- „Rozumowanie” ≠ autouzupełnianie. Najnowocześniejsze systemy coraz częściej łączą uzupełnianie wzorców z planowaniem, używaniem narzędzi i modelami świata—co Yann LeCun nazywa „Trybem 2: rozumowanie i planowanie z użyciem modelu świata.” OpenReview
- Modele graniczne dodają celowe myślenie. OpenAI twierdzi, że o3 to jej „najpotężniejszy model rozumowania”, podczas gdy o1 był „zaprojektowany, by poświęcać więcej czasu na myślenie przed odpowiedzią.” OpenAI
- Obliczenia w czasie testu stają się regulowanym parametrem. Claude od Anthropic udostępnia teraz „tryb rozszerzonego myślenia” oraz nawet ustawiany przez użytkownika „budżet myślenia.” Anthropic
- Formalna matematyka to przełomowy obszar. AlphaProof + AlphaGeometry 2 od DeepMind rozwiązały 4/6 zadań IMO 2024 (28/42 punktów—poziom srebrnego medalu), a laureat Medalu Fieldsa Sir Tim Gowers nazwał jedną z konstrukcji „bardzo imponującą.” Google DeepMind
- Konkursy programistyczne przekroczyły granicę. Specjalna wersja Gemini 2.5 zdobyła złoto na zawodach ICPC; sceptycy, tacy jak Stuart Russell, ostrzegają, że „twierdzenia o epokowym znaczeniu wydają się przesadzone.” The Guardian
- Benchmarki przesuwają się w stronę trudniejszych, wymagających rozumowania testów takich jak GPQA i MMLU‑Pro, ponieważ starsze zestawy (np. MMLU) są już nasycone. arXiv
- Przepisy na rozumowanie mają znaczenie. Metody takie jak Chain‑of‑Thought, Self‑Consistency, Tree‑of‑Thoughts i ReAct niezawodnie poprawiają wyniki w zadaniach wieloetapowych. arXiv
- Ale ograniczenia pozostają. Melanie Mitchell: „Żaden obecny system AI nie jest nawet blisko tworzenia ludzkopodobnych abstrakcji czy analogii.” PubMed
- Zdrowy rozsądek wciąż jest brakującym składnikiem. Yejin Choi nazywa to „ciemną materią inteligencji.” Quanta Magazine
- Kolejnym wyzwaniem jest kauzalność. Judea Pearl twierdzi, że więcej danych samo w sobie nie wystarczy; potrzebujemy modeli przyczynowych. bayes.cs.ucla.edu
- Niektórzy eksperci twierdzą, że LLM-y wciąż nie „naprawdę” rozumują. Gary Marcus: „Nie znaleźliśmy dowodów na formalne rozumowanie w modelach językowych.” garymarcus.substack.com
1) Co oznacza „rozumowanie” w AI (obecnie)
W 2025 roku „rozumowanie” obejmuje co najmniej cztery warstwy:
- Uzupełnianie wzorców (klasyczne przewidywanie następnego tokena)
- Wnioskowanie krok po kroku (jawne łańcuchy myślowe; przeszukiwanie wielu możliwych rozwiązań)
- Użycie narzędzi i interakcja ze środowiskiem (wyszukiwanie, kalkulatory, API, agenci)
- Planowanie w modelu świata (symulowanie przyszłych stanów; wybór działań minimalizujących koszt)
Badania LeCuna kodyfikują przejście od reaktywnych polityk do „Tryb-2: rozumowanie i planowanie z użyciem modelu świata”—czyli symulowanie skutków przed działaniem. OpenReview
O trendzie „więcej myślenia, nie tylko większe modele”: seria o‑OpenAI postawiła na namysł, stwierdzając, że o1 został „zaprojektowany, by poświęcać więcej czasu na myślenie przed odpowiedzią”, podczas gdy o3 „przesuwa granice w kodowaniu, matematyce, nauce i percepcji wizualnej.” OpenAI Anthropic uczynił ten parametr jawnym: użytkownicy mogą przełączać „tryb rozszerzonego myślenia” i nawet ustawić „budżet myślenia”. Anthropic
2) Co właśnie się poprawiło
Formalne, weryfikowalne rozumowanie.
DeepMind połączył modele językowe z symbolicznymi systemami dowodzenia. W lipcu 2024 roku AlphaProof + AlphaGeometry 2 rozwiązały cztery z sześciu zadań Międzynarodowej Olimpiady Matematycznej—28/42 punktów, co odpowiada srebrnemu medalowi IMO. Sir Tim Gowers: „Fakt, że program potrafi wymyślić tak nieoczywistą konstrukcję, jest bardzo imponujący.” Google DeepMind
Programowanie konkurencyjne i wyszukiwanie algorytmiczne.
Niestandardowy wariant Gemini 2.5 zdobył złoto na konkursie programistycznym; Google chwaliło się „głębokim skokiem w abstrakcyjnym rozwiązywaniu problemów”, podczas gdy Stuart Russell nawoływał do ostrożności, nazywając „twierdzenia o epokowym znaczeniu… przesadzone.” Quoc Le porównał to do momentów Deep Blue i AlphaGo. The Guardian
Modele agentowe, korzystające z narzędzi.
