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大模型在一定程度上能夠進(jìn)行抽象推理，但與人類相比仍存在顯著差異，以下是具體分析：

一、大模型具備抽象推理能力的體現(xiàn)

大模型是通過(guò)提示方法激發(fā)抽象推理的，“退一步”的提示方法可引導(dǎo)大模型先從具體細(xì)節(jié)中抽象出高層次概念和原則，再進(jìn)行推理。如在物理、化學(xué)等領(lǐng)域的復(fù)雜任務(wù)中，使用該方法后，PaLM-2L等大模型的性能有顯著提升，這表明大模型能夠通過(guò)上下文學(xué)習(xí)掌握抽象技能，并基于高層次概念和原則進(jìn)行推理，從而減少中間步驟中推理失敗的機(jī)會(huì)。

在特定任務(wù)中，大模型表現(xiàn)出抽象推理潛力，在一些需要類人推理能力的任務(wù)中，如“思維鏈”提示技術(shù)引導(dǎo)下的推理任務(wù)，大模型能夠展現(xiàn)出一定的抽象推理能力。這種技術(shù)讓模型在測(cè)試時(shí)生成逐步的推理過(guò)程，無(wú)需額外訓(xùn)練即可提高其推理準(zhǔn)確性，推動(dòng)了更高級(jí)的提示技術(shù)發(fā)展，如“思維樹(shù)”等。

多模態(tài)大模型將語(yǔ)言與視覺(jué)、語(yǔ)音、視頻、3D信息等打通，在抽象推理任務(wù)中呈現(xiàn)新的維度。如模型不僅能根據(jù)文本提示生成對(duì)網(wǎng)格的理解，還能反過(guò)來(lái)以語(yǔ)言向人類解釋它認(rèn)定的變換操作，若其確實(shí)擁有足夠的抽象能力，就能在語(yǔ)言層面對(duì)變換做明晰闡述，如“對(duì)所有獨(dú)立連通塊執(zhí)行中軸對(duì)稱”，使外界更易判斷其“理解”還是“猜謎”。

二、大模型抽象推理與人類的差異

就推理過(guò)程的穩(wěn)定性與可靠性而言，盡管大模型在一些任務(wù)中表現(xiàn)出抽象推理能力，但其推理過(guò)程并不總是穩(wěn)定和可靠，在MM-IQ基準(zhǔn)測(cè)試中，即使是性能最好的多模態(tài)模型，其準(zhǔn)確率也僅為27.49%，遠(yuǎn)低于人類的平均準(zhǔn)確率51.27%。這表明大模型在抽象推理任務(wù)上還存在較大不足，尤其是在面對(duì)復(fù)雜抽象規(guī)則時(shí)，容易犯錯(cuò)。

大模型的抽象推理能力往往依賴于海量數(shù)據(jù)訓(xùn)練和龐大的算力支持。它們通過(guò)大規(guī)模文本語(yǔ)料庫(kù)進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，學(xué)習(xí)語(yǔ)言模式和知識(shí)，這種基于統(tǒng)計(jì)的學(xué)習(xí)方式使得模型在面對(duì)新情境時(shí)，可能無(wú)法像人類一樣迅速理解并應(yīng)用新概念，而是需要大量的數(shù)據(jù)和計(jì)算資源來(lái)進(jìn)行推理和判斷。

人類的抽象推理不僅基于已有的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)，還能夠通過(guò)創(chuàng)造性思維生成新的概念和解決方案。而大模型更多是基于已有的數(shù)據(jù)和模式進(jìn)行推理，缺乏真正的創(chuàng)造性和對(duì)概念的深入理解。例如，在面對(duì)一些需要?jiǎng)?chuàng)新性思維的抽象問(wèn)題時(shí)，大模型可能難以像人類一樣提出全新的觀點(diǎn)和解決方案。

人類在抽象推理中能夠?qū)⒁延械母拍詈鸵?guī)則應(yīng)用到各種不同的場(chǎng)景和問(wèn)題中，具有較強(qiáng)的泛化能力。然而，大模型在面對(duì)稍作變形的題目或新的任務(wù)背景時(shí)，往往需要重新進(jìn)行大量的訓(xùn)練和調(diào)整，其泛化能力相對(duì)較弱。例如，在ARC測(cè)試中，當(dāng)題目背景或形狀載體發(fā)生變化時(shí)，模型的性能可能會(huì)大幅下降。

三、大模型的“快與慢思考”與人類不同

1、人類的“快與慢思考”

（1）快思考是基于直覺(jué)、經(jīng)驗(yàn)和潛意識(shí)的快速反應(yīng)，是一種自動(dòng)化、無(wú)意識(shí)的思維過(guò)程，看到一個(gè)熟悉的面孔時(shí)能迅速認(rèn)出是誰(shuí)，或者在緊急情況下本能地躲避危險(xiǎn)。這種思考方式速度快、效率高，但有時(shí)也可能導(dǎo)致錯(cuò)誤判斷，因?yàn)樗腔谶^(guò)去的經(jīng)驗(yàn)和模式匹配，缺乏深入分析。

