Why Cannot Large Language Models Ever Make True Correct Reasoning?

📄 arXiv: 2508.10265v2 📥 PDF

作者: Jingde Cheng

分类: cs.AI, cs.LO

发布日期: 2025-08-14 (更新: 2025-08-16)

备注: 8 pages. arXiv admin note: substantial text overlap with arXiv:2412.12408

💡 一句话要点

论文批判：大型语言模型本质限制使其无法实现真正的正确推理

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 推理能力 统计学习 模式匹配 逻辑推理 因果关系 人工智能 理论分析

📋 核心要点

  1. 当前对大型语言模型推理能力的吹捧，源于对“推理”概念的模糊理解，掩盖了其内在局限性。
  2. 论文核心观点是LLMs基于统计学习，缺乏对逻辑和因果关系的真正理解，因此无法进行可靠的推理。
  3. 论文通过分析LLMs的工作原理，论证其无法克服的局限性，从而否定其具备真正推理能力的可能性。

📝 摘要（中文）

随着基于大型语言模型（LLMs）的AIGC工具（如ChatGPT）的应用进展，许多AI专家和非专业人士都在鼓吹LLMs的“推理能力”。本文作者认为，LLMs的所谓“推理能力”仅仅是那些概念模糊的人的错觉。事实上，LLMs永远不可能具备真正的推理能力。本文旨在解释，由于其工作原理的本质限制，LLMs永远不可能具备真正正确的推理能力。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在反驳当前对大型语言模型（LLMs）推理能力的过度乐观评估。现有观点认为LLMs通过学习大量数据可以进行推理，但论文认为这种观点忽略了LLMs工作原理的本质局限性。现有方法的痛点在于将LLMs的模式识别能力误解为真正的推理能力。

核心思路：论文的核心思路是分析LLMs的工作原理，指出其本质上是基于统计学习的模式匹配，而非基于逻辑和因果关系的推理。因此，LLMs只能模仿推理过程，而无法真正理解和执行推理。这种设计思路旨在揭示LLMs的内在局限性，从而否定其具备真正推理能力的可能性。

技术框架：论文并没有提出新的技术框架，而是对现有LLMs的工作原理进行了分析和批判。其分析框架主要包括：1）LLMs基于大规模语料库的统计学习；2）LLMs通过模式匹配生成文本；3）LLMs缺乏对逻辑和因果关系的理解。

关键创新：论文的关键创新在于对LLMs推理能力的批判性分析。它挑战了当前对LLMs的普遍乐观态度，并从理论上论证了LLMs无法克服的局限性。这种批判性分析有助于更理性地看待LLMs的能力和应用前景。

关键设计：论文没有涉及具体的参数设置、损失函数或网络结构等技术细节，而是侧重于对LLMs工作原理的理论分析。其关键在于对LLMs基于统计学习的模式匹配本质的揭示，以及对这种模式匹配与真正推理之间差异的强调。

📊 实验亮点

该论文并非实验性研究，而是理论分析。其亮点在于对当前流行的LLMs推理能力提出了质疑，并从LLMs的工作原理出发，论证了其无法实现真正推理的本质原因。虽然没有具体的性能数据，但其批判性分析具有重要的理论价值。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域在于帮助人们更理性地看待大型语言模型的能力，避免对其推理能力抱有过高的期望。实际价值在于指导AI研究人员在开发更强大的AI系统时，应关注如何赋予AI系统真正的逻辑和因果推理能力，而不仅仅是依赖于大规模数据的模式匹配。未来影响在于推动AI研究朝着更可靠、更可解释的方向发展。

📄 摘要（原文）

Recently, with the application progress of AIGC tools based on large language models (LLMs), led by ChatGPT, many AI experts and more non-professionals are trumpeting the "reasoning ability" of the LLMs. The present author considers that the so-called "reasoning ability" of LLMs are just illusions of those people who with vague concepts. In fact, the LLMs can never have the true reasoning ability. This paper intents to explain that, because the essential limitations of their working principle, the LLMs can never have the ability of true correct reasoning.