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[科研心得] 生成式 AI 有没有推理能力?

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 楼主| 发表于 2024-10-18 23:36:23 | 只看该作者 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式
本帖最后由 孟词宗 于 2024-10-18 23:37 编辑
4 G* Q  y+ x/ z9 Q5 J' X4 n5 G& ]6 t& }
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' G6 S! }. T' a& v! P; ~9 F! p

9 I  Z2 y8 f6 `5 O0 f: m3 ~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。
, x' m. C3 T$ h2 \; E/ l0 j) {8 N. F
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。
+ K, ?+ W8 n* ~2 z% V) o
; e/ E: k! u8 q) y: A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.
% k- ^8 x2 l3 e  `1 q
% L6 G. M! \6 k) |( p& d. I1 b) PAI 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:
5 [% g' o% l' d8 A2 n我:  A- S  h  R; G" `% p6 n
AI:  B. ^' F- I) x* R% t
我:  B
( e5 x4 Z) e/ |. M2 fAI:  C. w/ }8 g* J: ?; w
我:X
$ s/ [% ^( _: f( T- Q! c
% B' P+ V4 A3 ]8 z. ?; K. E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。
/ _$ p) [( l& h" |6 c6 k$ I/ `# f; T, n, l
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:+ P. |9 n3 E9 a/ e! y7 v+ O0 t# ~
我:Z0 Q, P9 V9 |9 N& F1 b' @
& R9 o7 i4 k, k3 C
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。
1 f1 L4 `: T- V) A
0 y; A( E7 J- ~" w) W3 K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。
1 C9 W2 M, c6 @! u  D! h+ v5 v4 @$ Y/ e4 ]  X
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。
# a8 p# J( F& o- P
9 G) Q0 H  E. N8 J5 n  l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:
# {2 i- }( Y+ N6 D0 K" c4 p
“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。
7 J: M, E* k# c
4 T& B) o5 j  U% z/ x6 D3 s. W& \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。4 p; m$ t$ T& R& N" W

6 c( M! l9 G8 D3 n% M  s* }0 |: z2. **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。
6 N: X) @/ |9 p; H, F* T* E+ L9 I4 d* X' V
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 S& l# ?* h

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    发表于 2024-10-19 09:02:34 | 只看该作者
    本帖最后由 唐家山 于 2024-10-19 18:52 编辑
    % y3 }1 I* \3 T; P% U( P0 X' N3 {- E. r
    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。
    8 ^  p3 P& c* q! x" R! Y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。
    ( }9 o  l& Y2 Z- @6 C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。+ F# O1 `# R) \" c2 _  F
    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。

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     楼主| 发表于 2024-10-19 09:14:42 | 只看该作者
    唐家山 发表于 2024-10-19 09:02
    * }1 U) P  {& k( g# s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 ...
    - t7 v5 v* p$ h5 s' v& T
    yanei 刚才问: 有没有回答AA的 ?
    , S% x" V3 @7 Y2 y3 u9 j
    4 {8 ]( i( ?7 L这在实验中已经考虑到的。输入 ZZ 得到 AA
    , H, E$ l: c( f( h5 y6 @
    ! V+ a5 L- n% T1 U$ d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& @  R1 O3 N* F& u

    # i8 ^" n7 e% a$ {' u  O打乱顺序输入 NBC, 得到 OCD。 2 {9 A' R7 \! \% c" Q4 |3 Q- z2 u
      c" R' r: [2 I( ]
    这些都是建立在只输入主贴原始规则的基础上的。4 ^/ k+ I+ k. s: C: w
    , @3 H  R% k' E" Y" ]
    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。
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    发表于 2024-10-19 10:48:54 | 只看该作者
    本帖最后由 唐家山 于 2024-10-19 18:51 编辑 ; D* a9 z* k' v7 E
    孟词宗 发表于 2024-10-19 09:14  k6 s, n1 S0 a+ J, r) N) K
    yanei 刚才问: 有没有回答AA的 ?$ |9 Q1 v5 {( P
    ! j. w  _: O* ?) `4 y, _
    这在实验中已经考虑到的。输入 ZZ 得到 AA

