បញ្ហា (The Problem)៖ ឯកសារនេះដោះស្រាយបញ្ហាប្រឈមក្នុងការបង្កើតប្រព័ន្ធសន្ទនាដោយសំឡេង ដើម្បីជួយអ្នកប្រើប្រាស់ក្នុងការសម្រេចចិត្ត នៅពេលដែលពួកគេមិនមានគោលដៅច្បាស់លាស់ ឬខ្វះចំណេះដឹងអំពីប្រធានបទនោះ ដោយផ្សារភ្ជាប់គម្លាតចំណេះដឹងតាមរយៈការសន្ទនា។
វិធីសាស្ត្រ (The Methodology)៖ អ្នកស្រាវជ្រាវបានស្នើឡើងនូវគំរូនៃស្ថានភាពសន្ទនាដែលត្រូវបានធ្វើឲ្យប្រសើរឡើងតាមរយៈការរៀនពង្រឹងដោយប្រើប្រាស់កម្មវិធីក្លែងធ្វើអ្នកប្រើប្រាស់។
លទ្ធផលសំខាន់ៗ (The Verdict)៖
| វិធីសាស្ត្រ (Method) | គុណសម្បត្តិ (Pros) | គុណវិបត្តិ (Cons) | លទ្ធផលគន្លឹះ (Key Result) |
|---|---|---|---|
| Proposed Method: NAC with Probability Distributions វិធីសាស្ត្រស្នើឡើង៖ ក្បួន NAC ជាមួយនឹងរបាយប្រូបាប៊ីលីតេ (Probability Distributions) |
ពិចារណាលើចំណេះដឹងនិងចំណូលចិត្តរបស់អ្នកប្រើប្រាស់បានយ៉ាងល្អិតល្អន់។ ទទួលបានរង្វាន់និងលទ្ធផលខ្ពស់បំផុតក្នុងការវាយតម្លៃ។ | មានភាពស្មុគស្មាញក្នុងការគណនាដោយសារការប្រើប្រាស់អថេរជាប់បន្ទាត់ និងទាមទារទិន្នន័យបណ្តុះបណ្តាលច្រើន។ | ទទួលបានពិន្ទុរង្វាន់ខ្ពស់បំផុត ១.១៩ នៅពេលសន្ទនាដល់ជុំទី២០ (T=20)។ |
| Baseline 1: No recommendation វិធីសាស្ត្រគោលទី១៖ មិនមានការណែនាំ (ផ្តល់តែព័ត៌មានដែលស្នើសុំ) |
ងាយស្រួលបំផុតក្នុងការអនុវត្ត និងមិនទាមទារការគណនាស្មុគស្មាញ។ | មិនអាចជួយអ្នកប្រើប្រាស់ដែលខ្វះចំណេះដឹងលើប្រធានបទ ដើម្បីធ្វើការសម្រេចចិត្តបានទេ។ | ទទួលបានពិន្ទុរង្វាន់ទាបបំផុតត្រឹម ០.៣៤ នៅពេល T=20។ |
| Baseline 2: Random recommendation វិធីសាស្ត្រគោលទី២៖ ការណែនាំដោយចៃដន្យពីប្រព័ន្ធ |
ងាយស្រួលអនុវត្ត និងអាចផ្តល់ជម្រើសចម្រុះដល់អ្នកប្រើប្រាស់ដោយចៃដន្យ។ | ការណែនាំច្រើនតែមិនពាក់ព័ន្ធនឹងតម្រូវការ ឬចំណូលចិត្តជាក់ស្តែងរបស់អ្នកប្រើប្រាស់។ | ទទួលបានពិន្ទុរង្វាន់មធ្យម ០.៩២ នៅពេល T=20។ |
| Discrete state expression ការបង្ហាញស្ថានភាពសន្ទនាជាកន្សោមដាច់ដោយឡែក (Discrete) |
ការបង្ហាញស្ថានភាពមានភាពសាមញ្ញជាងរបាយប្រូបាប៊ីលីតេ ដែលធ្វើឲ្យងាយស្រួលក្នុងការធ្វើម៉ូដែល។ | មិនសូវសុក្រឹតក្នុងការចាប់យកភាពមិនច្បាស់លាស់នៃចំណូលចិត្តលម្អិតរបស់អ្នកប្រើប្រាស់។ | ទទួលបានពិន្ទុរង្វាន់ ១.១០ នៅពេល T=20 (ទាបជាងវិធីសាស្ត្រស្នើឡើងបន្តិច)។ |
ការចំណាយលើធនធាន (Resource Cost)៖ ឯកសារមិនបានបញ្ជាក់លម្អិតពីតម្លៃផ្នែករឹងទេ ប៉ុន្តែការបណ្តុះបណ្តាលម៉ូដែល Reinforcement Learning ទាមទារបរិស្ថានក្លែងធ្វើ និងទិន្នន័យជាក់លាក់។
