如ChatGPT的大模型是否有推理能力？

无名

近一年来ChatGPT没有猜对的问题，DeepSeek也搜不对：我的女儿是你的女儿的妈妈，你我是什么关系哇？DeepSeek的分析过程和结果：

​

​### 问题陈述

**问题**：我的女儿是你女儿的妈妈，请问我们是什么关系？

### 初步理解

首先，我需要理解这句话的含义。这句话涉及到两个人物：说话者（我）和听话者（你）。关键在于“我的女儿是你女儿的妈妈”这一部分。

### 分析关系

1. **我的女儿**：这是说话者的女儿。

2. **你女儿的妈妈**：这是听话者的女儿的母亲。

根据这句话，“我的女儿”就是“你女儿的妈妈”。也就是说，说话者的女儿是听话者女儿的母亲。

### 构建家庭关系图

为了更清楚地理解，我尝试构建一个家庭关系图：

- **说话者（我）**

- 女儿

- 女儿的女儿（即听话者的女儿）

- **听话者（你）**

- 女儿

- 女儿的妈妈（即说话者的女儿）

### 确定关系

从上面的关系图可以看出：

- 说话者的女儿是听话者女儿的母亲。

- 这意味着说话者是听话者女儿的祖母或祖父。

- 因此，听话者是说话者的女儿的女儿，即说话者的孙女或孙子。

### 验证逻辑

为了确保我的理解正确，我再次审视关系：

- 如果“我的女儿”是“你女儿的妈妈”，那么“你女儿”就是“我的女儿”的女儿。

- 因此，“你”是“我的女儿”的女儿，即“我的孙女”或“孙子”。

- 反过来，“我”是“你”的祖母或祖父。

### 结论

通过以上分析，可以得出结论：

**我们之间的关系是祖父母与孙子女的关系。**

### 最终答案

**我们之间的关系是祖父母与孙子女的关系。**

---

通过这个过程，我不仅解决了这个问题，还加深了对家庭关系的理解。逻辑推理和构建关系图是解决这类问题的有效方法。

得不出正确的结果我不感奇怪，有意思的是错误的“关系确定”和“逻辑验证”过程是怎么产生的呢？似乎又不是猜的。而且错过程是可重复的。

有意思的事最后一段总结是人实现编好程序生成的还是学习模型生成的呢？从技术伦理上讲不应该是先编好，但机器学习又是如何生成这样固定模式的话呢？

ChatGPT同样会“假模假样”地给出一个问题理解和分析过程，但没有这样相信，也可以说繁琐（只为了客观公平理解，无褒贬之意），但如此像模像样分析下是学习模型学的还是专门写的程序生成的呢？如果是前者我们被人骗，如果是后者就对我这样不懂llm的人而言很神奇。

都在讨论LLM或AI的推理能力，我还没有看到对“推理能力”的定义，是指“有的时候对一般需要规则导出的问题给出了正确的答案”，还是“如果我告诉它请俺逻辑推理的过程解答该问题后，它真的答对了并真正的给出了正确推理过程，哪怕是它退不出的就说，不好意思，我推不出来？”如果是前者，不用讨论，llm自然有推理能力，只是猜错，如果是后者，这个帖子的问题证明Gpt和DS都不具备推理能力。



有意思的是豆包对这个问题给出的答案“基本”是对的““我”是母亲，“你”是女儿，“我”是长辈，“你”是晚辈”。但前半句话缺乏完整性，后半句话又不够严谨。最为玩小游戏算是不错了，如果是复杂的推理问题，需要等价和蕴含替换，以及分解组合时又会如何？

后来有朋有发来他用DeepSeek给出的解答。

又有一个朋友友发来一个DeepSeek的解答

如此表明不同的时间，不同的地点或不同的人用DeepSeek得出的结果不同。