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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% T' }/ [1 T- _9 f  e
. U. Y; W5 a: h1 L  O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
+ x# X4 q7 c6 Q9 v4 `. ?# d* z: u) g" ~* n* Q9 C4 t
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。
( U$ O6 R0 w; }: X4 v1 @( ]6 d
# y2 L- J- c7 r) u: f$ b) D) I) }: O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。3 F: h/ x# p0 v3 Y8 M9 Y
. t+ [6 }$ u% H& V, s& E7 {: R% Z( l
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.& N6 q0 ?0 d, U' h5 n& v
, Q4 P& ^$ X4 X# h8 i+ P  s
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:
% A$ |& Z0 b1 m% S4 w/ h; T! X我:  A
& R4 d2 }3 w/ j* K' R" iAI:  B2 }9 B; h- i4 E
我:  B
' j5 z3 S) }& h# H! L. x' z  NAI:  C
3 w- R' T3 Q- |+ x. N我:X
( W. A8 r7 K, Z( A: d( U1 k/ Z% Y7 o* {9 q" M- a
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。' B+ J$ V6 y+ o6 m5 J& q

1 z, @8 `6 J/ c1 p; G. f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:
  Y, t5 L; h8 ]4 U我:Z& G, Y9 u& s" \7 [/ E
' J8 Q- v; P" K& q  J1 m8 A2 D6 n
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。
8 }2 M9 }1 R* U0 _8 P. X4 B5 X4 U
1 p% b4 W2 g! y  T3 e  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。  j2 N1 |* q# T& e; E& j1 b

/ [' t* h1 |# y3 i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。
$ ~2 e# b; L) U3 t
  h/ O. _! ^* G; v% N: Y8 o9 b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:
, v* I( x$ r* j
“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。( \, H/ g* j8 p8 t6 ^, m
9 I* M# Z+ y/ o" ?/ x
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。0 O$ R5 s0 ^3 P- z1 a. }
( K. q5 `; e' P. h
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。- y6 j, W5 d) N

/ T. F. q# d- \) B: s9 v9 r( J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。

, [8 i2 O7 `. F* C

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  • TA的每日心情
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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 ; d( g8 _9 P% M; d  j, H1 n
    & V* i$ K; m9 E( 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。4 n) X( k. t  n2 _; h
    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。
    2 Q( n/ r0 W& O* T/ ^1 E! s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。0 j( U4 W. e5 V; ^; m, p
    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# ^6 ?4 D( s! S! ^3 e! ?9 c6 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 ...
    $ ]: S; M% y/ P- i4 ^, @
    yanei 刚才问: 有没有回答AA的 ?8 W7 U# |+ R# A- m' `( f

    ; x5 m- W) k: D. h2 G6 V这在实验中已经考虑到的。输入 ZZ 得到 AA 9 h8 f7 S5 a; g- i/ B9 x. f% I2 j

    / }2 O4 n6 r, f' q4 q" b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  6 n" [. s$ G+ H; b' j, y

    9 H+ |* t; Z$ X- O打乱顺序输入 NBC, 得到 OCD。
    ( P' W0 {' d7 u: u& J* Y( s  F0 z* a& X7 {, T) d
    这些都是建立在只输入主贴原始规则的基础上的。
    7 `0 I1 O9 O- x, r2 Q
    ; u0 ^0 u8 q. W2 B" o7 F4 D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 * v$ B3 D4 p; p7 c( a( c6 w
    孟词宗 发表于 2024-10-19 09:14! E, {1 ]( U0 q6 e# S. N9 a' K$ x4 d
    yanei 刚才问: 有没有回答AA的 ?$ @0 `/ @; ~- j) l

    6 B# E0 W. S8 X5 c8 ^- [  S这在实验中已经考虑到的。输入 ZZ 得到 AA
    ) m, ^( }1 I% I& f: j% ~3 U8 C

    8 ~9 K& X2 D" Z( Q3 G8 e" R; m/ T  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。/ k8 y' \; Z& r! W
    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?$ F: J7 K  k3 H3 Z( m1 L' V
    ! ^  Z- Y" O  p# S
    % [& \2 L# H* v; h* z/ `. T
    这在实验中已经考虑到的。输入 ZZ 得到 AA

    1 `! r% r7 |1 {: f6 J, j5 g2 p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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    5#
    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
      L) V8 b4 M3 _" u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 ...

    9 H% e0 n) p# ^2 H! Q- ]8 H, a用DeepSeek试了一下:3 G" l+ P4 ^  c+ l& }( j/ S
    第一次的回答是:
    ; G+ `, x# F) R1 D- _' H+ ?& ]Input: ZZZZZZZZZZY8 Q  {- t; _& Y( C
    Output: AAAAAAAAAAZ1 X" o$ l& ~. x, W: I8 e  `
    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?4 v% Q4 n8 c" u+ o& r- I) O! L
    DeepSeek经过了长时间的思考(用时285秒),给出了正确答案:$ g2 w4 t0 a) t  A2 u( U
    将 ZZZZZZZZZZY 视为 26进制数 的后继(加1后的结果)是 ZZZZZZZZZZZ。3 G: m% S4 }9 n" J, [
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     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
    : Q- `3 ]$ t' h# k5 B, P) ^用DeepSeek试了一下:$ I- W! j. [+ \% G2 a
    第一次的回答是:3 S3 c7 w& c$ Z, @* E5 O
    Input: ZZZZZZZZZZY
    - x# P# V: U7 l  t5 X7 U: q
    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 09:14
    / w1 [$ X$ ~% N) Q8 p( o- l* Ayanei 刚才问: 有没有回答AA的 ?, @8 j: `% A& R* @, b7 o
    1 r1 W4 r0 j* Z+ @, k  F
    这在实验中已经考虑到的。输入 ZZ 得到 AA

    . ]/ ^6 D/ h4 m/ R5 D+ E4 i2 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 # r) Q8 W0 u( l

    ; P3 Y7 {3 b, G, T- m对于当前人工智能的能力不应该苛求。3 {2 z# K6 b, Y% }& J/ ^
    人类乃至动物的智力发展也不是一蹴而就的。
    " ~6 X7 f7 E$ f2 R8 u; V只当现在是草履虫又如何,迭代就是了。

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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 01:31
    : L  h: ], w4 Q; b0 y6 ?0 I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, ...

    1 c, j% T0 b5 |/ 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。
      G% ~& u: E/ P2 j0 K9 b2 V  h6 S
    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。
    ! W) ?/ @  z- q. X% y
    , ~0 n3 K: Y$ Q( T! b' d3 ^. _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。
    : u6 |) d( B& @3 Z# r" G
    9 i- ~, Z5 Y/ X4 u. ]" J) s+ y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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