បញ្ហា (The Problem)៖ ម៉ូដែល Deep Learning នាពេលបច្ចុប្បន្នខ្វះតម្លាភាពនិងសមត្ថភាពក្នុងការពន្យល់បកស្រាយ (Black-box models) ចំណែកឯប្រព័ន្ធគិតបែបនិមិត្តសញ្ញា (Symbolic reasoning) វិញជួបការលំបាកក្នុងការដំណើរការទិន្នន័យគ្មានរចនាសម្ព័ន្ធក្នុងទ្រង់ទ្រាយធំ។ នេះជាឧបសគ្គយ៉ាងធំសម្រាប់ការប្រើប្រាស់ក្នុងវិស័យសំខាន់ៗដូចជា សុខាភិបាល និងហិរញ្ញវត្ថុ។
វិធីសាស្ត្រ (The Methodology)៖ ការសិក្សានេះវិភាគលើការប្រើប្រាស់ក្របខ័ណ្ឌកូនកាត់ដែលរួមបញ្ចូលគ្នារវាងបណ្ដាញសរសៃប្រសាទសិប្បនិម្មិតនិងការគិតបែបនិមិត្តសញ្ញា ដើម្បីបង្កើនប្រសិទ្ធភាពនៃការធ្វើសេចក្តីសម្រេចនៅទូទាំងវិស័យចម្រុះ។
លទ្ធផលសំខាន់ៗ (The Verdict)៖
| វិធីសាស្ត្រ (Method) | គុណសម្បត្តិ (Pros) | គុណវិបត្តិ (Cons) | លទ្ធផលគន្លឹះ (Key Result) |
|---|---|---|---|
| Traditional Neural Networks / Deep Learning បណ្ដាញសរសៃប្រសាទសិប្បនិម្មិត និង Deep Learning |
ពូកែខាងការសម្គាល់លំនាំ (Pattern recognition) និងអាចរៀនពីទិន្នន័យខ្នាតធំដែលគ្មានរចនាសម្ព័ន្ធបានយ៉ាងល្អ។ មានប្រសិទ្ធភាពខ្ពស់ក្នុងកិច្ចការទូទៅ និងស្វ័យប្រវត្តិកម្ម។ | ជាប្រព័ន្ធប្រអប់ខ្មៅ (Black-box) ដែលខ្វះតម្លាភាព និងពិបាកពន្យល់ពីមូលហេតុនៃការសម្រេចចិត្ត។ ជួបការលំបាកក្នុងការដោះស្រាយករណីកម្រ (Edge cases) ប្រសិនបើខ្វះទិន្នន័យហ្វឹកហាត់។ | មានប្រសិទ្ធភាពខ្ពស់លើការទាញយកលក្ខណៈពិសេសពីទិន្នន័យ តែមិនអាចផ្តល់ការពន្យល់បែបតក្កវិជ្ជាបាន។ |
| Symbolic Reasoning ការគិតបែបនិមិត្តសញ្ញាផ្អែកលើតក្កវិជ្ជា |
ផ្តល់នូវតម្លាភាពខ្ពស់ និងការពន្យល់ដែលអាចអានយល់ដោយមនុស្ស តាមរយៈរចនាសម្ព័ន្ធចំណេះដឹង និងការទាញសេចក្តីសន្និដ្ឋានផ្អែកលើច្បាប់ (Rule-based inference)។ | ពិបាកក្នុងការពង្រីកទំហំ (Scalability) ក្នុងបរិស្ថានដែលប្រែប្រួល និងជួបការលំបាកក្នុងការដំណើរការទិន្នន័យខ្នាតធំដែលគ្មានរចនាសម្ព័ន្ធ។ | ធានាបាននូវការអនុលោមតាមច្បាប់ និងតក្កវិជ្ជា ប៉ុន្តែខ្វះភាពបត់បែនលើទិន្នន័យថ្មីៗ។ |
| Neurosymbolic AI បញ្ញាសិប្បនិម្មិត Neurosymbolic (អភិក្រមកូនកាត់) |
