បញ្ហា (The Problem)៖ ម៉ូដែលបញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) ជាច្រើនដែលប្រើក្នុងការធ្វើរោគវិនិច្ឆ័យវេជ្ជសាស្ត្រមានលក្ខណៈជា "ប្រអប់ខ្មៅ" (black-box) ដែលខ្វះតម្លាភាព ធ្វើឱ្យគ្រូពេទ្យនិងអ្នកជំងឺពិបាកទុកចិត្ត និងយល់ពីដំណើរការនៃការសម្រេចចិត្តរបស់វា ដែលនាំឱ្យមានក្តីបារម្ភផ្នែកក្រមសីលធម៌ និងគណនេយ្យភាព។
វិធីសាស្ត្រ (The Methodology)៖ ការស្រាវជ្រាវនេះត្រូវបានធ្វើឡើងតាមរយៈការវិភាគគុណវិស័យទៅលើឯកសារស្រាវជ្រាវ ករណីសិក្សា និងនិន្នាការថ្មីៗនៅក្នុងវិស័យបញ្ញាសិប្បនិម្មិតដែលអាចពន្យល់បាន (Explainable AI)។
លទ្ធផលសំខាន់ៗ (The Verdict)៖
| វិធីសាស្ត្រ (Method) | គុណសម្បត្តិ (Pros) | គុណវិបត្តិ (Cons) | លទ្ធផលគន្លឹះ (Key Result) |
|---|---|---|---|
| Traditional Deep Learning Models (Black-box) ម៉ូដែល Deep Learning ជាប្រពៃណី (Black-box) |
មានសមត្ថភាពខ្ពស់ និងភាពត្រឹមត្រូវខ្លាំងក្នុងការស្គាល់រូបភាព និងដំណើរការភាសាធម្មជាតិ។ | ខ្វះតម្លាភាព និងពិបាកយល់ពីមូលហេតុនៃការសម្រេចចិត្ត ដែលធ្វើឱ្យគ្រូពេទ្យពិបាកក្នុងការទុកចិត្តលើលទ្ធផល។ | ផ្តល់លទ្ធផលវិភាគបានល្អ ប៉ុន្តែខ្វះគណនេយ្យភាពនិងការពន្យល់ច្បាស់លាស់ក្នុងវិស័យវេជ្ជសាស្ត្រ។ |
| Explainable AI (XAI) using SHAP and LIME ម៉ូដែលបញ្ញាសិប្បនិម្មិតដែលអាចពន្យល់បាន (ប្រើបច្ចេកទេស SHAP និង LIME) |
ជួយបកស្រាយពីដំណើរការសម្រេចចិត្តរបស់ AI ធ្វើឱ្យអ្នកប្រើប្រាស់មានទំនុកចិត្ត និងស្របតាមស្តង់ដារក្រមសីលធម៌។ | ការបង្កើនសមត្ថភាពបកស្រាយ ច្រើនតែធ្វើឱ្យប៉ះពាល់ដល់ប្រសិទ្ធភាពនិងភាពត្រឹមត្រូវនៃការទស្សន៍ទាយ (Trade-off)។ | អាចគូសបញ្ជាក់ពីលំនាំនៃជំងឺតូចៗក្នុងរូបភាពវេជ្ជសាស្ត្រ និងពន្យល់ពីកត្តាហ្សែនបង្កមហារីកបានយ៉ាងច្បាស់។ |
| Hybrid Models (Rule-based + Machine Learning) ម៉ូដែលកូនកាត់ (ការរួមបញ្ចូលប្រព័ន្ធផ្អែកលើច្បាប់ ជាមួយ Machine Learning) |
មានសក្តានុពលក្នុងការរក្សាតុល្យភាពរវាងសមត្ថភាពបកស្រាយដ៏ងាយយល់ និងប្រសិទ្ធភាពដំណើរការកម្រិតខ្ពស់។ | នៅតែជាប្រធានបទកំពុងស្ថិតក្នុងការស្រាវជ្រាវនៅឡើយ ហើយអាចទាមទារការរចនាស្មុគស្មាញសម្រាប់ការអនុវត្តជាក់ស្តែង។ | ត្រូវបានរំពឹងថានឹងក្លាយជាដំណោះស្រាយដ៏ល្អសម្រាប់អនាគតនៃការធ្វើរោគវិនិច្ឆ័យវេជ្ជសាស្ត្រ។ |
