生成式 AI 有没有推理能力？

孟词宗

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

9 g8 h- |# e: m6 J% B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。

1 L  k. P, t' i3 E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 F! z+ E& N* z: B) \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：
- H& a; V6 p0 M) {我:  A
AI:  B
3 B: u; o. J8 p( a8 M6 j; o1 T我:  B
$ A5 _$ `# e" ZAI:  C
$ I7 {0 z, X* w( \! \" y6 \我：X
8 h& }9 b0 y$ v9 U0 u  {$ H7 ?4 W
# t+ R* {( s* o0 L& 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。
0 J* w6 A& I4 q" F+ ^; H
% c1 H$ ^" F4 U- P6 |# D3 P7 Y) A, ]' N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
0 v8 f9 ^! l; Q* n6 [
9 f" }, V- R. ~9 ?+ M% m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。
, c. ?- w8 p8 J1 m4 E2 o+ T" z( l1 a
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：
& [; C% B( z4 c& X: k4 i

“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。
6 h+ o' n2 g' a' m
1 H# M8 Q) @# q4 s" P; g1. **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。
3 u( N; j0 O- F0 l& n; V9 @7 G
& S4 x$ E! K* {0 j8 ?4 ~/ v2. **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。
' g) M$ |0 s2 J
4 m/ V2 {: l3 M) A: t. ?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。

唐家山

4 e$ i( }3 K8 e
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。
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。
3 ]5 y& F6 Z/ H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。
0 B9 t' u& |: Z* D2 C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。

孟词宗

唐家山 发表于 2024-10-19 09:02
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 ...

' \5 O# u, c! q3 ~1 ?  ^yanei 刚才问: 有没有回答AA的 ？

. U6 ?! n: p0 l( U6 e% ~/ D这在实验中已经考虑到的。输入 ZZ 得到 AA
# w& v' s2 p. M4 U5 Q3 o
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  
5 g/ U# d: x/ X7 C/ z. p" U6 l( s
打乱顺序输入 NBC， 得到 OCD。
2 N( y& L: l4 C- v
2 e! q3 x! \7 E; _6 h0 }" J( N$ L5 ^) o这些都是建立在只输入主贴原始规则的基础上的。

+ R4 E+ ]) i/ [1 f( O4 ^+ x! [- v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。

唐家山

3 `. F+ J4 _- u  F

孟词宗 发表于 2024-10-19 09:14
9 V2 P1 i1 f2 fyanei 刚才问: 有没有回答AA的 ？

这在实验中已经考虑到的。输入 ZZ 得到 AA

% w2 M6 {5 B- T! }% V
% z% {, e7 A6 C; f+ x4 o* _$ K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。
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 L5 Z6 M+ Q8 E3 n5 m3 n

; r$ [4 Q; C3 j( E4 Y

这在实验中已经考虑到的。输入 ZZ 得到 AA

0 O0 h- d7 _; X5 p这个有点意思了，如果输入10个Z加一个Y，输出是什么？

唐家山

唐家山 发表于 2024-10-19 10:48
- E7 X. j5 k2 c6 I+ O' S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 ...

1 ^" A7 _( @5 W# m1 v, z3 K用DeepSeek试了一下：
9 f% w$ H9 J+ R% `) H/ H第一次的回答是：
Input: ZZZZZZZZZZY
Output: AAAAAAAAAAZ
: q2 r$ }  p# U. t0 e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？
DeepSeek经过了长时间的思考（用时285秒），给出了正确答案：
" u/ u8 n* b& i& z* l5 g将 ZZZZZZZZZZY 视为 26进制数 的后继（加1后的结果）是 ZZZZZZZZZZZ。
4 A0 |0 t: J$ v/ Z- C0 G

孟词宗

唐家山 发表于 2025-2-20 10:25
% N9 i- g: s- W- @4 j! s用DeepSeek试了一下：
0 p" v. @" _! I$ c0 g; {第一次的回答是：
4 _. E9 d1 b; E6 uInput: ZZZZZZZZZZY

, o& j, C3 f* O$ C8 ^& e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。

yanei

孟词宗 发表于 2024-10-19 09:14
; {9 P+ G# r. l3 @, tyanei 刚才问: 有没有回答AA的 ？
5 P. ]; }7 E# {7 U- n0 c6 }
这在实验中已经考虑到的。输入 ZZ 得到 AA

' R$ D6 A' {  n0 G+ t4 [) N8 y' L2 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，然后AB，AC，。。。AZ， BA，BB等等。

nanimarcus

对于当前人工智能的能力不应该苛求。
人类乃至动物的智力发展也不是一蹴而就的。
7 m3 Y# e3 v, [! |- K; o只当现在是草履虫又如何，迭代就是了。

孟词宗

yanei 发表于 2025-2-21 01:31
+ I$ k6 I4 ~5 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， ...

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。

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。

% w% p; c; y4 }8 D2 @7 Q: a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。
) h% V+ c1 x# c; A5 n4 ^" {
& I& Y0 C( y$ \1 W  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？