โครงการ ProofOfThought จุดประกายการถกเถียงเรื่องความสามารถในการใช้เหตุผลของ LLM และการตรวจสอบเชิงรูปแบบ

การเปิดตัว ProofOfThought ระบบที่ผสมผสานโมเดลภาษาขนาดใหญ่เข้ากับการพิสูจน์ทฤษฎีบท Z3 สำหรับการใช้เหตุผลเชิงรูปแบบ ได้จุดประกายการอภิปรายอย่างเข้มข้นในชุมชน AI เกี่ยวกับธรรมชาติของการใช้เหตุผลของเครื่องจักรและประสิทธิภาพของแนวทางปัญญาประดิษฐ์แบบผสมผสาน

ProofOfThought เป็นความพยายามในการเชื่อมช่องว่างระหว่างธรรมชาติที่คลุมเครือและเป็นความน่าจะเป็นของ LLM กับความแม่นยำที่เข้มงวดของระบบตรรกะเชิงรูปแบบ โครงการนี้ช่วยให้นักพัฒนาสามารถสอบถามโมเดลภาษาสำหรับงานการใช้เหตุผลที่ซับซ้อน ขณะที่ใช้ตัวพิสูจน์ทฤษฎีบททางคณิตศาสตร์เพื่อตรวจสอบความสอดคล้องทางตรรกะของผลลัพธ์

คำมั่นสัญญาและข้อผิดพลาดของระบบ AI แบบผสมผสาน

การอภิปรายในชุมชนเผยให้เห็นทั้งความตื่นเต้นและความสงสัยเกี่ยวกับการผสมผสานโมเดลภาษาเชิงสถิติเข้ากับเครื่องมือการตรวจสอบเชิงรูปแบบ นักพัฒนาหลายคนได้แบ่งปันประสบการณ์เชิงบวกกับแนวทางที่คล้ายกัน โดยเฉพาะเมื่อใช้ LLM ในการสร้างโค้ดสำหรับแพ็กเกจการคำนวณเชิงสัญลักษณ์อย่าง SymPy หรือ Prolog ระบบผสมผสานเหล่านี้ใช้ประโยชน์จากความสามารถในการเข้าใจภาษาธรรมชาติของ LLM ขณะที่พึ่งพาเครื่องมือทางคณิตศาสตร์แบบกำหนดได้สำหรับการคำนวณจริง

อย่างไรก็ตาม ผลการประเมินของโครงการเองเน้นย้ำถึงความท้าทายที่สำคัญ ระบบแสดงอัตราผลบวกเท็จที่น่ากังวล 51% ในการทดสอบตรรกะ ซึ่งบ่งชี้ว่า LLM ต่อสู้เพื่อแปลคำสอบถามภาษาธรรมชาติให้เป็นการแสดงตรรกะเชิงรูปแบบอย่างแม่นยำ ช่องว่างการทำให้เป็นรูปแบบอัตโนมัตินี้แสดงถึงความท้าทายพื้นฐานในการเชื่อมโยงการใช้เหตุผลของมนุษย์และตรรกะของเครื่องจักร

SymPy: ไลบรารี Python สำหรับคณิตศาสตร์เชิงสัญลักษณ์ที่สามารถทำการจัดการพีชคณิต แคลคูลัส และการแก้สมการ Z3: ตัวพิสูจน์ทฤษฎีบทที่พัฒนาโดย Microsoft Research ที่สามารถแก้ข้อจำกัดทางตรรกะและคณิตศาสตร์ที่ซับซ้อน

ตัวชี้วัดประสิทธิภาพ ProofOfThought

ข้อกำหนดการติดตั้ง

• z3-solver
• openai
• scikit-learn
• numpy
• สภาพแวดล้อม Python

คำถามพื้นฐานของการใช้เหตุผลของเครื่องจักร

โครงการนี้ได้จุดประกายการถกเถียงเชิงปรัชญาเกี่ยวกับว่า LLM สามารถใช้เหตุผลได้จริงหรือเพียงจำลองการใช้เหตุผลผ่านการจับคู่รูปแบบ นักวิจารณ์โต้แย้งว่าโมเดลภาษาเชิงสถิติขาดข้อจำกัดทางตรรกะที่แท้จริงในกระบวนการสร้างของพวกเขา ทำให้พวกเขาไม่เหมาะสมโดยพื้นฐานสำหรับงานการใช้เหตุผลเชิงรูปแบบ

