设为首页收藏本站

爱吱声

 找回密码
 注册
搜索
查看: 1010|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 + f4 {" j, O* q9 }
5 K/ t# ^% I; S$ t% F; N$ l6 \
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1 j; g/ J% Z" `5 Q

# F3 Y0 {5 V: _3 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。
5 r# Z' y" x5 F+ \" e: X; `+ D( l9 \' ^5 v4 ~4 o1 z
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。
0 l* O! F/ s- A3 N1 I6 n
0 G: M, m( [9 d5 g1 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.5 t9 u# J$ t6 A
/ n, g( V2 a, `) I1 ~; D# T: G$ ]
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:6 {; y/ g* l) i: E6 x9 K
我:  A/ k- [: o: `' w- u: X. b' f" S, B8 K% c
AI:  B/ t: s# _( j* m# @# W# J- b
我:  B
7 U* Q5 a5 R7 C5 H& Y6 F; \AI:  C% d8 X; P2 }+ Z* g  `8 S( f
我:X( f) Z2 ]7 n6 C$ }4 A* T
- B/ B. x% b& M5 E+ y
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。
  D# }' q% G1 u8 ?8 y0 ]  h+ F+ |7 e5 r1 ?
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:% Q2 ^% `, J$ p- v
我:Z
  @' Z  f3 t+ f, F5 R6 s) ~) S3 s/ ]! g  q6 M$ W: t$ L4 z9 n* G# B
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。
; T% U; n. J( N( {: ]- J1 A* ]* h1 g. }
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。
, b' D  K3 {; p" s& y/ ?# N: p& }3 y7 w1 q) s: l
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。6 ~' @3 w1 L8 E; R& F" E
3 n2 S( }+ c( L( t% E7 {
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:
9 [" Y4 f5 X. o% c
“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。' S' R" s# F+ B1 ?% c0 V
, I8 B' D9 @; 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。" K' X4 \& I: {& {4 X

) E% T. I& u7 [' J* x* b6 K2 u2. **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。* k) |/ t8 R8 z$ s0 E# V

  @9 x- W4 o3 X, v1 b: p; Y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。
6 Q, H9 \# I+ M- c

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
    昨天 14:22
  • 签到天数: 2931 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
      V) z4 E; ~% k- V! e7 V2 E& c- K7 A& X. g, v8 P6 _! x6 ]1 B) Q* d, w
    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。$ Q$ \5 n$ A& a8 C7 W& a' ^
    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 X4 H4 J; }6 u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。
    8 O8 |9 V7 h. `" k$ C" V2 b8 u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: Z1 I& h- a3 g' c5 K% x; ]
    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 ...
    ; d8 A! V+ T7 Z6 q
    yanei 刚才问: 有没有回答AA的 ?$ ^' o# m5 q4 {5 v* Y$ d- Q: U

    7 X2 M: v" W2 M* d" d8 k, v这在实验中已经考虑到的。输入 ZZ 得到 AA 9 ]& s5 W: U- ]# r: [: w

    6 I8 U- g" h6 T/ q/ D! k$ M$ w+ a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  , H" D1 P5 L; S, l- P( V  k

    - M4 I4 H/ Q0 t2 B1 u5 {& @打乱顺序输入 NBC, 得到 OCD。 . s: ?" p5 o  a0 U9 x

    - [6 [6 w  v6 e$ s, \, b这些都是建立在只输入主贴原始规则的基础上的。
    % @( \( s5 F1 n# y7 z4 z6 P. U( A
    : ~6 `1 o+ Z! g& t3 ?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
    昨天 14:22
  • 签到天数: 2931 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 0 d! a$ s% h6 ]) {( Q; C
    孟词宗 发表于 2024-10-19 09:14$ X2 @* W9 _% Y9 T
    yanei 刚才问: 有没有回答AA的 ?, }* i" k; w- v: T+ f& s$ f

    1 J: Y  W; {0 ]8 m1 ~% a这在实验中已经考虑到的。输入 ZZ 得到 AA
    3 D( Z4 B$ u- g& X: p

    1 v) l8 H* {; K! B; v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。
    4 E% W: @: Z) R: L# U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?# a* p5 ~8 o& C" K

    7 \# E2 |. C1 D% A0 Q6 U  r8 h3 e0 P. |7 r$ J1 `5 L: `' f  u- H
    这在实验中已经考虑到的。输入 ZZ 得到 AA
    - q. I& F: l2 S: E; K# ~3 _7 y
    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
    昨天 14:22
  • 签到天数: 2931 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( W+ h5 w% B1 E$ W7 `9 {9 H: 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 ...
    3 v5 @! x6 X' {7 E: r
    用DeepSeek试了一下:' a3 p, a" e1 l* \+ f' a
    第一次的回答是:
    : c+ A6 B% u: y3 fInput: ZZZZZZZZZZY1 W) F. |4 L- d! ~% B1 t% ^* [
    Output: AAAAAAAAAAZ+ A5 [4 g3 ?# Z* l
    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?5 U! ^0 K& I0 Z# n6 x
    DeepSeek经过了长时间的思考(用时285秒),给出了正确答案:4 e: t) t: X  H: u( ~$ \7 W
    将 ZZZZZZZZZZY 视为 26进制数 的后继(加1后的结果)是 ZZZZZZZZZZZ。( T* t! f+ ~/ b6 u
    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
    ' Y( Z: @3 D4 V- `5 Q  G用DeepSeek试了一下:
    ! x5 ]- v9 l  O: e3 C第一次的回答是:
    9 L6 q% {* g5 p/ ?+ C8 jInput: ZZZZZZZZZZY

    . C( Y- r! t" w8 w  u: H9 b  I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+ l* P, _; E$ k7 I
    yanei 刚才问: 有没有回答AA的 ?
    * D: O# B7 ^) ^
    2 e3 n4 w9 {8 T. S9 [# Y; t这在实验中已经考虑到的。输入 ZZ 得到 AA

    ! y# v( N5 D; q' @- 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。
    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 . J9 u2 L5 K% {. }1 P$ A2 K
    : {) N* r3 |8 a3 m
    对于当前人工智能的能力不应该苛求。8 A7 Z$ d+ r/ @, ~  X* e* c, ~
    人类乃至动物的智力发展也不是一蹴而就的。
    - c  J; Y' p. O  I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( @% c  l5 P! S! e# W4 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, ...

    & C9 u& M. W* V  i5 d5 |/ N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。/ o( r; a7 Z# A
    ! D+ |+ J: K: e% d( m) A
    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。: ^/ a9 g/ i+ ~) x+ ]4 I
    2 _9 P8 A- o  q5 }6 G) N
    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。
    2 {' B8 C* ]6 e9 O! h0 c: \' d( j# b& @+ Z: |6 ~
    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, 2025-5-24 07:54 , Processed in 0.043710 second(s), 17 queries , Gzip On.

    Powered by Discuz! X3.2

    © 2001-2013 Comsenz Inc.

    快速回复 返回顶部 返回列表