ProofBench — เบนช์มาร์กไฮบริด AI: ระบบตรวจสอบการพิสูจน์แบบการคำนวณเชิงสัญลักษณ์ + อิงความหมาย
(github.com/Flamehaven)TL;DR
ProofBench คือ เบนช์มาร์กไฮบริด AI และระบบตรวจสอบการพิสูจน์ รุ่นใหม่ที่ผสานคณิตศาสตร์เชิงสัญลักษณ์ (SymPy/Pyodide) เข้ากับการวิเคราะห์ความหมายด้วย AI (ฉันทามติจาก LLM หลายตัว)
ระบบประเมินทั้ง โครงสร้างเชิงตรรกะ และ ความสมเหตุสมผลเชิงความหมาย ของการพิสูจน์พร้อมกัน เพื่อตรวจจับการให้เหตุผลที่ ‘ดูเหมือนถูกต้อง’ และวัดเชิงปริมาณด้วย Logic Integrity Index (LII)
🎯 ทำไมถึงสร้างสิ่งนี้
เครื่องมือตรวจสอบการพิสูจน์แบบดั้งเดิม
- อิงตรรกะเชิงรูปนัย จึง เข้มงวดเกินไปและใช้งานจริงได้ยาก หรือ
- หยุดอยู่ที่ระดับไวยากรณ์ ทำให้ จับข้อผิดพลาดเชิงความหมายไม่ได้ และ
- มีต้นทุนการคำนวณสูง จึง ให้ฟีดแบ็กแบบเรียลไทม์ได้ยาก
ProofBench ใช้แนวทางไฮบริด “70% เชิงสัญลักษณ์ + 30% เชิงความหมาย” เพื่อรวมความแม่นยำเข้มงวดของการตรวจสอบเชิงสัญลักษณ์เข้ากับความยืดหยุ่นในการทำความเข้าใจของ AI ในฐานะ เฟรมเวิร์กเบนช์มาร์กไฮบริด AI
📊 ProofBench ตรวจสอบคำถามแบบนี้
- “AI สามารถเข้าใจ ความสอดคล้องเชิงตรรกะ ได้หรือไม่?”
- “ถ้าแสดงโครงสร้างการพิสูจน์เป็นแบบ กราฟ จะมองเห็นรูปแบบข้อผิดพลาดหรือไม่?”
- “การประเมินที่อิงความหมาย เชื่อถือได้มากแค่ไหน?”
- “เบนช์มาร์กแบบผสานเชิงสัญลักษณ์และเชิงความหมายมีประโยชน์ต่อ การศึกษา การวิจัย และการประเมิน AI หรือไม่?”
🧩 ตัวชี้วัดของเบนช์มาร์กไฮบริด AI
- LII (Logic Integrity Index): ตัวชี้วัดหลักของความสมบูรณ์เชิงตรรกะ
- Coherence Variance: ระดับความสอดคล้องกันระหว่างหลายโมเดล
- Symbolic Pass Rate: อัตราความสอดคล้องถูกต้องทางคณิตศาสตร์
- Semantic Stability: อัตราการคงความสม่ำเสมอของบริบท
ตัวเลขเหล่านี้สามารถพัฒนาต่อไปเป็น มาตรฐานกลางสำหรับประเมิน “ความสามารถเชิงตรรกะ ความสม่ำเสมอ และความสามารถในการตีความความหมาย” ของโมเดล AI ได้ในอนาคต
🔍 ภาพรวมสถาปัตยกรรม
- Symbolic Layer — รัน SymPy ผ่าน Pyodide เพื่อการตรวจสอบแบบกำหนดผลได้แน่นอนภายในเบราว์เซอร์
- Semantic Layer — ประเมินคำตอบจาก LLM หลายตัวโดยอิงฉันทามติ (consensus)
- Hybrid Orchestrator — น้ำหนักเริ่มต้น 70/30 (ปรับได้) สำหรับคำนวณคะแนนสุดท้าย
- LII Engine — คำนวณดัชนีความสมบูรณ์เชิงตรรกะและช่วงความเชื่อมั่น
- Justification Analyzer — กราฟความสัมพันธ์เชิงพึ่งพา + ตรวจจับ cycle
- Feedback Generator — สร้างรายงานประเมินเป็นภาษาธรรมชาติแบบเป็นขั้นตอน
