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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
, _# z& U4 X  i/ }
0 I9 v5 @; @+ {( m" C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
2 X. p* N2 l  H
  P0 i4 W# d5 q" R8 l' f. N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。7 d2 _. x- ~4 _7 X; k- {  k+ n2 ]

2 F$ n% m8 _- H& N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。
. i; M' J2 t$ M
2 b& n7 K& `$ n; \8 x/ F& i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.
; E5 j. [$ c) c+ y6 B
9 f3 o. A6 X$ {& h$ |6 J0 U3 ZAI 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:3 W# x- \; ~! i0 ~7 G9 n5 K$ u5 {" z) u
我:  A" P5 s0 w% c) y" c3 J6 d( `9 ?
AI:  B0 c$ c9 ~2 ^& L) E
我:  B; r! k3 i  z2 n3 b- A" ]: L
AI:  C$ R+ @9 S& B: F3 {4 Q6 n; A( Y0 Z
我:X
7 c3 _9 d2 [3 e+ V8 R  U0 Z/ n! N  r2 @2 x- a9 M
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。5 E* L9 ~3 ^1 Y
5 u$ y3 W8 s$ `5 T6 P
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:: W: I% E$ U* o' ]9 ~9 c) M
我:Z
# f' k; y2 C$ E' j/ r; X; D! c8 E+ S$ D; t
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。2 w1 w$ V/ J) R0 B8 t
) N! T3 z& @  q, n, j7 E" y
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。7 D1 w- m, C/ ^# A: X

7 s4 w7 ]$ o" t8 g! H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。& ~# l3 ^9 y3 d9 c: g

' H% [5 i8 b/ U9 u- P: R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:
: p6 ]5 Z; b% z& O
“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。8 S, p, c& s) N7 m1 @" k
! U, Q! F( ]% Y9 K
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。! Y8 Q& k2 F& {+ C
- }- y8 o+ \' \: H& a  p. `  W
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 v) u# B6 @: E  |* i, d7 \7 g2 z4 C- f5 c0 c
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。

$ h6 f/ v: p1 ^+ 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 ; B: ~5 H. K' I$ @8 v. h- a# z- N3 q; x

    1 ~& U' O% ^5 j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。
    * C- n( E  d7 x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。+ Z3 [- K: m  I
    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。
    # T5 @( k+ O! y1 j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- i$ \  h- ^- F1 t1 T4 A; p0 L
    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, [8 z7 Y% S
    yanei 刚才问: 有没有回答AA的 ?1 M% j5 |7 P# N2 v# @3 T+ k9 W

      d/ d& g+ P% J0 _这在实验中已经考虑到的。输入 ZZ 得到 AA
    4 t3 I9 C  s, W+ `1 `7 Z- z3 \# M. q
    ' r0 V8 M% _1 {! e6 W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  
    # I! Y7 r% x  X& Z; E' ?$ |7 U7 ?  L# z, o4 a2 V  p6 s
    打乱顺序输入 NBC, 得到 OCD。 6 B! c) A6 b, z) [4 P8 I3 s7 l

    9 X9 i3 }3 j  y; w" a0 i这些都是建立在只输入主贴原始规则的基础上的。: o  D7 U; D4 @7 _

    $ f7 n( T& n8 n; i4 _7 ?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/ J) s5 R: p
    孟词宗 发表于 2024-10-19 09:14
    . K7 S6 {2 j2 G& Q  o: myanei 刚才问: 有没有回答AA的 ?% b' z. `$ ^  g1 D4 E
    ; K3 a7 ]% P" T" k
    这在实验中已经考虑到的。输入 ZZ 得到 AA

    0 M% J$ R. t: J" |* V! t
    8 d( w. s' F/ ^8 H$ u% d/ 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。
    & P, x2 W! G: {: x4 w* F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?9 Y+ [# @+ z2 I4 j8 o8 [% ~) z6 c

    / L" z: ^* D7 q2 R, J( w
    / q+ v% T1 p  M' l# g  e+ U' j
    这在实验中已经考虑到的。输入 ZZ 得到 AA

      [  [6 U) t+ z6 @( e5 l7 h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
    7 j8 @) ^0 M( 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 ...

    , d% z1 b" d7 j$ }% k用DeepSeek试了一下:
    $ Z) A. K7 A- [第一次的回答是:2 P" m: N' d) H5 s. Q
    Input: ZZZZZZZZZZY
    3 n" z) k0 T$ P0 b  `6 lOutput: AAAAAAAAAAZ
    9 w- s; Z- Y/ M$ W/ m) X0 h' X% k, s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?+ c5 K, |' K9 h" a8 s& O. j( [
    DeepSeek经过了长时间的思考(用时285秒),给出了正确答案:
    6 r/ h. f# r* L. H) y将 ZZZZZZZZZZY 视为 26进制数 的后继(加1后的结果)是 ZZZZZZZZZZZ。
    # ^7 f; |0 D  I, J7 ]! J
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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 10:255 G. g2 w" k8 ?! ~$ A/ G) x& x
    用DeepSeek试了一下:
    $ \8 \. d7 f. G* J第一次的回答是:
    & r2 {6 k% `* B8 @' C0 f, P+ |, V0 xInput: ZZZZZZZZZZY

    - i% U6 W& w/ F* _9 g+ k9 i) H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" S1 j% |8 Q; L. ?+ A
    yanei 刚才问: 有没有回答AA的 ?
    3 k$ U1 S! p; Y# k) _2 K3 L0 T  w- ?5 n" r$ A3 G% S) k
    这在实验中已经考虑到的。输入 ZZ 得到 AA

    4 m5 t+ K0 j" A7 D( [8 h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 7 h; f$ {. V; ?+ K

    0 t8 N# R3 r. ~对于当前人工智能的能力不应该苛求。
    * Q3 ]0 ?3 ~, O) |; h. {人类乃至动物的智力发展也不是一蹴而就的。
    ( A* H/ ^( y; a) M( C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+ I9 q% @6 I' e+ A/ K$ _1 X: b
    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, ...

    8 h$ g6 }4 z: u! J# ]9 t: o# H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。( f* M0 q5 J( y; s- z+ h. m
    / g& M" Q* f% L' 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。4 I9 Z  N) ?+ x# E% Y! }; F0 F
    * h: c* k; X9 P  u/ @  t
    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。
    7 w- j( _' z+ b# a- C8 K
    # s4 Y/ g' ]; Y5 M; n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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