更新时间：作者：小小条
今天来和大家一起讨论一个问题，大模型是怎么求解智力题的，也是回应前面文章评论区一个朋友的问题。
过河问题
我们先看一道几乎所有人都见过的智力题。
一个农夫带着一头狼、一头羊、一颗白菜过河。
船一次只能载农夫和一件物品
只有农夫会划船
农夫不在时：狼会吃羊，羊会吃白菜
农夫在场时，一切安全
问：如何把所有东西安全运到对岸？
你现在把这道题丢给任何一个大模型——
几乎都会 秒给正确解法，还条理清晰、步骤完整。
问题来了：
它到底是怎么“想明白”的？
很多人下意识以为，大模型是在：
分析规则 → 计算步骤 → 检查冲突 → 得出最优解
但真相是：
❌ 大模型不会“算规则”
❌ 不会在脑中模拟狼和羊
❌ 也不会验证现实是否真的安全
它只做一件事：
在当前上下文中，预测“下一个最合理的词”。
那问题就更反直觉了
只会“接话”，怎么还能解智力题？
我们先站在人类视角。
你解这道题时，通常会经历：
想：狼不能和羊单独待又想：羊不能和白菜单独待试着搬一个 → 发现不行推翻 → 重来这是一个高负荷的过程：
要记住多个状态要防止“吃掉”的瞬间稍不注意就全盘重来所以这题才会被称为“经典智力题”。
当你把题目丢给大模型，它并不会真的“看到”：
狼羊白菜河流在它眼里，这道题更像
一段“高度结构化的文本”，
包含：角色、约束、目标、冲突。
在训练中，它见过无数类似文本：
“如果不在场就会出事”“一次只能带一个”“过河类问题”于是它在内部迅速判断：
✅ 这是一个【约束型状态转移问题】
不是知识问答，而是逻辑迁移题型。
在你脑中，是画面；
在它“脑中”，更像这种描述：
左岸：农夫 + 狼 + 羊 + 白菜右岸：空船：左岸
每一步移动，在它那里不是“动作”，而是：
“这种状态描述，接下来通常怎么写？”
⚠️ 关键点：
这是语言状态，不是物理状态。
这一步最重要。
模型会不断做这样的判断：
在这种状态下，
哪一种“下一步叙述”，
在人类历史文本中最常出现在正确解法里？
于是，它会自然生成这套步骤
农夫带羊过河农夫空手返回农夫带狼过河农夫把羊带回农夫带白菜过河农夫空手返回农夫再带羊过河你会觉得：
“太聪明了，完全没乱！”
但真相是：
这条解法，被人类写过成千上万次。
因为它有一个非常容易骗过人类的能力。
通俗讲就是：
它知道“狼 / 羊 / 不在场”是关键词会在推理中反复引用这些条件能避免明显的自相矛盾只要语言逻辑是自洽的，
人类大脑就会自动补一句：它懂了。
我们稍微改一下规则试试
❗ 改成：
“农夫不在时，狼会吃白菜，羊不会吃任何东西”
你会发现：
很多模型直接套用原解法或给出看起来顺、但实际违规的步骤为什么？
因为：
它在“语言层面走顺了”，
但并没有真正验证现实一致性。
❌ 大模型不是在“像人一样思考”
✅ 它是在复现人类解决问题时的语言轨迹
它不会：
判断真实世界验证安全性意识到自己犯错但它极其擅长：
在复杂约束下，生成“最像正确答案的推理文本”。
而智力题，恰好是语言结构密度极高的场景。
AI 不是解出了“狼、羊、白菜”，
而是复现了“人类曾经如何写出正确答案”。真正拉开差距的，不是谁在用 AI，
而是谁真正看懂了 AI 在干什么。
当然，在现在越来越多的场景里，大模型其实在做的是：
先判断：
这道问题，我是“用嘴说”就能解决，
还是需要“借助外部工具”？
一旦它判断“光靠语言不够稳”，
它就会悄悄切换解题策略：
这时候你看到的“解法”，
已经不是语言概率的产物，
而是工具计算 + 语言解释的组合结果。
意味着我们刚刚分析的那套逻辑
“AI 是在表演推理，而不是真正思考”
只适用于一种情况：
纯大模型、不开工具、只靠语言输出的状态。
一旦工具介入，
整个游戏规则就变了。
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