រួមបញ្ចូលភាពត្រឹមត្រូវនៃការសម្គាល់លំនាំរបស់ Neural Networks ជាមួយសមត្ថភាពពន្យល់បកស្រាយតាមបែបតក្កវិជ្ជារបស់ Symbolic AI។ អាចដោះស្រាយករណីកម្របានល្អ និងមានភាពទូទៅ (Generalization) ខ្ពស់។ | ទាមទារកម្លាំងកុំព្យូទ័រខ្ពស់ និងមានភាពស្មុគស្មាញក្នុងការបង្រួបបង្រួមសមាសភាគទាំងពីរ។ ខ្វះខាតប្រព័ន្ធវាយតម្លៃស្តង់ដារនៅឡើយ។ | ដំណើរការល្អជាងអភិក្រមទោល ដោយបង្កើនទាំងភាពត្រឹមត្រូវ តម្លាភាព និងទំនុកចិត្តក្នុងការធ្វើសេចក្តីសម្រេចទាំងក្នុងវិស័យហិរញ្ញវត្ថុ និងសុខាភិបាល។ |
ការចំណាយលើធនធាន (Resource Cost)៖ ការអនុវត្តប្រព័ន្ធ Neurosymbolic AI ទាមទារការរួមបញ្ចូលគ្នានូវធនធានកុំព្យូទ័រខ្ពស់ និងចំណេះដឹងស៊ីជម្រៅពីអ្នកជំនាញ។
ឯកសារនេះជាការសិក្សាបែបរំលឹកទ្រឹស្តី (Literature Review) និងការវិភាគទូទៅ ដោយមិនបានផ្តោតលើការសាកល្បងសំណុំទិន្នន័យ (Dataset) ពីប្រជាសាស្ត្រណាមួយជាក់លាក់ឡើយ។ សម្រាប់ប្រទេសកម្ពុជា ការខ្វះខាតទិន្នន័យក្នុងស្រុកដែលមានរចនាសម្ព័ន្ធច្បាស់លាស់ (Structured local data) និងក្របខ័ណ្ឌចំណេះដឹងគ្លីនិក ឬច្បាប់ជាភាសាខ្មែរ អាចជាបញ្ហាប្រឈមធំបំផុតក្នុងការបង្កើត Knowledge Base សម្រាប់ប្រព័ន្ធកូនកាត់នេះ។
អភិក្រម Neurosymbolic AI នេះមានសក្តានុពលខ្ពស់សម្រាប់ប្រទេសកម្ពុជា ជាពិសេសក្នុងវិស័យដែលទាមទារតម្លាភាព គណនេយ្យភាព និងការជឿទុកចិត្តពីសាធារណជន។
ជារួម ការអភិវឌ្ឍនិងអនុវត្តបច្ចេកវិទ្យា Neurosymbolic នឹងជួយស្ថាប័ននៅកម្ពុជាលោតផ្លោះទៅរកប្រព័ន្ធ AI ដែលមានសុវត្ថិភាព អាចពន្យល់បាន និងស្របតាមក្រមសីលធម៌ ជាជាងពឹងផ្អែកតែលើការសម្រេចចិត្តបែបប្រអប់ខ្មៅរបស់ Deep Learning ទាំងស្រុង។
ដើម្បីអនុវត្តតាមការសិក្សានេះ និស្សិតគួរអនុវត្តតាមជំហានខាងក្រោម៖
| ពាក្យបច្ចេកទេស | ការពន្យល់ជាខេមរភាសា (Khmer Explanation) | និយមន័យសាមញ្ញ (Simple Definition) |
|---|---|---|
| Neurosymbolic AI | ជាការបង្រួបបង្រួមគ្នារវាងបណ្ដាញសរសៃប្រសាទសិប្បនិម្មិត (Neural Networks) ដែលពូកែខាងរៀនលំនាំពីទិន្នន័យ និងការគិតបែបនិមិត្តសញ្ញា (Symbolic Reasoning) ដែលពូកែខាងតក្កវិជ្ជា ដើម្បីបង្កើតប្រព័ន្ធ AI ដែលឆ្លាតវៃ និងអាចពន្យល់ពីហេតុផលនៃការសម្រេចចិត្តរបស់ខ្លួនបានយ៉ាងច្បាស់លាស់។ | ដូចជាការបញ្ចូលគ្នារវាងវិចិត្រករម្នាក់ដែលពូកែមើលរូបភាព និងមេធាវីម្នាក់ដែលពូកែខាងច្បាប់និងហេតុផល ដើម្បីធ្វើការសម្រេចចិត្តរួមគ្នា។ |
| Symbolic Reasoning | ជាប្រព័ន្ធបញ្ញាសិប្បនិម្មិតដែលប្រើប្រាស់និមិត្តសញ្ញា និងច្បាប់តក្កវិជ្ជាច្បាស់លាស់ (ដូចជា "បើ ក នោះ ខ") ដើម្បីទាញសេចក្តីសន្និដ្ឋាន និងដោះស្រាយបញ្ហា ដោយមិនពឹងផ្អែកតែលើការទស្សន៍ទាយតាមទិន្នន័យនោះទេ។ | ដូចជាសៀវភៅបញ្ញត្តិវិន័យសាលា ដែលសិស្សត្រូវអនុវត្តតាមយ៉ាងតឹងរ៉ឹង ដោយផ្អែកលើច្បាប់ច្បាស់លាស់។ |
