បញ្ហា (The Problem)៖ ឯកសារនេះពិនិត្យមើលលើការប្រើប្រាស់វិធីសាស្ត្ររៀនពង្រឹង (Reinforcement Learning) ដើម្បីស្វ័យប្រវត្តិកម្មការគ្រប់គ្រងប្រព័ន្ធសន្ទនាជាសំឡេង (Spoken Dialogue Systems) និងវាយតម្លៃលើបញ្ហាប្រឈមនានាក្នុងការដាក់ពង្រាយប្រព័ន្ធនេះក្នុងពិភពពាណិជ្ជកម្មជាក់ស្តែង។
វិធីសាស្ត្រ (The Methodology)៖ អ្នកនិពន្ធធ្វើការវិភាគនិងប្រៀបធៀបយ៉ាងលម្អិតនូវចំណុចខ្លាំង និងចំណុចខ្សោយនៃគំរូប្រូបាប៊ីលីតេ និងការរៀនពង្រឹងសម្រាប់ការគ្រប់គ្រងការសន្ទនា។
លទ្ធផលសំខាន់ៗ (The Verdict)៖
| វិធីសាស្ត្រ (Method) | គុណសម្បត្តិ (Pros) | គុណវិបត្តិ (Cons) | លទ្ធផលគន្លឹះ (Key Result) |
|---|---|---|---|
| Reinforcement Learning (MDP/POMDP) ការរៀនពង្រឹង (ម៉ូដែលប្រូបាប៊ីលីតេ MDP/POMDP) |
មានលក្ខណៈវិទ្យាសាស្ត្រផ្អែកលើស្ថិតិនិងទ្រឹស្តីច្បាស់លាស់ និងអាចស្វែងរកគោលការណ៍ល្អបំផុត (optimal policy) ដោយស្វ័យប្រវត្តិ។ វាជួយកាត់បន្ថយការសរសេរកូដស្មុគស្មាញដោយដៃសម្រាប់ការគ្រប់គ្រងការសន្ទនាវែងៗ។ | ប្រព័ន្ធនេះដំណើរការដូចប្រអប់ខ្មៅ (black box) ដែលធ្វើឱ្យអ្នកអភិវឌ្ឍន៍ពិបាកគ្រប់គ្រងឬកែប្រែលំហូរនៃការសន្ទនាជាក់លាក់ណាមួយ។ វាក៏មានភាពរសើបខ្លាំងទៅនឹងការផ្លាស់ប្តូរមុខងាររង្វាន់ (Reward Function)។ | ផ្តល់នូវគោលការណ៍ដ៏ល្អបំផុតតាមទិន្នន័យ (optimal to the data) ប៉ុន្តែមិនទាន់រួចរាល់សម្រាប់ការដាក់ពង្រាយក្នុងផលិតផលពាណិជ្ជកម្មជាក់ស្តែងដោយសារភាពស្មុគស្មាញក្នុងការថែទាំ។ |
| Hand-crafted Rules / Heuristics ការសរសេរក្បួនច្បាប់និងវិធានដោយដៃ (Rule-based Dialogue Management) |
ផ្តល់សិទ្ធិអំណាចពេញលេញដល់អ្នកអភិវឌ្ឍន៍ក្នុងការគ្រប់គ្រងប្រព័ន្ធ។ ពេលមានបញ្ហាឬចង់កែប្រែចំណុចណាមួយ គឺអាចធ្វើទៅបានយ៉ាងងាយស្រួល និងអាចទស្សន៍ទាយលទ្ធផលបានច្បាស់លាស់។ | ចំណាយពេលវេលាច្រើន ងាយមានកំហុសពីមនុស្ស (human error) និងពិបាកក្នុងការគ្រប់គ្រងនៅពេលការសន្ទនាកាន់តែមានភាពស្មុគស្មាញ និងមានជម្រើសច្រើន។ | នៅតែជាជម្រើសដែលស្ថាប័នពាណិជ្ជកម្មពេញចិត្ត និងទុកចិត្តប្រើប្រាស់ជាងគេ ព្រោះវាធានាបាននូវស្ថិរភាព និងការគ្រប់គ្រងគុណភាពបទពិសោធន៍អតិថិជន។ |
ការចំណាយលើធនធាន (Resource Cost)៖ ទោះបីជាឯកសារមិនបានបញ្ជាក់ពីតួលេខនៃការចំណាយជាសាច់ប្រាក់ក្តី ប៉ុន្តែបានរំលេចយ៉ាងច្បាស់ពីតម្រូវការធនធានបច្ចេកទេស និងធនធានមនុស្សដ៏ច្រើន។
