ស្វែងយល់ពីការពង្រឹងបន្ថែម៖ កំណត់ព្រំដែនបន្ទាប់របស់ AI

សូមស្វាគមន៍មកកាន់ពិភពថាមវន្តនៃការរៀនពង្រឹង (RL) ដែលជាកម្លាំងផ្លាស់ប្តូរដែលផ្លាស់ប្តូរបញ្ញាសិប្បនិម្មិត។ RL បំបែកចេញពីវិធីសាស្រ្តសិក្សាបែបបុរាណ ដោយផ្តល់ជូននូវវិធីសាស្រ្តប្រលោមលោក ដែលម៉ាស៊ីនមិនត្រឹមតែអនុវត្តកិច្ចការប៉ុណ្ណោះទេ ប៉ុន្តែរៀនពីអន្តរកម្មនីមួយៗ។ ដំណើរឆ្ពោះទៅរកការរៀនសូត្រពង្រឹងបន្ថែមនឹងបង្ហាញពីរបៀបដែលវាកំណត់ស្តង់ដារថ្មីនៅក្នុងសមត្ថភាពរបស់ AI ដើម្បីដោះស្រាយបញ្ហាស្មុគស្មាញ និងសម្របខ្លួនទៅនឹងបញ្ហាប្រឈមថ្មីៗ ដូចជាមនុស្សដែរ។

មិនថាអ្នកជាសិស្ស អ្នកដែលចូលចិត្ត ឬជាអ្នកជំនាញទេ សូមចូលរួមជាមួយយើងក្នុងដំណើរដ៏គួរឱ្យចាប់អារម្មណ៍នេះតាមរយៈពិភពនៃការសិក្សាពង្រឹង ដែលបញ្ហាប្រឈមនីមួយៗគឺជាឱកាសសម្រាប់ការលូតលាស់ ហើយលទ្ធភាពសម្រាប់ការច្នៃប្រឌិតគឺគ្មានដែនកំណត់។

និយមន័យនៃការអប់រំពង្រឹង

ការរៀនពង្រឹង (RL) គឺជាសាខាថាមវន្ត និងមានឥទ្ធិពលនៃ ការរៀនម៉ាស៊ីន ដែលបង្រៀនម៉ាស៊ីនឱ្យធ្វើការសម្រេចចិត្តតាមរយៈអន្តរកម្មផ្ទាល់ជាមួយបរិស្ថានរបស់ពួកគេ។ មិនដូចវិធីសាស្រ្តប្រពៃណីដែលពឹងផ្អែកលើសំណុំទិន្នន័យធំ ឬកម្មវិធីថេរ RL ដំណើរការលើវិធីសាស្ត្រសិក្សាសាកល្បង និងកំហុស។ វិធីសាស្រ្តនេះអនុញ្ញាតឱ្យម៉ាស៊ីនរៀនពីលទ្ធផលនៃសកម្មភាពរបស់ពួកគេ ជះឥទ្ធិពលដោយផ្ទាល់ដល់ការសម្រេចចិត្តជាបន្តបន្ទាប់ និងឆ្លុះបញ្ចាំងពីដំណើរការសិក្សាតាមធម្មជាតិដែលស្រដៀងនឹងបទពិសោធន៍របស់មនុស្ស។

RL ត្រូវបានគេស្គាល់ថាសម្រាប់មុខងារសំខាន់ៗជាច្រើនដែលគាំទ្រការប្រើប្រាស់ដ៏ធំទូលាយរបស់វា៖

• ការរៀនស្វ័យភាព. ភ្នាក់ងារពង្រឹងការរៀនសូត្រ មានភាពប្រសើរឡើងដោយស្វ័យភាពតាមពេលវេលា ដោយធ្វើការសម្រេចចិត្ត ការសង្កេតលទ្ធផល និងការសម្របខ្លួនដោយផ្អែកលើជោគជ័យ ឬបរាជ័យនៃសកម្មភាពរបស់ពួកគេ។ ការរៀនដឹកនាំដោយខ្លួនឯងនេះគឺជាមូលដ្ឋានគ្រឹះក្នុងការអភិវឌ្ឍន៍អាកប្បកិរិយាឆ្លាតវៃ និងអនុញ្ញាតឱ្យប្រព័ន្ធ RL ដោះស្រាយកិច្ចការដែលទាមទារការសម្របខ្លួនយ៉ាងសំខាន់។
• ភាពបត់បែននៃកម្មវិធី. ភាពបត់បែនរបស់ RL ត្រូវបានបង្ហាញនៅទូទាំងប្រព័ន្ធស្មុគ្រស្មាញ និងថាមវន្តផ្សេងៗ ចាប់ពីរថយន្តស្វយ័តដែលធ្វើចរាចរទៅកាន់ក្បួនដោះស្រាយការលេងហ្គេមកម្រិតខ្ពស់ និងផែនការព្យាបាលវេជ្ជសាស្រ្តផ្ទាល់ខ្លួន។ ភាពបត់បែននេះគូសបញ្ជាក់ពីការអនុវត្តយ៉ាងទូលំទូលាយរបស់ RL នៅទូទាំងវិស័យផ្សេងៗគ្នា។
• ការរៀនម្តងហើយម្តងទៀត និងការបង្កើនប្រសិទ្ធភាព. នៅស្នូលនៃ RL គឺជាវដ្តបន្តនៃការសាកល្បង កំហុស និងការកែលម្អ។ ដំណើរការដដែលៗនេះមានសារៈសំខាន់សម្រាប់កម្មវិធីដែលលក្ខខណ្ឌវិវត្តជាបន្តបន្ទាប់ ដូចជាការរុករកការផ្លាស់ប្តូរគំរូចរាចរណ៍ ឬទីផ្សារហិរញ្ញវត្ថុ។
• ការរួមបញ្ចូលជាមួយមតិកែលម្អរបស់មនុស្ស (RLHF). ការកែលម្អលើវិធីសាស្រ្តរៀនពង្រឹងបែបប្រពៃណី ការរួមបញ្ចូលនៃមតិកែលម្អរបស់មនុស្ស - ហៅថា RLHF - ជំរុញដំណើរការសិក្សាដោយបន្ថែមការយល់ដឹងរបស់មនុស្ស។ នេះធ្វើឱ្យប្រព័ន្ធឆ្លើយតបកាន់តែច្រើន និងស្របតាមចំណង់ចំណូលចិត្តរបស់មនុស្ស ដែលមានតម្លៃជាពិសេសនៅក្នុងផ្នែកស្មុគស្មាញ ដូចជាការកែច្នៃភាសាធម្មជាតិជាដើម។

