បញ្ហា (The Problem)៖ ឯកសារនេះដោះស្រាយបញ្ហានៃការរៀនពង្រឹងភ្នាក់ងារច្រើន (MARL) ដែលភ្នាក់ងារតែងតែពឹងផ្អែកខ្លាំងពេកទៅលើបរិស្ថានហ្វឹកហាត់តែមួយ (overfit) ដែលធ្វើឱ្យពួកវាមិនអាចបត់បែន ឬធ្វើទូទៅកម្ម (generalise) ទៅនឹងបរិស្ថានថ្មីដែលស្រដៀងគ្នាបាន។
វិធីសាស្ត្រ (The Methodology)៖ ការស្រាវជ្រាវនេះបានធ្វើការពិសោធន៍បឋមនៅក្នុងបរិស្ថានឃ្លាំងមនុស្សយន្តច្រើន (multi-robot warehouse) ដោយប្រើប្រាស់ក្បួនដោះស្រាយ IA2C ដើម្បីវាយតម្លៃកម្រិតនៃការធ្វើទូទៅកម្មរបស់ភ្នាក់ងារ។
លទ្ធផលសំខាន់ៗ (The Verdict)៖
| វិធីសាស្ត្រ (Method) | គុណសម្បត្តិ (Pros) | គុណវិបត្តិ (Cons) | លទ្ធផលគន្លឹះ (Key Result) |
|---|---|---|---|
| IA2C Zero-shot with Absolute Coordinates ការប្រើប្រាស់ IA2C សម្រាប់ការធ្វើទូទៅកម្ម (Zero-shot) ដោយប្រើកូអរដោនេដាច់ខាត |
ងាយស្រួលក្នុងការអនុវត្ត និងមានទំហំទិន្នន័យសង្កេត (observation space) សាមញ្ញ។ | បរាជ័យទាំងស្រុងក្នុងការធ្វើទូទៅកម្មទៅកាន់ឃ្លាំងដែលមានទម្រង់ខុសពីដើម ដោយសារភ្នាក់ងារជួបប្រទះទិន្នន័យក្រៅតំបន់ហ្វឹកហាត់ (out-of-distribution)។ | ទទួលបានផលចំណេញ (returns) ស្មើនឹងសូន្យ នៅពេលអនុវត្តក្នុងឃ្លាំងថ្មី។ |
| IA2C Zero-shot with Local Image Encoding + DR + GRU ការប្រើប្រាស់ IA2C ជាមួយការបំប្លែងរូបភាពមូលដ្ឋាន រួមជាមួយ Domain Randomisation និងបណ្ដាញ GRU |
មានសមត្ថភាពប្រសើរជាងមុនក្នុងការធ្វើទូទៅកម្មចំពោះឃ្លាំងដែលមានទំហំប្រហាក់ប្រហែលគ្នា ហើយបណ្តាញ GRU ជួយចងចាំព័ត៌មានដែលមើលមិនឃើញផ្ទាល់ (partial observability)។ | នៅតែបរាជ័យដដែលនៅពេលផ្ទេរភ្នាក់ងារទៅកាន់ឃ្លាំងដែលមានទំហំធំជាង និងមានប្លង់ខុសគ្នាខ្លាំង។ | ដំណើរការបានល្អលើបរិស្ថានស្រដៀងគ្នា ប៉ុន្តែភ្នាក់ងារគាំង (stuck) និងមិនអាចដំណើរការបានក្នុងឃ្លាំងធំ។ |
| Pretraining followed by Finetuning ការហ្វឹកហាត់ម៉ូដែលជាមុនសិន (Pretraining) រួចទើបយកមកកែសម្រួលបន្ថែម (Finetuning) |
ភ្នាក់ងារអាចទាញយកចំណេះដឹងដែលបានរៀនពីមុនមកប្រើប្រាស់ ដែលជួយឱ្យការរៀនក្នុងបរិស្ថានថ្មីមានល្បឿនលឿន និងមានប្រសិទ្ធភាពខ្ពស់។ | ទាមទារការរក្សាទុកម៉ូដែលចាស់ និងចំណាយពេលហ្វឹកហាត់បន្ថែម (ទោះបីជាតិចជាងការហ្វឹកហាត់ពីដំបូងក៏ដោយ)។ | ទទួលបានផលចំណេញខ្ពស់ខ្លាំងបន្ទាប់ពីហ្វឹកហាត់បន្ថែម 20 លានជំហាន បើធៀបនឹងការហ្វឹកហាត់ពីដំបូងចំនួន 100 លានជំហាន។ |
