生成式 AI 有没有推理能力？

孟词宗

* I4 }  m- V" x. [- Q- H# ~, n
. F4 p7 }4 L$ O' D5 Z* w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 s7 H3 J+ G8 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。

: V9 f+ e& c% ~; s  V$ g0 r/ U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
! c9 G: T) Y4 i# O  rAI:  B
# g4 M; R" A+ p$ L" K, Z  O% D我:  B
+ {* z& ~( j- s& T2 S% K" GAI:  C
: Z- ]4 M( l$ }5 u% f& m我：X
0 f$ X" x. I, b9 N  [, e
% Q  _' E0 d- L& r# E) V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。
* _9 ?5 U; F- e7 v
7 g( A5 j6 }" W9 P' r+ A; Z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：
5 J9 K# c1 z8 i+ f7 J: _我：Z
& u! V0 S3 j' S% L7 B! i
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。
+ q$ f  Y. h8 n& K; ?7 R6 `
6 Z6 j) S9 W/ 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。
/ O: w' w/ l! K% \" R" Y
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：
/ B( r$ w' ^. l# I- _. \( U

“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。
8 v2 c0 C9 t% Q
# M3 I( U5 b" q4 N0 R' R% O( R0 p1. **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 y1 A- q" r$ j2 b/ C2. **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。

" n# G& b9 ]6 w2 Y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。

3 B$ L5 @2 [) b" c! `3 o& [) f

唐家山

" G: ?9 U9 r& a: x* R. p; o( X
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。
0 E7 T. d: ]8 s/ l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。
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
& P" L) ~6 i& r0 ~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 ...

% d2 ^0 f9 H9 r. t5 M, H# k$ `yanei 刚才问: 有没有回答AA的 ？
3 V( W0 W. [( X4 C" y7 a' ~: \
( i! j- W/ ?+ y5 Z8 I; C; h6 L& e; m这在实验中已经考虑到的。输入 ZZ 得到 AA

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  

' a1 v. w- o9 N2 Z, s9 R& e. d! o打乱顺序输入 NBC， 得到 OCD。

2 `  ]8 q9 L$ u* I% h3 _1 s) ^( w这些都是建立在只输入主贴原始规则的基础上的。

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

. O( `& B0 d$ {! \% a$ a' |, Z) M

孟词宗 发表于 2024-10-19 09:14
! i1 X& e5 G$ |' Myanei 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

& }+ M/ I1 Y. i7 w( s) k2 w
9 D, W( l) f! i2 e1 ^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？
: [6 l2 q; `: H7 K

/ t. V1 k1 }& ?

这在实验中已经考虑到的。输入 ZZ 得到 AA

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
. `! u$ N( _" n+ ?+ ^6 F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 ...

用DeepSeek试了一下：
: A6 T8 D& o, n3 g; ^  `1 T! A! @" a第一次的回答是：
7 @+ s' j7 t, S: [% h. |Input: ZZZZZZZZZZY
Output: AAAAAAAAAAZ
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？
8 b. a% [. a8 s1 QDeepSeek经过了长时间的思考（用时285秒），给出了正确答案：
+ R0 b3 m& \# I% A0 g, l将 ZZZZZZZZZZY 视为 26进制数 的后继（加1后的结果）是 ZZZZZZZZZZZ。
7 n( j  Z% \3 w  ^  T

孟词宗

唐家山 发表于 2025-2-20 10:25
用DeepSeek试了一下：
! T, R/ U% q# V5 {第一次的回答是：
Input: ZZZZZZZZZZY

3 k8 N( U/ F( L, c0 p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
yanei 刚才问: 有没有回答AA的 ？

$ {: R% c' |! B4 w这在实验中已经考虑到的。输入 ZZ 得到 AA

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

- t0 L$ F0 k2 X) t6 [
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。
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
: N. N$ X  S' U3 |7 A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， ...

$ `$ U$ O. s1 Z+ [' v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。

$ J: P. s5 F! Y( q% M6 A# x2 v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。

& I" m+ Z/ s# K4 b- }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。

; `. R$ D" {; Z3 D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？