文 | 追问nextquestion 当下想要找到些"普通人类擅长，而大模型不擅长"的任务，似乎越来越难了。"类比"可能就是这样的任 务，这不只是人工智能的"阿克琉斯之踵"，更显露出不同大模型间以及大模型与人类之间的本质差异。 在《表象与本质》一书中，认知科学家侯世达（Douglas Hofstadter）指出： 类比不仅仅是语言或逻辑的工具，更是思维的基本单位。 我们日常语言中充满了类比和隐喻，就如同"充满"一词本身。类比能够激活创造力。例如，爱因斯坦将 引力场类比为一个重物被放入蹦床后造成的表面弯曲，这启发他提出了广义相对论。类比还能解释难以 理解的现象。就像为人所熟知的类比"意识就像冰山"，通过将意识与冰山联系起来，人们可以直观地推 断出意识在水面下的深度和复杂性。 那么，大语言模型是否也具有类比能力？ 在机器学习中，类比体现为"0尝试推理"，即不给大模型可供学习的示例，而是让大模型自行根据题目 进行推理。为了验证大模型能否进行类比推理，Webb等人（2023）设计并使用了三种类比推理任务 ——字符串类比、数字矩阵和故事类比，以此测试GPT3面对不同类型任务的推理能力。通过这套测 试，研究人员认为他们证 ...