បញ្ហា (The Problem)៖ ឯកសារនេះដោះស្រាយលើបញ្ហាប្រឈមនៃការខ្វះខាតនូវការយល់ដឹងរួមគ្នារវាងប្រពៃណីនៃការសិក្សាភាសាជាផលិតផល (Language-as-product) និងភាសាជាសកម្មភាព (Language-as-action) ក្នុងការបង្កើតប្រព័ន្ធសន្ទនាកុំព្យូទ័រដែលអាចយល់និងផលិតការនិយាយដោយផ្អែកលើចេតនា។
វិធីសាស្ត្រ (The Methodology)៖ អ្នកនិពន្ធបានស្នើឡើងនូវវិធីសាស្ត្រប្រើប្រាស់តក្កវិជ្ជាកុំព្យូទ័រ (Computational logic) ដើម្បីធ្វើជាទម្រង់ផ្លូវការនូវការតំណាងផ្នែកប្រយោគវិទ្យា (Pragmatic representations) តាមបែប Gricean។
លទ្ធផលសំខាន់ៗ (The Verdict)៖
| វិធីសាស្ត្រ (Method) | គុណសម្បត្តិ (Pros) | គុណវិបត្តិ (Cons) | លទ្ធផលគន្លឹះ (Key Result) |
|---|---|---|---|
| Language-as-Product (Traditional Grammatical Parsing) ការវិភាគវេយ្យាករណ៍ប្រពៃណី (ភាសាជាផលិតផល) |
ផ្តល់នូវរចនាសម្ព័ន្ធនិមិត្តសញ្ញា និងវិធានវេយ្យាករណ៍ច្បាស់លាស់សម្រាប់ការវិភាគប្រយោគ។ | ខ្វះការយល់ដឹងពីបរិបទ និងចេតនាពិតប្រាកដរបស់អ្នកនិយាយនៅក្នុងការសន្ទនាជាក់ស្តែង។ | ជាមូលដ្ឋានគ្រឹះដ៏សំខាន់ ប៉ុន្តែមិនទាន់គ្រប់គ្រាន់ក្នុងការដោះស្រាយភាពមិនច្បាស់លាស់នៅក្នុងការសន្ទនា (Disambiguation)។ |
| Language-as-Action (Speech Act Theory / BDI Models) ទ្រឹស្តីសកម្មភាពនៃការនិយាយ (ភាសាជាសកម្មភាព) |
អាចចាប់យកចេតនា និងគោលដៅនៃការសហការគ្នារបស់អ្នកសន្ទនាបានយ៉ាងល្អ។ | មានភាពស្មុគស្មាញខ្លាំង និងពិបាកក្នុងការភ្ជាប់ទំនាក់ទំនងដោយផ្ទាល់ទៅនឹងរចនាសម្ព័ន្ធវេយ្យាករណ៍នៃពាក្យនីមួយៗ។ | ផ្តោតលើទិដ្ឋភាពនៃការសម្រេចចិត្ត ប៉ុន្តែនៅមានគម្លាតពីការបកប្រែរចនាសម្ព័ន្ធប្រយោគពិតប្រាកដ។ |
| SPUD (Sentence Planning Using Description) / Intention-based Constraint Satisfaction ប្រព័ន្ធ SPUD / ការបំពេញលក្ខខណ្ឌផ្អែកលើចេតនា (វិធីសាស្ត្រស្នើឡើង) |
រួមបញ្ចូលគ្នាយ៉ាងល្អឥតខ្ចោះរវាងក្បួនវេយ្យាករណ៍ និងចេតនាសហការ ដោយប្រើប្រាស់តក្កវិជ្ជាកុំព្យូទ័រ។ | ទាមទារការកំណត់ក្បួនតក្កវិជ្ជា (Formalization) ច្រើនដោយដៃ និងអាចមានភាពលំបាកសម្រាប់ប្រធានបទសន្ទនាទូលំទូលាយ។ | បង្កើតប្រយោគបានខ្លី សមស្របតាមបរិបទ និងអាចធ្វើត្រាប់តាមសមត្ថភាពរបស់មនុស្សក្នុងការដោះស្រាយភាពមិនច្បាស់លាស់នៃភាសា។ |
ការចំណាយលើធនធាន (Resource Cost)៖ ការអនុវត្តប្រព័ន្ធនេះទាមទារធនធានគណនាសម្រាប់ដំណើរការតក្កវិជ្ជា និងទិន្នន័យសន្ទនាដែលត្រូវបានកត់ត្រាក្នុងបរិបទការងារជាក់ស្តែង។
