AI 推理能力的深度探讨

张伟

大家好，欢迎收听今天的播客。我是张伟，今天非常荣幸请到了计算机博士、AI研究员李婷博士，和我们一起来探讨大模型的推理能力。李婷博士，欢迎你！

李婷

谢谢张伟，大家好！今天很高兴能和大家一起探讨这个有趣的话题。

张伟

李婷博士，我们先来聊聊什么是推理吧。人类是怎么推理的？你能不能给我们举几个例子？

李婷

好的。人类的推理主要分为演绎推理、归纳推理和类比推理。演绎推理是从一般规则推出具体结论，比如‘所有人都会死，苏格拉底是人，所以苏格拉底会死’。归纳推理是从个别经验归纳出一般规律，比如‘我见过的天鹅都是白的，所以所有天鹅都是白的’。类比推理是通过相似性推出结论，比如‘地球有水有生命，火星也有水，所以火星可能有生命’。

张伟

那么大模型会推理吗？它是怎么做到的？是不是像人类一样推理的？

李婷

大模型的‘推理’其实是语言模式预测。它通过大量语言数据学习，看到过很多类似‘如果小明比小红大两岁，小红比小刚大三岁，小刚十岁，小明几岁？’这样的问题，然后预测出‘小明15岁’。但它并不是通过逻辑规则进行推理，而是通过统计学习生成类似推理的语言模式。所以，大模型的‘推理’并不像人类那样有逻辑规则和结构。

张伟

那我们怎么让大模型更像会推理呢？有没有什么方法可以增强它的推理能力？

李婷

确实有一些方法可以增强大模型的推理能力。比如Chain of Thought（COT）技术，通过在prompt中引导模型一步一步地思考，提高模型输出的准确性。还有Self-consistency（自洽重试），多次采样推理路径，找到多数意见。此外，Tree-of-Thought（ToT）将推理问题表示为‘思考树’，分多个节点进行尝试和回溯。这些方法都能有效提升大模型的推理能力。

张伟

这些方法听起来都很有前景。那么，你认为未来的推理模型会变得像人一样吗？

李婷

未来的推理模型有可能通过结构增强和工具调用，发展出与人类更一致的推理能力。比如，引入结构性表示、增强自我验证机制、使用外部记忆和工具等。不过，这需要更多研究和开发。从技术趋势来看，LLM可能会向混合智能演进，结合符号逻辑引擎、自检工具链和多模态思维。

张伟

你提到了混合智能，具体是指什么？

李婷

混合智能是指结合大模型和传统符号逻辑系统的推理能力。例如，大模型可以生成逻辑表达式或推理路径，然后由符号逻辑引擎进行验证和执行。这种混合方式可以互补大模型的不足，提升推理的准确性和可解释性。

张伟

听起来很有前景。那么，我们能不能让大模型生成一个逻辑证明的流程，让我们看看具体的效果？

李婷

当然可以。我们来让大模型模拟一个形式化的逻辑推理过程。比如用自然语言 + 类形式系统的方式，证明‘若所有人都会死，苏格拉底是人，则苏格拉底会死’。

李婷

1. 形式化前提：P1: ∀x (Person(x) → Mortal(x))，P2: Person(Socrates)。2. 推理规则说明：由前提1我们可知，对于任意x，如果x是人，则x是必死的。前提2告诉我们，Socrates 是人。根据一阶逻辑中的‘通用实例化’规则，我们可以将 P1 应用于 x = Socrates，得到：P3: Person(Socrates) → Mortal(Socrates)。3. 推理过程展开：由 P2: Person(Socrates)，结合 P3: Person(Socrates) → Mortal(Socrates)，根据‘假言三段论’规则，得到：Mortal(Socrates)。4. 最终结论：苏格拉底会死。

张伟

这个模拟过程看起来确实很像逻辑推理。那么，我们在日常应用中如何判断大模型的推理是否可靠？

李婷

判断大模型的推理是否可靠，可以通过多个方面。首先，检查推理过程是否符合逻辑规则