បញ្ហា (The Problem)៖ ការបង្រៀនមនុស្សយន្តតាមរយៈការត្រាប់តាម (Robot imitation learning) ជាទូទៅទាមទារទិន្នន័យពីការបង្ហាញរបស់មនុស្សដែលមានគុណភាពខ្ពស់ ដែលត្រូវចំណាយពេលយូរនិងការលំបាកក្នុងការប្រមូល។ ការស្រាវជ្រាវនេះដោះស្រាយបញ្ហាប្រឈមក្នុងការរៀនពីសំណុំទិន្នន័យចម្រុះដែលមានគុណភាពទាំងទាបនិងខ្ពស់ (Mixed-quality data) ដែលប្រមូលផ្តុំពីប្រភពផ្សេងៗគ្នា។
វិធីសាស្ត្រ (The Methodology)៖ ការស្រាវជ្រាវនេះប្រើប្រាស់ស្ថាបត្យកម្ម Decision Transformer (DT) ដែលកែច្នៃរួច ដោយបំប្លែងបញ្ហានៃការរៀនពង្រឹងក្រៅបណ្តាញ (Offline Reinforcement Learning) ទៅជាបញ្ហានៃការធ្វើម៉ូដែលតាមលំដាប់លំដោយ (Sequence modeling) ស័ក្តិសមសម្រាប់លំហសកម្មភាពបន្ត (Continuous action spaces)។
លទ្ធផលសំខាន់ៗ (The Verdict)៖
| វិធីសាស្ត្រ (Method) | គុណសម្បត្តិ (Pros) | គុណវិបត្តិ (Cons) | លទ្ធផលគន្លឹះ (Key Result) |
|---|---|---|---|
| Naive Behavioral Cloning (BC) ការក្លូនអាកប្បកិរិយាធម្មតា ដោយគ្មានបរិបទ (Naive BC) |
មានភាពសាមញ្ញក្នុងការអនុវត្ត និងដំណើរការបានល្អប្រសើរនៅពេលដែលប្រើប្រាស់តែសំណុំទិន្នន័យពីអ្នកជំនាញសុទ្ធ។ | បរាជ័យស្ទើរតែទាំងស្រុងនៅពេលព្យាយាមរៀនពីសំណុំទិន្នន័យចម្រុះ (Mixed-quality data) ដែលមានគុណភាពមិនស្មើគ្នា។ | អត្រាជោគជ័យទាបបំផុត ត្រឹមតែ ៣៥% លើការងារលើកវត្ថុ (Lift-All) និង ១៤% លើការងារចាប់កំប៉ុង (Can-All)។ |
| Decision Transformer (DT) ម៉ូដែលត្រង់ស្វូម័រសម្រាប់ការសម្រេចចិត្ត ផ្អែកលើលំដាប់បរិបទ (DT) |
អាចរៀនពីទិន្នន័យចម្រុះបានយ៉ាងល្អ ដោយពឹងផ្អែកលើការចងចាំប្រវត្តិសកម្មភាព និងការកំណត់រង្វាន់គោលដៅ ដើម្បីធ្វើការសម្រេចចិត្តឱ្យបានត្រឹមត្រូវ។ | អាចប្រឈមនឹងកំហុសប្រមូលផ្តុំ (Compounding errors) នៅពេលអនុវត្តជាក់ស្តែង និងទាមទារការសាកល្បងកំណត់រង្វាន់គោលដៅ (Target Return) ជាមុន។ | ទទួលបានអត្រាជោគជ័យរហូតដល់ ៩៤% លើការងារ Lift-All (DT-20) និង ៨១% លើការងារ Can-All (DT-3)។ |
| Gaussian Mixture Model (GMM) Policy គោលនយោបាយម៉ូដែលល្បាយហ្គូសៀន |
មានភាពបត់បែនខ្ពស់ក្នុងការតំណាងឱ្យសកម្មភាពចម្រុះ និងវិធីសាស្ត្រផ្សេងៗគ្នារបស់មនុស្សក្នុងការដោះស្រាយការងារតែមួយ។ | មានប៉ារ៉ាម៉ែត្រច្រើនដែលត្រូវបណ្តុះបណ្តាល និងមានភាពស្មុគស្មាញក្នុងការគណនាជាងម៉ូដែលហ្គូសៀនឯករាជ្យធម្មតា។ | ដំណើរការល្អជាងគោលនយោបាយ Gaussian ឯករាជ្យយ៉ាងច្បាស់លាស់ នៅក្នុងគ្រប់ប្រវែងបរិបទទាំងអស់សម្រាប់ការងារ Lift-All។ |
