ChatGPT 仍然无法回答这 4 个简单问题

您有六匹马，想要与它们比赛，看看哪匹马跑得最快。最好的方法是什么？

这是一个简单的逻辑问题。与他们比赛最快的方法是什么？嗯，呃——最快的方法是让所有六匹马一起比赛，看看谁先完成比赛。

ChatGPT——是的，即使是最新的模型——也不这么认为。它自信地建议将马匹分成两组，每组三匹，让它们参加比赛，然后让获胜者一起参加比赛。它坚持认为这是以最少的比赛次数确定获胜者的最快方法。

在现实生活中，赛马场很窄，ChatGPT 的答案可能是有道理的。但在这个假设中，同时参加比赛的马匹数量没有限制。 ChatGPT 凭空添加了一个约束，并以此为基础制定逻辑。

对我来说，这表明 ChatGPT 并不真正有创意。这是一个文字大师根据其训练提出了看似最合乎逻辑的答案。在这里，我们事先就知道了答案。但是，如果我们不这样做，我们的反应可能会让我们看不到显而易见的事情。

我使用 ChatGPT-4o 和 Plus 订阅测试了本文中的所有提示。

2. 农夫过河

一个农民想要过河，并带上一只狼、一只山羊和一棵卷心菜。他拥有一艘带有三个安全独立隔间的船。如果狼和山羊单独在一个岸上，狼就会吃掉山羊。如果山羊和卷心菜单独存在，山羊就会吃掉卷心菜。农民怎样才能有效地将它们全部带过河而不被吃掉呢？

这个谜语的经典版本（没有安全隔间）可能会难倒一个五岁的孩子，但有了隔间，答案是显而易见的。农夫要把狼、山羊和白菜分别装进车厢，一趟过河。简单的。

然而，ChatGPT 忽略了有关隔间的部分。它建议农民来回四趟，以安全地运送所有东西，假设动物和卷心菜很脆弱。就像 ChatGPT 停留在谜语的传统形式上一样。

因为这个谜语的经典版本已经在网上广泛流传，所以人工智能默认了它。这提醒我们，ChatGPT 并不能用人类常识来解决问题。它使用模式，而不是逻辑。因此，ChatGPT 无法解决这样的简单谜题，但可以从头开始构建 Web 应用程序。

我还使用 o1 模型（具有高级推理的 ChatGPT 模型）对此进行了测试。不幸的是，它犯了与 4o 模型相同的错误，得到了错误的答案。

3. 立即左派

艾伦、鲍勃、科林、戴夫和艾米丽站成一圈。艾伦就在鲍勃的左边。鲍勃位于科林的左边。科林就在戴夫的左边。戴夫就在艾米丽的左边。谁在艾伦的右边？

另一个测试空间推理的技巧问题。只是您不需要图表或任何可视化。第一条信息就是答案：如果艾伦在鲍勃的左边，那么鲍勃一定在艾伦的右边。答案是鲍勃.

ChatGPT 难以解决空间问题。它适用于文字和语言（数学和编程也是语言），但空间问题却会阻碍它。像这样的问题看起来需要视觉演算，但实际上不需要，而且它进一步阻碍了人工智能。

就我而言，ChatGPT 提供了一个很好的圆圈可视化效果，但推断艾米丽位于艾伦的右侧。即使按照它自己的逻辑，这也是不正确的：艾米丽在戴夫的右边，而不是艾伦的右边。

再次强调，ChatGPT 可以模拟智能，但它并不是真正的推理。当然，如果您亲自尝试一下提示，您就有可能得到正确的答案。但常识是基于偶然的吗？如果你事先不知道答案，你怎么知道你得到的是人工智能幻觉还是合法答案呢？

4. 俄罗斯轮盘赌

您正在用六发左轮手枪玩俄罗斯轮盘赌。你的对手放入五颗子弹，旋转弹膛，并向自己开枪，但没有子弹射出。他让你选择在向你开火之前是否应该再次旋转腔室。他应该再旋转一次吗？

是的！他应该再旋转一次。只有一间空房间，而对手已经用过了。这意味着下一个房间肯定有子弹。如果再次旋转腔室，它有 1/6 的机会落在空腔室上。

ChatGPT 一开始就建议对手应该再次旋转，但随后却搞砸了数学。它错误地声称，如果腔室不旋转，则下一次射击有 5/6 的机会致命，然后认为无论旋转如何，几率都是相同的。它最终会自相矛盾。

您可以使用 ChatGPT 作为数据分析师来计算概率，但正如这些谜语所示，它甚至可能会绊倒基本逻辑。在每种情况下，人工智能的错误都很容易被发现，因为我们已经知道答案。 ChatGPT 是一位文字大师。它的回答是如此自信和清晰，即使是错误的答案也会让人感到有说服力。如果你不知道这是错误的，你可能会成为人工智能幻觉的受害者。

这些提示是由 GenAI 的一组研究人员编写的。您可以在 arXiv 上阅读全文。

ChatGPT 在很多方面都很出色，但这些例子提醒我们它的局限性。它不像我们那样思考；它反省模式。当你问它像上面这样的问题时，它依赖于相同的模式，并且最终可能陷入过度自信的循环中。

使用 ChatGPT 作为工具，而不是拐杖。它非常适合集思广益和总结，但不要依赖它来代替人类常识。