
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:
; P5 b2 L. g+ V) r  K$ ?我:  A' x! k) e' @( Y! m  O) b" H$ l- s
AI:  B
. {# C. o3 y/ B+ t' e' U我:  B
" A- @% F& h1 k7 TAI:  C5 O# Q7 ^4 X9 p8 A5 Q2 @
我:X0 w) ~: f0 i, }1 g1 G

# D+ g. z6 f* q3 s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 h& t+ ~* t8 S- |; V- P
0 ]( @! ^- m1 a* s
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:# N: T# A2 ]/ F* r" }
我:Z
" w' C. R6 @9 E6 [- V' i5 X! q: J: p; q: d: j6 d
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。
+ F3 s6 E: [8 D3 s- u" _) D$ F  p. V1 N
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。
: F" X5 ~. X: ^9 G! t! h1 R/ j
5 A6 k- @& z; b" {3 A  ^' M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 O9 y9 I6 s  b0 C) d* M: n+ K3 J) Z- |& W. s% k, o
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 y  j$ \% P" Q
“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。5 L% g; I; G. i; A' E- b& R
7 P  G3 _5 I- @/ R7 d$ S
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。
  k7 i; f; O& q% B( _  [2 }1 y' S! d5 D0 H/ H1 @7 O! U
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。
: ^4 T. q  `6 g' s7 b# o8 r/ h$ |; A( u8 M# a
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 S1 t4 m) Z% x5 u; w

评分

参与人数 3爱元 +24 收起 理由
helloworld + 10
老票 + 10 涨姿势
唐家山 + 4

查看全部评分

  • TA的每日心情
    开心
    昨天 07:26
  • 签到天数: 2822 天

    [LV.Master]无

    沙发
    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   I* R) x6 J5 x( S8 l# B
    ( p& g* q2 o! E  r) O7 I
    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。4 ?8 J9 M% H: u, \
    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 S! y$ q7 B* y- }! 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。
    - M9 M6 M! M3 S( N; D4 Q* j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。

    评分

    参与人数 1爱元 +10 收起 理由
    helloworld + 10

    查看全部评分

    回复 支持 反对

    使用道具 举报

    该用户从未签到

    板凳
     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 09:029 j4 J% e) O3 W' S: k9 z) d9 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,在完成证明的过程中也分三种情况。第一 ...
    0 }2 I7 ?3 y$ x0 P' P# s
    yanei 刚才问: 有没有回答AA的 ?
    - q* U( @0 l. \! l$ {- z8 h# N% q: S
    + |, w& t* V( y9 P# E+ s" d6 f这在实验中已经考虑到的。输入 ZZ 得到 AA
    $ d$ c. T- p$ r$ m% E8 K' l, I' Z  Z3 R6 S  A# I; a
    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  - p3 E4 |; `0 ^: Z

    * c8 j- V6 g2 \$ a& L/ U& N9 f打乱顺序输入 NBC, 得到 OCD。
    6 S% Y2 F& S* R* U' N) V% O" Q* j* z
    这些都是建立在只输入主贴原始规则的基础上的。
    , B/ ?: p, c4 c" _
    + x  @9 p8 ]- h! k: R9 q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。
    回复 支持 反对

    使用道具 举报

  • TA的每日心情
    开心
    昨天 07:26
  • 签到天数: 2822 天

    [LV.Master]无

    地板
    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
    - `; n1 \7 }' w  q4 n% C/ _' p
    孟词宗 发表于 2024-10-19 09:14" l: Q/ j2 L1 p: C7 E2 [7 F! y: l
    yanei 刚才问: 有没有回答AA的 ?. o2 r$ G4 u4 Z( H  o7 P
    2 H1 I' N9 {" E% \
    这在实验中已经考虑到的。输入 ZZ 得到 AA
    2 f) @1 h6 q# J) R) R5 H7 p

    . s: V9 E% ?/ o1 B6 C  A+ 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。
    . _5 C0 P% Y8 ?5 V6 M1 ~* w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?
    2 x1 e/ J* K" ]
    7 r9 f! {; |  i; @) L) W/ i8 n
    ; l  \* W6 H5 p* l
    这在实验中已经考虑到的。输入 ZZ 得到 AA

    % m9 E! @) h1 t* u0 S这个有点意思了,如果输入10个Z加一个Y,输出是什么?
    回复 支持 反对

    使用道具 举报

    手机版|小黑屋|Archiver|网站错误报告|爱吱声   

    GMT+8, 2025-1-23 02:11 , Processed in 0.037878 second(s), 18 queries , Gzip On.

    Powered by Discuz! X3.2

    © 2001-2013 Comsenz Inc.

    快速回复 返回顶部 返回列表