生成式 AI 有没有推理能力？

孟词宗

: m- \5 f& d/ J. O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

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。
, v# `$ a- Q, K5 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。
3 w) y3 ]( D% m; D
, p% P$ T1 {4 v% T" \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.
; Q7 J( N9 J$ W. g, x9 V
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
6 G" a+ c, ^: A+ a$ BAI:  B
我:  B
7 H' ]( A" M$ q% X7 gAI:  C
我：X

) v* M7 C2 Z6 k! d# X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。

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+ I7 b8 N7 l% E$ s, N我：Z
  I% O$ E4 }6 [  m& F
5 s6 @  h3 B1 D- a+ _& `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。
5 @" N5 C% w; D7 O' j. Q9 L6 j
. H" |9 n- c3 n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。

/ ]! I$ [/ ~% M" k% Q/ g8 {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：

“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。
* b6 [+ n) T& ~$ A8 |: H0 H" K
. A. [5 D) f6 k  M% N; {) B- [& B1. **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。
" A! U/ G/ ~7 ~, @- Y1 i+ H3 B! Q$ r
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。
: A1 W5 j: J$ I$ }2 ^
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

$ ]! l& U" t, Y( o0 Z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。
; d" J6 `: d+ D: M$ i( @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。
* T* {; z0 l7 ]( K/ y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。
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
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 ...

( t2 e8 D& _. K/ c8 o& u; Jyanei 刚才问: 有没有回答AA的 ？
  X) c- F6 `. a
7 |; w/ H. O5 f+ S5 }! }这在实验中已经考虑到的。输入 ZZ 得到 AA
$ {3 z; b! G5 ~
9 p6 G; t$ G2 A& ~1 u0 g% A; 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  

4 _( [8 w1 ^! f+ E; R' u/ w/ [打乱顺序输入 NBC， 得到 OCD。

这些都是建立在只输入主贴原始规则的基础上的。
6 t* K7 [/ D1 B) V! \
! F3 `( L+ Q( H& [6 x8 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。

唐家山

: M  ]; J" p7 C+ ?* }

孟词宗 发表于 2024-10-19 09:14
3 K& Y! v7 Q: E) a+ yyanei 刚才问: 有没有回答AA的 ？
4 D4 y% v; T/ [4 i3 J1 D1 m+ s
$ ^0 Q! ~/ z. `这在实验中已经考虑到的。输入 ZZ 得到 AA

# }9 w) N( t* S: o& [) t
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。
' k5 `7 x% b4 d9 Q: {6 {1 ~* H. _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？


. `/ b' {! x4 O0 L# u

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？

唐家山

唐家山 发表于 2024-10-19 10:48
8 b4 X+ h2 W# N9 M, B6 z' R; F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 ...

用DeepSeek试了一下：
) {; R+ k( F  @# g' h4 \第一次的回答是：
Input: ZZZZZZZZZZY
Output: AAAAAAAAAAZ
( S5 g+ ?% u2 R& }: d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？
DeepSeek经过了长时间的思考（用时285秒），给出了正确答案：
将 ZZZZZZZZZZY 视为 26进制数 的后继（加1后的结果）是 ZZZZZZZZZZZ。

孟词宗

唐家山 发表于 2025-2-20 10:25
3 E6 h7 v7 w/ K- K; `/ U用DeepSeek试了一下：
第一次的回答是：
Input: ZZZZZZZZZZY

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。

yanei

孟词宗 发表于 2024-10-19 09:14
5 C  ?# e0 S/ }1 r2 ^yanei 刚才问: 有没有回答AA的 ？
. |' ]* M1 J3 d& ]5 J4 X+ B, n' [
+ G: J0 J7 j/ G' F1 y4 Q5 F, d这在实验中已经考虑到的。输入 ZZ 得到 AA

) v) V( O% G& [+ ?" ^0 s# R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。

nanimarcus

! |! {1 Q3 V, k% p
  a/ C1 U" c' R2 x, Z0 ?对于当前人工智能的能力不应该苛求。
+ Q6 E" P8 \' K( B人类乃至动物的智力发展也不是一蹴而就的。
8 j, N# {, q7 k6 Z$ k只当现在是草履虫又如何，迭代就是了。

孟词宗

yanei 发表于 2025-2-21 01:31
/ Y; a; ~; `+ Z' g+ o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， ...

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。

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。

6 I3 a6 G; r4 E" N3 u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。
5 U- {6 w. f; r: W' q9 s3 M
- i- ?/ D- `4 f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？