LLMs as Models for Analogical Reasoning
作者: Sam Musker, Alex Duchnowski, Raphaël Millière, Ellie Pavlick
分类: cs.CL
发布日期: 2024-06-19 (更新: 2025-11-20)
备注: The title has been changed from Semantic Structure-Mapping in LLM and Human Analogical Reasoning to LLMs as Models for Analogical Reasoning to improve clarity and accuracy
期刊: Journal of Memory and Language 145 (2025) 104676
DOI: 10.1016/j.jml.2025.104676
💡 一句话要点
利用大型语言模型进行类比推理建模，探索其认知能力
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 类比推理 大型语言模型 认知建模 语义理解 关系映射
📋 核心要点
- 现有认知模型在捕捉人类类比推理中灵活的语义信息重表示能力方面存在不足。
- 论文提出利用大型语言模型进行类比推理建模，探索其在语义理解和映射方面的能力。
- 实验结果表明，先进的LLM在某些条件下可以与人类表现相匹配，但对干扰因素的反应存在差异。
📝 摘要（中文）
类比推理是识别和映射不同领域之间结构关系的能力，对人类认知和学习至关重要。最近的研究表明，大型语言模型（LLMs）有时可以在类比推理任务中与人类相媲美，这开启了类比推理可能源于领域通用过程的可能性。然而，这些涌现的能力在很大程度上是表面化的，并且仅限于训练期间看到的简单关系，还是包含灵活的表征和映射能力（这是领先的类比认知模型的重点），仍然存在争议。本研究引入了新的类比推理任务，要求参与者在语义内容丰富的单词和字母序列以及其他抽象字符之间进行映射。这项任务需要灵活地重新表示丰富的语义信息——这种能力已知是人类类比的核心，但迄今为止尚未被现有的认知理论和模型很好地捕捉。我们评估了人类参与者和LLM在关注语义结构和语义内容的推理任务中的表现，并引入了测试其类比推理鲁棒性的变体。高级LLM在多个条件下与人类的表现相匹配，尽管人类和LLM对某些任务变体和语义干扰因素的反应不同。因此，我们的结果提供了新的证据，表明LLM可能为人类类比推理提供一种“how-possibly”的解释，尤其是在现有理论尚未很好地建模的背景下，但即使是当今最好的模型也不太可能产生“how-actually”的解释。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在研究大型语言模型（LLMs）在类比推理任务中的表现，特别是当任务需要模型在语义内容丰富的单词和抽象字符序列之间进行映射时。现有认知模型和理论在捕捉人类类比推理中灵活的语义信息重表示能力方面存在不足，并且LLMs在类比推理方面的能力是否仅仅是表面现象，或者是否能够真正模拟人类的认知过程，仍然是一个开放的问题。
核心思路：论文的核心思路是将LLMs作为类比推理的模型，通过设计新的类比推理任务来评估它们在语义理解、关系映射和泛化方面的能力。通过比较LLMs和人类在这些任务中的表现，可以深入了解LLMs是否能够模拟人类的类比推理过程，以及它们在哪些方面仍然存在局限性。这种方法有助于理解LLMs的认知能力，并为改进现有的认知模型提供新的视角。
技术框架：论文的技术框架主要包括以下几个步骤：1) 设计新的类比推理任务，这些任务要求参与者在语义内容丰富的单词和抽象字符序列之间进行映射。2) 收集人类参与者在这些任务中的表现数据。3) 使用LLMs解决相同的类比推理任务。4) 比较LLMs和人类的表现，分析它们的相似之处和差异之处。5) 通过引入任务变体和语义干扰因素，测试LLMs和人类的类比推理的鲁棒性。
关键创新：论文的关键创新在于设计了新的类比推理任务，这些任务特别强调了语义信息的重表示能力。与以往的类比推理任务不同，这些任务要求参与者在语义内容丰富的单词和抽象字符序列之间建立联系，这需要模型具备更强的语义理解和映射能力。此外，论文还通过引入任务变体和语义干扰因素，更全面地评估了LLMs和人类的类比推理能力。
关键设计：论文的关键设计包括：1) 类比推理任务的设计，包括选择合适的语义内容和抽象字符序列，以及设计合理的映射规则。2) 任务变体的设计，通过改变任务的难度和复杂性，测试LLMs和人类的类比推理的鲁棒性。3) 语义干扰因素的设计，通过引入与任务无关的语义信息，评估LLMs和人类对干扰信息的抵抗能力。具体的参数设置、损失函数和网络结构等技术细节未在摘要中详细说明，属于未知信息。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，先进的LLM在多个类比推理条件下与人类的表现相匹配，这表明LLM可能具备一定的类比推理能力。然而，人类和LLM对某些任务变体和语义干扰因素的反应不同，这表明LLM在类比推理方面仍然存在局限性。具体的性能数据和提升幅度未在摘要中详细说明，属于未知信息。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括人工智能、认知科学和教育。通过更好地理解LLMs的类比推理能力，可以开发更智能的AI系统，这些系统能够更好地理解和解决复杂的问题。此外，该研究还可以为认知科学提供新的视角，帮助我们更好地理解人类的认知过程。在教育领域，该研究可以为开发更有效的教学方法提供指导，帮助学生更好地学习和理解新的概念。
📄 摘要（原文）
Analogical reasoning -- the capacity to identify and map structural relationships between different domains -- is fundamental to human cognition and learning. Recent studies have shown that large language models (LLMs) can sometimes match humans in analogical reasoning tasks, opening the possibility that analogical reasoning might emerge from domain-general processes. However, it is still debated whether these emergent capacities are largely superficial and limited to simple relations seen during training or whether they encompass the flexible representational and mapping capabilities which are the focus of leading cognitive models of analogy. In this study, we introduce novel analogical reasoning tasks that require participants to map between semantically contentful words and sequences of letters and other abstract characters. This task necessitates the ability to flexibly re-represent rich semantic information -- an ability which is known to be central to human analogy but which is thus far not well captured by existing cognitive theories and models. We assess the performance of both human participants and LLMs on tasks focusing on reasoning from semantic structure and semantic content, introducing variations that test the robustness of their analogical inferences. Advanced LLMs match human performance across several conditions, though humans and LLMs respond differently to certain task variations and semantic distractors. Our results thus provide new evidence that LLMs might offer a how-possibly explanation of human analogical reasoning in contexts that are not yet well modeled by existing theories, but that even today's best models are unlikely to yield how-actually explanations.