|
1 L7 _" u6 \; W& d
1 S, ^/ I# d* d' Y/ I* [这篇文章设计的测验很有意思。从实验结果看,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。/ w0 |" @+ y. _/ E4 D0 R2 G
" c/ c& e$ W4 @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。) g: Y7 ~( x5 S; ?. z
* P7 m5 H, w" C; ~! 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.
4 M% t3 @5 ~7 L7 ?! H7 u/ p
" K. }, T+ v. OAI 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:
- c. V) G; r0 K. y我: A
) s0 Z! ~& e6 t9 R. ~AI: B7 l. M8 }. S- N, n
我: B
' w+ a) N' L, C! O9 ^) {AI: C1 G% J+ `6 o3 Q5 s
我:X
5 N/ [3 L' D/ G1 B& D3 [4 A N& z d" R
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 y9 ]0 h% `! H4 O
" y; v" o6 y# @! K! c! 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:
3 ~# N0 o" S) Y+ ]- u# P+ V, O+ @, P我:Z8 }+ F1 y. T* d: r- t7 e: E% t
. b# \6 e$ F2 _4 r0 j: p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。
: h) ]: L0 i$ m% X! Q# g( t% r1 r# R) h0 p% 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。
8 J) ~! |2 P- r1 ?. I4 [& h' n7 V+ M# S! L6 I- X' u- \) ]: `
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。) |& G+ @$ \. c5 Z
3 K7 ]4 o( y# h2 _( E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:3 y" E D1 }7 O9 U. `- [3 `7 k
“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。& R& Q) N% P' d% X
& h8 a' S& M/ B# m" u- e. R1. **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。; x. g8 ~4 v2 l8 i" p5 A$ C
/ j. q5 c: V1 B r' C6 {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。
; M3 \' {0 s- y9 S
# { {6 o- B" h0 h4 M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。
1 g0 C! X1 h# {& |' i: C$ O) R( ` |
|