ការណែនាំនេះកំណត់ដំណាក់កាលសម្រាប់ការរុករកកាន់តែស៊ីជម្រៅនៃធាតុ និងយន្តការរបស់ RL ដែលនឹងត្រូវបានរៀបរាប់លម្អិតនៅក្នុងផ្នែកខាងក្រោម។ វាផ្តល់ឱ្យអ្នកនូវផ្ទៃខាងក្រោយសំខាន់ៗដែលត្រូវការដើម្បីយល់ពីឥទ្ធិពលដ៏ទូលំទូលាយ និងសារៈសំខាន់នៃ RL នៅទូទាំងឧស្សាហកម្ម និងកម្មវិធីផ្សេងៗគ្នា។

ធាតុផ្សំនៃការសិក្សាពង្រឹង

ដោយផ្អែកលើការយល់ដឹងជាមូលដ្ឋានរបស់យើង ចូរយើងស្វែងយល់ពីធាតុស្នូលដែលកំណត់ពីរបៀបដែលការរៀនពង្រឹងដំណើរការនៅទូទាំងបរិយាកាសចម្រុះ។ ការយល់ដឹងអំពីសមាសធាតុទាំងនេះគឺចាំបាច់សម្រាប់ការយល់ដឹងពីភាពប្រែប្រួល និងភាពស្មុគស្មាញនៃប្រព័ន្ធ RL៖

• បរិស្ថាន. ការកំណត់ដែលភ្នាក់ងារ RL ដំណើរការមានចាប់ពីការក្លែងធ្វើឌីជីថលសម្រាប់ការជួញដូរភាគហ៊ុនរហូតដល់ស្ថានភាពជាក់ស្តែងដូចជាការរុករកយន្តហោះគ្មានមនុស្សបើក។
• ភ្នាក់ងារ. អ្នកធ្វើការសម្រេចចិត្តនៅក្នុងដំណើរការ RL ធ្វើអន្តរកម្មជាមួយបរិស្ថាន និងធ្វើការសម្រេចចិត្តដោយផ្អែកលើទិន្នន័យ និងលទ្ធផលដែលបានប្រមូល។
• សកម្មភាព. ការសម្រេចចិត្តជាក់លាក់ ឬចលនាដែលធ្វើឡើងដោយភ្នាក់ងារ ដែលមានឥទ្ធិពលដោយផ្ទាល់ទៅលើលទ្ធផលសិក្សា។
• រដ្ឋ. តំណាងឱ្យសេណារីយ៉ូ ឬលក្ខខណ្ឌបច្ចុប្បន្ន ដូចដែលបានយល់ឃើញដោយភ្នាក់ងារ។ វាផ្លាស់ប្តូរថាមវន្តនៅពេលដែលភ្នាក់ងារធ្វើសកម្មភាព ផ្តល់បរិបទសម្រាប់ការសម្រេចចិត្តបន្ទាប់។
• ទទួលរង្វាន់. មតិកែលម្អត្រូវបានផ្តល់ឱ្យបន្ទាប់ពីសកម្មភាពនីមួយៗ ជាមួយនឹងរង្វាន់ជាវិជ្ជមានលើកទឹកចិត្ត និងការពិន័យដែលបង្អាក់អាកប្បកិរិយាមួយចំនួន។
• គោលនយោបាយ. យុទ្ធសាស្រ្ត ឬសំណុំនៃច្បាប់ដែលដឹកនាំការសម្រេចចិត្តរបស់ភ្នាក់ងារដោយផ្អែកលើស្ថានភាពបច្ចុប្បន្ន ដែលត្រូវបានកែលម្អតាមរយៈការរៀនសូត្របន្ត។
• តម្លៃ. ការទស្សន៍ទាយអំពីរង្វាន់នាពេលអនាគតពីរដ្ឋនីមួយៗ ជួយភ្នាក់ងារកំណត់អាទិភាពរដ្ឋដើម្បីទទួលបានអត្ថប្រយោជន៍អតិបរមា។

ធាតុផ្សំនៃបរិស្ថាន ភ្នាក់ងារ សកម្មភាព រដ្ឋ រង្វាន់ គោលនយោបាយ និងតម្លៃមិនមែនគ្រាន់តែជាផ្នែកនៃប្រព័ន្ធមួយប៉ុណ្ណោះទេ។ ពួកគេបង្កើតក្របខ័ណ្ឌស្អិតរមួតដែលអនុញ្ញាតឱ្យភ្នាក់ងារ RL រៀន និងសម្របខ្លួនដោយថាមវន្ត។ សមត្ថភាពនេះដើម្បីបន្តរៀនពីអន្តរកម្មនៅក្នុងបរិស្ថានកំណត់ការពង្រឹងការរៀនក្រៅពីវិធីសាស្រ្តរៀនម៉ាស៊ីនផ្សេងទៀត និងបង្ហាញពីសក្តានុពលដ៏ធំរបស់វានៅទូទាំងកម្មវិធីផ្សេងៗ។ ការយល់ដឹងអំពីធាតុទាំងនេះជាលក្ខណៈបុគ្គលគឺមានសារៈសំខាន់ ប៉ុន្តែមុខងាររួមរបស់ពួកគេនៅក្នុងប្រព័ន្ធ RL បង្ហាញពីថាមពលនិងភាពបត់បែនពិតប្រាកដនៃបច្ចេកវិទ្យានេះ។

