Большие языковые модели (LLM), такие как o3 от OpenAI, Gemini 2.0 от Google и R1 от DeepSeek, демонстрируют значительный прогресс в решении сложных задач, создании текста, похожего на человеческий, и даже в написании кода. Эти передовые LLM часто называют «моделями рассуждения» за их способность анализировать и решать сложные проблемы. Однако действительно ли эти модели рассуждают или они просто исключительно хорошо планируют? Это тонкое, но важное различие, которое имеет серьезные последствия для понимания возможностей и ограничений LLM.
Чтобы понять это различие, можно сравнить два сценария: рассуждение детектива, расследующего преступление, и планирование шахматиста, рассчитывающего наилучшую последовательность ходов. Детектив сопоставляет противоречивые улики, делает выводы и приходит к заключению на основе ограниченных данных, используя умозаключения, разрешение противоречий и абстрактное мышление. Шахматист же, в первую очередь, занимается планированием, выбирая оптимальную последовательность ходов для достижения цели. Большие языковые модели, как утверждается, функционируют больше как шахматист, чем как детектив.
Рассуждение – это процесс вывода новых заключений из заданных предпосылок с использованием логики и умозаключений. Оно включает выявление и исправление несоответствий, генерацию новых идей, принятие решений в неоднозначных ситуациях, а также причинно-следственное и контрфактическое мышление («Что, если?»). Планирование, с другой стороны, фокусируется на структурировании последовательности действий для достижения конкретной цели. Оно опирается на разбиение сложных задач на более мелкие шаги, следование известным стратегиям решения проблем и адаптацию ранее изученных шаблонов. Хотя и рассуждение, и планирование включают пошаговую обработку, рассуждение требует более глубокой абстракции и умозаключений, тогда как планирование следует установленным процедурам, не генерируя принципиально новых знаний.
Современные большие языковые модели, такие как o3 от OpenAI и DeepSeek-R1, используют метод, известный как «Цепочка мыслей» (Chain-of-Thought, CoT), для улучшения своих способностей к решению проблем. Этот метод побуждает модели разбивать проблемы на промежуточные шаги, имитируя логическое мышление человека. Например, при решении математической задачи о стоимости яблок с учетом скидки, модель, использующая CoT, может явно изложить последовательность шагов: определить обычную цену, определить применимость скидки, рассчитать скидку и вычесть скидку из общей суммы. Такое пошаговое разбиение минимизирует вероятность ошибок. Однако, хотя это и похоже на рассуждение, по сути, это форма структурированного решения проблем, подобная следованию рецепту. Истинный процесс рассуждения мог бы распознать общее правило, но LLM просто следует структурированной последовательности вычислений.
Хотя CoT улучшил производительность LLM в задачах, ориентированных на логику, он не предполагает подлинного логического рассуждения. CoT следует процедурному знанию, полагаясь на структурированные шаги, а не на создание новых идей. Ему не хватает истинного понимания причинно-следственных связей и абстрактных отношений, то есть модель не занимается контрфактическим мышлением и не рассматривает гипотетические ситуации. Кроме того, CoT не может принципиально изменить свой подход за пределами шаблонов, на которых он был обучен, что ограничивает его способность рассуждать творчески или адаптироваться в незнакомых сценариях.
Чтобы большие языковые модели стали настоящими машинами для рассуждений, им необходимы улучшения в нескольких ключевых областях. Во-первых, символическое понимание: люди рассуждают, манипулируя абстрактными символами и отношениями, а LLM не хватает подлинного механизма символического рассуждения. Интеграция символического ИИ или гибридных моделей могла бы улучшить их способность к истинному рассуждению. Во-вторых, причинно-следственный вывод: истинное рассуждение требует понимания причины и следствия, а не только статистических корреляций. Исследования в области причинно-следственного ИИ могли бы помочь LLM перейти от планирования к рассуждению. В-третьих, саморефлексия и метапознание: люди постоянно оценивают свои собственные мыслительные процессы, а большие языковые модели не имеют механизма саморефлексии. Создание моделей, способных критически оценивать собственные результаты, стало бы шагом к истинному рассуждению. В-четвертых, здравый смысл и интуиция: LLM часто испытывают трудности с базовым здравым смыслом, потому что у них нет реального опыта. Улучшить это можно было бы, создав модель с «движком здравого смысла», который мог бы включать интеграцию реальных сенсорных данных или использование графов знаний. В-пятых, контрфактическое мышление: большие языковые модели с трудом справляются со сценариями «что, если», потому что они ограничены данными, на которых они были обучены. Моделям потребуется способность моделировать гипотетические сценарии и понимать, как изменения переменных могут повлиять на результаты.
Хотя большие языковые модели могут казаться рассуждающими, на самом деле они полагаются на методы планирования для решения сложных проблем. Они, скорее, организуют известные шаблоны структурированным образом, чем глубоко понимают лежащие в их основе принципы. Это различие имеет решающее значение в исследованиях ИИ, потому что, если мы примем сложное планирование за подлинное рассуждение, мы рискуем переоценить истинные возможности ИИ. Путь к истинному рассуждающему ИИ потребует фундаментальных достижений, выходящих за рамки предсказания токенов и вероятностного планирования. Он потребует прорывов в символической логике, причинно-следственном понимании и метапознании. До тех пор большие языковые модели будут оставаться мощными инструментами для структурированного решения проблем, но они не будут по-настоящему думать так, как это делают люди.