随着 GPT-4、o1、DeepSeek-R1、AlphaReasoner 等“推理模型”不断展现出数学证明、逻辑推导、复杂规划等能力。
从Chain-of-Thought(CoT)到Tree-of-Thoughts(ToT)，从Self-Consistency到Program-aided Language Models(PAL)，这些被统称为”推理模型”的技术架构不断刷新着基准测试的记录。
于是，在学界， 出现了两个极端观点：
技术乐观主义认为，AI 已经具备类人推理，甚至超人推理。
怀疑主义坚持认为，AI 完全不具备推理，仅是统计模仿。
然而，这种二元对立遮蔽了一个更深层的问题：
人类的推理究竟是什么？
这些系统真的在”推理”吗？它们是在“真正”进行推理，还是仅仅模仿它们所接受训练的人类推理模式？
AI 的推理与人类推理属于同一范畴吗？
推理一直是人类心智能力的核心标志。
人类的推理是一个复杂、多层面的过程，它既遵循逻辑学的理想化规范，又常常偏离这些规范，受到心理、语境和进化等因素的深刻影响。
根据认知科学文献，人类推理在分类学上呈现清晰的层级结构。
在最纯粹的逻辑学层面，推理被定义为从一个或多个命题（前提）得出另一个命题（结论）的思维过程。
逻辑学和认知科学通常将推理分为以下几类：
演绎推理被定义为”从给定信息中推导出确定性结论”的过程。
归纳推理则是”从特定观察推导出一般结论”的认知过程。与演绎不同，归纳结论具有或然性，是可废止的。
溯因推理，又称”最佳解释推理”，被定义为”寻找最佳假设以解释观察到的现象”。它被认为是科学推理的核心形式。
类比推理不仅是独立推理类型，更是连接归纳与溯因的桥梁——通过发现结构相似性，人类能将已知领域的知识迁移到未知领域。
概率推理与因果推理在当代认知科学中地位日益凸显。
概率推理涉及贝叶斯更新和不确定性量化，已成为理解人类决策的关键范式。
进一步将因果推理独立分类，强调人类不仅能识别相关性，更能推理反事实与干预效果，这是与纯统计学习的关键区别。
然而，人类并不是完美的逻辑机器。认知科学和心理学研究表明，人类的实际推理过程与理想化的逻辑模型有很大差距。
当前，所有当代生成式AI（GPT、Claude、Gemini）共享同一核心架构：基于Transformer的自回归语言模型。
其数学本质是在给定上下文条件下，预测下一个词元(token)的条件概率分布：P(token_t | token_1,…,token_{t-1}) 。
这就决定了其推理行为的根本属性：
一切皆为统计模式匹配。
模型处理的是符号的分布式表示，而非指向真实世界经验的概念。
人类能抽象并显式表征规则，而AI只能隐式近似规则的概率分布。
人类推理基于意义，AI 推理基于符号共现概率。
人类推理是行动导向的（为生存与操控世界服务），AI推理是文本导向的（为预测下一个词服务）。
人类推理有内在指向性，AI的意向是解释者加上的。
人类推理由动机驱动，AI 推理由提示驱动（prompt-driven）。
人类推理系统具有开放性与自我修改能力，AI是封闭性与静止性的。
人类能够觉察并修正认知偏差，AI 通过训练数据模拟“觉察”，不是自我反思。这决定了前者能创造新规则，后者只能应用旧模式。
人类推理基于先验因果图式 ，而AI推理则基于后验统计归纳。
人类能表征自身知识的边界，AI 无能力认知自身的无知。前者支持审慎的怀疑主义，后者导致盲目的过度自信。
人类工作记忆是资源受限的主动控制，AI上下文是资源无限的被动访问。前者培养问题分解的必要性，后者纵容暴力计算的路径依赖。
人类规划是目标驱动的动态重构，AI规划是提示驱动的静态生成。前者具有意图性，后者仅具反应性。
因此，AI”推理”与人类推理的差异是机制本质、本体论基础与能力架构的三重鸿沟，而绝非程度问题。
AI 能有效执行推理任务。随着人工智能技术的发展，AI的形式推理能力不断增强，工具增强使其接近专业级推理，甚至某些领域甚至超越普通人类。
尽管如此，当前生成式AI的”推理”是人类推理的高保真模拟，而非真实推理。
胡塞尔（Edmund Husserl）的现象学为理解推理的本质提供了关键概念——意向性（Intentionalität）。
胡塞尔认为： 一切意识都是“关于某物”的意识。
推理是“世界意义的构造活动”。
从胡塞尔意义上说： AI 不具备推理的意向性结构，因此，它们无法构成人类意义上的推理。
AI 的推理是“可归因的推理”、“模拟的推理”、“拟似推理”，但不是意识意义上的推理。
AI 不具备人类意义上的推理能力，因为它缺乏：意向性、因果理解、元认知、世界经验、以及自主目标。
溪山里门前的花溪湖 Photo by Johnnie Walker