ការចំណាយលើធនធាន (Resource Cost)៖ ទោះបីជាឯកសារមិនបានបញ្ជាក់តួលេខលម្អិតពីតម្លៃធនធាន ប៉ុន្តែការអនុវត្តការបកស្រាយក្បួនអាល់កូរីតកម្រិតខ្ពស់ (XAI) ទាមទារថាមពលកុំព្យូទ័រខ្លាំង និងអ្នកជំនាញដែលមានបទពិសោធន៍។
ឯកសារនេះគឺជាការត្រួតពិនិត្យអក្សរសិល្ប៍ទូទៅ ដោយមិនបានបញ្ជាក់ពីសំណុំទិន្នន័យនៃតំបន់ណាមួយជាក់លាក់ទេ ប៉ុន្តែបានលើកឡើងពីបទប្បញ្ញត្តិឯកជនភាពរបស់អឺរ៉ុប (GDPR)។ សម្រាប់ប្រទេសកម្ពុជា ការខ្វះខាតទិន្នន័យវេជ្ជសាស្ត្រក្នុងស្រុកដែលមានលក្ខណៈឌីជីថលអាចបណ្តាលឱ្យ AI ដែលហ្វឹកហាត់ពីទិន្នន័យបរទេស មានភាពលម្អៀង និងមិនសូវសុក្រឹតចំពោះលក្ខណៈជីវសាស្ត្ររបស់ប្រជាជនខ្មែរឡើយ។
បច្ចេកវិទ្យា XAI នេះមានសារៈសំខាន់ខ្លាំងសម្រាប់ការធ្វើទំនើបកម្មវិស័យសុខាភិបាលនៅកម្ពុជា ជាពិសេសក្នុងស្ថាប័នដែលកំពុងចាប់ផ្តើមប្រើប្រាស់ប្រព័ន្ធសុខាភិបាលឌីជីថល។
សរុបមក ទោះបីជាកម្ពុជាត្រូវការពេលវេលាដើម្បីរៀបចំហេដ្ឋារចនាសម្ព័ន្ធទិន្នន័យឱ្យបានល្អក៏ដោយ ក៏ការស្វែងយល់ពី XAI គឺជាជំហានដ៏ចាំបាច់ដើម្បីធានាថាការអនុវត្ត AI នាពេលអនាគតមានតម្លាភាព និងក្រមសីលធម៌ខ្ពស់។
ដើម្បីអនុវត្តតាមការសិក្សានេះ និស្សិតគួរអនុវត្តតាមជំហានខាងក្រោម៖
| ពាក្យបច្ចេកទេស | ការពន្យល់ជាខេមរភាសា (Khmer Explanation) | និយមន័យសាមញ្ញ (Simple Definition) |
|---|---|---|
| Explainable AI (XAI) | ប្រព័ន្ធបញ្ញាសិប្បនិម្មិតដែលត្រូវបានរចនាឡើងដើម្បីបង្ហាញពីហេតុផល ឬជំហានច្បាស់លាស់នៅពីក្រោយការសម្រេចចិត្តរបស់វា ដែលជួយឱ្យគ្រូពេទ្យនិងអ្នកជំងឺអាចយល់ និងជឿទុកចិត្តលើលទ្ធផលបាន។ | ដូចជាសិស្សដែលមិនត្រឹមតែសរសេរចម្លើយត្រូវលើក្រដាសប្រឡងទេ តែថែមទាំងបង្ហាញពីរបៀបគណនាឬរកចម្លើយនោះមួយជំហានម្តងៗ។ |
| "black-box" nature | លក្ខណៈនៃប្រព័ន្ធកុំព្យូទ័រដែលយើងដឹងពីទិន្នន័យបញ្ចូល និងលទ្ធផលចេញ ប៉ុន្តែយើងមិនអាចមើលឃើញ ឬយល់ពីដំណើរការខាងក្នុងដ៏ស្មុគស្មាញរបស់វាថាហេតុអ្វីវាផ្តល់លទ្ធផលបែបនេះឡើយ។ | ដូចជាម៉ាស៊ីនក្រឡុកទឹកផ្លែឈើបិទជិតមួយ ដែលយើងដាក់ផ្លែឈើចូលហើយចេញមកជាទឹកក្រឡុក តែយើងមើលមិនឃើញពីរបៀបដែលផ្លែឈើនោះត្រូវកិនកាត់ខាងក្នុងនោះទេ។ |