ដើម្បី​មើល​ធាតុ​ទាំង​នេះ​ក្នុង​សកម្មភាព ចូរ​យើង​ពិនិត្យ​មើល​ឧទាហរណ៍​ជាក់ស្តែង​ក្នុង​មនុស្សយន្ត​ឧស្សាហកម្ម៖

• បរិស្ថាន. បន្ទាត់ដំឡើងដែលដៃមនុស្សយន្តដំណើរការ។ • ភ្នាក់ងារ. ដៃមនុស្សយន្តត្រូវបានកម្មវិធីដើម្បីអនុវត្តការងារជាក់លាក់។ • សកម្មភាព. ចលនាដូចជាការរើស ការដាក់ និងការផ្គុំផ្នែក។ • រដ្ឋ. ទីតាំងបច្ចុប្បន្ននៃដៃ និងស្ថានភាពនៃបន្ទាត់ដំឡើង។ • ទទួលរង្វាន់. មតិកែលម្អអំពីភាពត្រឹមត្រូវ និងប្រសិទ្ធភាពនៃការងារដំឡើង។ • គោលនយោបាយ. គោលការណ៍ណែនាំដែលដឹកនាំជម្រើសរបស់មនុស្សយន្ត ដើម្បីបង្កើនប្រសិទ្ធភាពនៃលំដាប់នៃការដំឡើង។ • តម្លៃ. ការវាយតម្លៃនៃចលនាណាមួយដែលផ្តល់លទ្ធផលនៃការដំឡើងប្រកបដោយប្រសិទ្ធភាពបំផុតតាមពេលវេលា។

ឧទាហរណ៍នេះបង្ហាញពីរបៀបដែលធាតុផ្សំជាមូលដ្ឋាននៃការរៀនពង្រឹងត្រូវបានអនុវត្តនៅក្នុងសេណារីយ៉ូពិភពពិត ដោយបង្ហាញពីសមត្ថភាពរបស់មនុស្សយន្តក្នុងការរៀន និងសម្របខ្លួនតាមរយៈអន្តរកម្មជាបន្តបន្ទាប់ជាមួយបរិស្ថានរបស់វា។ កម្មវិធីបែបនេះបង្ហាញពីសមត្ថភាពកម្រិតខ្ពស់នៃប្រព័ន្ធ RL និងផ្តល់នូវទស្សនវិស័យជាក់ស្តែងលើទ្រឹស្តីដែលបានពិភាក្សា។ នៅពេលយើងបន្ត យើងនឹងស្វែងរកកម្មវិធីបន្ថែមទៀត និងស្វែងយល់ឱ្យកាន់តែស៊ីជម្រៅទៅក្នុងភាពស្មុគស្មាញ និងសក្តានុពលផ្លាស់ប្តូរនៃការពង្រឹងការរៀនសូត្រ ដោយបង្ហាញពីផលប៉ះពាល់ជាក់ស្តែងរបស់ពួកគេ និងលក្ខណៈនៃការផ្លាស់ប្តូរនៃ RL នៅក្នុងសេណារីយ៉ូក្នុងពិភពពិត។

ស្វែងយល់ពីមុខងារនៃការរៀនពង្រឹង

ដើម្បីដឹងគុណយ៉ាងពេញលេញនូវប្រសិទ្ធភាពនៃការរៀនពង្រឹង (RL) លើវិស័យផ្សេងៗ វាចាំបាច់ក្នុងការស្វែងយល់អំពីយន្តការប្រតិបត្តិការរបស់វា។ ជាស្នូលរបស់វា RL វិលជុំវិញការរៀនអាកប្បកិរិយាដ៏ល្អប្រសើរតាមរយៈអន្តរកម្មសកម្មភាព រង្វាន់ និងការពិន័យ ដែលបង្កើតបានជាអ្វីដែលគេស្គាល់ថាជារង្វិលជុំនៃមតិកែលម្អការរៀនសូត្រ។

ដំណើរការនេះពាក់ព័ន្ធនឹងវដ្ដនៃសកម្មភាព មតិកែលម្អ និងការកែតម្រូវ ដែលធ្វើឱ្យវាក្លាយជាវិធីសាស្រ្តថាមវន្តនៃម៉ាស៊ីនបង្រៀនដើម្បីអនុវត្តភារកិច្ចកាន់តែមានប្រសិទ្ធភាព។ នេះ​ជា​ការ​បំបែក​ជា​ជំហានៗ​នៃ​របៀប​ដែល​ការ​រៀន​ពង្រឹង​ជាទូទៅ​ដំណើរការ៖

• កំណត់បញ្ហា. កំណត់យ៉ាងច្បាស់នូវកិច្ចការជាក់លាក់ ឬបញ្ហាប្រឈមដែលភ្នាក់ងារ RL ត្រូវបានរចនាឡើងដើម្បីដោះស្រាយ។
• រៀបចំបរិស្ថាន. ជ្រើសរើសបរិបទដែលភ្នាក់ងារនឹងដំណើរការ ដែលអាចជាការកំណត់ក្លែងធ្វើឌីជីថល ឬសេណារីយ៉ូក្នុងពិភពពិត។
• បង្កើតភ្នាក់ងារ. បង្កើតភ្នាក់ងារ RL ជាមួយឧបករណ៍ចាប់សញ្ញា ដើម្បីយល់ពីជុំវិញរបស់វា និងធ្វើសកម្មភាព។
• ចាប់ផ្តើមរៀន. អនុញ្ញាតឱ្យភ្នាក់ងារធ្វើអន្តរកម្មជាមួយបរិស្ថានរបស់ខ្លួន ធ្វើការសម្រេចចិត្តដែលមានឥទ្ធិពលដោយកម្មវិធីដំបូងរបស់វា។
• ទទួលមតិកែលម្អ. បន្ទាប់ពីសកម្មភាពនីមួយៗ ភ្នាក់ងារទទួលបានមតិកែលម្អក្នុងទម្រង់ជារង្វាន់ ឬការពិន័យ ដែលវាប្រើដើម្បីរៀន និងសម្របឥរិយាបថរបស់វា។
• ធ្វើបច្ចុប្បន្នភាពគោលនយោបាយ. វិភាគមតិកែលម្អដើម្បីកែលម្អយុទ្ធសាស្ត្ររបស់ភ្នាក់ងារ ដោយហេតុនេះការកែលម្អសមត្ថភាពធ្វើការសម្រេចចិត្តរបស់វា។
• សម្រាំង. កែលម្អការអនុវត្តរបស់ភ្នាក់ងារជាបន្តបន្ទាប់តាមរយៈការរៀនម្តងហើយម្តងទៀត និងរង្វិលជុំមតិកែលម្អ។
• ដាក់ឱ្យប្រើ. បន្ទាប់ពីការហ្វឹកហ្វឺនគ្រប់គ្រាន់ សូមដាក់ពង្រាយភ្នាក់ងារដើម្បីដោះស្រាយកិច្ចការក្នុងពិភពពិត ឬដើម្បីដំណើរការនៅក្នុងការក្លែងធ្វើដ៏ស្មុគស្មាញបន្ថែមទៀត។