ការសិក្សានេះពឹងផ្អែកលើទ្រឹស្តី និងសំណុំទិន្នន័យពិសោធន៍ជាភាសាអង់គ្លេស (ឧទាហរណ៍ ការពិសោធន៍របស់ Hanna និង Tanenhaus នៅក្នុងផ្ទះបាយ)។ សម្រាប់ប្រទេសកម្ពុជា ការទាញយកចេតនាសន្ទនាអាចប្រែប្រួលទៅតាមវប្បធម៌ និងរបៀបនៃការនិយាយបញ្ឆិតបញ្ឈៀង ដូច្នេះចាំបាច់ត្រូវមានការប្រមូលទិន្នន័យសន្ទនាជាភាសាខ្មែរក្នុងបរិបទជាក់ស្តែងបន្ថែមទៀត។
វិធីសាស្ត្រនៃការផ្គូផ្គងវេយ្យាករណ៍ទៅនឹងចេតនាសហការនេះ មានសក្តានុពលខ្ពស់ក្នុងការអភិវឌ្ឍប្រព័ន្ធ AI ឆ្លាតវៃនៅប្រទេសកម្ពុជា។
ការរួមបញ្ចូលអត្ថន័យវេយ្យាករណ៍ទៅនឹងតក្កវិជ្ជាសកម្មភាព នឹងជួយឱ្យប្រព័ន្ធសន្ទនា AI នៅកម្ពុជាអាចប្រាស្រ័យទាក់ទងបានកាន់តែដូចមនុស្ស និងមានប្រសិទ្ធភាពខ្ពស់ក្នុងការសម្រេចកិច្ចការ។
ដើម្បីអនុវត្តតាមការសិក្សានេះ និស្សិតគួរអនុវត្តតាមជំហានខាងក្រោម៖
| ពាក្យបច្ចេកទេស | ការពន្យល់ជាខេមរភាសា (Khmer Explanation) | និយមន័យសាមញ្ញ (Simple Definition) |
|---|---|---|
| Pragmatic interpretation | ការយល់ដឹងពីអត្ថន័យនៃប្រយោគមួយដោយផ្អែកលើចេតនាពិតប្រាកដរបស់អ្នកនិយាយ និងបរិបទនៃការសន្ទនា ជាជាងការបកប្រែត្រង់ៗតាមពាក្យ។ វាតម្រូវឱ្យអ្នកស្តាប់ស្វែងយល់ថាហេតុអ្វីបានជាអ្នកនិយាយជ្រើសរើសនិយាយបែបនេះដើម្បីចូលរួមក្នុងការសន្ទនា។ | ដូចជាការយល់ដឹងថាពេលគេសួរថា "មានម៉ោងទេ?" គេមិនមែនចង់ដឹងថាអ្នកមាននាឡិកាឬអត់ទេ តែគេមានចេតនាចង់សួរម៉ោង។ |
| Plan-recognition problem | បញ្ហានៅក្នុងវិស័យបញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) ដែលតម្រូវឱ្យកុំព្យូទ័រទាញសេចក្តីសន្និដ្ឋានអំពីផែនការ ឬគោលដៅរបស់មនុស្ស (ឬកុំព្យូទ័រផ្សេងទៀត) ដោយផ្អែកលើសកម្មភាព ឬពាក្យសម្តីដែលគេបានបញ្ចេញ។ វាត្រូវបានប្រើប្រាស់ដើម្បីឱ្យប្រព័ន្ធកុំព្យូទ័រយល់ពីចេតនានៃពាក្យសម្តី។ | ដូចជាអ្នកស៊ើបអង្កេតម្នាក់ដែលព្យាយាមទស្សន៍ទាយពីផែនការរបស់ជនសង្ស័យ តាមរយៈការសង្កេតមើលសកម្មភាពនីមួយៗដែលគេបានធ្វើ។ |
| Lexicalized Tree-Adjoining Grammar (LTAG) | ជាទម្រង់នៃក្បួនវេយ្យាករណ៍ផ្លូវការ (Formal grammar) នៅក្នុងការគណនាភាសាវិទ្យា ដែលពាក្យនីមួយៗមានភ្ជាប់រចនាសម្ព័ន្ធវេយ្យាករណ៍ជារូបរាងមែកធាង ហើយប្រយោគពេញលេញត្រូវបានបង្កើតឡើងដោយការផ្គុំរចនាសម្ព័ន្ធមែកធាងតូចៗទាំងនោះបញ្ចូលគ្នា។ | ដូចជាការលេងដុំតេហ្គោ (Lego) ដែលដុំនីមួយៗ (ពាក្យ) មានទម្រង់ខុសៗគ្នា ហើយអ្នកត្រូវយកវាមកតភ្ជាប់គ្នាឱ្យត្រូវក្បួនដើម្បីបង្កើតជារូបរាងពេញលេញមួយ (ប្រយោគ)។ |
