Abductive Reasoning with Syllogistic Forms in Large Language Models

📄 arXiv: 2603.06428v1 📥 PDF

作者: Hirohiko Abe, Risako Ando, Takanobu Morishita Kentaro Ozeki, Koji Mineshima, Mitsuhiro Okada

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2026-03-06

备注: Published in Proceedings of the 3rd International Conference on Human and Artificial Rationalities (HAR 2024), LNCS 15504, pp. 3-17

期刊: Lecture Notes in Computer Science, vol. 15504, pp. 3-17, 2024

💡 一句话要点

探索大语言模型在基于三段论形式的溯因推理能力

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

关键词: 大型语言模型 溯因推理 三段论 逻辑推理 常识推理

📋 核心要点

  1. 现有研究表明LLM在逻辑推理中存在与人类相似的偏见，但忽略了溯因推理在人类认知中的重要作用。
  2. 该研究将三段论数据集转化为溯因推理形式，以评估LLM在溯因推理中的表现，更全面地评估其推理能力。
  3. 通过实验分析LLM在溯因推理中的偏见，为改进LLM的推理能力，使其更接近人类认知提供了方向。

📝 摘要（中文）

人工智能领域中，使用大型语言模型（LLM）的研究正在迅速发展，将其性能与人类推理进行比较已成为一个关键问题。先前的研究表明，LLM和人类具有相似的偏见，例如，会忽略与常识相悖的逻辑上有效的推论。然而，考虑到我们的推理不仅涉及形式演绎，还涉及溯因，即从有限的信息中得出初步结论，因此批评LLM的这些偏见可能是不公平的。溯因可以被认为是三段论的反向形式，即从大前提和结论中得出小前提的过程。本文通过将三段论数据集转换为适合溯因的数据集，探讨了LLM在溯因推理中的准确性。旨在研究最先进的LLM是否在溯因中表现出偏见，并确定潜在的改进领域，强调了超越形式演绎的语境化推理的重要性。这项研究对于推进对LLM在复杂推理任务中的理解和应用至关重要，为弥合机器和人类认知之间的差距提供了见解。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在评估大型语言模型（LLM）在溯因推理任务中的表现。现有方法主要关注LLM的演绎推理能力，而忽略了溯因推理，这是一种从结论和一般规则推断出可能原因的推理方式。人类的推理过程往往包含溯因，因此仅仅评估演绎推理无法全面反映LLM的推理能力。

核心思路：论文的核心思路是将传统的三段论数据集转化为适合溯因推理的形式，然后评估LLM在这些转化后的数据集上的表现。通过这种方式，研究人员可以更直接地测量LLM进行溯因推理的能力，并识别其潜在的偏见和局限性。这种方法允许研究人员在受控的环境中研究LLM的溯因推理，并与人类的溯因推理进行比较。

技术框架：该研究的技术框架主要包括以下几个步骤：1）选择一个现有的三段论数据集。2）将数据集中的三段论问题转化为溯因推理问题。具体来说，原始的三段论形式为“大前提，小前提 -> 结论”，而溯因推理的形式为“大前提，结论 -> 小前提”。3）使用转化后的数据集评估LLM的溯因推理能力。4）分析LLM的推理结果，识别其在溯因推理中存在的偏见和错误。

关键创新：该研究的关键创新在于将三段论数据集转化为溯因推理形式，从而能够直接评估LLM的溯因推理能力。以往的研究主要关注LLM的演绎推理，而忽略了溯因推理。通过这种转化，研究人员可以更全面地了解LLM的推理能力，并发现其在溯因推理中存在的不足。

关键设计：论文的关键设计在于如何将三段论转化为溯因推理。具体来说，给定一个三段论“所有A都是B，C是A -> C是B”，其对应的溯因推理形式为“所有A都是B，C是B -> C是A”。研究人员需要确保转化后的问题仍然具有逻辑意义，并且能够有效地评估LLM的溯因推理能力。此外，研究人员还需要选择合适的LLM进行实验，并设计合理的评估指标来衡量LLM的溯因推理表现。

📊 实验亮点

论文通过实验发现，LLM在溯因推理中表现出与人类相似的偏见，例如容易接受与常识相符但不符合逻辑的结论。具体的性能数据和对比基线在摘要中未提供，但研究强调了LLM在溯因推理方面仍有很大的提升空间，需要进一步的研究来解决其存在的偏见问题。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于提升LLM在复杂问题解决、医疗诊断、故障排除等领域的应用能力。通过增强LLM的溯因推理能力，可以使其更好地模拟人类的推理过程，从而在不确定性和信息不完整的情况下做出更合理的决策。未来的研究可以进一步探索如何将溯因推理与其他推理方法相结合，以构建更强大的AI系统。

📄 摘要（原文）

Research in AI using Large-Language Models (LLMs) is rapidly evolving, and the comparison of their performance with human reasoning has become a key concern. Prior studies have indicated that LLMs and humans share similar biases, such as dismissing logically valid inferences that contradict common beliefs. However, criticizing LLMs for these biases might be unfair, considering our reasoning not only involves formal deduction but also abduction, which draws tentative conclusions from limited information. Abduction can be regarded as the inverse form of syllogism in its basic structure, that is, a process of drawing a minor premise from a major premise and conclusion. This paper explores the accuracy of LLMs in abductive reasoning by converting a syllogistic dataset into one suitable for abduction. It aims to investigate whether the state-of-the-art LLMs exhibit biases in abduction and to identify potential areas for improvement, emphasizing the importance of contextualized reasoning beyond formal deduction. This investigation is vital for advancing the understanding and application of LLMs in complex reasoning tasks, offering insights into bridging the gap between machine and human cognition.