ដើម្បីបង្ហាញពីរបៀបដែលជំហាននៃដំណើរការទាំងនេះត្រូវបានអនុវត្តនៅក្នុងការអនុវត្ត សូមពិចារណាឧទាហរណ៍នៃភ្នាក់ងារ RL ដែលត្រូវបានរចនាឡើងដើម្បីគ្រប់គ្រងចរាចរណ៍ទីក្រុង៖

• កំណត់បញ្ហា។ គោលដៅគឺដើម្បីបង្កើនប្រសិទ្ធភាពលំហូរចរាចរណ៍នៅចំណុចប្រសព្វទីក្រុងដ៏មមាញឹក ដើម្បីកាត់បន្ថយពេលវេលារង់ចាំ និងការកកស្ទះ។ • រៀបចំបរិស្ថាន. ប្រព័ន្ធ RL ដំណើរការនៅក្នុងបណ្តាញត្រួតពិនិត្យចរាចរណ៍នៃផ្លូវប្រសព្វ ដោយប្រើទិន្នន័យពេលវេលាជាក់ស្តែងពីឧបករណ៍ចាប់សញ្ញាចរាចរណ៍។ • បង្កើតភ្នាក់ងារ. ប្រព័ន្ធគ្រប់គ្រងចរាចរណ៍ដោយខ្លួនឯង បំពាក់ដោយឧបករណ៍ចាប់សញ្ញា និងឧបករណ៍បញ្ជាសញ្ញា បម្រើជាភ្នាក់ងារ។ • ចាប់ផ្តើមរៀន. ភ្នាក់ងារចាប់ផ្តើមកែតម្រូវពេលវេលាភ្លើងចរាចរណ៍ដោយផ្អែកលើលក្ខខណ្ឌចរាចរណ៍តាមពេលវេលាជាក់ស្តែង។ • ទទួលមតិកែលម្អ. មតិកែលម្អវិជ្ជមានត្រូវបានទទួលសម្រាប់កាត់បន្ថយពេលវេលារង់ចាំ និងការកកកុញ ខណៈមតិរិះគន់អវិជ្ជមានកើតឡើងនៅពេលដែលមានការពន្យារពេល ឬការស្ទះចរាចរណ៍កើនឡើង។ • ធ្វើបច្ចុប្បន្នភាពគោលនយោបាយ. ភ្នាក់ងារប្រើប្រាស់មតិកែលម្អនេះដើម្បីកែលម្អក្បួនដោះស្រាយរបស់វា ដោយជ្រើសរើសពេលវេលាសញ្ញាដែលមានប្រសិទ្ធភាពបំផុត។ • សម្រាំង. ប្រព័ន្ធបន្តកែសម្រួល និងរៀនពីទិន្នន័យដែលកំពុងដំណើរការ ដើម្បីបង្កើនប្រសិទ្ធភាពរបស់វា។ • ដាក់ឱ្យប្រើ. នៅពេលដែលបញ្ជាក់ថាមានប្រសិទ្ធភាព ប្រព័ន្ធនេះត្រូវបានអនុវត្តជាអចិន្ត្រៃយ៍ ដើម្បីគ្រប់គ្រងចរាចរណ៍នៅចំណុចប្រសព្វ។

ធាតុជាក់លាក់នៃប្រព័ន្ធ RL នៅក្នុងបរិបទនេះ៖

• បរិស្ថាន. ប្រព័ន្ធ​ចរាចរណ៍​នៃ​ផ្លូវ​ប្រសព្វ​ទីក្រុង​ដ៏​មមាញឹក។ • ភ្នាក់ងារ. ប្រព័ន្ធគ្រប់គ្រងចរាចរណ៍ដែលបំពាក់ដោយឧបករណ៍ចាប់សញ្ញា និងឧបករណ៍បញ្ជាសញ្ញា។ • សកម្មភាព. ការផ្លាស់ប្តូរពេលវេលាភ្លើងចរាចរណ៍ និងសញ្ញាផ្លូវថ្មើរជើង។ • រដ្ឋ. លក្ខខណ្ឌលំហូរចរាចរណ៍បច្ចុប្បន្ន រួមទាំងចំនួនយានយន្ត ដង់ស៊ីតេចរាចរណ៍ និងពេលវេលាសញ្ញា។ • ទទួលរង្វាន់. មតិកែលម្អគឺផ្អែកលើប្រសិទ្ធភាពនៃប្រព័ន្ធក្នុងការកាត់បន្ថយពេលវេលារង់ចាំ។ • គោលនយោបាយ។ ក្បួនដោះស្រាយដែលបង្កើនប្រសិទ្ធភាពពេលវេលាសញ្ញា ដើម្បីបង្កើនលំហូរចរាចរណ៍។ • តម្លៃ. ការព្យាករណ៍អំពីឥទ្ធិពលនៃយុទ្ធសាស្ត្រកំណត់ពេលវេលាផ្សេងៗលើលក្ខខណ្ឌចរាចរណ៍នាពេលអនាគត។

