បញ្ហា (The Problem)៖ ការស្រាវជ្រាវនេះដោះស្រាយពីបញ្ហាប្រឈមនៃប្រព័ន្ធអ្នកជំនាញ (Expert Systems) និងការរៀនពង្រឹង (Reinforcement Learning) ជាពិសេសលើកង្វះខាតសមត្ថភាពទូទៅ និងប្រសិទ្ធភាពនៃការប្រើប្រាស់ទិន្នន័យ (Sample Efficiency) ក្នុងការធ្វើសេចក្តីសម្រេចចិត្តតាមលំដាប់លំដោយ (Sequential Decision-Making)។
វិធីសាស្ត្រ (The Methodology)៖ ឯកសារនេះណែនាំ និងពិនិត្យមើលអំពីគំរូថ្មីនៃម៉ូដែលធ្វើសេចក្តីសម្រេចចិត្តខ្នាតធំ (Large Decision Models - LDMs) ដោយប្រើប្រាស់ស្ថាបត្យកម្ម Transformer ដើម្បីរៀបចំការធ្វើសេចក្តីសម្រេចជាទម្រង់នៃការធ្វើគំរូលំដាប់លំដោយ (Sequence Modeling)។
លទ្ធផលសំខាន់ៗ (The Verdict)៖
| វិធីសាស្ត្រ (Method) | គុណសម្បត្តិ (Pros) | គុណវិបត្តិ (Cons) | លទ្ធផលគន្លឹះ (Key Result) |
|---|---|---|---|
| Expert Systems (ES) ប្រព័ន្ធអ្នកជំនាញ |
មានភាពច្បាស់លាស់ក្នុងការបកស្រាយ (Explainability) និងងាយស្រួលគ្រប់គ្រងលទ្ធផលបានល្អប្រសើរ។ | ទាមទារចំណេះដឹងស៊ីជម្រៅពីមនុស្ស និងមានដែនកំណត់ក្នុងការដោះស្រាយបញ្ហាដែលស្មុគស្មាញខ្លាំង ឬបញ្ហាដែលមនុស្សមិនទាន់ស្វែងយល់អស់។ | ជាដំណោះស្រាយដែលមានប្រសិទ្ធភាពសម្រាប់បញ្ហាជាក់លាក់ ប៉ុន្តែមិនអាចធ្វើទូទៅកម្ម (Generalization) ទៅកាន់បញ្ហាថ្មីៗបានទេ។ |
| Reinforcement Learning (RL) ការរៀនពង្រឹង |
មានសមត្ថភាពខ្ពស់ក្នុងការរៀនពីអន្តរកម្មជាមួយបរិស្ថាន និងអាចសម្រេចបានលទ្ធផលកម្រិតអមនុស្ស (Superhuman-level) ក្នុងហ្គេមនិងការគ្រប់គ្រងផ្សេងៗ។ | មានប្រសិទ្ធភាពប្រើប្រាស់ទិន្នន័យទាប (Low sample efficiency) និងខ្សោយក្នុងការសម្របខ្លួននៅពេលបរិស្ថានមានការផ្លាស់ប្តូរ (Poor generalization)។ | ទទួលបានភាពជោគជ័យខ្លាំងក្នុងរយៈពេលមួយទសវត្សរ៍ចុងក្រោយ (ដូចជា AlphaGo) ប៉ុន្តែពិបាកអនុវត្តក្នុងពិភពពិតដោយសារបញ្ហារង្វាន់ (Reward sensitivity)។ |
| Large Decision Models (LDMs) ម៉ូដែលធ្វើសេចក្តីសម្រេចចិត្តខ្នាតធំ (ឧទាហរណ៍ Gato, DB1) |
អាចដោះស្រាយកិច្ចការច្រើនប្រភេទក្នុងពេលតែមួយ និងអាចសម្របខ្លួនទៅនឹងកិច្ចការថ្មីៗបានយ៉ាងលឿនដោយប្រើទិន្នន័យតិចតួច (Few-shot adaptation)។ | ពឹងផ្អែកខ្លាំងលើទិន្នន័យគំរូល្អៗ (Expert trajectories) ក្នុងបរិមាណច្រើនសម្រាប់ការបង្វឹក និងទាមទារកម្លាំងម៉ាស៊ីនកុំព្យូទ័រធំសម្រាប់ Pre-training។ | ម៉ូដែល Gato អាចដំណើរការលើកិច្ចការចំនួន ៦០៤ ដែលក្នុងនោះ ៤៥០ កិច្ចការទទួលបានពិន្ទុលើសពី ៥០% នៃកម្រិតអ្នកជំនាញ។ |
