生成式 AI 有没有推理能力？

孟词宗

! N6 w" {+ y/ ?: Y( G. D% K
# k. w$ `* M6 A; c$ X$ O- W5 y" K) q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
# F- x+ W4 D( T: D  n( z
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。
) d$ M) j9 i) z  R
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.
+ B' Q# Q9 K$ o8 q$ }5 P
/ j6 g1 v) o# E+ bAI 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
! Z/ o9 F' D" @0 F3 UAI:  B
  L. i0 a! }  Y9 M, j6 X8 I% k我:  B
. T2 f6 j, e. Z1 Z8 D. |AI:  C
% T9 t$ s% L1 K* F我：X
5 o) t8 G. L& `, h/ T5 g6 a8 S6 B
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。

0 {, y( m: @; V2 {, K: q6 B, 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：
6 U3 A0 L& D9 J5 C我：Z
; c8 Q5 o& M- 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。
" a$ Z. ~1 ~- t; w
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。

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。
! {# K0 u: y& @# R- v7 ^! A
" C9 v- w6 c6 z# J( x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。
  q  B9 V! E( 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。
7 F5 E0 E& }: X2 A! C# g! I
; s* D% C& W: M6 ^6 l; G( w2 y* Q8 ^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。

7 ^% r! E  j; G( A# o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。
# ]! g2 ?& I% D5 ~5 r# l7 ^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。
% d; t0 W9 h$ S) S. i+ 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。
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
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 F( T$ w( V# [2 Qyanei 刚才问: 有没有回答AA的 ？
* D, g- [2 h4 ~" v7 M
, h% O$ n% M% H: [- S5 f这在实验中已经考虑到的。输入 ZZ 得到 AA
7 g& D! l# H/ ?# C3 V
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  
1 T1 v+ m( U8 y! k! W' A
打乱顺序输入 NBC， 得到 OCD。
, x& h. b" V2 E0 J) ~
+ u$ L3 e( W! L3 W; Y8 k4 a这些都是建立在只输入主贴原始规则的基础上的。
+ o1 Z  N" Q; ~7 Z
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

孟词宗 发表于 2024-10-19 09:14
yanei 刚才问: 有没有回答AA的 ？
7 ^) j' N/ y' F. s$ L: i
" Z- Q. W$ J+ ^  Z* S这在实验中已经考虑到的。输入 ZZ 得到 AA

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。
6 I8 @5 b5 q1 ~; ]' Q$ A5 w9 f3 J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？

( i& f) x1 n" H' m

这在实验中已经考虑到的。输入 ZZ 得到 AA

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 ...

3 k! T$ d" H* @  t9 b4 \9 [- T用DeepSeek试了一下：
第一次的回答是：
4 J# b0 }! y; J9 F) vInput: ZZZZZZZZZZY
* t$ @3 f2 {) P0 nOutput: 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？
0 p$ X6 g" l5 Y, `1 T9 WDeepSeek经过了长时间的思考（用时285秒），给出了正确答案：
$ p' r+ w/ n0 X1 C4 x) p% X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
$ Y5 x5 v7 V& s用DeepSeek试了一下：
第一次的回答是：
2 e" q4 S, J; c7 J5 t# W6 G6 n9 aInput: 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
7 A: U/ \6 Q, y4 D2 f* L- dyanei 刚才问: 有没有回答AA的 ？
9 Q& S' M) ^# j' D2 V( n7 H( h; \
& O. _1 Z' J9 K. m& H- b这在实验中已经考虑到的。输入 ZZ 得到 AA

% U6 B  T: d; E) ]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

; |( U9 R' W' ?5 ]1 O  E
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。
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* z. }$ V' 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， ...

& `1 \8 R, g/ G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。
6 I# P0 G/ T! V) H: D) t0 @
8 F. S& M: F. @3 Y; q( g& j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？