为什么 AI 理解不了逻辑问题？
很多时候，人们会觉得人工智能在处理那些看似简单的逻辑问题时显得力不从心，甚至会给出一些让人啼笑皆非的答案。这并非是说AI“笨”，而是因为它与我们人类思考逻辑的方式有着本质的区别。咱们今天就掰开了揉碎了，好好聊聊为啥AI在逻辑这块儿，有时候就是“卡壳”。
1. AI的“大脑”和我们的“大脑”：这是根本不同
咱们先得搞清楚，AI的“思考”方式跟咱们人可不一样。
AI：基于模式识别和统计关联。 现在的AI，尤其是深度学习模型，就像一个超级勤奋的学生，它接触了海量的文本、图片、声音等等信息，然后从中找出各种各样的模式和规律。当遇到一个逻辑问题时，它会尝试在这个庞大的“知识库”里寻找与这个问题相似的模式，然后根据它学到的关联性来生成答案。比如，你给它看一万个“如果A发生，B就发生”的例子，它就可能学到“A”和“B”之间存在某种联系。
人类：基于概念理解、推理和因果关系。 我们人类思考逻辑，更多的是基于对事物概念的理解。我们知道“狗”是什么，“会叫”是什么，然后我们能理解“狗会叫”这个概念。更重要的是，我们能进行推理，能够一步一步地推导出结论。比如，当我说“所有人都有一张嘴，张三是人”，你就能直接推断出“张三有一张嘴”。这其中包含了对“所有”、“是”以及集合关系的理解，还有抽象的推理能力。
所以，AI在处理逻辑问题时，更像是“碰巧”找到了一个正确的模式，而不是真正“理解”了其中的逻辑链条。它可能只是记住了“当出现这样的问法时，通常会是这样的回答”，但如果问题的表述方式稍有变化，或者引入了一些它没见过的新概念，它就可能抓瞎。
2. “形式逻辑”和“常识推理”的鸿沟
逻辑问题，尤其是那些我们觉得“显而易见”的，往往是建立在我们庞大的“常识”基础之上的。
形式逻辑： 就像数学公式一样，它有严格的规则和符号，用来表达事物之间的关系，比如“A蕴含B”、“非A”。AI在处理这种符号化的、非常规整的逻辑形式时，表现相对较好，因为这些是它训练数据中比较容易提取和学习的。
常识推理： 这才是AI的“痛点”。我们说“水往低处流”，这背后是物理学的概念，是重力作用。我们说“吃完饭要洗碗”，这背后是卫生习惯、社会规范。这些看似简单的常识，对AI来说却是极其难以掌握的。因为常识并非简单的“A导致B”，而是涉及到了复杂的现实世界知识、物理规律、心理状态、社会约定等等，这些信息分散在海量的文本中，而且常常是“隐含”的，没有直接说出来。
举个例子：“小明把杯子从桌子上推下去，杯子摔碎了。为什么？”
对于我们来说，答案不言而喻：因为重力，因为杯子是易碎品。但对于AI来说，它可能需要从训练数据里找到“推”、“桌子”、“杯子”、“摔碎”这些词语的关联，然后“猜测”出一个最可能的解释。但如果问：“小明把花盆从屋顶推下去，花盆摔碎了，为什么？” AI的回答可能就没有那么流畅，因为它可能没那么“理解”屋顶的高度、花盆的重量、以及重力随高度增加而产生的效果。
3. 语境的微妙变化，对AI是“天翻地覆”
人类理解语言，是能抓住语境的细微之处的。很多逻辑问题，答案的关键就藏在句子的细微差别里。
人类： 我们可以理解“假设”和“事实”的区别。例如，“如果我是你的老板，我就会给你加薪。” 这句话的前提是“我不是你的老板”。我们理解这个“如果”只是一个假设，并不影响现实。
AI： 现在的AI，虽然在理解语言方面已经很强大，但它仍然可能把假设当作事实来处理，或者无法区分不同语境下的相同词语的含义。它可能会看到“给你加薪”和“老板”这样的词语，然后就联想到“老板给员工加薪”这个模式，而忽略了前面那个重要的“如果”。
再比如，一个经典的逻辑陷阱：“一只母鸡和一只公鸡下蛋，谁下的蛋？”，我们知道母鸡下蛋，公鸡不下。但AI可能会因为看到“母鸡”和“公鸡”都和“下蛋”有关联，然后给出一个错误的答案，或者干脆回避这个问题。
4. “不一致性”和“矛盾”的识别难题
逻辑的核心在于避免矛盾，保持一致性。AI在处理这种“非此即彼”的判断时，也常常会遇到困难。
人类： 我们能轻易识别一个陈述是否与另一个陈述相矛盾。例如，“这本书是红色的”和“这本书是蓝色的”就明显是矛盾的。
AI： 即使AI阅读了海量的文本，它也可能无法“内在化”这种矛盾检测能力。它可能会在一个地方看到“这本书是红色的”，在另一个地方看到“这本书是蓝色的”，然后只是把这两个信息都储存起来，而没有能力在需要时，意识到它们是互斥的。