ការចំណាយលើធនធាន (Resource Cost)៖ ឯកសារមិនបានបញ្ជាក់លម្អិតអំពីតម្លៃធនធានជាទឹកប្រាក់ទេ ប៉ុន្តែបានរំលេចពីការប្រើប្រាស់ប៉ារ៉ាម៉ែត្ររាប់ពាន់លាន និងតម្រូវការទិន្នន័យបទពិសោធន៍ដ៏ធំសម្រាប់ការបង្វឹកម៉ូដែលមូលដ្ឋាន។
ការសិក្សានេះផ្តោតសំខាន់ទៅលើលទ្ធផលពីបរិស្ថាននិម្មិត កម្មវិធីក្លែងធ្វើ (Simulators ដូចជា MuJoCo, SMAC) និងហ្គេម ដែលមានច្បាប់ច្បាស់លាស់។ សម្រាប់ប្រទេសកម្ពុជា ទិន្នន័យឌីជីថលពីពិភពពិតនៅមានកម្រិត ហើយបរិស្ថានជាក់ស្តែង (ឧ. ស្ថានភាពផ្លូវ ឬអាកាសធាតុ) មានភាពស្មុគស្មាញ និងគ្មានសណ្តាប់ធ្នាប់ ដែលអាចធ្វើឱ្យការអនុវត្តម៉ូដែលទាំងនេះជួបការលំបាក (Domain Gap)។
ទោះបីជាបច្ចេកវិទ្យានេះស្ថិតក្នុងដំណាក់កាលស្រាវជ្រាវកម្រិតខ្ពស់ក៏ដោយ វាមានសក្តានុពលខ្ពស់សម្រាប់ការចាប់ផ្តើមអភិវឌ្ឍប្រព័ន្ធស្វ័យប្រវត្តិកម្មឆ្លាតវៃនៅកម្ពុជានាពេលអនាគត។
ជារួម LDMs ជាបច្ចេកវិទ្យាដ៏មានសក្តានុពល ប៉ុន្តែទាមទារឱ្យស្ថាប័នស្រាវជ្រាវនៅកម្ពុជាត្រូវវិនិយោគលើការប្រមូលទិន្នន័យមូលដ្ឋាននៃពិភពពិតជាមុនសិន ដើម្បីទទួលបានប្រយោជន៍ពេញលេញពីវា។
ដើម្បីអនុវត្តតាមការសិក្សានេះ និស្សិតគួរអនុវត្តតាមជំហានខាងក្រោម៖
| ពាក្យបច្ចេកទេស | ការពន្យល់ជាខេមរភាសា (Khmer Explanation) | និយមន័យសាមញ្ញ (Simple Definition) |
|---|---|---|
| Large Decision Models (LDMs) | ជាម៉ូដែលបញ្ញាសិប្បនិមិត្តខ្នាតធំដែលប្រើប្រាស់បច្ចេកវិទ្យា Transformer ដើម្បីដោះស្រាយកិច្ចការដែលទាមទារការធ្វើសេចក្តីសម្រេចចិត្តច្រើនក្នុងពេលតែមួយ និងអាចបត់បែនទៅកាន់កិច្ចការថ្មីៗបានយ៉ាងឆាប់រហ័ស។ | ដូចជាខួរក្បាលអ្នកគ្រប់គ្រងទូទៅម្នាក់ដែលអាចធ្វើការសម្រេចចិត្តលើការងារច្រើនប្រភេទផ្សេងៗគ្នាក្នុងពេលតែមួយដោយពឹងផ្អែកលើបទពិសោធន៍ចាស់ និងចំណេះដឹងទូលំទូលាយ។ |
| Sequential decision-making | ជាដំណើរការនៃការធ្វើសេចក្តីសម្រេចចិត្តជាបន្តបន្ទាប់ ដែលការសម្រេចចិត្តនីមួយៗនៅពេលនេះ នឹងជះឥទ្ធិពលទៅដល់ស្ថានភាព និងជម្រើសផ្សេងៗទៀតដែលអាចធ្វើបាននៅពេលអនាគត។ | ដូចជាការលេងអុក ដែលការដើរកូនអុកមួយកន្លែងរបស់អ្នក នឹងប្តូរស្ថានការណ៍នៃក្តារអុកទាំងមូលសម្រាប់ជំហានដើរបន្ទាប់។ |
| Reinforcement Learning (RL) | វិធីសាស្ត្របង្រៀន AI តាមរយៈការសាកល្បងខុសនិងត្រូវ (Trial and Error) ក្នុងបរិស្ថានណាមួយ ដោយផ្តល់ជារង្វាន់ (Reward) ពេលវាធ្វើត្រូវ និងពិន័យពេលវាធ្វើខុស ដើម្បីឱ្យវារៀនរកវិធីធ្វើសកម្មភាពដែលល្អបំផុត។ | ដូចជាការបង្ហាត់សត្វសុនខឱ្យចេះអង្គុយ ដោយឲ្យចំណីពេលវាធ្វើតាមបញ្ជាបានត្រឹមត្រូវ និងមិនឲ្យចំណីបើវាធ្វើខុស។ |