ការសិក្សានេះត្រូវបានធ្វើឡើងដោយប្រើសំណុំទិន្នន័យសន្ទនាទេសចរណ៍នៅទីក្រុងក្យូតូ ប្រទេសជប៉ុន។ ទិន្នន័យនេះពឹងផ្អែកខ្លាំងលើបរិបទវប្បធម៌ និងអាកប្បកិរិយារបស់អ្នកទេសចរជប៉ុន។ សម្រាប់ប្រទេសកម្ពុជា អាកប្បកិរិយារបស់អ្នកប្រើប្រាស់ក្នុងការស្វែងរកព័ត៌មាន និងការវាយតម្លៃជម្រើសអាចមានភាពខុសគ្នា ដែលទាមទារឱ្យមានការប្រមូលទិន្នន័យក្នុងស្រុកដើម្បីឲ្យម៉ូដែលដំណើរការបានល្អ។
វិធីសាស្ត្រនៃប្រព័ន្ធសន្ទនាជួយសម្រេចចិត្តនេះ មានសក្តានុពលខ្ពស់ក្នុងការអភិវឌ្ឍប្រព័ន្ធសេវាកម្មអតិថិជន និងការណែនាំសម្រាប់វិស័យផ្សេងៗនៅកម្ពុជា។
ជារួម ការអនុវត្តគំរូនេះអាចជួយបង្កើនបទពិសោធន៍អ្នកប្រើប្រាស់កម្ពុជាក្នុងការប្រើប្រាស់ប្រព័ន្ធឌីជីថល តាមរយៈការណែនាំឆ្លាតវៃ និងកាត់បន្ថយភាពស្មុគស្មាញក្នុងការសម្រេចចិត្ត។
ដើម្បីអនុវត្តតាមការសិក្សានេះ និស្សិតគួរអនុវត្តតាមជំហានខាងក្រោម៖
| ពាក្យបច្ចេកទេស | ការពន្យល់ជាខេមរភាសា (Khmer Explanation) | និយមន័យសាមញ្ញ (Simple Definition) |
|---|---|---|
| Reinforcement learning (RL) | គឺជាវិធីសាស្ត្រនៃបញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) ដែលប្រព័ន្ធកុំព្យូទ័ររៀនធ្វើការសម្រេចចិត្តនិងបង្កើតយុទ្ធសាស្ត្រតាមរយៈការសាកល្បងនិងកំហុស ដោយទទួលបាន "រង្វាន់" នៅពេលវាធ្វើសកម្មភាពបានល្អ និង "ពិន័យ" នៅពេលវាធ្វើខុស រហូតដល់វារកឃើញយុទ្ធសាស្ត្រល្អបំផុត។ | ដូចជាការបង្ហាត់សត្វសុនខឱ្យចេះធ្វើតាមបញ្ជា ដោយការផ្តល់នំចំណីជាលាភការនៅពេលវាធ្វើត្រូវ និងមិនផ្តល់ឱ្យនៅពេលវាធ្វើខុស។ |
| Partially observable Markov decision process (POMDP) | ជាគំរូគណិតវិទ្យាសម្រាប់ធ្វើការសម្រេចចិត្តក្នុងស្ថានភាពដែលប្រព័ន្ធមិនអាចមើលឃើញ ឬមិនមានព័ត៌មានពេញលេញពីស្ថានភាពពិតរបស់អ្នកប្រើប្រាស់ (ដូចជាចំណូលចិត្ត ឬចំណេះដឹងពិតប្រាកដរបស់ពួកគេ) ដោយវាត្រូវធ្វើការប៉ាន់ស្មានជាទម្រង់ប្រូបាប៊ីលីតេ (ភាគរយ)។ | ដូចជាការព្យាយាមទស្សន៍ទាយសន្លឹកបៀររបស់គូប្រកួត ដោយគ្រាន់តែសង្កេតមើលទឹកមុខនិងរបៀបចាក់លុយរបស់ពួកគេ ជំនួសឱ្យការមើលឃើញសន្លឹកបៀរដោយផ្ទាល់។ |
| User simulator | ជាកម្មវិធីកុំព្យូទ័រដែលត្រូវបានបង្កើតឡើងដើម្បីធ្វើត្រាប់តាមអាកប្បកិរិយា ការឆ្លើយតប និងចំណូលចិត្តរបស់មនុស្សពិតប្រាកដ ដើម្បីយកមកបណ្តុះបណ្តាលនិងសាកល្បងប្រព័ន្ធសន្ទនាឱ្យឆ្លាតវៃ ដោយមិនចាំបាច់ប្រើមនុស្សផ្ទាល់រាប់ម៉ឺនដង។ | ដូចជាការប្រើប្រាស់អតិថិជនសិប្បនិម្មិត (មនុស្សយន្ត) ដើម្បីឱ្យបុគ្គលិកផ្នែកលក់ហាត់រៀននិយាយសន្ទនា និងដោះស្រាយបញ្ហាមុនពេលជួបអតិថិជនពិតប្រាកដ។ |