（2）慢思考是一種有意識(shí)、邏輯性強(qiáng)的深度思考過(guò)程，需要集中注意力和理性分析，解決復(fù)雜的數(shù)學(xué)問(wèn)題、制定長(zhǎng)期計(jì)劃等。慢思考雖然耗時(shí)較長(zhǎng)，但能夠更全面、準(zhǔn)確地分析問(wèn)題，做出更合理的決策。

2、大模型的“快與慢思考”

大模型的“快思考”主要依賴于其預(yù)訓(xùn)練過(guò)程中學(xué)到的模式和知識(shí)，在面對(duì)簡(jiǎn)單、常見(jiàn)的問(wèn)題時(shí)，能夠迅速生成答案。這種快速反應(yīng)是基于大量的數(shù)據(jù)和高效的計(jì)算能力，類似于人類的直覺(jué)反應(yīng)，回答一些簡(jiǎn)單的事實(shí)性問(wèn)題，如“巴黎是哪個(gè)國(guó)家的首都”，大模型可以快速檢索其知識(shí)庫(kù)并給出答案。

大模型的“慢思考”則體現(xiàn)在面對(duì)復(fù)雜問(wèn)題時(shí)，需要通過(guò)多步推理、聯(lián)想和驗(yàn)證來(lái)生成答案。它會(huì)根據(jù)問(wèn)題的復(fù)雜程度和上下文信息，調(diào)用不同的算法和策略，逐步深入分析問(wèn)題。例如，在解決邏輯推理題或需要多輪對(duì)話的場(chǎng)景中，大模型會(huì)不斷調(diào)整和優(yōu)化其回答，直到找到最合理的解決方案。

人類的“快與慢思考”是基于生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和意識(shí)的復(fù)雜交互，受到情感、經(jīng)驗(yàn)和環(huán)境等多種因素的影響。而大模型的“快與慢思考”是基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和算法的計(jì)算過(guò)程，主要依賴于數(shù)據(jù)和計(jì)算資源，沒(méi)有情感和意識(shí)的參與。人類的知識(shí)來(lái)源于個(gè)人經(jīng)驗(yàn)、學(xué)習(xí)和與他人的交流，具有獨(dú)特性和主觀性。大模型的知識(shí)則來(lái)源于大規(guī)模的文本數(shù)據(jù)，是通過(guò)對(duì)這些數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)和模式學(xué)習(xí)而獲得的，具有客觀性和廣泛性，但也可能存在數(shù)據(jù)偏差和局限性。人類的慢思考能夠進(jìn)行深度的抽象和創(chuàng)造性思考，能夠從不同的角度和層面分析問(wèn)題，提出創(chuàng)新性的解決方案。大模型雖然在一定程度上能夠進(jìn)行推理和聯(lián)想，但其推理深度和創(chuàng)造性相對(duì)有限，更多是基于已有的知識(shí)和模式進(jìn)行推斷。人類能夠根據(jù)不同的情況和環(huán)境靈活調(diào)整自己的思考方式和策略，具有很強(qiáng)的適應(yīng)性。大模型的思考方式相對(duì)固定，主要依賴于其預(yù)訓(xùn)練的模型結(jié)構(gòu)和算法，對(duì)于一些超出其訓(xùn)練范圍的新問(wèn)題或特殊情況，可能難以有效應(yīng)對(duì)。

四、大模型的圖式、同化、順應(yīng)、平衡與人類不同

人類同化是將新信息整合到已有的認(rèn)知框架中，而順應(yīng)是對(duì)認(rèn)知框架本身的調(diào)整。人類在學(xué)習(xí)新技能時(shí)，通常先用已有的知識(shí)去理解（同化），如果現(xiàn)有框架無(wú)法解釋新信息，則會(huì)調(diào)整認(rèn)知結(jié)構(gòu)（順應(yīng)）。這種動(dòng)態(tài)調(diào)整是人類智能的核心。人類的平衡是通過(guò)同化和順應(yīng)的交替作用實(shí)現(xiàn)的動(dòng)態(tài)過(guò)程。人類的認(rèn)知發(fā)展從一個(gè)平衡狀態(tài)過(guò)渡到另一個(gè)平衡狀態(tài)，伴隨著認(rèn)知沖突和自我調(diào)節(jié)。圖式是基于經(jīng)驗(yàn)、知識(shí)和情境的認(rèn)知框架，具有高度的靈活性和主觀性。例如，醫(yī)生在診斷時(shí)會(huì)根據(jù)經(jīng)驗(yàn)快速形成診斷框架（圖式），并結(jié)合情感和直覺(jué)進(jìn)行調(diào)整。