LLM เป็นโมเดลภาษาเชิงสถิติไม่ใช่ตัวใช้เหตุผลหลังจากทั้งหมด ฉันพบว่าการสร้างโปรแกรมตรรกะและซอร์ส Prolog โดยเฉพาะ ทำงานได้ดีอย่างไม่สมเหตุสมผล อาจเป็นเพราะ Prolog ถูกแนะนำสำหรับการประมวลผลภาษาธรรมชาติเชิงสัญลักษณ์

มุมมองนี้แนะนำว่าในขณะที่ LLM อาจเก่งในการสร้างโค้ดในภาษาโปรแกรมตรรกะเนื่องจากการทับซ้อนของข้อมูลการฝึก พวกเขาไม่ได้มีส่วนร่วมในการใช้เหตุผลทางตรรกะจริง ขั้นตอนการตรวจสอบเชิงรูปแบบกลายเป็นเรื่องของการจัดประเภทว่าผลลัพธ์ของ LLM บังเอิญเป็นตรรกะที่ถูกต้องหรือไม่ มากกว่าการรับประกันความถูกต้อง

ความท้าทายในการนำไปใช้ทางเทคนิค

นักพัฒนาได้สังเกตปัญหาในทางปฏิบัติกับการนำไปใช้ในปัจจุบัน รวมถึงความยากลำบากในการแยกวิเคราะห์ผลลัพธ์ภาษาเฉพาะโดเมนที่ซับซ้อนและความจำเป็นในการดูแลด้วยตนเองของการแสดงเชิงรูปแบบที่สร้างขึ้น การพึ่งพาแนวทาง API เก่าของระบบแทนที่จะเป็นคุณสมบัติผลลัพธ์ที่มีโครงสร้างสมัยใหม่ ยังได้รับการวิจารณ์จากผู้ปฏิบัติงานที่คุ้นเคยกับความสามารถ LLM ปัจจุบัน

วิวัฒนาการของโครงการไปสู่การใช้ไวยากรณ์ SMT (Satisfiability Modulo Theories) ในการวิจัยติดตามแนะนำถึงความพยายามอย่างต่อเนื่องในการแก้ไขข้อจำกัดทางเทคนิคเหล่านี้ อย่างไรก็ตาม ความท้าทายหลักยังคงอยู่: การรับประกันว่า LLM สามารถแปลการใช้เหตุผลภาษาธรรมชาติเป็นคำแถลงตรรกะเชิงรูปแบบได้อย่างเชื่อถือได้

SMT: กรอบงานสำหรับการตรวจสอบความพอใจของสูตรตรรกะเทียบกับการรวมกันของทฤษฎีพื้นหลัง

การประยุกต์ใช้ในโลกจริงและทิศทางในอนาคต

แม้จะมีความท้าทาย แต่องค์กรหลายแห่งกำลังสำรวจแนวทางที่คล้ายกันสำหรับการประยุกต์ใช้ในทางปฏิบัติ บริษัทต่างๆ กำลังทดลองใช้การตรวจสอบเชิงรูปแบบเพื่อตรวจสอบเนื้อหาที่ AI สร้างขึ้นเทียบกับเอกสารนโยบายและข้อกำหนดการปฏิบัติตาม โดยบางแห่งอ้างว่ามีการรับประกันความถูกต้องมากกว่า 99% ในโดเมนเฉพาะ

การอภิปรายเผยให้เห็นการรับรู้ที่เพิ่มขึ้นว่าแนวทางผสมผสานอาจจำเป็นสำหรับระบบ AI ที่เชื่อถือได้ แม้ว่าการนำไปใช้ในปัจจุบันจะเผชิญกับข้อจำกัดที่สำคัญ เมื่อโมเดลภาษาพัฒนาต่อไป ช่องว่างระหว่างการใช้เหตุผลภาษาธรรมชาติและการแสดงตรรกะเชิงรูปแบบอาจลดลง ทำให้ระบบดังกล่าวมีความเป็นไปได้มากขึ้นสำหรับการปรับใช้ในโลกจริง

โครงการ ProofOfThought แม้จะเน้นย้ำถึงข้อจำกัดในปัจจุบัน แต่แสดงถึงขั้นตอนสำคัญไปสู่ระบบการใช้เหตุผล AI ที่เชื่อถือได้มากขึ้น การต้อนรับแบบผสมผสานของชุมชนเน้นย้ำทั้งศักยภาพและความท้าทายที่สำคัญที่ยังคงอยู่ในการสร้างปัญญาประดิษฐ์ที่น่าเชื่อถือจริงๆ

อ้างอิง: ProofOfThought