Anthropic informuje, że dłuższe, widoczne rozumowanie oraz iteracyjne użycie narzędzi mierzalnie podnosi wyniki i umożliwia zadania otwarte. Ich wpis wprowadza szeregowe i równoległe skalowanie obliczeń w czasie testowania (wiele niezależnych „myśli” ocenianych lub punktowanych), z dużymi zyskami na naukowym benchmarku GPQA. Anthropic
3) Techniki napędzające ten wzrost
- Chain‑of‑Thought (CoT): pokazuje kolejne kroki; odblokowuje wieloetapową arytmetykę i logikę. arXiv
- Self‑Consistency: próbkowanie wielu CoT i głosowanie—prosty, ale skuteczny sposób na zwiększenie dokładności. arXiv
- Tree‑of‑Thoughts (ToT): rozgałęzianie i cofanie się po ścieżkach rozumowania (celowe przeszukiwanie). arXiv
- ReAct: przeplatanie rozumowania z działaniami, dzięki czemu model może pozyskiwać dowody, a następnie korygować plany. arXiv
Razem te metody czynią z obliczeń w czasie testowania zasób pierwszorzędny: więcej kroków myślenia (lub więcej próbkowanych myśli) często oznacza lepsze odpowiedzi—dokładnie to, co operacjonalizują budżety myślenia Anthropic. Anthropic
4) Benchmarki i co naprawdę mierzą
Ponieważ starsze zestawy (MMLU, GSM8K) zaczęły się nasycać, badacze wprowadzili trudniejsze, bardziej „odporne na google’owanie” ewaluacje. GPQA używa pytań naukowych od ekspertów dziedzinowych; MMLU‑Pro rozszerza wybór i kładzie nacisk na rozumowanie zamiast zapamiętywania. Celem jest oddzielenie prawdziwego rozumowania od zapamiętywania i specyfiki promptów. arXiv
Nawet tak, metaanalizy ostrzegają, że rankingi mogą wprowadzać w błąd; wyniki mogą zależeć od kontaminacji, wrażliwości na format lub przeuczenia. (Zobacz artykuł z 2025 roku „Line Goes Up?” o ograniczeniach benchmarków.) arXiv5) Gdzie rozumowanie wciąż zawodzi
- Ludzkopodobna abstrakcja i analogia. Ocena Melanie Mitchell pozostaje trzeźwiąca: „Żaden obecny system AI nie jest nawet blisko” ludzkopodobnej abstrakcji/analogii. PubMed
- Zdrowy rozsądek. Yejin Choi nazywa zdrowy rozsądek „ciemną materią inteligencji”, niewidzialnym podłożem, które kształtuje interpretację i przewidywanie. Quanta Magazine
- Przyczynowość. Judea Pearl twierdzi, że wspinanie się po „drabinie przyczynowości” wymaga jawnych modeli przyczynowych; „samo zbieranie dużych zbiorów danych nie pomogłoby nam wspiąć się po drabinie.” bayes.cs.ucla.edu
- Czy LLM-y naprawdę rozumują? Gary Marcus podsumowuje krytyczne stanowisko: „Nie znaleźliśmy dowodów na formalne rozumowanie w modelach językowych… [ich] zachowanie lepiej wyjaśnia zaawansowane dopasowywanie wzorców.” garymarcus.substack.com
6) Symboliczno-neuronalny kompromis
Najbardziej przekonujące systemy 2025 roku to hybrydy: statystyczni uczniowie do odkrywania wzorców + komponenty symboliczne/wyszukiwawcze dla precyzji i weryfikowalności. AlphaProof DeepMind uosabia to neuro-symboliczne połączenie (LM do proponowania, symboliczny dowodzący do weryfikacji), osiągając formalne, sprawdzalne dowody—kierunek, który wielu uważa za możliwy do uogólnienia poza matematykę. Google DeepMind
7) Stan modeli czołowych
- Seria OpenAI o‑series. o1: „poświęć więcej czasu na myślenie.” o3: „nasz najpotężniejszy model rozumowania,” zgłaszający mniej poważnych błędów w porównaniu do o1 w trudnych zadaniach i nowe SOTA na kilku benchmarkach rozumowania. OpenAI
- Anthropic Claude 3.7. Rozszerzone myślenie i widoczne myśli (wersja badawcza) z kompromisami w zakresie bezpieczeństwa; wydajność rośnie wraz z liczbą „tokenów myślenia” i równoległym próbkowaniem. Anthropic
- Google DeepMind Gemini 2.5. Doniesienia o zwycięstwach na poziomie ICPC i srebrnym poziomie IMO z matematyki dzięki metodom formalnym wskazują na szybki postęp—ale moc obliczeniowa, specjalistyczne szkolenie i specyfika zadań komplikują twierdzenia o „ogólnym rozumowaniu”. The Guardian
8) Praktyczne wskazówki: używanie „reasonerów” w rzeczywistym świecie