ប្រព័ន្ធ RL នេះបន្តសម្រួលភ្លើងចរាចរណ៍ក្នុងពេលវេលាជាក់ស្តែង ដើម្បីបង្កើនប្រសិទ្ធភាពលំហូរ និងកាត់បន្ថយការកកកុញដោយផ្អែកលើមតិកែលម្អឥតឈប់ឈរពីបរិយាកាសរបស់វា។ កម្មវិធីបែបនេះមិនត្រឹមតែបង្ហាញពីឧបករណ៍ប្រើប្រាស់ជាក់ស្តែងរបស់ RL ប៉ុណ្ណោះទេ ប៉ុន្តែថែមទាំងបង្ហាញពីសក្តានុពលរបស់វាក្នុងការសម្របខ្លួនយ៉ាងស្វាហាប់ទៅនឹងលក្ខខណ្ឌស្មុគស្មាញ និងការផ្លាស់ប្តូរ។

ការយល់ដឹងអំពី RL នៅក្នុងបរិបទទូលំទូលាយនៃការរៀនម៉ាស៊ីន

នៅពេលដែលយើងស្វែងយល់ពីភាពស្មុគស្មាញនៃការរៀនពង្រឹង វាជារឿងចាំបាច់ក្នុងការបែងចែកវាពីវិធីសាស្រ្តរៀនម៉ាស៊ីនផ្សេងទៀត ដើម្បីដឹងគុណយ៉ាងពេញលេញនូវកម្មវិធី និងបញ្ហាប្រឈមតែមួយគត់របស់វា។ ខាងក្រោមនេះគឺជាការវិភាគប្រៀបធៀបនៃ RL ប្រឆាំងនឹងការរៀនសូត្រដែលស្ថិតក្រោមការគ្រប់គ្រង និងគ្មានការត្រួតពិនិត្យ។ ការប្រៀបធៀបនេះត្រូវបានកែលម្អដោយឧទាហរណ៍ថ្មីនៃកម្មវិធីរបស់ RL ក្នុងការគ្រប់គ្រងក្រឡាចត្រង្គឆ្លាតវៃ ដែលគូសបញ្ជាក់ពីភាពបត់បែនរបស់ RL និងគូសបញ្ជាក់ពីបញ្ហាប្រឈមជាក់លាក់ដែលទាក់ទងនឹងវិធីសាស្ត្រសិក្សានេះ។

ការវិភាគប្រៀបធៀបនៃវិធីសាស្រ្តរៀនម៉ាស៊ីន

ទិដ្ឋភាព	ការរៀនសូត្រត្រួតពិនិត្យ	ការរៀនសូត្រដែលមិនមានការត្រួតពិនិត្យ	ការរៀនសូត្រពង្រឹង
ប្រភេទ​ទិន្នន័យ	ទិន្នន័យដែលមានស្លាក	ទិន្នន័យគ្មានស្លាក	មិនមានសំណុំទិន្នន័យថេរទេ។
មតិអ្នកប្រើ	ដោយផ្ទាល់និងភ្លាមៗ	គ្មាន	ដោយប្រយោល (រង្វាន់/ការពិន័យ)
ប្រើករណី	ការចាត់ថ្នាក់, ការតំរែតំរង់	ការរុករកទិន្នន័យ ការប្រមូលផ្តុំ	បរិយាកាសធ្វើការសម្រេចចិត្តថាមវន្ត
ច​រិ​ក​លក្ខណៈ	រៀនពីសំណុំទិន្នន័យដែលមានចំលើយដែលគេស្គាល់ ល្អសម្រាប់លទ្ធផលច្បាស់លាស់ និងសេណារីយ៉ូបណ្តុះបណ្តាលដោយផ្ទាល់។	ស្វែងយល់ពីគំរូ ឬរចនាសម្ព័ន្ធដែលលាក់ដោយមិនមានលទ្ធផលដែលបានកំណត់ជាមុន ល្អសម្រាប់ការវិភាគរុករក ឬស្វែងរកក្រុមទិន្នន័យ។	សិក្សាតាមរយៈការសាកល្បង និងកំហុសដោយប្រើមតិកែលម្អពីសកម្មភាព ដែលសាកសមសម្រាប់បរិស្ថានដែលការសម្រេចចិត្តនាំទៅរកលទ្ធផលផ្សេងៗគ្នា។
ឧទាហរណ៍	ការទទួលស្គាល់រូបភាព ការរកឃើញសារឥតបានការ	ការបែងចែកទីផ្សារ ការរកឃើញភាពមិនប្រក្រតី	ហ្គេម AI រថយន្តស្វយ័ត
បញ្ហាប្រឈម	ទាមទារសំណុំទិន្នន័យដែលមានស្លាកធំ; ប្រហែលជាមិនមានលក្ខណៈទូទៅល្អចំពោះទិន្នន័យដែលមើលមិនឃើញ។	ពិបាកក្នុងការវាយតម្លៃការអនុវត្តគំរូដោយគ្មានទិន្នន័យដែលមានស្លាក។	ការរចនាប្រព័ន្ធផ្តល់រង្វាន់ដ៏មានប្រសិទ្ធភាពគឺពិបាក។ តម្រូវការគណនាខ្ពស់។

រូបភាពនៃការរៀនពង្រឹង៖ ការគ្រប់គ្រងក្រឡាចត្រង្គឆ្លាតវៃ

ដើម្បីបង្ហាញពីការអនុវត្តរបស់ RL លើសពីប្រព័ន្ធគ្រប់គ្រងចរាចរណ៍ដែលបានពិភាក្សាជាញឹកញាប់ និងដើម្បីធានាបាននូវឧទាហរណ៍ផ្សេងៗគ្នា សូមពិចារណាប្រព័ន្ធគ្រប់គ្រងក្រឡាចត្រង្គឆ្លាតវៃដែលត្រូវបានរចនាឡើងដើម្បីបង្កើនប្រសិទ្ធភាពការចែកចាយថាមពល និងកាត់បន្ថយកាកសំណល់៖

