设为首页收藏本站

爱吱声

 找回密码
 注册
搜索
查看: 2133|回复: 9
打印 上一主题 下一主题

[科研心得] 生成式 AI 有没有推理能力?

[复制链接]

该用户从未签到

跳转到指定楼层
楼主
 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 # {" H4 ]8 {& W; Q; Y+ Y

, L8 v2 u# o2 _% C+ d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  l5 m& y: R$ [; K) L, d8 {' F

, O! ?1 |) m: S$ t  C' [! E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。4 T& k# i9 [$ q  a2 N* s
; _7 n; o% A" t3 {5 i; x
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( d* W% z( |4 a
/ m, z0 |& g/ w/ s: ]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.
7 v8 c  Z0 z# i0 V& B% O. J/ P  |. u! u: ]& |( E1 @
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:  L( \2 ?. r5 N- S- R3 k5 Y
我:  A
- E6 m- T, u3 n) j' h6 N. SAI:  B5 o- e! S. Z6 Z1 X* j
我:  B' ~" p% _6 ?4 F, d7 B
AI:  C
" v6 C, V5 `9 R+ U3 f8 d我:X
$ A* J- D. F- i  o  s
  f5 G$ L& q  Z1 W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。
6 b3 N3 l1 r$ P+ }
* u. W: X: K" E0 `! p" L; `5 s0 W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:0 R% L4 r& }" s( ], L8 w/ A6 O
我:Z
* @7 W5 e& c' M5 O! _
  s, I0 \6 A1 ]" H- V. 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。
# g/ a5 `% V4 j
0 w2 ~; x4 V! m3 C, @5 e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。" q( [1 v! M- t6 m+ I

. ~8 h2 Z; D/ |2 S* L  {8 \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。" l/ ^8 p6 A- K: E4 X  e

; c- w, Z, U" t4 M5 P' A8 R1 C( F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:) b3 F& O- g$ T) v8 z6 X! i4 r
“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。! C2 }( k/ F: ^& {  A

3 C% T+ ?7 V- H! f) F6 Q* `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。
/ P0 r# b5 t0 e! t4 z0 r
- `7 g; O6 Y5 X# A! S) S2. **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。
  b5 ^3 _# v6 Y5 l9 Z* l  e3 @. n2 `) Q; n; Y$ u7 X
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。

+ y% G6 Y0 R; n( x; z/ [

评分

参与人数 4爱元 +28 收起 理由
pcb + 4
helloworld + 10
老票 + 10 涨姿势
唐家山 + 4

查看全部评分

  • TA的每日心情
    开心
    前天 12:13
  • 签到天数: 3178 天

    [LV.Master]无

    沙发
    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 " S$ r) q( w' o- ]; Y9 A1 @0 x; n

      x, E/ D6 S+ l; 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。
    4 ~/ ]7 [+ u# n% _7 k" b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。
    ( }8 e7 q8 r/ \3 Q( D( {" M7 ~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。- U' d) r$ E- T5 p5 n* a1 P6 e
    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。

    评分

    参与人数 1爱元 +10 收起 理由
    helloworld + 10

    查看全部评分

    回复 支持 反对

    使用道具 举报

    该用户从未签到

    板凳
     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
    # g1 l7 \) z9 n/ f! 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 ...

    ; c' G+ u+ @( Pyanei 刚才问: 有没有回答AA的 ?
    % h$ x2 |5 n+ A$ [5 w
    0 F" O8 h' {$ d5 C0 ^& I9 O& Z, P: b这在实验中已经考虑到的。输入 ZZ 得到 AA " S  V5 e& \" I

    ) J8 y; ?" i+ V- I* B/ u9 U9 O; c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  ) g. \, S6 _, Q# d6 A( W7 _5 g

    7 h; o) p: b. h: |  \1 T% ]打乱顺序输入 NBC, 得到 OCD。 4 T, L- j; r4 ?8 a( J2 b0 Y

    ' w+ g3 a8 k, B6 z% h( }, e这些都是建立在只输入主贴原始规则的基础上的。6 H" F1 Z( Q4 X6 k) o

    7 f% O, s3 A, A7 E' {) i6 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。
    回复 支持 反对