ការចំណាយលើធនធាន (Resource Cost)៖ ឯកសារមិនបានបញ្ជាក់លម្អិតអំពីតម្រូវការផ្នែករឹង (Hardware) នោះទេ ប៉ុន្តែការហ្វឹកហាត់ភ្នាក់ងារចំនួនរាប់សិបលានជំហាន (50M-100M timesteps) ទាមទារថាមពលកុំព្យូទ័រខ្ពស់យ៉ាងពិតប្រាកដ។
ការសិក្សានេះត្រូវបានធ្វើឡើងទាំងស្រុងនៅក្នុងបរិស្ថានក្លែងធ្វើនិម្មិត (Simulated 2D Gridworld) ឈ្មោះ RWARE ដែលមិនមានបញ្ចូលនូវរូបវិទ្យាពិតប្រាកដ កំហុសសេនស័រ ឬការរំខានពីមនុស្សឡើយ។ សម្រាប់ប្រទេសកម្ពុជា ការអនុវត្តនេះដោយផ្ទាល់ទៅលើមនុស្សយន្តពិតក្នុងរោងចក្រ នឹងជួបប្រទះបញ្ហាគម្លាតរវាងការក្លែងធ្វើនិងការពិត (Sim-to-Real gap) ដែលតម្រូវឱ្យមានការកែសម្រួលបន្ថែមយ៉ាងប្រុងប្រយ័ត្ន។
បច្ចេកវិទ្យានៃការសម្របសម្រួលមនុស្សយន្តច្រើននេះ មានសក្តានុពលខ្ពស់សម្រាប់ការធ្វើស្វ័យប្រវត្តិកម្មឃ្លាំងទំនិញ និងភស្តុភារនៅក្នុងប្រទេសកម្ពុជានាពេលអនាគត។
ការប្រើប្រាស់វិធីសាស្ត្រ Finetuning អាចជួយសហគ្រាសកម្ពុជាសន្សំសំចៃពេលវេលា និងធនធានកុំព្យូទ័របានយ៉ាងច្រើន នៅពេលពង្រីកប្រតិបត្តិការឃ្លាំងរបស់ពួកគេពីតូចទៅធំ ដោយមិនចាំបាច់ហ្វឹកហាត់ប្រព័ន្ធបញ្ញាសិប្បនិម្មិតពីដំបូងឡើងវិញ។
ដើម្បីអនុវត្តតាមការសិក្សានេះ និស្សិតគួរអនុវត្តតាមជំហានខាងក្រោម៖
| ពាក្យបច្ចេកទេស | ការពន្យល់ជាខេមរភាសា (Khmer Explanation) | និយមន័យសាមញ្ញ (Simple Definition) |
|---|---|---|
| Multi-agent reinforcement learning (MARL) | ការរៀនពង្រឹងដែលភ្នាក់ងារ (បញ្ញាសិប្បនិម្មិត) ជាច្រើនធ្វើការរៀនសូត្រក្នុងពេលតែមួយតាមរយៈការសាកល្បងខុសត្រូវនៅក្នុងបរិស្ថានជុំវិញខ្លួន និងតាមរយៈការធ្វើអន្តរកម្មជាមួយភ្នាក់ងារដទៃទៀត។ | ដូចជាក្រុមកីឡាករបាល់ទាត់រៀនលេងជាមួយគ្នា ដោយម្នាក់ៗរៀនពីកំហុសខ្លួនឯងផង និងរៀនសហការជាមួយមិត្តរួមក្រុមផង។ |
| zero-shot generalisation | សមត្ថភាពរបស់ម៉ូដែល AI ក្នុងការដោះស្រាយបញ្ហាថ្មី ឬធ្វើការក្នុងបរិស្ថានថ្មីដែលវាមិនធ្លាប់ជួបប្រទះពីមុនមកទាល់តែសោះ ដោយមិនចាំបាច់មានការហ្វឹកហាត់បន្ថែមទៅលើទិន្នន័យថ្មីនោះឡើយ។ | ដូចជាសិស្សដែលចេះបូកលេខដោយប្រើផ្លែប៉ោម ហើយអាចយកចំណេះដឹងនោះទៅបូកលេខដោយប្រើផ្លែក្រូចបានភ្លាមៗដោយមិនបាច់រៀនសារជាថ្មី។ |
| finetuning | ដំណើរការនៃការយកម៉ូដែល AI ដែលបានហ្វឹកហាត់រួចម្ដងមកហើយ (pre-trained) ទៅហ្វឹកហាត់បន្ថែមបន្តិចបន្តួចនៅលើទិន្នន័យ ឬបរិស្ថានថ្មី ដើម្បីឱ្យវាអាចសម្របខ្លួនបានលឿននិងមានប្រសិទ្ធភាពខ្ពស់។ | ដូចជាជាងជួសជុលឡានដែលពូកែខាងឡានសាំង ទៅរៀនវគ្គខ្លីបន្ថែមដើម្បីចេះជួសជុលឡានអគ្គិសនី ដោយផ្អែកលើចំណេះដឹងមូលដ្ឋានដែលមានស្រាប់។ |
