生成式 AI 有没有推理能力？

孟词宗

( X: }5 Z# `# g! X( V6 B9 J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
- {3 `% \4 X1 ^2 w
' t# X+ q) E0 D5 |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。

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。

$ R( Y0 p8 `8 I, I! m1 @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：
2 p* Y4 k" |/ E我:  A
AI:  B
: r+ F$ W6 e$ |+ F1 w$ ~! ~% s我:  B
; u* l3 j7 P9 j6 @/ ?AI:  C
我：X

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。
* c1 ^/ D9 P) ]3 A) G9 B7 y" b
+ R% Y8 E+ L' g" m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

, K; y3 T. a3 p( _  P4 O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。
7 i" q5 D* q- Q& J1 }  B
0 e7 y. ~$ e- T- b% s: I9 f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。
" u# B' x- ]1 Q' q
8 k' E4 P& ?8 L5 H4 _" y0 v* u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。

" I* g$ T5 g% x' [  F* r6 `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：

“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。

( G: J- |+ r) s* 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。
5 ]. s* l8 ~! F$ l, B
/ n( ?1 S2 D' U* I2. **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。
, i, f8 g( A7 ?/ u  ?8 P
8 j4 m/ b0 L  H( o2 k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

' ~# D( Q0 u- E- f8 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。
  F: f5 ~; {! h( S" ]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。
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
! `- T: G5 W9 r" u  X% _7 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，在完成证明的过程中也分三种情况。第一 ...

  `4 v0 a* C+ cyanei 刚才问: 有没有回答AA的 ？
7 o5 n6 i( h6 W$ p% w/ S
这在实验中已经考虑到的。输入 ZZ 得到 AA
6 k, @- P* j# [" \" r& c- P
* \/ s5 P5 e- y# }& A+ V' r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  

; X; s+ F# C' C! v+ _打乱顺序输入 NBC， 得到 OCD。

8 W5 k6 Z+ @+ }' ^: j* }3 a" {; L这些都是建立在只输入主贴原始规则的基础上的。
5 X6 E" K! n; [: A; n' W
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

* D8 p7 l1 `$ p+ _* \0 ~( |

孟词宗 发表于 2024-10-19 09:14
yanei 刚才问: 有没有回答AA的 ？
1 J  g1 \$ F6 z1 j. h
这在实验中已经考虑到的。输入 ZZ 得到 AA

, @% b# ]  {, _* L: p+ Y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。
; X5 k2 h: |' j  I# M# ?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？

这在实验中已经考虑到的。输入 ZZ 得到 AA

" y6 q3 B; A. |: @  V. A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
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：
" V9 G* f( f4 z. j% y第一次的回答是：
3 K  v9 X2 V, i1 UInput: ZZZZZZZZZZY
9 n. x2 z. O$ Y. oOutput: 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？
  C( }3 ?5 I' m2 bDeepSeek经过了长时间的思考（用时285秒），给出了正确答案：
# \' B: V2 `5 w4 m2 U将 ZZZZZZZZZZY 视为 26进制数 的后继（加1后的结果）是 ZZZZZZZZZZZ。
5 i( u7 x: y2 w" R; N( G' U% b

孟词宗

唐家山 发表于 2025-2-20 10:25
用DeepSeek试了一下：
第一次的回答是：
Input: ZZZZZZZZZZY

+ U) h5 [) j% G6 r* T- e% L0 ]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
2 N8 m! p9 k+ r( A) ]' {: _/ Gyanei 刚才问: 有没有回答AA的 ？
" _9 Z. [7 d: e5 Z4 R& P9 j  P+ t2 o
这在实验中已经考虑到的。输入 ZZ 得到 AA

$ A" a2 O: x. K5 P3 ^1 |' [7 I6 M, 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。

nanimarcus

+ M5 A; z" t5 n, s
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。
/ t+ g4 {" K+ J2 |2 `  N! ~! }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
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， ...

6 S+ w% p/ p7 ^! [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。
3 o( P) h/ a8 c+ h
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。

. n/ u, T7 w2 @" E  Z& J5 ^7 H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。
4 j7 l$ a$ P2 W. u5 ^9 y
/ z) z; z0 b0 b+ S7 f& c8 g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？