    1 r7 ~# O/ L3 ^9 u& `; A& @; \
    4 G' r  X8 Z  H3 ~2 X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。  Z$ ^% ^" C' t! l. {' y4 g9 S+ Q0 l
    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?
    8 S+ w) h8 s9 ?, Y$ J0 \
    ; }8 O' r, O( a' X* ~* T) @
    ( e4 b* v  k8 \3 i, }; u" E
    这在实验中已经考虑到的。输入 ZZ 得到 AA

    " W8 X( x2 S$ f6 q# G2 [这个有点意思了,如果输入10个Z加一个Y,输出是什么?
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    发表于 2025-2-20 10:25:52 | 只看该作者
    唐家山 发表于 2024-10-19 10:48
    $ `8 g+ C7 l. ]/ |. G. V* z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 ...
    : b1 k% Q7 Q- u7 R5 J; w( I
    用DeepSeek试了一下:
    0 R. B6 `+ J/ l0 D" [+ I7 O第一次的回答是:' x9 Y8 G! q; f" J5 k
    Input: ZZZZZZZZZZY0 d" A* N) A1 b1 x/ R" P
    Output: AAAAAAAAAAZ& R  g- T, ^: j# f/ h
    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, f$ Q0 h: R6 m; k2 M1 |
    DeepSeek经过了长时间的思考(用时285秒),给出了正确答案:/ B6 `4 l# R" }; b# r* _) j9 S: g
    将 ZZZZZZZZZZY 视为 26进制数 的后继(加1后的结果)是 ZZZZZZZZZZZ。
    ; k9 J  I# A$ Y6 I
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    6#
     楼主| 发表于 2025-2-20 14:04:36 | 只看该作者
    唐家山 发表于 2025-2-20 10:25# o5 X! v( z  f! p7 ~
    用DeepSeek试了一下:* p- Y( P6 \4 Z4 B4 X, W
    第一次的回答是:, u0 ]* }& }. E  j# T  m
    Input: ZZZZZZZZZZY

    - f1 M' p' u$ ?2 n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。

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    7#
    发表于 2025-2-21 01:31:44 | 只看该作者
    孟词宗 发表于 2024-10-19 09:142 P; _' z7 y# j9 N6 M
    yanei 刚才问: 有没有回答AA的 ?: U3 z1 V7 s5 A( M

    9 O  _3 e1 [0 ]' D1 b9 f这在实验中已经考虑到的。输入 ZZ 得到 AA
    ( K& {. q8 J- P8 C+ s# K
    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。
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    8#
    发表于 2025-2-21 02:20:02 | 只看该作者
    本帖最后由 nanimarcus 于 2025-2-21 02:27 编辑
    / e7 m+ a2 R* r2 O" F5 c& b* J
    + h2 ]3 @1 |" P9 T7 O对于当前人工智能的能力不应该苛求。
    & Z* E; P- Y! u2 p& D1 ?人类乃至动物的智力发展也不是一蹴而就的。
    . j+ _; @- M& h3 F/ Q只当现在是草履虫又如何,迭代就是了。

    点评

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      发表于 2025-2-21 09:31
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    9#
     楼主| 发表于 2025-2-21 23:55:39 | 只看该作者
    yanei 发表于 2025-2-21 01:310 D6 H, z3 z* L  F! k: I2 l& ~: p
    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, ...
    ( T* U. G, E' R6 T. d7 ?" ]3 a0 v0 ?
    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。
    / u, k1 ?( i0 l  O" Y8 B" Q  l/ r: ~, z: j, M1 W% 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。
    , o% b! N. U  I1 g/ c6 \' a
    % H5 a0 \/ i3 ]7 i1 @# l; n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。( f4 o% ]' J1 ?4 ]6 c; y+ {
    ) E+ g7 b$ s5 @5 x) W9 D- s
    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?
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