• និយមន័យបញ្ហា. មានបំណងបង្កើនប្រសិទ្ធភាពថាមពលនៅទូទាំងបណ្តាញថាមពលរបស់ទីក្រុង ខណៈពេលដែលកាត់បន្ថយការដាច់ចរន្តអគ្គិសនី និងកាត់បន្ថយការខ្ជះខ្ជាយថាមពល។ • ការរៀបចំបរិស្ថាន. ប្រព័ន្ធ RL ត្រូវបានដាក់បញ្ចូលទៅក្នុងបណ្តាញឧបករណ៍វាស់ស្ទង់ឆ្លាតវៃ និងរ៉ោតទ័រថាមពល ដែលបន្តតាមដានការប្រើប្រាស់ថាមពល និងរង្វាស់ចែកចាយតាមពេលវេលាជាក់ស្តែង។ • ការបង្កើតភ្នាក់ងារ. ឧបករណ៍បញ្ជាក្រឡាចត្រង្គឆ្លាតវៃ ដែលត្រូវបានបណ្តុះបណ្តាលជាមួយនឹងសមត្ថភាពក្នុងការវិភាគទស្សន៍ទាយ និងបំពាក់ដើម្បីប្រតិបត្តិក្បួនដោះស្រាយ RL ដូចជាវិធីសាស្ត្រ Q-learning ឬ Monte Carlo ដើរតួជាភ្នាក់ងារ។ • ដំណើរការរៀនសូត្រ. ភ្នាក់ងារសម្របខ្លួនតាមយុទ្ធសាស្ត្រចែកចាយថាមពលដោយថាមវន្តដោយផ្អែកលើគំរូព្យាករណ៍នៃតម្រូវការ និងការផ្គត់ផ្គង់។ ជាឧទាហរណ៍ ការរៀន Q-learning អាចត្រូវបានប្រើប្រាស់ដើម្បីកែលម្អជាបណ្តើរៗនូវយុទ្ធសាស្រ្តទាំងនេះតាមរយៈប្រព័ន្ធរង្វាន់ដែលវាយតម្លៃប្រសិទ្ធភាពនៃការចែកចាយថាមពល និងស្ថេរភាពនៃបណ្តាញអគ្គិសនី។ • ការទទួលមតិ. មតិកែលម្អវិជ្ជមានត្រូវបានផ្តល់ឱ្យសម្រាប់សកម្មភាពដែលធ្វើអោយប្រសើរឡើងនូវស្ថេរភាព និងប្រសិទ្ធភាពនៃក្រឡាចត្រង្គ ខណៈពេលដែលមតិកែលម្អអវិជ្ជមាននិយាយអំពីភាពគ្មានប្រសិទ្ធភាព ឬភាពបរាជ័យនៃប្រព័ន្ធ ដែលដឹកនាំយុទ្ធសាស្ត្រនាពេលអនាគតរបស់ភ្នាក់ងារ។ • បច្ចុប្បន្នភាពគោលនយោបាយ. ភ្នាក់ងារធ្វើបច្ចុប្បន្នភាពយុទ្ធសាស្ត្ររបស់ខ្លួនដោយផ្អែកលើប្រសិទ្ធភាពនៃសកម្មភាពពីមុន ដោយរៀនប្រមើលមើលការរំខានដែលអាចកើតមាន និងកែតម្រូវការចែកចាយយ៉ាងសកម្ម។ • ការចម្រាញ់. ការហូរចូលទិន្នន័យជាបន្តបន្ទាប់ និងរង្វិលជុំមតិត្រឡប់ឡើងវិញអាចឱ្យប្រព័ន្ធធ្វើឱ្យប្រសើរឡើងនូវយុទ្ធសាស្ត្រប្រតិបត្តិការ និងភាពត្រឹមត្រូវនៃការទស្សន៍ទាយ។ • ការដាក់ពង្រាយ. បន្ទាប់ពីការបង្កើនប្រសិទ្ធភាព ប្រព័ន្ធនេះត្រូវបានអនុវត្តដើម្បីគ្រប់គ្រងការចែកចាយថាមពលយ៉ាងសកម្មនៅទូទាំងបណ្តាញជាច្រើន។

ឧទាហរណ៍នេះបង្ហាញពីរបៀបដែលការរៀនពង្រឹងអាចត្រូវបានអនុវត្តយ៉ាងមានប្រសិទ្ធភាពចំពោះប្រព័ន្ធស្មុគ្រស្មាញ ដែលការសម្រេចចិត្តក្នុងពេលវេលាជាក់ស្តែង និងការសម្របខ្លួនមានសារៈសំខាន់ណាស់។ វាក៏គូសបញ្ជាក់ពីបញ្ហាប្រឈមទូទៅក្នុងការសិក្សាពង្រឹងផងដែរ ដូចជាការលំបាកក្នុងការរៀបចំរង្វាន់ដែលពិតជាតំណាងឱ្យគោលដៅរយៈពេលវែង និងការដោះស្រាយតម្រូវការកុំព្យូទ័រខ្ពស់នៃបរិស្ថានផ្លាស់ប្តូរ។

ការពិភាក្សាអំពីការគ្រប់គ្រងក្រឡាចត្រង្គឆ្លាតវៃនាំយើងចូលទៅក្នុងការស្វែងយល់ពីបច្ចេកទេសសិក្សាពង្រឹងកម្រិតខ្ពស់ និងកម្មវិធីនៅក្នុងវិស័យផ្សេងៗដូចជាការថែទាំសុខភាព ហិរញ្ញវត្ថុ និងប្រព័ន្ធស្វយ័ត។ ការពិភាក្សាទាំងនេះនឹងបង្ហាញបន្ថែមទៀតអំពីរបៀបដែលយុទ្ធសាស្រ្ត RL ផ្ទាល់ខ្លួនដោះស្រាយបញ្ហាប្រឈមឧស្សាហកម្មជាក់លាក់ និងបញ្ហាសីលធម៌ដែលពួកគេពាក់ព័ន្ធ។