5. “因果关系”的深度理解依然是挑战
很多逻辑问题，表面上是关于“是什么”，但背后实际上是对“为什么”的探究。
人类： 我们能够理解事物之间的因果联系。例如，火是热的，是因为燃烧需要氧气并产生能量。
AI： AI擅长找到“相关性”，但“相关性”不等于“因果关系”。比如，在某些地区，冰淇淋的销量和溺水事故的数量同时上升。AI可能会发现这两者之间存在很强的相关性，但它无法自己推断出，真正的原因是“炎热的天气”——天热导致人们吃冰淇淋，也导致人们去游泳，从而增加了溺水事故。AI需要人类明确地告诉它“炎热天气是原因”，它才能学到。
总结一下，AI理解不了逻辑问题，不是因为它“没学好”，而是因为它学习的“方式”和“原理”与我们人类的逻辑思维根本不同。
它靠模仿和关联，而非真正理解。
它缺乏我们与生俱来的常识和对现实世界的深刻认知。
它对语言的语境和微妙之处不够敏感。
它难以真正识别和避免矛盾。
它对因果关系的理解还停留在表面。
所以，当你觉得AI在逻辑问题上“犯迷糊”时，不妨想想，它是在用一种我们人类从未用过的方式在“思考”。而要让AI真正掌握逻辑，可能还需要在“理解”、“推理”、“常识”这些更深层次的领域，进行长足的探索和进步。这就像是要教一个没有眼睛的人去“看”一幅画，它能学会描述颜色和形状，但却永远无法体验到“看见”的真正含义。
1. AI的“大脑”和我们的“大脑”：这是根本不同
咱们先得搞清楚，AI的“思考”方式跟咱们人可不一样。
AI：基于模式识别和统计关联。 现在的AI，尤其是深度学习模型，就像一个超级勤奋的学生，它接触了海量的文本、图片、声音等等信息，然后从中找出各种各样的模式和规律。当遇到一个逻辑问题时，它会尝试在这个庞大的“知识库”里寻找与这个问题相似的模式，然后根据它学到的关联性来生成答案。比如，你给它看一万个“如果A发生，B就发生”的例子，它就可能学到“A”和“B”之间存在某种联系。
人类：基于概念理解、推理和因果关系。 我们人类思考逻辑，更多的是基于对事物概念的理解。我们知道“狗”是什么，“会叫”是什么，然后我们能理解“狗会叫”这个概念。更重要的是，我们能进行推理，能够一步一步地推导出结论。比如，当我说“所有人都有一张嘴，张三是人”，你就能直接推断出“张三有一张嘴”。这其中包含了对“所有”、“是”以及集合关系的理解，还有抽象的推理能力。
所以，AI在处理逻辑问题时，更像是“碰巧”找到了一个正确的模式，而不是真正“理解”了其中的逻辑链条。它可能只是记住了“当出现这样的问法时，通常会是这样的回答”，但如果问题的表述方式稍有变化，或者引入了一些它没见过的新概念，它就可能抓瞎。
2. “形式逻辑”和“常识推理”的鸿沟
逻辑问题，尤其是那些我们觉得“显而易见”的，往往是建立在我们庞大的“常识”基础之上的。
形式逻辑： 就像数学公式一样，它有严格的规则和符号，用来表达事物之间的关系，比如“A蕴含B”、“非A”。AI在处理这种符号化的、非常规整的逻辑形式时，表现相对较好，因为这些是它训练数据中比较容易提取和学习的。
常识推理： 这才是AI的“痛点”。我们说“水往低处流”，这背后是物理学的概念，是重力作用。我们说“吃完饭要洗碗”，这背后是卫生习惯、社会规范。这些看似简单的常识，对AI来说却是极其难以掌握的。因为常识并非简单的“A导致B”，而是涉及到了复杂的现实世界知识、物理规律、心理状态、社会约定等等，这些信息分散在海量的文本中，而且常常是“隐含”的，没有直接说出来。
举个例子：“小明把杯子从桌子上推下去，杯子摔碎了。为什么？”
对于我们来说，答案不言而喻：因为重力，因为杯子是易碎品。但对于AI来说，它可能需要从训练数据里找到“推”、“桌子”、“杯子”、“摔碎”这些词语的关联，然后“猜测”出一个最可能的解释。但如果问：“小明把花盆从屋顶推下去，花盆摔碎了，为什么？” AI的回答可能就没有那么流畅，因为它可能没那么“理解”屋顶的高度、花盆的重量、以及重力随高度增加而产生的效果。
3. 语境的微妙变化，对AI是“天翻地覆”
人类理解语言，是能抓住语境的细微之处的。很多逻辑问题，答案的关键就藏在句子的细微差别里。
人类： 我们可以理解“假设”和“事实”的区别。例如，“如果我是你的老板，我就会给你加薪。” 这句话的前提是“我不是你的老板”。我们理解这个“如果”只是一个假设，并不影响现实。
