生成式 AI 有没有推理能力？

孟词宗

: P% D+ W/ [5 X" n3 U
3 z$ z' X/ }6 p: I2 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

' `: [5 q5 o. W/ C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。
, |' Q& D$ F, a. E# B9 H& ~0 @
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。
" H: l1 Q3 t) r
  a. v# {2 f* ^& Z$ F. n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.

4 A8 w5 j  i7 k5 z9 c2 LAI 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
4 w& G, A6 l% y# bAI:  B
- i! q% E( x, s/ T$ S6 W0 V/ x. n# Z我:  B
  ~. G8 J2 A% D/ r: \, P$ ?! O* oAI:  C
我：X

# M2 O7 {0 w& G" K' r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。
% Z1 y# K  H3 u$ s, h" p- Q
  p2 G. L8 F" w& U1 k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
% c6 C7 B6 y6 c" G' k1 o$ w
( ~: v8 s) y/ n2 ~3 n- \* x' _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。
4 q! l& y$ V% R: t; I. f
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：

“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。

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。
) r. H8 |, k* P' _$ `
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。

0 H& ^0 V: H& \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

& P# n. l1 I/ w' _
7 Z9 E3 P2 l6 R  f5 d7 Y& u  @: ^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。
7 r" G9 P2 E) i; {% C5 ~( ~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。
; z8 T+ n) l: ]! B# \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
5 J8 \' [* {+ r" X2 P( P: D, D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 ...

% L4 S3 ~0 W+ S" C+ D3 gyanei 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
' c3 g7 J4 ]. r" g* l
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  
; q' \& K# ^6 s* I! ?' r' b4 X  y
% m- A4 k' E8 O! N4 X/ W; f# ~打乱顺序输入 NBC， 得到 OCD。
  f9 F4 M5 V" b0 E3 I# e
这些都是建立在只输入主贴原始规则的基础上的。
. @, [/ x: K2 f) f- ~
3 g) z( O, S& c, M4 @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

) {7 X$ Q: Q, @. P6 H* m

孟词宗 发表于 2024-10-19 09:14
, U1 @% @  W4 gyanei 刚才问: 有没有回答AA的 ？

- a5 V8 P! M! d2 C  ?这在实验中已经考虑到的。输入 ZZ 得到 AA

: |) i( E  S! F1 `& F2 i
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。
2 c/ v; x' J2 _' I1 U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？

. n7 ^% s& |& j1 A
: o% S0 K( c, Y- S/ q( d

这在实验中已经考虑到的。输入 ZZ 得到 AA

" B5 w1 M, ~7 o) W* l/ x: B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
* {, b  v) ]; k- y  C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：
第一次的回答是：
. ~7 b; \6 l3 C/ S0 ~3 tInput: ZZZZZZZZZZY
# [- u& i1 V1 p- EOutput: AAAAAAAAAAZ
; C* ?' j2 z8 h% O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？
- L( S6 e0 T% Q% ~DeepSeek经过了长时间的思考（用时285秒），给出了正确答案：
  I- q# M( P) p7 ^) g# O将 ZZZZZZZZZZY 视为 26进制数 的后继（加1后的结果）是 ZZZZZZZZZZZ。

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：
( N# l! Q7 _2 t& [* jInput: ZZZZZZZZZZY

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 ？
5 e+ l- z& S. _0 k5 R3 R
这在实验中已经考虑到的。输入 ZZ 得到 AA

! I+ U% f9 L2 l! c' d: y& h; x7 u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

* f2 `: u& U! b  o0 D/ ~) j
对于当前人工智能的能力不应该苛求。
  s/ c% A; h1 P, S人类乃至动物的智力发展也不是一蹴而就的。
0 g: W& r1 _+ v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  f% F% l6 \& q+ Z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， ...

4 ?$ n( ]& k2 e2 Q$ c2 [$ w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 Q) e# ~( e2 T7 C% P6 S/ Z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。

% o: L. Z) p* u/ l* i  ~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。
0 w" W" Z7 W* I8 ~8 U$ ~
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？