大模型的同化可以理解為模型對(duì)已有數(shù)據(jù)的擬合，而順應(yīng)則是通過(guò)調(diào)整超參數(shù)或優(yōu)化算法來(lái)適應(yīng)新數(shù)據(jù)。大模型的同化和順應(yīng)更多依賴于算法和數(shù)據(jù)，而非靈活的認(rèn)知調(diào)整。大模型的平衡更多依賴于算法優(yōu)化和數(shù)據(jù)處理的動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)。例如，在自動(dòng)駕駛中，車(chē)輛需要實(shí)時(shí)處理傳感器數(shù)據(jù)（同化），同時(shí)根據(jù)路況調(diào)整駕駛策略（順應(yīng)），這種平衡更多是通過(guò)技術(shù)手段實(shí)現(xiàn)的。大模型的圖式依賴于算法和模型，強(qiáng)調(diào)精確性和效能。深度學(xué)習(xí)模型通過(guò)訓(xùn)練形成對(duì)數(shù)據(jù)的抽象表示，這種圖式能夠高效處理大規(guī)模數(shù)據(jù)，但缺乏人類的靈活性和創(chuàng)造力。

大模型的圖式、同化、順應(yīng)、平衡與人類存在顯著差異。人類的認(rèn)知過(guò)程更加靈活和動(dòng)態(tài)，依賴于情感、直覺(jué)和創(chuàng)造力，而大模型則依賴于算法和數(shù)據(jù)，強(qiáng)調(diào)精確性和效率。這種差異既是人機(jī)協(xié)同的優(yōu)勢(shì)，也是挑戰(zhàn)，如何讓人類的靈活性與機(jī)器的精確性形成互補(bǔ)，是未來(lái)智能系統(tǒng)設(shè)計(jì)的關(guān)鍵。

五、與人類相比，大模型只有“計(jì)算”功能，還沒(méi)有與真實(shí)世界交互的“算計(jì)”能力

人類能夠通過(guò)多種感官（視覺(jué)、聽(tīng)覺(jué)、觸覺(jué)等）感知世界，并結(jié)合經(jīng)驗(yàn)、情感和直覺(jué)進(jìn)行深度認(rèn)知。例如，人類在觀察一個(gè)場(chǎng)景時(shí)，不僅能識(shí)別物體，還能理解其背景、意義和潛在的因果關(guān)系。大模型主要依賴于視覺(jué)和語(yǔ)言輸入，雖然能夠通過(guò)多模態(tài)技術(shù)處理文本、圖像等信息，但其感知能力相對(duì)有限，大模型可以識(shí)別圖像中的物體，但在理解其背景和因果關(guān)系方面仍有不足。

人類在與世界交互時(shí)，能夠?qū)崟r(shí)感知環(huán)境變化，并靈活調(diào)整策略。大模型的交互能力雖然在不斷進(jìn)步，但在面對(duì)復(fù)雜、動(dòng)態(tài)的環(huán)境時(shí)，其適應(yīng)性仍有限。人類能夠基于因果關(guān)系進(jìn)行推理，并在不確定性中做出決策，醫(yī)生在診斷時(shí)會(huì)綜合考慮病史、癥狀和檢查結(jié)果，做出合理的治療方案。大模型在因果推理方面的能力較弱，更多依賴于數(shù)據(jù)模式和統(tǒng)計(jì)關(guān)聯(lián)。人類在與世界交互時(shí)，會(huì)受到情感和直覺(jué)的影響，在面對(duì)危險(xiǎn)時(shí)，人類會(huì)本能地做出反應(yīng)。大模型缺乏情感和直覺(jué)，其行為完全基于算法和數(shù)據(jù)。雖然一些多模態(tài)模型能夠模擬情感表達(dá)，但這些表達(dá)是基于數(shù)據(jù)訓(xùn)練的結(jié)果，而非真實(shí)的情感。

人類的“算計(jì)”能力不僅包括計(jì)算，還涉及策略規(guī)劃、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和長(zhǎng)期目標(biāo)的設(shè)定，企業(yè)家在制定商業(yè)計(jì)劃時(shí)，會(huì)綜合考慮市場(chǎng)、競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手和未來(lái)趨勢(shì)。大模型的“算計(jì)”能力主要體現(xiàn)在計(jì)算和優(yōu)化上，缺乏對(duì)復(fù)雜現(xiàn)實(shí)世界的深度理解和策略規(guī)劃。例如，世界模型雖然能夠預(yù)測(cè)環(huán)境的未來(lái)狀態(tài)，但其預(yù)測(cè)能力仍然局限于數(shù)據(jù)和算法的限制。

大模型在感知、動(dòng)態(tài)交互、因果推理、情感和算計(jì)能力等方面與人類存在顯著差異。人類的交互能力更加靈活和深度，而大模型更多依賴于數(shù)據(jù)和算法。未來(lái)，隨著技術(shù)的進(jìn)步，大模型在這些方面的表現(xiàn)可能會(huì)逐步提升，但要完全達(dá)到人類的水平，仍需克服許多挑戰(zhàn)，需要數(shù)學(xué)、物理、…甚至整個(gè)科學(xué)技術(shù)的顛覆性突破。