    使用道具 举报

  • TA的每日心情
    开心
    前天 12:13
  • 签到天数: 3178 天

    [LV.Master]无

    地板
    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 1 V. W! l' g' W" }- ]1 I
    孟词宗 发表于 2024-10-19 09:14
    2 ?0 a6 O  d, A$ wyanei 刚才问: 有没有回答AA的 ?
    , s( Z# ^' w' _/ W9 K) ~0 ^1 r- A5 k8 n- p& ~: [
    这在实验中已经考虑到的。输入 ZZ 得到 AA
    9 E1 D0 D; b$ ?  l: d9 {/ v/ j, R
    % {/ C) X5 B) ~& i/ J( T: E
    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。" G" L( Z+ [1 I9 {# K4 g
    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?
    / w7 h# c- @$ t9 v, [# Q# W$ x
    * h/ J4 w4 _' U" n7 i$ O5 g4 d3 b( l4 Q6 U/ C( t7 L
    这在实验中已经考虑到的。输入 ZZ 得到 AA

    5 P; \, x+ M: t这个有点意思了,如果输入10个Z加一个Y,输出是什么?
    回复 支持 反对

    使用道具 举报

  • TA的每日心情
    开心
    前天 12:13
  • 签到天数: 3178 天

    [LV.Master]无

    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
      r1 V" L5 N, \! V2 @/ B# @+ z: A- k- E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 ...

      m7 m" `/ E' y9 a  h用DeepSeek试了一下:
    & o  z: |0 E. D0 Q7 Z3 K第一次的回答是:
    8 Q8 }( R, \9 qInput: ZZZZZZZZZZY2 k. o1 q- |% _3 g' N
    Output: AAAAAAAAAAZ* o8 M/ a# X! Z6 L( R2 I
    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 Q; m5 T5 R9 z9 f" UDeepSeek经过了长时间的思考(用时285秒),给出了正确答案:
    3 `1 n! X. n% p) @, `8 }将 ZZZZZZZZZZY 视为 26进制数 的后继(加1后的结果)是 ZZZZZZZZZZZ。; ?5 ^, h# n3 Q, M+ a! ~) ~0 m
    回复 支持 反对

    使用道具 举报

    该用户从未签到

    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
    3 v5 A) C# g' ?+ e+ D' w7 F3 V2 [用DeepSeek试了一下:
    ( T% U9 I) \" m- e1 ?$ \5 g" u" z1 s% a第一次的回答是:
    + @& R1 \5 A4 Y& b' q) ^Input: ZZZZZZZZZZY

    - [9 Z6 H  d+ _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。

    评分

    参与人数 1爱元 +4 收起 理由
    唐家山 + 4

    查看全部评分

    回复 支持 反对

    使用道具 举报

    该用户从未签到

    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* c0 R5 T7 M3 y
    yanei 刚才问: 有没有回答AA的 ?  ?  Z5 N0 K8 J) R

    ; j. u- t, S) [  C; @( c( B这在实验中已经考虑到的。输入 ZZ 得到 AA
    9 |! w% M- e; O0 W  P+ ?% X
    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。
    回复 支持 反对

    使用道具 举报

    该用户从未签到

    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 , j. h: t7 n& m# i  Q

    ' o& d3 g4 H! r; D* x4 o对于当前人工智能的能力不应该苛求。* C! _1 e& T9 o
    人类乃至动物的智力发展也不是一蹴而就的。7 {. [6 z! v7 O( l: m* n3 W
    只当现在是草履虫又如何,迭代就是了。

    点评

    给力: 5.0 不能同意更多: 5.0
    给力: 5 不能同意更多: 5
      发表于 2025-2-21 09:31
    回复 支持 反对

    使用道具 举报

    该用户从未签到

    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  r8 D/ w# _3 {# a" P+ Q% ^7 X
    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, ...
    # S2 ]5 k4 j6 ]. g. B+ r/ f$ f
    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。
    / B. G! w1 R- [" J9 z/ U! F- L" d& j
    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。$ K0 X2 k3 H# y6 m

    ) C8 d2 N9 X( y; |# f3 p0 ?! J" Y* M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。3 E1 f: }' H. Q- }
    ( u2 D5 D" l% M& D! I: r9 |6 n  s( M
    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?
    回复 支持 反对

    使用道具 举报

    手机版|小黑屋|Archiver|网站错误报告|爱吱声   

    GMT+8, 2026-2-21 01:44 , Processed in 0.070121 second(s), 19 queries , Gzip On.

    Powered by Discuz! X3.2

    © 2001-2013 Comsenz Inc.

    快速回复 返回顶部 返回列表