LLMは推論する人ではなく、計画が得意な人です

大規模言語モデル (LLM) のようなもの OpenAIのo3, GoogleのGemini 2.0, ディープシークのR1 複雑な問題への取り組み、人間のようなテキストの生成、さらには正確なコードの記述において、目覚ましい進歩を見せています。これらの高度なLLMは、しばしば 「推論モデル」 複雑な問題を分析して解決する優れた能力を持つモデルとして知られています。しかし、これらのモデルは実際に 理由、それとも彼らは単に 計画この違いは微妙ですが、意味深く、LLM の機能と限界をどのように理解するかに大きな影響を与えます。

この違いを理解するために、次の 2 つのシナリオを比較してみましょう。

• 推論犯罪を捜査する刑事は、矛盾する証拠をつなぎ合わせ、どれが偽りであるかを推論し、限られた証拠に基づいて結論に到達する必要があります。このプロセスには、推論、矛盾の解決、および抽象的思考が含まれます。
• 計画立案相手をチェックメイトするための最善の手順を計算するチェスプレイヤー。

どちらのプロセスも複数のステップを伴いますが、探偵は推論を行い、矛盾を評価し、特定のケースに一般原則を適用するために深い推論を行います。一方、チェス プレーヤーは主に計画を立て、ゲームに勝つための最適な一連の動きを選択します。後で説明するように、LLM は探偵よりもチェス プレーヤーのように機能します。

違いを理解する: 推論と計画

LLM が推論よりも計画に優れている理由を理解するには、まず両方の用語の違いを理解することが重要です。推論とは、論理と推論を使用して、与えられた前提から新しい結論を導き出すプロセスです。矛盾を特定して修正し、情報を提供するだけでなく新しい洞察を生み出し、曖昧な状況で決定を下し、因果関係を理解し​​、「もしも」のシナリオのような反事実的思考に取り組むことが含まれます。

一方、計画は、特定の目標を達成するための一連の行動を構造化することに重点を置いています。計画では、複雑なタスクを小さなステップに分割し、既知の問題解決戦略に従い、以前に学習したパターンを同様の問題に適用し、新しい洞察を導き出すのではなく、構造化されたシーケンスを実行します。推論と計画はどちらも段階的な処理を伴いますが、推論にはより深い抽象化と推論が必要です。一方、計画は、根本的に新しい知識を生み出すことなく、確立された手順に従います。

LLMが「推論」にアプローチする方法

OpenAIのo3やDeepSeek-R1などの現代のLLMには、 思考の連鎖 (CoT) 問題解決能力を向上させるために、推論を促します。この方法では、モデルが問題を中間ステップに分割することを促し、人間が問題を論理的に考える方法を模倣します。これがどのように機能するかを確認するには、簡単な数学の問題を考えてみましょう。

店がリンゴを 2 個 1 ドルで販売していて、5 個以上買うと 7 個あたり XNUMX ドル割引するとしたら、リンゴ XNUMX 個はいくらになるでしょうか。

CoT プロンプトを使用する一般的な LLM では、次のように解決します。

1. 通常価格を決定します: 7 * $2 = $14。
2. 割引が適用されることを確認します (7 > 5 なので)。
3. 割引を計算します: 7 * $1 = $7。
4. 合計金額から割引額を差し引きます: $14 – $7 = $7。

モデルは、一連のステップを明示的に設定することで、1 回で答えを予測しようとすることで生じるエラーの可能性を最小限に抑えます。この段階的な分解により、LLM は推論のように見えますが、本質的には、段階的なレシピに従うのと同じように、構造化された問題解決の形式です。一方、真の推論プロセスでは、一般的なルールが認識される可能性があります。 割引が5個を超える場合、リンゴ1個あたりの価格はXNUMXドルになります。人間はそのようなルールを即座に推測できますが、LLM は単純に構造化された計算シーケンスに従うため、推測できません。

思考の連鎖が推論ではなく計画である理由

一方、 思考の連鎖 (CoT) CoT は、数学の文章題やコーディング チャレンジなどの論理指向のタスクにおける LLM のパフォーマンスを向上させましたが、真の論理的推論は伴いません。これは、CoT が手順的知識に従い、新しい洞察を生み出すのではなく構造化された手順に依存するためです。CoT には因果関係と抽象的な関係の真の理解が欠けており、モデルは反事実的思考に従事せず、見たデータを超えた直感を必要とする仮説的な状況を考慮しません。さらに、CoT はトレーニングされたパターンを超えてアプローチを根本的に変更することができないため、創造的に推論したり、なじみのないシナリオに適応したりする能力が制限されます。

LLM が真の推論マシンになるためには何が必要でしょうか?

では、LLM が本当に人間のように推論するには何が必要でしょうか? 以下は、改善が必要な主な領域と、それを実現するための潜在的なアプローチです。

1. 象徴的理解人間は抽象的な記号や関係を操作して推論します。しかし、LLM には真の記号推論メカニズムが欠けています。記号 AI や、ニューラル ネットワークと形式論理システムを組み合わせたハイブリッド モデルを統合することで、真の推論を行う能力を高めることができます。
2. 因果推論: 真の推論には、統計的な相関関係だけでなく、原因と結果を理解することが必要です。推論するモデルは、次のトークンを予測するだけでなく、データから根本的な原理を推測する必要があります。因果関係を明示的にモデル化する因果 AI の研究は、LLM が計画から推論に移行するのに役立つ可能性があります。
3. 内省 や メタ認知人間は常に自分自身の思考プロセスを評価している。 「この結論は理にかなっていますか？」 一方、LLM には自己反省のメカニズムがありません。自分の出力を批判的に評価できるモデルを構築することが、真の推論への一歩となるでしょう。
4. 常識と直感: LLM は膨大な知識にアクセスできるにもかかわらず、基本的な常識的な推論に苦労することがよくあります。これは、LLM には直感を形作るための現実世界の経験がなく、人間ならすぐに気づくような不合理性を簡単に認識できないためです。また、現実世界のダイナミクスを意思決定に取り入れる方法も欠いています。これを改善する方法の 1 つは、常識エンジンを備えたモデルを構築することです。これには、現実世界の感覚入力を統合したり、ナレッジ グラフを使用してモデルが人間と同じように世界をよりよく理解できるようにすることが含まれます。
5. 反事実的思考: 人間の推論には、「もし状況が違っていたらどうなるだろうか」という問いかけがよく含まれます。LLM は、トレーニングに使用したデータに制限があるため、こうした「もしも」のシナリオに苦労します。こうした状況でモデルが人間のように考えるためには、仮説のシナリオをシミュレートし、変数の変化が結果にどのような影響を与えるかを理解する必要があります。また、すでに見たものに基づいて予測するだけでなく、さまざまな可能性をテストして新しい洞察を得る方法も必要です。こうした能力がなければ、LLM は代替の未来を真に想像することはできません。学んだことに基づいて作業することしかできないのです。

まとめ：

LLM は推論しているように見えるかもしれませんが、実際には複雑な問題を解決するために計画技術に依存しています。数学の問題を解く場合でも、論理的推論を行う場合でも、背後にある原理を深く理解するのではなく、主に既知のパターンを構造的に整理しています。この区別は AI 研究において非常に重要です。なぜなら、洗練された計画を真の推論と間違えると、AI の真の能力を過大評価するリスクがあるからです。

真の推論 AI への道には、トークン予測や確率的計画を超えた根本的な進歩が必要です。記号論理、因果理解、メタ認知におけるブレークスルーが求められます。それまでは、LLM は構造化された問題解決のための強力なツールであり続けますが、人間と同じように考えることはできません。