| SHAP (SHapley Additive exPlanations) | ជាក្បួនអាល់កូរីតដែលប្រើទ្រឹស្តីហ្គេមដើម្បីគណនា និងពន្យល់ថា តើកត្តាឬទិន្នន័យនីមួយៗបានចូលរួមចំណែកប៉ុន្មានភាគរយ ក្នុងការធ្វើឱ្យ AI សម្រេចចិត្តបញ្ចេញលទ្ធផលទស្សន៍ទាយណាមួយ។ | ដូចជាការបែងចែកប្រាក់រង្វាន់ដល់កីឡាករម្នាក់ៗក្នុងក្រុមបាល់ទាត់ ដោយផ្អែកលើការប្រឹងប្រែងនិងឥទ្ធិពលជាក់ស្តែងរបស់ពួកគេក្នុងការធ្វើឱ្យក្រុមទទួលបានជ័យជម្នះ។ |
| LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations) | ជាបច្ចេកទេសពន្យល់ពីការសម្រេចចិត្តរបស់ម៉ូដែល AI ដ៏ស្មុគស្មាញ ដោយបង្កើតម៉ូដែលតូចមួយដែលងាយយល់ ដើម្បីសាកល្បងមើលថាតើការផ្លាស់ប្តូរទិន្នន័យបន្តិចបន្តួចធ្វើឱ្យលទ្ធផលប្រែប្រួលយ៉ាងណាសម្រាប់ករណីនីមួយៗ។ | ដូចជាការព្យាយាមភ្លក់ម្ហូបមួយចានដោយបន្ថែមឬបន្ថយអំបិលបន្តិចបន្តួច ដើម្បីដឹងថាអំបិលមានឥទ្ធិពលប៉ុណ្ណាទៅលើរសជាតិម្ហូបនោះ។ |
| attention mechanisms | ជាយន្តការក្នុងបណ្ដាញសរសៃប្រសាទសិប្បនិម្មិត (Neural Networks) ដែលជួយឱ្យម៉ូដែល AI ចេះផ្តោតការយកចិត្តទុកដាក់តែទៅលើផ្នែកសំខាន់ៗនៃទិន្នន័យ (ឧទាហរណ៍ ចំណុចសង្ស័យលើរូបភាព X-ray) ជាជាងមើលទិន្នន័យទាំងអស់ស្មើគ្នា។ | ដូចជាការប្រើប្រាស់ភ្លើងពិលបញ្ចាំងរកមើលតែវត្ថុដែលយើងចង់រកនៅក្នុងបន្ទប់ងងឹត ដោយមិនខ្វល់ពីរនាំងឬវត្ថុផ្សេងៗទៀតនៅជុំវិញនោះ។ |
| surrogate models | ជាម៉ូដែលសាមញ្ញ និងងាយយល់ ដែលត្រូវបានបង្កើតឡើងដើម្បីត្រាប់តាមការទស្សន៍ទាយរបស់ម៉ូដែល Black-box ដ៏ស្មុគស្មាញ ដើម្បីជួយឱ្យមនុស្សយល់ពីក្បួនច្បាប់ដែលម៉ូដែលស្មុគស្មាញនោះដំណើរការ។ | ដូចជាការប្រើរថយន្តក្មេងលេងបញ្ជាដោយតេឡេ ដើម្បីពន្យល់ក្មេងពីរបៀបដែលរថយន្តពិតប្រាកដដំណើរការនិងបត់បែននៅលើផ្លូវ។ |
| hybrid models | ជាប្រព័ន្ធ AI ដែលរួមបញ្ចូលគ្នានូវបច្ចេកទេសពីរឬច្រើន (ឧទាហរណ៍ ការបូកបញ្ចូលប្រព័ន្ធដែលផ្អែកលើច្បាប់តក្កវិទ្យា ជាមួយប្រព័ន្ធ Machine Learning) ដើម្បីទាញយកអត្ថប្រយោជន៍នៃភាពត្រឹមត្រូវផង និងភាពងាយស្រួលបកស្រាយផង។ | ដូចជារថយន្តកូនកាត់ (Hybrid car) ដែលប្រើទាំងសាំងនិងអគ្គិសនី ដើម្បីសន្សំសំចៃផងនិងមានកម្លាំងខ្លាំងផង។ |
អត្ថបទដែលបានបោះពុម្ពនៅលើ KhmerResearch ដែលទាក់ទងនឹងប្រធានបទនេះ៖
ប្រធានបទ និងសំណួរស្រាវជ្រាវដែលទាក់ទងនឹងឯកសារនេះ ដែលអ្នកអាចស្វែងរកបន្ថែម៖