ឯកសារនេះបានរិះគន់ការអនុវត្តដែលប្រើប្រាស់ម៉ូដែលក្លែងធ្វើអ្នកប្រើប្រាស់ (User Simulation) តែមួយសម្រាប់ការបណ្តុះបណ្តាល និងការធ្វើតេស្ត ដែលចាត់ទុកថាជាការបន្លំ (Cheating) ហើយមិនឆ្លុះបញ្ចាំងពីលទ្ធផលពិតប្រាកដ។ សម្រាប់កម្ពុជា ការខ្វះខាតទិន្នន័យសន្ទនាជាក់ស្តែងជាភាសាខ្មែរអាចបង្ខំឱ្យអ្នកស្រាវជ្រាវពឹងផ្អែកលើការក្លែងធ្វើច្រើនហួសហេតុ ដែលអាចនាំឱ្យប្រព័ន្ធបរាជ័យពេលជួបអតិថិជនពិតនៅកម្ពុជាដែលប្រើប្រាស់គ្រាមភាសា ឬរបៀបនិយាយប្លែកៗគ្នា។
វិធីសាស្ត្ររៀនពង្រឹង (RL) នេះមានសក្តានុពលខ្ពស់ ប៉ុន្តែនៅមានឧបសគ្គច្រើនសម្រាប់ការអនុវត្តភ្លាមៗនៅក្នុងបរិបទអាជីវកម្មនៅកម្ពុជា។
សរុបមក ស្ថាប័ននៅកម្ពុជាគួរតែផ្តោតលើប្រព័ន្ធគ្រប់គ្រងការសន្ទនាផ្អែកលើវិធាន (Rule-based Dialogue Systems) ជាមុនសិន មុននឹងសាកល្បងវិនិយោគលើ RL ដ៏ស្មុគស្មាញ។
ដើម្បីអនុវត្តតាមការសិក្សានេះ និស្សិតគួរអនុវត្តតាមជំហានខាងក្រោម៖
| ពាក្យបច្ចេកទេស | ការពន្យល់ជាខេមរភាសា (Khmer Explanation) | និយមន័យសាមញ្ញ (Simple Definition) |
|---|---|---|
| Spoken Dialogue System (SDS) | ប្រព័ន្ធកុំព្យូទ័រដែលត្រូវបានរចនាឡើងដើម្បីសន្ទនាជាមួយមនុស្សតាមរយៈសំឡេង ដោយមានសមត្ថភាពអាចស្តាប់យល់ (Speech Recognition), វិភាគអត្ថន័យ (Natural Language Understanding) និងឆ្លើយតបត្រលប់ទៅវិញ (Dialogue Management)។ | ដូចជាកម្មវិធី Siri ឬ Google Assistant ដែលអ្នកអាចនិយាយសួរវាដោយផ្ទាល់មាត់ ហើយវាឆ្លើយតបមកវិញ។ |
| Reinforcement Learning | វិធីសាស្ត្របង្រៀនម៉ាស៊ីន (Machine Learning) ដែលតម្រូវឱ្យកុំព្យូទ័រសាកល្បងធ្វើសកម្មភាពផ្សេងៗក្នុងបរិស្ថានណាមួយ រួចផ្តល់រង្វាន់នៅពេលវាសម្រេចគោលដៅ ឬពិន័យនៅពេលវាធ្វើខុស ដើម្បីឱ្យវារៀនរកវិធីសាស្ត្រដែលល្អបំផុតដោយខ្លួនឯង។ | ដូចជាការបង្ហាត់សត្វឆ្កែ ដោយឱ្យចំណីពេលវាធ្វើតាមបញ្ជា និងស្តីបន្ទោសពេលវាធ្វើខុស ដើម្បីឱ្យវាចងចាំទម្លាប់ល្អ។ |
| Markov Decision Process (MDP) | ក្របខ័ណ្ឌគណិតវិទ្យាសម្រាប់ធ្វើគំរូពីដំណើរការនៃការសម្រេចចិត្តជាជំហានៗ។ ក្នុងម៉ូដែលនេះ ការសម្រេចចិត្តបន្ទាប់គឺពឹងផ្អែកតែលើស្ថានភាពបច្ចុប្បន្នប៉ុណ្ណោះ ដោយមិនខ្វល់ពីប្រវត្តិ ឬជំហានដែលបានដើរកន្លងមកឡើយ (Markov property)។ | ដូចជាការលេងអុក ដែលការដើរកូននីមួយៗរបស់អ្នកអាស្រ័យលើទីតាំងកូនអុកបច្ចុប្បន្ននៅលើក្តារ មិនមែនអាស្រ័យលើថាអ្នកដើរតាមផ្លូវណាមកដល់ទីនេះទេ។ |