⚙️ ฟีเจอร์หลัก (v3.7.2)
- เอนจินตรวจสอบแบบไฮบริด: รัน SymPy ด้วย Pyodide ภายในเบราว์เซอร์ + วิเคราะห์ความหมายด้วยฉันทามติจาก LLM หลายตัว
- LII (Logic Integrity Index): วัดความสอดคล้องเชิงตรรกะเป็นคะแนน 0–100 พร้อมช่วงความเชื่อมั่น 95%
- Justification Graph: แสดงภาพความสัมพันธ์แบบพึ่งพากันระหว่างการพิสูจน์ และ ตรวจจับการให้เหตุผลแบบวนซ้ำอัตโนมัติ
- Consensus Manager: คำนวณระดับความสอดคล้องระหว่างหลายโมเดล และสร้าง คะแนนเฉลี่ยแบบอิง coherence
- Natural Feedback Generator: ให้ฟีดแบ็กข้อผิดพลาดและเหตุผลของแต่ละขั้นตอนเป็นภาษาธรรมชาติ
- UI / Dashboard: แสดงผลลัพธ์แต่ละขั้นของการพิสูจน์ มุมมองกราฟ รายงาน และคะแนน LII
- Docker แบบรันครั้งเดียว: ใช้งานได้ทันทีด้วย
docker runเพียงบรรทัดเดียว
docker run -p 3000:80 ghcr.io/flamehaven/proofbench:latest
# → http://localhost:3000
🧱 ข้อจำกัด
- ชั้นความหมายได้รับผลกระทบจากกับดักทางภาษาที่ซับซ้อน (ชั้นเชิงสัญลักษณ์ช่วยลดผลกระทบนี้)
- LII ไม่ใช่ใบรับรองการพิสูจน์อย่างเป็นทางการ (cert) แต่เป็น ตัวชี้วัดคุณภาพ
- มีต้นทุนการเริ่มทำงานของ Pyodide บนอุปกรณ์สเปกต่ำ
⚡ ประเด็นที่อยากได้ฟีดแบ็ก
- ค่าน้ำหนักตั้งต้น 70/30 สมเหตุสมผลหรือไม่? (จำเป็นต้องมี adaptive weight หรือไม่)
- LII + ช่วงความเชื่อมั่น มีนัยสำคัญพอจะเป็น เบนช์มาร์กด้านการศึกษาและการวิจัย หรือไม่?
- การตรวจจับการให้เหตุผลแบบวนซ้ำมีประโยชน์จริงในโจทย์คณิตศาสตร์/ตรรกะหรือไม่?
- มีไอเดียปรับปรุงคอขวดด้านประสิทธิภาพของเบราว์เซอร์ (Pyodide) หรือไม่?
- ยินดีรับตัวอย่างการพิสูจน์แบบ “ดูเหมือนถูกแต่จริง ๆ ผิด” 🧩
🗺️ โรดแมป
- adaptive weighting แบบแปรผันตามแต่ละส่วน
- รองรับฟอร์แมตการพิสูจน์ที่หลากหลาย (Lean, Coq, สูตรคณิตศาสตร์ใน Markdown ฯลฯ)
- เสริมเทมเพลต การส่งออกรายงาน ที่อิง LII + กราฟ
- จัดชุดเบนช์แบบเรดทีม (“การพิสูจน์ที่ดูน่าเชื่อแต่ผิด”)
🔗 ลิงก์
- GitHub: https://github.com/Flamehaven/proofbench
- ไลเซนส์: MIT
✍️ ความเห็นจากผู้พัฒนา
ProofBench เป็นเครื่องมือที่ใช้ทดสอบว่า AI สามารถเข้าใจไม่ใช่แค่ “คำตอบที่ถูกต้อง” แต่รวมถึง “ความชอบธรรมของเหตุผล” ได้หรือไม่ โดยรวมโครงสร้างเชิงตรรกะ ความสม่ำเสมอเชิงความหมาย และความสามารถในการอธิบายไว้ในเบนช์มาร์กเดียว
นี่ไม่ใช่แค่ตัวตรวจสอบธรรมดา — แต่จะเป็น สนามทดลองรูปแบบใหม่สำหรับวัดความสามารถในการคิดของ AI
ยังไม่มีความคิดเห็น