AI逻辑测试翻车 这个简单问题让最强大模型都懵了 我有办法

AI逻辑测试翻车 这个简单问题让最强大模型都懵了 我有办法你们知道吗 最近 AI 圈子里可有意思了 大家都在热议一个问题 这些号称智能的大语言模型 到底有没有基本的逻辑思维能力啊 说来好笑 就是一个数家庭成员的小问题 竟然把这些 AI 给难住了 这事儿可把研究界给聊嗨了 作为天天跟 AI 打交道的老司机

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你们知道吗?最近AI圈子里可有意思了!大家都在热议一个问题: 这些号称智能的大语言模型,到底有没有基本的逻辑思维能力啊? 说来好笑,就是一个数家庭成员的小问题,竟然把这些AI给难住了,这事儿可把研究界给聊嗨了。

作为天天跟AI打交道的老司机,我得说这发现真是让人眼前一亮啊!我们拿各种AI模型试了试,结果可把人逗乐了 —— 连最牛的模型遇到简单的逻辑题都犯晕。不过啊,这事儿还真有点意思。

来看看这个把AI整懵的问题:假如爱丽丝有2个姐妹和4个兄弟,问问你, 爱丽丝的哥哥有几个姐妹?

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对咱们来说,这不就是1+2=3嘛(爱丽丝加上她那俩姐妹)。 可你猜怎么着?AI的回答简直让人笑掉大牙。

测试结果简直惨不忍睹啊!Claude 3.5 Sonnet才对了60%,GPT-3.5、Llama3-8b和Llama3-70b也就5%左右,连最厉害的GPT-4o也就对了65%。看到这数据,不少研究员都摇头说: 得,这AI果然是个假把式。

但是啊,这事儿没那么简单。

我琢磨来琢磨去,发现问题可能不在AI身上,而是咱们跟它说话的方式不对。就像教小孩做题一样,方法对了事半功倍。这不,我灵机一动:要不让AI也试试画图理解?

这招儿其实挺简单的:既然咱们理解复杂问题时喜欢画个示意图,那为啥不让AI也这么干呢?于是我想了个新招:让AI假装自己是题目里的某个人,用具体的方式去理解问题。

结果简直绝了!用这招儿之后,AI们的表现都上了一个台阶:Claude 3.5 Sonnet提升到80%,GPT-3.5蹦到65%,Llama3-8b到了70%,Llama3-70b和GPT-4o更是牛,准确率飙到90%!这下可有意思了, 看来AI还真有两把刷子。

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仔细想想这招儿为啥管用,关键就在于换了个跟AI对话的方式。以前都是直愣愣地问,现在是让它身临其境,给它安排个角色,这不就跟咱们解题画图是一个道理嘛。

这发现可不得了,不光是提高了AI解题的准确率,更重要的是给了我们启发:是不是还有更多没被发现的方法,能让AI发挥得更好? 说不定咱们对AI的认识还真是皮毛呢。

就拿这个数家庭成员的题来说吧,当我们让AI扮演爱丽丝的哥哥,让它想象面前站着的都是谁,给每个人起个名,理清楚谁是谁,这不就跟咱们画个关系图是一个道理嘛。这么一来,准确率蹭蹭往上涨, 这不就说明AI其实挺聪明的嘛,就看咱们会不会教。

这方法的用处可大了去了,不光是解这种小逻辑题。无论是教学生理解抽象概念,还是分析复杂的商业问题,都能派上用场。

当然了,这也不是包治百病的灵丹妙药,效果还得看具体情况。但它确实给了我们一个新思路:与其老纠结AI能力到底行不行,不如想想怎么跟它更好地沟通。

我觉得吧,这研究最牛的地方不是提高了AI的准确率,而是给我们开了一扇新门:原来还能这么玩!这提醒我们,评价AI的时候,得多换几个角度看问题。

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附:以下是提示的详细内容

提出问题 – “爱丽丝有……”

改变视角 – “你是爱丽丝的哥哥。”

激发想象 – “在你面前的是你所有的家庭成员。”

强化可视化 – “给他们起个名字。”

列出问题变量 – “一一列出他们的名字,然后是他们与你的关系。”

使用基本的“解释然后回答”方法 – “最后,你必须先数数,然后回答问题。”

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