| Natural Actor Critic (NAC) | ជាក្បួនដោះស្រាយមួយនៅក្នុងម៉ូដែលរៀនពង្រឹង (RL) ដែលបែងចែកយន្តការជាពីរផ្នែក៖ "Actor" ជាអ្នកជ្រើសរើសសកម្មភាពឬយុទ្ធសាស្ត្រ និង "Critic" ជាអ្នកវាយតម្លៃថាតើសកម្មភាពនោះទទួលបានរង្វាន់កម្រិតណា ដើម្បីជួយកែតម្រូវសកម្មភាពបន្ទាប់ឱ្យកាន់តែប្រសើរ។ | ដូចជាសិស្ស (Actor) ដែលកំពុងហាត់គូររូប និងគ្រូ (Critic) ដែលឈរមើលហើយប្រាប់ថារូបនោះស្អាតឬនៅ ដើម្បីឱ្យសិស្សកែតម្រូវការគូររបស់ខ្លួននៅពេលក្រោយ។ |
| Analytic Hierarchy Process (AHP) | ជាវិធីសាស្ត្ររៀបចំរចនាសម្ព័ន្ធនៃការសម្រេចចិត្តដ៏ស្មុគស្មាញ ដោយបំបែកបញ្ហាទៅជាកម្រិតតូចៗជាឋានានុក្រម (ដូចជា គោលដៅ លក្ខណៈវិនិច្ឆ័យ និងជម្រើស) ហើយធ្វើការប្រៀបធៀបជម្រើសជាគូៗដើម្បីរកជម្រើសដែលល្អបំផុតសម្រាប់អ្នកប្រើប្រាស់។ | ដូចជាការសម្រេចចិត្តទិញទូរស័ព្ទថ្មី ដោយសរសេរចូលតារាងប្រៀបធៀបចំណុចនីមួយៗ (តម្លៃ ថ្ម កាមេរ៉ា) រវាងម៉ាកពីរ ដើម្បីមើលថាមួយណាឈ្នះពិន្ទុច្រើនជាង។ |
| soft-max (Boltzmann) policy | ជាអនុគមន៍គណិតវិទ្យាដែលបំប្លែងតម្លៃពិន្ទុនៃការប៉ាន់ស្មានផ្សេងៗឱ្យទៅជាកម្រិតនៃប្រូបាប៊ីលីតេ (សរុបស្មើ ១ ឬ ១០០%) ដើម្បីជួយប្រព័ន្ធ AI ក្នុងការសម្រេចចិត្តជ្រើសរើសសកម្មភាពបន្ទាប់ដោយផ្អែកលើជម្រើសដែលមានភាគរយខ្ពស់ជាងគេ ប៉ុន្តែក៏នៅទុកឱកាសខ្លះសម្រាប់ជម្រើសផ្សេងទៀតដែរ។ | ដូចជាការចាប់ឆ្នោតដែលមានសន្លឹកឆ្នោតច្រើនសម្រាប់ជម្រើសដែលយើងចូលចិត្តជាងគេ ប៉ុន្តែក៏មានសន្លឹកឆ្នោតតិចតួចសម្រាប់ជម្រើសផ្សេងទៀត ដើម្បីទុកឱកាសអាចសាកល្បងរបស់ថ្មី។ |
| Dialogue state | ជាតំណាងនៃស្ថានភាពបច្ចុប្បន្ននៃការសន្ទនារវាងប្រព័ន្ធនិងអ្នកប្រើប្រាស់ ដែលផ្ទុកនិងសង្ខេបនូវព័ត៌មានទាំងអស់ដែលប្រព័ន្ធប្រមូលបានរហូតមកដល់ពេលនេះ ដូចជាអ្វីដែលអ្នកប្រើប្រាស់បានសុំ ចំណេះដឹងដែលពួកគេមាន និងចំណូលចិត្តដែលប្រព័ន្ធបានប៉ាន់ស្មាន។ | ដូចជាសៀវភៅប្រវត្តិរូបអ្នកជំងឺរបស់គ្រូពេទ្យ ដែលកត់ត្រាអាការៈនិងថ្នាំដែលធ្លាប់លេបពីមួយដំណាក់កាលទៅមួយដំណាក់កាល ដើម្បីងាយស្រួលរៀបចំការព្យាបាលនៅជំហានបន្ទាប់។ |
អត្ថបទដែលបានបោះពុម្ពនៅលើ KhmerResearch ដែលទាក់ទងនឹងប្រធានបទនេះ៖
ប្រធានបទ និងសំណួរស្រាវជ្រាវដែលទាក់ទងនឹងឯកសារនេះ ដែលអ្នកអាចស្វែងរកបន្ថែម៖