| Offline Reinforcement Learning | ការបង្រៀនម៉ូដែល AI ឱ្យចេះធ្វើសេចក្តីសម្រេចចិត្តដោយគ្រាន់តែរៀនពីទិន្នន័យចាស់ៗដែលគេបានប្រមូលទុកជាមុន ដោយមិនចាំបាច់ឱ្យវាទៅធ្វើអន្តរកម្ម ឬសាកល្បងផ្ទាល់នៅក្នុងបរិស្ថានពិតនៅពេលកំពុងរៀននោះទេ។ | ដូចជាការរៀនទាត់បាល់ដោយគ្រាន់តែមើលវីដេអូកីឡាករល្បីៗប្រកួតពីមុន ដោយមិនទាន់ចុះទៅទាត់ផ្ទាល់នៅលើទីលានហ្វឹកហាត់។ |
| Sequence modeling | ជាការចាត់ទុកបញ្ហាជាលំដាប់លំដោយនៃទិន្នន័យ (ដូចជាលំដាប់នៃពាក្យ សកម្មភាព ឬព្រឹត្តិការណ៍) ហើយឱ្យម៉ូដែលរៀនទស្សន៍ទាយថាតើអ្វីនឹងកើតឡើងនៅជំហានបន្ទាប់ ដោយផ្អែកលើទិន្នន័យដែលបានកើតឡើងពីមុន។ | ដូចជាមុខងារទស្សន៍ទាយពាក្យ (Auto-complete) នៅលើទូរស័ព្ទដៃ ដែលដឹងថាអ្នកចង់សរសេរអ្វីបន្ត បន្ទាប់ពីអ្នកវាយបាន២ឬ៣ពាក្យរួចមក។ |
| Zero-shot or few-shot adaptation | សមត្ថភាពរបស់ម៉ូដែល AI ក្នុងការបត់បែនទៅអនុវត្តភារកិច្ចថ្មីស្រឡាងមួយដែលវាមិនធ្លាប់រៀនសោះ (Zero-shot) ឬរៀនពីឧទាហរណ៍ថ្មីតែមួយឬពីរ (Few-shot) ប៉ុន្តែនៅតែអាចផ្តល់លទ្ធផលបានល្អ។ | ដូចជាចុងភៅជំនាញម្នាក់ដែលអាចចម្អិនម្ហូបថ្មីមួយបានភ្លាមៗ ដោយគ្រាន់តែអានឈ្មោះម្ហូប ឬភ្លក់រសជាតិតែម្តង ទោះមិនដែលធ្លាប់រៀនធ្វើវាក៏ដោយ។ |
| Transformer | ជាស្ថាបត្យកម្មបណ្តាញសរសៃប្រសាទសិប្បនិមិត្ត (Neural Network Architecture) ដែលមានសមត្ថភាពខ្ពស់ក្នុងការចងចាំ និងចាប់យកទំនាក់ទំនងនៃទិន្នន័យដែលនៅឆ្ងាយពីគ្នាក្នុងលំដាប់លំដោយ តាមរយៈយន្តការផ្តោតចំណាប់អារម្មណ៍ (Self-attention)។ | ដូចជាមនុស្សកំពុងអានសៀវភៅ ដែលមានសមត្ថភាពចងចាំសាច់រឿងតួអង្គនៅទំព័រទី១ ហើយដឹងពីទំនាក់ទំនងនៅពេលតួអង្គនោះលេចមុខម្តងទៀតនៅទំព័រទី១០។ |
| World model | ជាម៉ូដែល AI ដែលរៀនស្វែងយល់ពីច្បាប់ទម្លាប់ និងដំណើរការនៃពិភពលោក (ឬបរិស្ថាន) ដែលធ្វើឱ្យវាអាចទស្សន៍ទាយទុកជាមុនថាតើបរិស្ថាននឹងប្រែប្រួលយ៉ាងណា ប្រសិនបើវាធ្វើសកម្មភាពណាមួយជាក់លាក់។ | ដូចជាការគិតស្រមៃទុកជាមុនក្នុងខួរក្បាលរបស់យើងថា ប្រសិនបើយើងទម្លាក់កែវកញ្ចក់លើឥដ្ឋការ៉ូ វានឹងបែកខ្ចាត់ខ្ចាយជាមិនខាន។ |
អត្ថបទដែលបានបោះពុម្ពនៅលើ KhmerResearch ដែលទាក់ទងនឹងប្រធានបទនេះ៖
ប្រធានបទ និងសំណួរស្រាវជ្រាវដែលទាក់ទងនឹងឯកសារនេះ ដែលអ្នកអាចស្វែងរកបន្ថែម៖