- Preferuj „sprawdź, a potem zaufaj”. Proś modele, aby wyjaśniały, sprawdzały i rozwiązywały ponownie z użyciem Self‑Consistency lub podpowiedzi zespołowych; jeśli to możliwe, weryfikuj za pomocą narzędzi (kalkulatory, kod, wyszukiwanie). arXiv
- Zwiększaj moc obliczeniową w trudnych przypadkach. Pozwól na więcej kroków / próbek (ToT, rozszerzone myślenie) przy zapytaniach o wysokiej stawce; ogranicz budżety w innych miejscach. arXiv
- Formalizuj krytyczną logikę. W dziedzinach takich jak matematyka, prawo, zasady bezpieczeństwa, preferuj kontrole symboliczne lub formalną weryfikację tam, gdzie to możliwe. Google DeepMind
- Mądrze testuj na benchmarkach. Śledź postępy na GPQA / MMLU‑Pro i ocenach specyficznych dla domeny, ale uważaj na zanieczyszczenie i artefakty formatu. arXiv
9) Głosy ekspertów — krótkie cytaty, które możesz zacytować
- Yann LeCun (Meta): „Tryb-2: rozumowanie i planowanie z użyciem modelu świata.” OpenReview
- OpenAI (o3): „Nasz najpotężniejszy model rozumowania… przesuwa granice w kodowaniu, matematyce, nauce.” OpenAI
- OpenAI (o1): „Zaprojektowany, by poświęcać więcej czasu na myślenie przed odpowiedzią.” OpenAI
- Anthropic: „Użytkownicy mogą przełączać ‘tryb rozszerzonego myślenia’… i ustawiać ‘budżet myślenia’.” Anthropic
- Sir Tim Gowers (o rozwiązaniu DeepMind): „Bardzo imponujące i znacznie wykraczające poza to, co uważałem za stan sztuki.” Google DeepMind
- Quoc Le (DeepMind): „Dla mnie to moment… równoważny Deep Blue [i] AlphaGo.” The Guardian
- Stuart Russell (Berkeley): „Twierdzenia o epokowym znaczeniu wydają się przesadzone.” The Guardian
- Melanie Mitchell (SFI): „Żaden obecny system AI nie jest nawet blisko ludzkich abstrakcji czy analogii.” PubMed
- Yejin Choi (UW/AI2): „Zdrowy rozsądek to ciemna materia inteligencji.” Quanta Magazine
- Judea Pearl (UCLA): „Samo zbieranie dużych zbiorów danych nie pomogłoby nam wspiąć się wyżej po drabinie.” bayes.cs.ucla.edu
- Gary Marcus: „Nie znaleźliśmy dowodów na formalne rozumowanie w modelach językowych.” garymarcus.substack.com
10) Na co zwracać uwagę między teraz a 2026
- Pokrętło „rozumowanie jako usługa” (budżety myślenia, widoczne/ukryte myśli, odpowiedzi z dowodem). Anthropic
- Pipelines formalizacyjne (język naturalny → logika formalna → zweryfikowane dowody) wychodzące poza matematykę do regulacji i polityk bezpieczeństwa. Google DeepMind
- Agenci z modelem świata (planowanie długoterminowe, pamięć, użycie narzędzi) stają się bardziej odporni i wydajni próbkująco. OpenReview
- Benchmarki nowej generacji łączące twardą naukę, wielostopniową matematykę i użycie narzędzi przy ścisłych protokołach antykontaminacyjnych. arXiv
Źródła i dalsza lektura (wybrane)
- LeCun, „A Path Towards Autonomous Machine Intelligence” (rozumowanie na poziomie modelu świata). OpenReview
- OpenAI, Introducing o1 / Introducing o3 (deliberacja; „najpotężniejszy model rozumowania”). OpenAI
- Anthropic, „Claude’s extended thinking” (tryb myślenia i budżet; skalowanie obliczeń w czasie testowania). Anthropic
- DeepMind, AlphaProof & AlphaGeometry 2—srebro IMO (formalna matematyka, hybrydowe neuro-symboliczne). Google DeepMind
- The Guardian, wynik programowania Gemini 2.5 (cytaty: Quoc Le, Stuart Russell). The Guardian
- Benchmarki: GPQA; MMLU‑Pro; analiza pułapek benchmarków. arXiv
- Metody: Chain‑of‑Thought, Self‑Consistency, Tree‑of‑Thoughts, ReAct. arXiv
- Perspektywy: Mitchell o abstrakcji/analogiach; Choi o zdrowym rozsądku; Pearl o kauzalności; Marcus o ograniczeniach rozumowania LLM. garymarcus.substack.com
Podsumowanie
Systemy AI coraz lepiej zachowują się jak rozumujący—zwłaszcza gdy mogą myśleć dłużej, rozgałęziać myśli, używać narzędzi lub udowadniać swoje twierdzenia. Jednak abstrakcja na poziomie człowieka, zdrowy rozsądek i zrozumienie przyczynowo-skutkowe pozostają otwartymi problemami. Spodziewaj się więcej przełączników do myślenia, więcej hybrydowych (neuro-symbolicznych) pipeline’ów oraz trudniejszych, czystszych benchmarków, które oddzielą prawdziwe rozumowanie od sprytnego dopasowywania wzorców.
