如何让AI具备真正的推理能力

主要观点总结

文章介绍了AI大模型的发展情况，讨论了AI在信息生成与查询、泛化迁移、深度思考以及融会贯通方面的应用与挑战。作者认为AI需要提升推理能力，并且需要通过人机结合的方式来提高大模型的推理能力。

关键观点总结

关键观点1: AI大模型在信息生成与查询方面的应用。

AI大模型被视为更好的知识搜索引擎，能够做好重点信息摘要，但大多数人只是将其当做知识库搜索引擎使用。

关键观点2: AI的泛化迁移能力。

AI具有泛化能力，即使用模式识别、模式匹配和模式迁移来解决问题，类似于人类的举一反三能力。但也因此可能会出现AI幻觉和错误的推理。

关键观点3: AI的深度思考。

AI可以通过深度思考来解决复杂问题，包括打草稿、试做、验算和纠错等过程。但现有的深度思考可能只是工程视角而非技术创新视角。

关键观点4: AI大模型的推理能力提升。

AI要走进人们的日常工作需要提升推理能力。作者提出了人机结合的方式，包括构建可微分的符号层、生成候选假设、增强验证和优化逻辑规则等步骤。

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