| Explainable AI (XAI) | ជាប្រព័ន្ធ AI ដែលត្រូវបានរចនាឡើងដើម្បីផ្តល់តម្លាភាព ដោយអនុញ្ញាតឱ្យមនុស្សអាចយល់ដឹង និងតាមដានពីរបៀប និងមូលហេតុដែល AI នោះធ្វើការសម្រេចចិត្ត ឬផ្តល់ចម្លើយណាមួយ។ | ដូចជាគ្រូបង្រៀនគណិតវិទ្យាដែលតម្រូវឱ្យសិស្សបង្ហាញពីរបៀបធ្វើលេខលម្អិត ជាជាងការសរសេរតែចម្លើយចុងក្រោយ។ |
| Knowledge Graphs | ជាបណ្តាញរចនាសម្ព័ន្ធទិន្នន័យដែលតំណាងឱ្យចំណេះដឹង ដោយភ្ជាប់ទំនាក់ទំនងរវាងវត្ថុ គំនិត ឬព្រឹត្តិការណ៍ផ្សេងៗ ដើម្បីឱ្យកុំព្យូទ័រអាចយល់ពីបរិបទ និងអត្ថន័យស៊ីជម្រៅនៃទិន្នន័យទាំងនោះក្នុងទម្រង់ជាបណ្តាញ។ | ដូចជាផែនទីគំនិត (Mind Map) ដ៏ធំមួយដែលតភ្ជាប់ពាក្យ និងអត្ថន័យចូលគ្នា ដើម្បីឱ្យកុំព្យូទ័រយល់ពីទំនាក់ទំនងក្នុងពិភពលោក។ |
| Differentiable Programming | ជាគំរូនៃការសរសេរកូដដែលអនុញ្ញាតឱ្យកម្មវិធីទាំងមូលអាចត្រូវបានធ្វើឱ្យប្រសើរឡើង (Optimized) តាមរយៈការគណនាដេរីវេ ដែលជួយឱ្យប្រព័ន្ធ Neural Networks អាចភ្ជាប់និងរៀនសូត្រជាមួយប្រព័ន្ធតក្កវិជ្ជាដោយស្វ័យប្រវត្តិ។ | ដូចជារោងចក្រដែលម៉ាស៊ីនគ្រប់ផ្នែកទាំងអស់អាចរៀនពីកំហុសរបស់គ្នាទៅវិញទៅមក ហើយកែតម្រូវដោយស្វ័យប្រវត្តិដើម្បីផលិតទំនិញឱ្យកាន់តែល្អ។ |
| Ontologies | ជាការរៀបចំ និងកំណត់ប្រភេទនៃគំនិត ទ្រព្យសម្បត្តិ និងទំនាក់ទំនងរវាងពាក្យនៅក្នុងវិស័យជាក់លាក់ណាមួយ (ឧទាហរណ៍៖ វេជ្ជសាស្ត្រ) ដើម្បីបង្កើតជាភាសាស្តង់ដារមួយដែលប្រព័ន្ធ AI អាចប្រើសម្រាប់វែកញែករកហេតុផលបាន។ | ដូចជាវចនានុក្រមបច្ចេកទេសបូកបញ្ចូលជាមួយកាតាឡុកបណ្ណាល័យ ដែលប្រាប់កុំព្យូទ័រថាអ្វីជារបស់អ្វី និងមានទំនាក់ទំនងគ្នាយ៉ាងដូចម្តេច។ |
| Black-box models | ជាម៉ូដែល AI (ជាពិសេស Deep Learning) ដែលទទួលយកទិន្នន័យចូល និងផ្តល់លទ្ធផលចេញ ប៉ុន្តែដំណើរការខាងក្នុងនៃការធ្វើសេចក្តីសម្រេចនោះមានភាពស្មុគស្មាញខ្លាំង ដែលមនុស្សមិនអាចបកស្រាយ ឬយល់ពីហេតុផលរបស់វាបាន។ | ដូចជាប្រអប់ទិព្វមួយដែលយើងដាក់គ្រឿងផ្សំចូល ហើយវាចេញមកជាម្ហូបភ្លាមៗ ប៉ុន្តែយើងមិនដឹងទាល់តែសោះថាវាចម្អិនដោយរបៀបណា។ |
អត្ថបទដែលបានបោះពុម្ពនៅលើ KhmerResearch ដែលទាក់ទងនឹងប្រធានបទនេះ៖
ប្រធានបទ និងសំណួរស្រាវជ្រាវដែលទាក់ទងនឹងឯកសារនេះ ដែលអ្នកអាចស្វែងរកបន្ថែម៖