ការចំណាយលើធនធាន (Resource Cost)៖ ការសិក្សានេះទាមទារកម្លាំងម៉ាស៊ីនកុំព្យូទ័រធម្យម ប៉ុន្តែត្រូវការក្រាហ្វិកកាត (GPU) ដើម្បីបណ្តុះបណ្តាលម៉ូដែល ព្រមទាំងសំណុំទិន្នន័យធំៗសម្រាប់ការក្លែងធ្វើ។
ការស្រាវជ្រាវនេះត្រូវបានធ្វើឡើងដោយពឹងផ្អែកទាំងស្រុងលើទិន្នន័យពីបរិស្ថានក្លែងធ្វើនិម្មិត (Robosuite simulator) និងទិន្នន័យប្រមូលដោយការបញ្ជាមនុស្សយន្តតាមកុំព្យូទ័រ (Teleoperation)។ ទិន្នន័យនេះមិនឆ្លុះបញ្ចាំងពីបញ្ហារូបវន្តក្នុងពិភពពិតដូចជា កកិត សីតុណ្ហភាព ឬវត្ថុមានរូបរាងមិនច្បាស់លាស់នោះទេ។ សម្រាប់ប្រទេសកម្ពុជា នេះមានន័យថាការចង់យកម៉ូដែលនេះមកប្រើប្រាស់ផ្ទាល់នៅក្នុងរោងចក្រ គឺចាំបាច់ត្រូវមានការផ្ទេរចំណេះដឹងពីម៉ាស៊ីនក្លែងធ្វើទៅកាន់ពិភពពិត (Sim-to-Real transfer) និងការប្រមូលទិន្នន័យក្នុងស្រុកបន្ថែម។
ទោះបីជាស្ថិតក្នុងដំណាក់កាលស្រាវជ្រាវក្តី វិធីសាស្ត្រនេះមានសក្តានុពលខ្ពស់ក្នុងការអភិវឌ្ឍប្រព័ន្ធស្វ័យប្រវត្តិកម្មដែលមានភាពបត់បែននៅកម្ពុជា។
សរុបមក បច្ចេកវិទ្យានេះផ្តល់នូវផ្លូវមួយក្នុងការបណ្តុះបណ្តាលមនុស្សយន្តពីសំណុំទិន្នន័យចម្រុះដែលងាយស្រួលប្រមូល ដែលជាជំហានដ៏សំខាន់សម្រាប់ប្រទេសកំពុងអភិវឌ្ឍក្នុងការចាប់យកស្វ័យប្រវត្តិកម្មកម្រិតខ្ពស់។
ដើម្បីអនុវត្តតាមការសិក្សានេះ និស្សិតគួរអនុវត្តតាមជំហានខាងក្រោម៖
| ពាក្យបច្ចេកទេស | ការពន្យល់ជាខេមរភាសា (Khmer Explanation) | និយមន័យសាមញ្ញ (Simple Definition) |
|---|---|---|
| Decision Transformer | ស្ថាបត្យកម្មបណ្តាញសរសៃប្រសាទដែលបំប្លែងបញ្ហានៃការសម្រេចចិត្តរបស់មនុស្សយន្ត ទៅជាការទស្សន៍ទាយលំដាប់លំដោយទិន្នន័យ (Sequence) ដូចជាការអានប្រយោគដើម្បីទាយពាក្យបន្ទាប់។ | ដូចជាកម្មវិធីទស្សន៍ទាយពាក្យបន្ទាប់នៅលើទូរសព្ទដៃអញ្ចឹង តែជំនួសឱ្យការព្យាករណ៍ពាក្យ វាទស្សន៍ទាយថាតើមនុស្សយន្តគួរធ្វើចលនាអ្វីបន្ទាប់ដើម្បីសម្រេចគោលដៅ។ |
| Offline Reinforcement Learning | វិធីសាស្ត្របង្រៀនបញ្ញាសិប្បនិម្មិតដោយប្រើប្រាស់តែសំណុំទិន្នន័យចាស់ៗដែលបានប្រមូលទុកជាមុន ដោយមិនអនុញ្ញាតឱ្យវាធ្វើការសាកល្បងខុសត្រូវដោយផ្ទាល់ក្នុងបរិស្ថានជាក់ស្តែងឡើយ។ | ដូចជាការរៀនលេងកីឡាដោយមើលតែវីដេអូប្រកួតរបស់កីឡាករកាលពីមុន ដោយមិនបានចុះទៅលេងផ្ទាល់នៅលើទីលានដើម្បីសាកល្បងខ្លួនឯង។ |