| Common ground | ចំណេះដឹង ព័ត៌មាន ជំនឿ និងការសន្មតរួមគ្នាដែលអ្នកនិយាយ និងអ្នកស្តាប់ចែករំលែកជាមួយគ្នានៅក្នុងកំឡុងពេលសន្ទនា។ វាជាមូលដ្ឋានគ្រឹះដែលអនុញ្ញាតឱ្យការប្រាស្រ័យទាក់ទងមានភាពរលូន និងអាចយល់អត្ថន័យបញ្ឆិតបញ្ឈៀងបាន។ | ដូចជាការដឹងរឿងកំប្លែងផ្ទៃក្នុង (Inside joke) រវាងមិត្តភក្តិស្និទ្ធស្នាល ដែលធ្វើឲ្យនិយាយតែមួយម៉ាត់កាត់ៗ ក៏អាចយល់ន័យគ្នាបានយ៉ាងច្បាស់។ |
| Constraint-satisfaction process | ដំណើរការដោះស្រាយបញ្ហាក្នុងកុំព្យូទ័រ ដែលស្វែងរកចម្លើយ ឬការបកស្រាយណាមួយដែលអាចបំពេញបាននូវគ្រប់លក្ខខណ្ឌកំណត់ទាំងអស់ ដែលបានទាមទារ (ដូចជា លក្ខខណ្ឌវេយ្យាករណ៍ បរិបទ និងគោលដៅសន្ទនា) ក្នុងពេលតែមួយ។ | ដូចជាការលេងល្បែង Sudoku ដែលអ្នកត្រូវស្វែងរកលេខមកបំពេញក្នុងក្រឡា ដើម្បីឱ្យត្រូវតាមលក្ខខណ្ឌនៃជួរដេក ជួរឈរ និងក្រឡាតូចៗទាំងអស់ក្នុងពេលតែមួយ។ |
| Dynamic semantics | ក្របខ័ណ្ឌនៃទ្រឹស្តីអត្ថន័យវិទ្យា ដែលមិនចាត់ទុកអត្ថន័យនៃប្រយោគមួយគ្រាន់តែជាព័ត៌មានពិតឬមិនពិតនោះទេ ប៉ុន្តែចាត់ទុកវាជាសកម្មភាពដែលមានសមត្ថភាពក្នុងការផ្លាស់ប្តូរស្ថានភាព ឬបរិបទនៃការសន្ទនាទាំងមូល។ | ដូចជាការដើរកូនអុកមួយក្តារ ដែលកូនអុកមួយដើរ (ប្រយោគដែលនិយាយចេញមក) ធ្វើឲ្យស្ថានភាពនៅលើក្តារទាំងមូលផ្លាស់ប្តូរ (បរិបទនៃការសន្ទនា)។ |
| Sentence Planning Using Description (SPUD) | ប្រព័ន្ធបង្កើតភាសាធម្មជាតិ (Natural Language Generation) ដែលដំណើរការដោយការរៀបចំប្រយោគជាជំហានៗ។ វាជ្រើសរើសពាក្យពេចន៍ និងរចនាសម្ព័ន្ធវេយ្យាករណ៍ ដោយផ្អែកលើការវាយតម្លៃថាតើជម្រើសនោះស័ក្តិសមនឹងបរិបទ និងអាចសម្រេចចេតនាទំនាក់ទំនងបានដែរឬទេ។ | ដូចជាស្ថាបត្យកររចនាប្លង់ផ្ទះ ដែលគិតបណ្តើរៗថាតើត្រូវបន្ថែមបន្ទប់ណាខ្លះ ទើបបំពេញតម្រូវការជាក់លាក់របស់ម្ចាស់ផ្ទះបានយ៉ាងល្អឥតខ្ចោះ។ |
| Gricean view | ទ្រឹស្តីផ្អែកលើទស្សនវិទូ H.P. Grice ដែលមើលឃើញការប្រើប្រាស់ភាសាជាសកម្មភាពផ្អែកលើចេតនា។ ទ្រឹស្តីនេះសង្កត់ធ្ងន់ថាការសន្ទនាពឹងផ្អែកលើកិច្ចសហការ និងការវែកញែករកហេតុផលរួមគ្នាអំពីចេតនានៃទំនាក់ទំនង។ | ដូចជាច្បាប់នៃការលេងកីឡាបាល់ទាត់ជាក្រុម ដែលអ្នកលេងម្នាក់ៗត្រូវតែយល់ពីគោលបំណងពិតប្រាកដនៃការបញ្ជូនបាល់របស់អ្នករួមក្រុមដើម្បីអាចលេងស៊ីចង្វាក់គ្នាបាន។ |
អត្ថបទដែលបានបោះពុម្ពនៅលើ KhmerResearch ដែលទាក់ទងនឹងប្រធានបទនេះ៖
ប្រធានបទ និងសំណួរស្រាវជ្រាវដែលទាក់ទងនឹងឯកសារនេះ ដែលអ្នកអាចស្វែងរកបន្ថែម៖
