2-12：再探AI推理能力
雖然目前AI的推理功能，越來越受到各方重視，但有一個議題，始終爭論不休，那就是，AI究竟真正會思考了，還是它仍然只在做檢索查詢的動作？
我們傳統在查詢資料時，是習慣透過資料庫，將資料表裡面的數據取了出來。到了AI時代，訊息是隱含在神經網路的參數裡面，但所做的工作，其實都還是在查詢資料，只不過，這時候資料的呈現，是採用自然語言的形式。
但是，AI確實能夠一步一步的推理，幫我們把答案解出來啊！看看下面這個題目，是個國一程度的數學應用題。”有一個人，以每小時30公里的速度，走了30公里的路程，然後再以每小時10公里的速度走了30公里的路程，請問這個人的平均時速是多少？“。
通常在解這個題目時，我們會很直覺地，將時速30公里加上時速10公里，然後再除以2，得到平均時速20公里，因為兩種時速同樣走了30公里。
但ChatGPT懂得依照定義，將總路程除以總時間，得到15公里的平均時速。看起來，似乎ChatGPT是懂得思考的，但也有人懷疑，這是AI在預訓練(Pre-training)階段，從海量資料中，記憶了解題步驟，並非是它自己推理出來的。
我們再來看另一個題目，是和社會現象有關的，我先問ChatGPT是否瞭解印度的種姓制度，它當然是很清楚的，我再問它，”婆羅門禁止賤民的影子和他們的影子相重疊，真正的目的是什麼？“，它的回答如下所示：
我覺得這些答案並未直指核心，所以我再告訴它，”我認為最重要的目的在於做「實質隔離」，因為影子要重疊在一起，人跟人之間的距離必須夠近才會發生，所以主要的考量，是要利用距離來維持高種姓的優越性，你認為這樣的推論合理嗎？“
它的回答就更加深入了。
它補充說明說，物理距離=社會距離，所以禁止影子重疊，就是禁止低種姓靠近高種姓的身體與地位。
它的推論是更加深入了，但也不禁讓人懷疑，它其實是在利用我第二次的提示詞(prompt)，再去做一次檢索(search)的動作。
目前的趨勢，Google在這方面好像有不錯的實質進展，他們DeepMind的研究副總裁，出生台北市的紀懷新博士提到，其合作團隊改採「中小型語言模型」，利用”Multi-step reasoning”的推理技術，已經可以考到奧林匹亞數學競賽的銀牌等級，未來似乎頗值得期待。