| Partially Observable Markov Decision Process (POMDP) | ទម្រង់បំបែកចេញពី MDP ដែលប្រព័ន្ធមិនអាចដឹងច្បាស់ពីស្ថានភាពពិតប្រាកដ១០០% (ឧទាហរណ៍៖ ប្រព័ន្ធស្តាប់សំឡេងមនុស្សមិនសូវច្បាស់) ដូច្នេះវាត្រូវធ្វើការទស្សន៍ទាយ (Probability distribution) ដោយផ្អែកលើទិន្នន័យដែលវាអាចសង្កេតឃើញ ដើម្បីសម្រេចចិត្ត។ | ដូចជាការព្យាបាលជំងឺដោយគ្រូពេទ្យ ដែលគាត់មិនអាចមើលឃើញមេរោគក្នុងខ្លួនអ្នកផ្ទាល់ ប៉ុន្តែគាត់ត្រូវទាយជំងឺតាមរយៈរោគសញ្ញាដែលអ្នកប្រាប់។ |
| Reward Function | ក្បួនគណិតវិទ្យាដែលកំណត់ពីចំនួនពិន្ទុ (ឬរង្វាន់) ដែលប្រព័ន្ធនឹងទទួលបាន ឬត្រូវដកចេញ នៅពេលវាធ្វើសកម្មភាពណាមួយ។ មុខងារនេះជាតម្រុយប្រាប់ប្រព័ន្ធពីអ្វីដែលយើងចង់ឱ្យវាសម្រេចបាន (Objective) ។ | ដូចជាច្បាប់នៃការដាក់ពិន្ទុក្នុងវីដេអូហ្គេម បើសម្លាប់សត្រូវវគ្គនេះបាន១០ពិន្ទុ តែបើដើរធ្លាក់ទឹកត្រូវដក៥ពិន្ទុ។ |
| State Space | បណ្តុំនៃស្ថានភាព ព័ត៌មាន ឬលក្ខខណ្ឌទាំងអស់ដែលអាចកើតមានឡើងនៅក្នុងប្រព័ន្ធ។ ការរចនា State Space កំណត់ថាប្រព័ន្ធត្រូវចងចាំអថេរអ្វីខ្លះ ដើម្បីអាចដំណើរការការសន្ទនាបាន។ | ដូចជាចំណុចឈប់ទាំងអស់នៅលើផែនទីខ្សែរថភ្លើង ដែលរថភ្លើង (ឬការសន្ទនា) អាចស្ថិតនៅចំណុចណាមួយនៅពេលណាមួយ។ |
| Policy | គោលការណ៍ ឬសៀវភៅណែនាំដែលប្រព័ន្ធបានរៀន និងបង្កើតឡើង ដើម្បីសម្រេចថា តើត្រូវឆ្លើយតបឬធ្វើសកម្មភាពអ្វីបន្ទាប់ នៅពេលវាស្ថិតក្នុងស្ថានភាពណាមួយជាក់លាក់។ គោលដៅចុងក្រោយគឺស្វែងរក "Optimal Policy" (គោលការណ៍ដែលផ្តល់រង្វាន់ខ្ពស់បំផុត)។ | ដូចជាសៀវភៅក្បួនប្រតិបត្តិ (Playbook) របស់គ្រូបង្វឹកបាល់ទាត់ ដែលប្រាប់កីឡាករថាបើគូប្រកួតលេងទម្រង់នេះ តើត្រូវរត់ឬទាត់បាល់ទៅទីតាំងណា។ |
| User Simulation | ការបង្កើតកម្មវិធីកុំព្យូទ័រ (ម៉ូដែល) ដើម្បីដើរតួជាអ្នកប្រើប្រាស់ក្នុងការជជែកជាមួយប្រព័ន្ធសន្ទនា។ វិធីសាស្ត្រនេះអនុញ្ញាតឱ្យប្រព័ន្ធអាចរៀន និងសាកល្បងរាប់ពាន់ដងដោយស្វ័យប្រវត្តិ ដោយមិនបាច់រំខានដល់មនុស្សពិតប្រាកដ។ | ដូចជាការហ្វឹកហាត់បើកបរយន្តហោះក្នុងម៉ាស៊ីនក្លែងធ្វើ (Simulator) មុននឹងឱ្យពីឡុតទៅបើកយន្តហោះពិតប្រាកដ។ |
អត្ថបទដែលបានបោះពុម្ពនៅលើ KhmerResearch ដែលទាក់ទងនឹងប្រធានបទនេះ៖
ប្រធានបទ និងសំណួរស្រាវជ្រាវដែលទាក់ទងនឹងឯកសារនេះ ដែលអ្នកអាចស្វែងរកបន្ថែម៖