ភាពជឿនលឿនថ្មីៗក្នុងការរៀនពង្រឹង

នៅពេលដែលការរៀនពង្រឹងបន្តវិវឌ្ឍ វារុញច្រានព្រំដែននៃបញ្ញាសិប្បនិមិត្តជាមួយនឹងភាពជឿនលឿនខាងទ្រឹស្តី និងការអនុវត្តជាក់ស្តែង។ ផ្នែកនេះរំលេចការច្នៃប្រឌិតដ៏លេចធ្លោទាំងនេះ ដោយផ្តោតលើកម្មវិធីពិសេសៗដែលបង្ហាញពីតួនាទីរីកលូតលាស់របស់ RL នៅទូទាំងវិស័យចម្រុះ។

ការរួមបញ្ចូលជាមួយនឹងការរៀនស៊ីជម្រៅ

ការរៀនពង្រឹងជ្រៅជួយបង្កើនសមត្ថភាពធ្វើការសម្រេចចិត្តជាយុទ្ធសាស្ត្ររបស់ RL តាមរយៈការទទួលស្គាល់គំរូកម្រិតខ្ពស់ពីការរៀនស៊ីជម្រៅ។ សមាហរណកម្មនេះគឺមានសារៈសំខាន់សម្រាប់កម្មវិធីដែលទាមទារការសម្រេចចិត្តរហ័ស និងស្មុគ្រស្មាញ។ វាបង្ហាញឱ្យឃើញពីសារៈសំខាន់ជាពិសេសនៅក្នុងបរិស្ថានដូចជាការរុករកយានយន្តស្វយ័ត និងការវិនិច្ឆ័យវេជ្ជសាស្រ្ត ដែលដំណើរការទិន្នន័យតាមពេលវេលាជាក់ស្តែង និងការសម្រេចចិត្តត្រឹមត្រូវមានសារៈសំខាន់សម្រាប់សុវត្ថិភាព និងប្រសិទ្ធភាព។

របកគំហើញ និងកម្មវិធី

ភាពស៊ីសង្វាក់គ្នារវាងការរៀនពង្រឹង និងការរៀនស៊ីជម្រៅបាននាំឱ្យមានរបកគំហើញគួរឱ្យកត់សម្គាល់នៅទូទាំងវិស័យផ្សេងៗ ដោយបង្ហាញពីសមត្ថភាពរបស់ RL ក្នុងការសម្របខ្លួន និងរៀនពីទិន្នន័យស្មុគស្មាញ។ នេះគឺជាផ្នែកសំខាន់ៗមួយចំនួនដែលវិធីសាស្រ្តរួមបញ្ចូលគ្នានេះបានធ្វើឱ្យមានផលប៉ះពាល់យ៉ាងសំខាន់ ដោយបង្ហាញពីភាពបត់បែន និងសក្តានុពលនៃការបំប្លែងរបស់វា៖

• ការលេងហ្គេមយុទ្ធសាស្ត្រ. AlphaGo របស់ DeepMind គឺជាឧទាហរណ៍ដ៏សំខាន់មួយអំពីរបៀបដែលការរៀនពង្រឹងជ្រៅអាចគ្រប់គ្រងបញ្ហាប្រឈមដ៏ស្មុគស្មាញ។ តាមរយៈការវិភាគទិន្នន័យលេងហ្គេមយ៉ាងទូលំទូលាយ AlphaGo បានបង្កើតយុទ្ធសាស្រ្តប្រកបដោយភាពច្នៃប្រឌិតដែលនៅទីបំផុតបានវ៉ាដាច់ជើងឯកពិភពលោករបស់មនុស្ស ដោយបង្ហាញពីថាមពលនៃការរួមបញ្ចូលគ្នារវាង RL ជាមួយនឹងការសិក្សាស៊ីជម្រៅក្នុងការគិតជាយុទ្ធសាស្ត្រ។
• រថយន្តស្វយ័ត. នៅក្នុងឧស្សាហកម្មរថយន្ត ការរៀនពង្រឹងយ៉ាងស៊ីជម្រៅគឺមានសារៈសំខាន់ណាស់សម្រាប់ការកែលម្អការសម្រេចចិត្តក្នុងពេលជាក់ស្តែង។ យានជំនិះដែលបានរៀបចំជាមួយនឹងបច្ចេកវិទ្យានេះអាចរុករកដោយសុវត្ថិភាព និងមានប្រសិទ្ធភាពដោយសម្របខ្លួនភ្លាមៗទៅនឹងការផ្លាស់ប្តូរលក្ខខណ្ឌចរាចរណ៍ និងទិន្នន័យបរិស្ថាន។ ការប្រើប្រាស់ការវិភាគទស្សន៍ទាយ ដែលដំណើរការដោយការសិក្សាស៊ីជម្រៅ បង្ហាញពីការរីកចម្រើនយ៉ាងសំខាន់ក្នុងបច្ចេកវិទ្យារថយន្ត ដែលនាំទៅដល់ប្រព័ន្ធបើកបរស្វ័យភាពប្រកបដោយសុវត្ថិភាព និងគួរឱ្យទុកចិត្តជាងមុន។
• មនុស្សយន្ត. មនុស្សយន្តមានសមត្ថភាពកាន់តែខ្លាំងឡើងក្នុងការដោះស្រាយបញ្ហាប្រឈមថ្មីៗ ដោយសារការលាយបញ្ចូលគ្នានៃការសិក្សាពង្រឹងជាមួយនឹងការរៀនស៊ីជម្រៅ។ សមាហរណកម្មនេះគឺចាំបាច់នៅក្នុងវិស័យដូចជាការផលិត ដែលភាពជាក់លាក់ និងភាពប្រែប្រួលមានសារៈសំខាន់ណាស់។ នៅពេលដែលមនុស្សយន្តដំណើរការនៅក្នុងបរិយាកាសឧស្សាហកម្មថាមវន្ត ពួកគេរៀនដើម្បីបង្កើនប្រសិទ្ធភាពដំណើរការផលិតកម្ម និងបង្កើនប្រសិទ្ធភាពប្រតិបត្តិការតាមរយៈការសម្របខ្លួនជាបន្តបន្ទាប់។
• ការ​ថែទាំ​សុខភាព. ការរួមបញ្ចូលគ្នានៃ RL និងការរៀនសូត្រស៊ីជម្រៅបានផ្លាស់ប្តូរការថែទាំអ្នកជំងឺដោយការកំណត់ការព្យាបាលវេជ្ជសាស្រ្តផ្ទាល់ខ្លួន។ ក្បួនដោះស្រាយសម្របសម្រួលផែនការព្យាបាលដោយថាមវន្តដោយផ្អែកលើការត្រួតពិនិត្យជាបន្ត បង្កើនភាពត្រឹមត្រូវ និងប្រសិទ្ធភាពនៃអន្តរាគមន៍ផ្នែកវេជ្ជសាស្ត្រ។ វិធីសាស្រ្តបន្សាំនេះគឺមានសារៈសំខាន់ជាពិសេសសម្រាប់លក្ខខណ្ឌដែលត្រូវការការកែតម្រូវជាបន្តបន្ទាប់ចំពោះការព្យាបាល និងការគ្រប់គ្រងការថែទាំសុខភាពដែលព្យាករណ៍។

