生成式 AI 有没有推理能力？

孟词宗

" x: i! \+ U: J/ Y6 X9 X# o. C
6 H  e& i3 f9 D$ d! M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 O+ p9 m9 w) T% k6 p) m+ f& 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。

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。
/ t. W/ c# e9 k2 C
, S/ E% q  X7 q5 E& N) g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.
; U( j" I, ]" o2 M, G) N
7 j0 k4 s3 ?( K9 j! R( [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
AI:  B
$ a8 ?/ C- X( t& P我:  B
5 ~: G5 I9 o! T$ D. h+ F, R3 c- s5 rAI:  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。

+ i# ^' Q0 e( C8 e+ a+ y, c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
7 Q+ r0 b) G* t; p5 Q8 r7 _; Z! P
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。

* e' H' f" K/ z4 D+ u, w! 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。

4 |5 v6 y' e8 ?3 H. c6 }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。
% a( m/ t1 L+ P
( p5 G- B3 `9 _7 x6 x2. **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* [1 M: Z# T4 l+ G0 B: L
; M9 _+ E1 ~' ^5 f) @& \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

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。
- Z9 k2 ?4 j4 c: r" w, t" g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
( g6 V7 k* A9 @% E  P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 ...

) s/ F/ S- o% U# ?. ^yanei 刚才问: 有没有回答AA的 ？

0 a) y+ |3 e, {( r# K这在实验中已经考虑到的。输入 ZZ 得到 AA
( W4 C. ?& a+ c4 d! p
/ o( u: i! U* `) @3 m# g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  
" [" d  p* D3 U/ X" E9 H
打乱顺序输入 NBC， 得到 OCD。
6 R# _" r5 a/ D7 G/ z% T/ p
这些都是建立在只输入主贴原始规则的基础上的。
6 _7 P, ]5 Y9 P. A
6 I: Z) i1 j5 M2 ]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

0 B8 t; s% ]- g) ^

孟词宗 发表于 2024-10-19 09:14
$ q3 x; }% K: y8 y$ d0 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

- r( ]# d6 y7 V9 J
) N1 g! g! K- @3 U, K1 d! N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。
- w: m0 p5 \/ X2 ?  b- k( i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？
& _( t( d( x* T/ R* x0 v+ W+ h1 w

9 `) g+ ?. I; R% g( |6 V

这在实验中已经考虑到的。输入 ZZ 得到 AA

8 p' \/ X* I! @' C' @& h, x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：
" ^1 k* K- k* s. X第一次的回答是：
& c  x  s- l; L$ A$ M. gInput: ZZZZZZZZZZY
Output: AAAAAAAAAAZ
" {0 d& I" s6 p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？
9 p/ C9 a( V  }! ^4 j- @/ B: O3 dDeepSeek经过了长时间的思考（用时285秒），给出了正确答案：
' ?, |9 e% j' m+ o! k  o5 g6 i2 C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
. a8 H6 K7 T" x7 T" y用DeepSeek试了一下：
第一次的回答是：
/ C: F) t7 ^* }. C! B- \Input: ZZZZZZZZZZY

! r+ Q5 n: y" C  u) 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
0 b3 w1 d" ]/ N6 \* m2 |yanei 刚才问: 有没有回答AA的 ？
2 b- q* n  Q" [- B7 s. j: T: l
8 e2 y, N7 k: q5 n1 [这在实验中已经考虑到的。输入 ZZ 得到 AA

# v/ n6 l0 N  f9 |4 m0 t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

7 P: Z( z1 x) U5 ]& d0 c  q/ I对于当前人工智能的能力不应该苛求。
, r! O' Q' x$ A. B6 `人类乃至动物的智力发展也不是一蹴而就的。
; s5 U. z2 C7 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
# L$ h7 L; ]& g0 ^7 _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。

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 x& z  ?, I) q6 B$ V4 @3 s0 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？