| Behavioral Cloning | បច្ចេកទេសបង្រៀនម៉ូដែលកុំព្យូទ័រឱ្យធ្វើតាមសកម្មភាពរបស់មនុស្សយ៉ាងតឹងរ៉ឹង ដោយប្រើប្រាស់ការរៀនបែបមានអ្នកត្រួតពិនិត្យ (Supervised Learning) ដើម្បីផ្គូផ្គងស្ថានភាពទៅនឹងសកម្មភាព។ | ដូចជាកូនក្មេងរៀនសរសេរអក្សរតាមរយៈការចម្លងតាមទម្រង់អក្សររបស់គ្រូបេះបិទ ដោយមិនខ្វល់ពីអត្ថន័យ។ |
| Return-to-go (RTG) | តម្លៃសរុបនៃរង្វាន់ដែលម៉ូដែលរំពឹងថានឹងទទួលបាននាពេលអនាគត គិតចាប់ពីចំណុចពេលវេលាបច្ចុប្បន្នរហូតដល់ចប់បេសកកម្ម ដែលជួយឱ្យម៉ូដែលដឹងពីគុណភាពនៃសកម្មភាពបន្ទាប់របស់ខ្លួន។ | ដូចជាការគណនាប្រាក់ចំណេញសរុបដែលអ្នករំពឹងថានឹងទទួលបានចាប់ពីថ្ងៃនេះ រហូតដល់ថ្ងៃបញ្ចប់គម្រោង ដោយមិនរាប់បញ្ចូលលុយដែលរកបានពីម្សិលមិញ។ |
| Context Sequence | ប្រវត្តិបន្តបន្ទាប់គ្នានៃសកម្មភាព ស្ថានភាព និងរង្វាន់ដែលបានកើតឡើងមុននេះបន្តិច ដែលត្រូវបានបញ្ជូនទៅឱ្យម៉ូដែលដើម្បីឱ្យវាមានការចងចាំនិងយល់ពីបរិបទមុននឹងសម្រេចចិត្ត។ | ដូចជាការអានប្រវត្តិជជែក (Chat history) ចំនួន៥សារចុងក្រោយ ដើម្បីអាចឆ្លើយតបសារបន្ទាប់បានត្រឹមត្រូវនិងស៊ីចង្វាក់គ្នា។ |
| Gaussian Mixture Model (GMM) Policy | គោលនយោបាយគណិតវិទ្យាដែលប្រើសម្រាប់តំណាងឱ្យទម្រង់សកម្មភាពចម្រុះនិងស្មុគស្មាញ វាអាចចាប់យកយុទ្ធសាស្ត្រប្លែកៗគ្នារបស់មនុស្សជាច្រើននាក់ក្នុងការដោះស្រាយបញ្ហាតែមួយ។ | ដូចជាការដឹងថាមានផ្លូវច្រើនខុសៗគ្នាដើម្បីធ្វើដំណើរពីផ្ទះទៅសាលារៀន ហើយរើសផ្លូវណាមួយតាមស្ថានភាពជាក់ស្តែង ជាជាងការជឿថាមានផ្លូវតែមួយគត់។ |
| Multi-modality | វត្តមាននៃទិន្នន័យដែលបង្ហាញពីវិធីសាស្ត្រ ឬយុទ្ធសាស្ត្រខុសៗគ្នាជាច្រើន ដើម្បីសម្រេចគោលដៅតែមួយ ដែលធ្វើឱ្យម៉ូដែលពិបាកក្នុងការរៀនប្រសិនបើវាមិនអាចបែងចែកយុទ្ធសាស្ត្រទាំងនោះបាន។ | ដូចជាការចម្អិនម្ហូបមួយមុខ ដែលចុងភៅ៣នាក់មានវិធីសាស្រ្ត និងលំដាប់លំដោយនៃការដាក់គ្រឿងផ្សំខុសៗគ្នា ប៉ុន្តែនៅតែទទួលបានម្ហូបឆ្ងាញ់ដូចគ្នា។ |
| Semi-Sparse Reward Function | ការផ្តល់រង្វាន់ដល់ម៉ូដែលដែលមានការបូកបញ្ចូលគ្នានូវរង្វាន់មូលដ្ឋានតូចៗ និងរង្វាន់ធំនៅពេលបំពេញការងារជោគជ័យ ដែលរង្វាន់ធំនោះនឹងថយចុះបន្តិចម្តងៗទៅតាមពេលវេលាដែលបានចំណាយ។ | ដូចជាការប្រកួតរត់ប្រណាំង ដែលអ្នករត់ដល់ទីមុនគេទទួលបានរង្វាន់ធំបំផុត ហើយអ្នកមកដល់ក្រោយៗទទួលបានរង្វាន់តិចទៅៗរហូតដល់សូន្យ។ |
អត្ថបទដែលបានបោះពុម្ពនៅលើ KhmerResearch ដែលទាក់ទងនឹងប្រធានបទនេះ៖
ប្រធានបទ និងសំណួរស្រាវជ្រាវដែលទាក់ទងនឹងឯកសារនេះ ដែលអ្នកអាចស្វែងរកបន្ថែម៖
