生成式 AI 有没有推理能力？

孟词宗

% n7 [7 C7 v! }" t# i  L. b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

8 z  D4 a' K* G" {7 x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。

( }$ H3 i  g7 a" s5 D, v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。

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.

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：
我:  A
AI:  B
# \0 v, }) N* U8 a- o我:  B
+ J; y4 K! i5 X- ?5 n7 yAI:  C
我：X
% j0 R( Z3 M( H) Y
6 y9 r" k) G) e; U" E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。

3 C8 _, j6 T  y$ G) T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：
9 Z9 T" C0 x6 u0 v" C我：Z
  t4 U9 ?0 R2 Z2 E
1 W$ J/ U# @) Z3 N8 ?: S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。
$ V3 L5 _  W# D
$ K8 H! ^- e# l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。

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：
. J9 H% u) C) _  A9 c* V6 |

“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。

+ }: F4 \0 c5 g0 z1. **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。

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。

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

; [$ x* `3 J+ O  s2 r& |( j( Y
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。
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。
1 C% p& g! \* L+ {% @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 O; e7 d' E1 \  Q$ H5 n0 i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
. ]- Y6 ?' q( l2 H! P5 \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 ...

% R: \1 l4 w, p2 C% f6 Fyanei 刚才问: 有没有回答AA的 ？
; @& Q3 Y5 Q; b( P. U
' r1 v1 p. K4 P; I% j, N, b/ ?这在实验中已经考虑到的。输入 ZZ 得到 AA
; {; k6 C  ~: d/ T- J" m; h
1 d9 K2 t$ A- w" B5 P9 R0 D% G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  

5 H- }* k2 v- _' `0 S. d打乱顺序输入 NBC， 得到 OCD。
/ e3 J* L0 t% {; S+ j5 ^5 Y) `
这些都是建立在只输入主贴原始规则的基础上的。
& Z$ ~6 Q' Y3 k* m
: W5 j9 x1 Z6 J. L. |9 @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

. Z. |1 k# [2 b& H, J7 ~4 }

孟词宗 发表于 2024-10-19 09:14
6 K- f7 Z2 h9 E0 U5 M$ x& jyanei 刚才问: 有没有回答AA的 ？
7 u; a. r( q5 [0 b& }% ]
5 S% H+ U. U. Z- A( z这在实验中已经考虑到的。输入 ZZ 得到 AA

- \: R9 R# f& V/ y, R8 \. j8 G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。
3 \5 _4 v+ Z2 H  {! r. M8 q! B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？

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？