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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 . a+ x/ @% F4 c, E( W
" C  P% e2 x) D$ W7 F9 u( g) `
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
8 x- J" R0 p; _! H$ W4 D$ K1 {5 m- h0 f) e4 M5 i  o& S
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。
2 z" F1 }+ _8 \; v$ F) c% [) ]  R& t  ^: 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。  ^& z# \: u. ?4 {. Y

8 V3 ?& D5 `% j# Y1 A- y$ c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.9 q* u4 S$ e! w  t7 M$ Z

# i. E) [! ~  u* S, mAI 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:, {! t$ {9 h  s9 N% F
我:  A
* W8 H9 {$ J5 {9 h- Y: I2 KAI:  B! X8 _8 W8 J+ k) E
我:  B
' E3 ]: D9 _, r: O9 HAI:  C/ B" E% d: P' I  L" t' X5 U
我:X
" u* M- c9 d% T, Y/ x$ q
5 ?& ?7 k+ M- f6 P4 i8 B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。! f: H1 b) F# Z+ F9 V
, `3 v% p* R; K4 a* |
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:
6 \8 u4 _" ~$ d: I+ z5 H6 J8 C我:Z
2 H1 w: b9 U; v4 O2 u/ Y: @/ U# Z- r0 f* T5 _
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。
' Z4 c! S* L, T1 C5 [( Y* |! P6 r1 q" R( _% d
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。
8 r( w0 ^7 M5 C  E3 S  M
. [2 i) d' k5 z$ L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。
$ }; l. R* l: z! Z) j8 R$ K5 w- j8 F3 X' N. ]* c
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:  ]1 D% E% {% @9 T
“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。
9 @$ t7 f/ w7 s: L( j
: r/ G, p1 j3 X* q' O1. **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。0 D' m' ?7 o; f4 Q+ g4 O: C

! M: w/ K' `# s& E2. **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。
  s3 o+ r3 i% U& u2 @8 E/ z
7 M5 @8 G) J' v1 x9 {, _! ^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。

% Q* E+ S4 X2 M# L

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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 7 j. C9 b$ Q; Q1 A; u8 Y
    4 A+ h7 c7 F1 m) l$ M
    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。
    " D! U- m! r8 L* e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。, z, T$ ~, V" l+ \9 W
    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。
    : J( W" S  `1 |$ l- M+ 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。

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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
    ! m" X1 Q. M! x* K; o* h6 S4 y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 ...

    2 ?0 E6 x& g  s5 b" byanei 刚才问: 有没有回答AA的 ?" @( a7 p1 W* w: X+ m- A0 w$ l& [

    ) a9 ?1 r. M5 L2 W6 M* [8 q" v6 y这在实验中已经考虑到的。输入 ZZ 得到 AA
    , Y) `' q3 O& c" M# _0 [4 P% r" \) W) S
    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  
    6 z: G7 D4 J6 p3 @1 i1 b2 W, G, D# X% w$ ~# N3 w
    打乱顺序输入 NBC, 得到 OCD。 , S# x: E3 x* [
    ) d2 \/ c/ {2 u' |! ~7 B2 V
    这些都是建立在只输入主贴原始规则的基础上的。; }( }# |( H: J
    5 r9 ^2 M+ L6 C& e! P3 j
    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
    6 r- _: C& K7 n6 i
    孟词宗 发表于 2024-10-19 09:147 A$ Y4 X* x2 p- _' I
    yanei 刚才问: 有没有回答AA的 ?; S* Y- |, L: W' N5 G* I6 m

    # U3 h: N, F" _) `* ^这在实验中已经考虑到的。输入 ZZ 得到 AA
    4 o7 f0 |. ]0 o% ]# ?. X
    & Q3 v6 m6 `# h) O0 h9 w
    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。
    % v" E* R8 _: K, a/ k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?
    3 O5 ]0 a4 D8 j- D
    . T& |; B3 @. |0 l; I4 m$ J' ]; L& X+ `2 |1 |
    这在实验中已经考虑到的。输入 ZZ 得到 AA
    - F) W9 r. [; ^5 U3 z8 Y
    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
    1 ~+ \3 x3 x1 Y1 y- 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 ...

    7 ]: n1 }3 N5 Z# ?% ?/ Z6 `( V5 X9 R用DeepSeek试了一下:
    . \& s5 |& o; d5 i6 c9 j第一次的回答是:6 S6 J) P; l) Y3 `
    Input: ZZZZZZZZZZY
    # e6 Z# S+ d- E% MOutput: AAAAAAAAAAZ
    , f: \2 q* s/ f* g- h/ S: K0 K4 [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?
    % C8 J+ t4 }6 A3 o! E% Y$ ^DeepSeek经过了长时间的思考(用时285秒),给出了正确答案:1 v6 t& c7 V9 ]! W' B1 F5 U2 j
    将 ZZZZZZZZZZY 视为 26进制数 的后继(加1后的结果)是 ZZZZZZZZZZZ。7 W: C7 Z0 @! }
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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 10:256 [2 y& U: j7 P# d/ E5 J
    用DeepSeek试了一下:6 w; E7 V; P# `: w* o
    第一次的回答是:
    0 B) C+ H) E& lInput: ZZZZZZZZZZY

      u% h, z2 U3 @- b) N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
    0 ?# i5 \; k8 ?. |* Dyanei 刚才问: 有没有回答AA的 ?- i( w9 r6 B! ~) g, N9 \0 R/ u) |, \

    . }! L- U" z" t  S这在实验中已经考虑到的。输入 ZZ 得到 AA

    7 l' I# `+ o0 x( P' v! @9 ?" Y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 5 C2 Q0 U! M8 ]9 }9 L; D
    6 Y/ s- v' J+ }8 k! @  K
    对于当前人工智能的能力不应该苛求。
    9 j* E2 Z6 x  C人类乃至动物的智力发展也不是一蹴而就的。
    - \3 ^- r* Z& s3 u只当现在是草履虫又如何,迭代就是了。

    点评

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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 01:310 z3 t, h8 S$ Y/ \% l0 G
    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, ...
    - E0 O) j5 ^0 O  b5 h6 ?- x
    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 I8 C. ^* G) [, X+ u" d
    4 W+ I. J; @. A- z, C$ q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。
    3 i' ?( Y' u, z* X# x! @% E, O; o# ~& l# w4 q9 q$ t
    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。8 q# j9 v& W  K2 Z

      F' y. c7 M7 G: M+ w# {6 S! L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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