| domain randomisation (DR) | បច្ចេកទេសហ្វឹកហាត់ AI ដោយផ្លាស់ប្តូរលក្ខខណ្ឌបរិស្ថានជានិច្ច (ដូចជាប្តូរពណ៌ ទំហំ ឬប្លង់) ដើម្បីឱ្យ AI នោះរៀនមិនប្រកាន់យកតែទម្រង់ណាមួយ និងមានភាពបត់បែនខ្ពស់ពេលជួបស្ថានភាពជាក់ស្តែងផ្សេងៗ។ | ដូចជាការហ្វឹកហាត់ទាហានឱ្យចេះប្រយុទ្ធទាំងក្នុងព្រៃ លើភ្នំ ក្នុងទឹក និងទីក្រុង ដើម្បីឱ្យពួកគេមានភាពបត់បែន និងត្រៀមខ្លួនរួចរាល់សម្រាប់គ្រប់ស្ថានភាព។ |
| partially-observable stochastic games (POSG) | ទម្រង់គណិតវិទ្យាដែលពិពណ៌នាពីបរិស្ថានដែលភ្នាក់ងារនីមួយៗមើលឃើញតែផ្នែកខ្លះនៃពិភពលោក (មិនដឹងព័ត៌មានទាំងអស់គ្រប់ជ្រុងជ្រោយ) ហើយលទ្ធផលនៃសកម្មភាពណាមួយតែងមានលក្ខណៈចៃដន្យ។ | ដូចជាការលេងបៀរដែលអ្នកមើលឃើញតែសន្លឹកបៀរក្នុងដៃខ្លួនឯង និងមិនដឹងថាអ្នកដទៃមានបៀរអ្វីខ្លះ ហើយរាល់ការចាប់បៀរថ្មីគឺពឹងផ្អែកលើភាពចៃដន្យ (សំណាង)។ |
| Advantage Actor-Critic (IA2C) | ក្បួនដោះស្រាយដែលបែងចែក AI ជាពីរផ្នែក៖ មួយជា "តួអង្គ (Actor)" សម្រាប់សម្រេចចិត្តធ្វើសកម្មភាព និងមួយទៀតជា "អ្នករិះគន់ (Critic)" សម្រាប់វាយតម្លៃថាសកម្មភាពនោះល្អកម្រិតណា ដើម្បីជួយឱ្យការរៀនមានភាពប្រសើរឡើង។ | ដូចជាអ្នកកំពុងហាត់ច្រៀង (តួអង្គ) ដោយមានគ្រូបង្វឹកម្នាក់នៅក្បែរចាំស្តាប់និងប្រាប់ថាអ្នកច្រៀងត្រូវចង្វាក់ឬអត់ (អ្នករិះគន់)។ |
| Meta RL | ការរៀនពង្រឹងកម្រិតខ្ពស់ ដែល AI មិនត្រឹមតែរៀនពីរបៀបដោះស្រាយបញ្ហាមួយប៉ុណ្ណោះទេ តែវា "រៀនពីរបៀបរៀន" ដើម្បីឱ្យវាអាចចាប់យកចំណេះដឹងថ្មីៗបានលឿននៅពេលជួបភារកិច្ចថ្មី (Few-shot learning)។ | ដូចជាសិស្សដែលមិនត្រឹមតែទន្ទេញមេរៀន តែយល់ពី "វិធីសាស្ត្រនៃការរៀនសូត្រ" ដែលធ្វើឱ្យគេអាចរៀនមុខវិជ្ជាថ្មីអ្វីក៏ឆាប់ចេះ។ |
| Gated Recurrent Networks (GRU) | ប្រភេទបណ្តាញសរសៃប្រសាទសិប្បនិម្មិតដែលមានសមត្ថភាពចងចាំព័ត៌មានពីអតីតកាល និងប្រើប្រាស់វាសម្រាប់ការសម្រេចចិត្តនៅពេលអនាគត ដែលស័ក្តិសមបំផុតសម្រាប់ដំណើរការទិន្នន័យដែលមានលំដាប់លំដោយ។ | ដូចជាអ្នកអានសៀវភៅរឿងប្រលោមលោកដែលត្រូវចងចាំសាច់រឿងពីជំពូកមុនៗ ទើបអាចយល់អត្ថន័យនៃសាច់រឿងនៅជំពូកបន្ទាប់បាន។ |
អត្ថបទដែលបានបោះពុម្ពនៅលើ KhmerResearch ដែលទាក់ទងនឹងប្រធានបទនេះ៖
ប្រធានបទ និងសំណួរស្រាវជ្រាវដែលទាក់ទងនឹងឯកសារនេះ ដែលអ្នកអាចស្វែងរកបន្ថែម៖