AI： 现在的AI，虽然在理解语言方面已经很强大，但它仍然可能把假设当作事实来处理，或者无法区分不同语境下的相同词语的含义。它可能会看到“给你加薪”和“老板”这样的词语，然后就联想到“老板给员工加薪”这个模式，而忽略了前面那个重要的“如果”。
再比如，一个经典的逻辑陷阱：“一只母鸡和一只公鸡下蛋，谁下的蛋？”，我们知道母鸡下蛋，公鸡不下。但AI可能会因为看到“母鸡”和“公鸡”都和“下蛋”有关联，然后给出一个错误的答案，或者干脆回避这个问题。
4. “不一致性”和“矛盾”的识别难题
逻辑的核心在于避免矛盾，保持一致性。AI在处理这种“非此即彼”的判断时，也常常会遇到困难。
人类： 我们能轻易识别一个陈述是否与另一个陈述相矛盾。例如，“这本书是红色的”和“这本书是蓝色的”就明显是矛盾的。
AI： 即使AI阅读了海量的文本，它也可能无法“内在化”这种矛盾检测能力。它可能会在一个地方看到“这本书是红色的”，在另一个地方看到“这本书是蓝色的”，然后只是把这两个信息都储存起来，而没有能力在需要时，意识到它们是互斥的。
5. “因果关系”的深度理解依然是挑战
很多逻辑问题，表面上是关于“是什么”，但背后实际上是对“为什么”的探究。
人类： 我们能够理解事物之间的因果联系。例如，火是热的，是因为燃烧需要氧气并产生能量。
AI： AI擅长找到“相关性”，但“相关性”不等于“因果关系”。比如，在某些地区，冰淇淋的销量和溺水事故的数量同时上升。AI可能会发现这两者之间存在很强的相关性，但它无法自己推断出，真正的原因是“炎热的天气”——天热导致人们吃冰淇淋，也导致人们去游泳，从而增加了溺水事故。AI需要人类明确地告诉它“炎热天气是原因”，它才能学到。
总结一下，AI理解不了逻辑问题，不是因为它“没学好”，而是因为它学习的“方式”和“原理”与我们人类的逻辑思维根本不同。
它靠模仿和关联，而非真正理解。
它缺乏我们与生俱来的常识和对现实世界的深刻认知。
它对语言的语境和微妙之处不够敏感。
它难以真正识别和避免矛盾。
它对因果关系的理解还停留在表面。
所以，当你觉得AI在逻辑问题上“犯迷糊”时，不妨想想，它是在用一种我们人类从未用过的方式在“思考”。而要让AI真正掌握逻辑，可能还需要在“理解”、“推理”、“常识”这些更深层次的领域，进行长足的探索和进步。这就像是要教一个没有眼睛的人去“看”一幅画，它能学会描述颜色和形状，但却永远无法体验到“看见”的真正含义。
网友意见
你的问题太难了。
现在AI大致的智能在4-5岁小孩子的智能左右。而且这个智能也是要花大约上亿美元训练才能实现的。
认识猫、能翻译、自动驾驶，本质上都是这个层面的。
我去年看过UCLA朱松纯教授的一篇文章,他打了一个很清楚的比方.
我们现在基于深度学习的所谓人工智能是"鹦鹉",而真正我们需要的人工智能是"乌鸦",鹦鹉看似很聪明,就跟你说的跟小冰聊天一样,她跟你扯来扯去,似乎在跟你聊天,其实她根本不知道自己在说什么,他根本不了解说话的语境和措辞,她只是经过百万级别标记的统计数据选出一句最可能适合的话而已,这就是鹦鹉的局限性.
乌鸦就不一样,乌鸦比鹦鹉聪明得多得多,我们很小的时候就学过乌鸦忘半杯水里扔石子来喝水的故事.
下图就是一直被研究人员一直跟踪研究的乌鸦,他找到了一枚坚果,但是他无法击碎坚果,通过从高空往下扔的方式也无法办到,最后乌鸦通过把坚果放到马路上,让汽车压开坚果而得以品尝到坚果的滋味.
乌鸦才是完全自主得感知、认知、推理、学习、和执行,他不需要全球得志愿者在百万计图片上打上标记来仅仅来训练机器识别狗的能力,他完全可以依靠自己的感知和推理来达到自己的目的,而且他的脑容量很小,功耗只有0.1瓦,比起我们动不动需要巨大的算力来支持深度学习不知道高到哪里去了.
目前大火的深度学习不过是人工智能下机器学习领域的一个分支,而这仅仅是我们通过百万级别的标记数据训练出来的一只仿佛会说话的鹦鹉,当然作者也提到了他不是否定深度学习这个领域,因为在某些垂直领域一个会说话的鹦鹉是很有用的,比如语音识别、推荐系统等等，他可以把某些垂直领域的单一工作做得很好,也可以非常快速的商业化,但是这不是答案,我们要的是一只乌鸦.
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