ផលប៉ះពាល់ និងការរំពឹងទុកនាពេលអនាគត

ដោយការរួមបញ្ចូលការរៀនពង្រឹងជាមួយនឹងការរៀនស៊ីជម្រៅ កាន់តែឆ្លាតវៃ ប្រព័ន្ធបន្សាំនឹងវិវឌ្ឍដោយស្វ័យភាព ធ្វើអោយប្រសើរឡើងយ៉ាងខ្លាំងនូវអន្តរកម្មម៉ាស៊ីនជាមួយពិភពលោក។ ប្រព័ន្ធទាំងនេះកំពុងឆ្លើយតបកាន់តែខ្លាំងឡើងចំពោះតម្រូវការរបស់មនុស្ស និងការផ្លាស់ប្តូរបរិស្ថាន ដោយកំណត់ស្តង់ដារថ្មីសម្រាប់អន្តរកម្មបច្ចេកវិទ្យា។

ករណីសិក្សានៃការពង្រឹងការរៀននៅក្នុងឧស្សាហកម្ម

បន្ទាប់​ពី​ការ​ស្វែង​រក​ការ​រីក​ចម្រើន​ដ៏​សំខាន់​របស់​យើង​ក្នុង​ការ​សិក្សា​ពង្រឹង សូម​ពិនិត្យ​មើល​ផល​ប៉ះ​ពាល់​បំប្លែង​របស់​វា​នៅ​ទូទាំង​វិស័យ​ផ្សេងៗ។ ករណីសិក្សាទាំងនេះមិនត្រឹមតែបង្ហាញពីការសម្របខ្លួនរបស់ RL ប៉ុណ្ណោះទេ ប៉ុន្តែថែមទាំងបង្ហាញពីតួនាទីរបស់វាក្នុងការកែលម្អប្រសិទ្ធភាព និងការដោះស្រាយបញ្ហាស្មុគស្មាញ៖

• ផ្នែកហិរញ្ញវត្ថុ ក្បួនដោះស្រាយឆ្លាតវៃធ្វើបដិវត្តប្រតិបត្តិការទីផ្សារដោយការសម្របខ្លួនយ៉ាងស្វាហាប់ទៅនឹងការផ្លាស់ប្តូរ ដូច្នេះការបង្កើនការគ្រប់គ្រងហានិភ័យ និងប្រាក់ចំណេញ។ ការជួញដូរក្បួនដោះស្រាយបានក្លាយទៅជាកម្មវិធីសំខាន់ ដោយប្រើការរៀនពង្រឹង ដើម្បីប្រតិបត្តិការជួញដូរនៅពេលវេលាដ៏ល្អប្រសើរ បង្កើនប្រសិទ្ធភាព និងកាត់បន្ថយកំហុសរបស់មនុស្ស។
• អត្ថប្រយោជន៍សុខភាពយ៉ាងច្រើនពី RL, ដែលធ្វើអោយប្រសើរឡើងនូវការថែទាំផ្ទាល់ខ្លួនដោយការសម្របខ្លួនតាមបែបថាមវន្ត ការព្យាបាលដោយផ្អែកលើការឆ្លើយតបរបស់អ្នកជំងឺក្នុងពេលជាក់ស្តែង។ បច្ចេកវិទ្យានេះគឺជាគន្លឹះក្នុងការគ្រប់គ្រងលក្ខខណ្ឌដូចជាជំងឺទឹកនោមផ្អែម និងក្នុងការថែទាំសុខភាពដែលព្យាករណ៍ ដែលជាកន្លែងដែលវាជួយព្យាករណ៍ និងការពារបញ្ហាសុខភាពដែលអាចកើតមាន។
• នៅក្នុងឧស្សាហកម្មរថយន្ត, ការពង្រឹងការរៀនសូត្រធ្វើអោយប្រសើរឡើងនូវរបៀបដែលរថយន្តបើកបរដោយខ្លួនឯងដំណើរការ។ ក្រុមហ៊ុនដូចជា Tesla និង Waymo ប្រើប្រាស់បច្ចេកវិទ្យានេះដើម្បីវិភាគទិន្នន័យពីឧបករណ៍ចាប់សញ្ញារថយន្តយ៉ាងឆាប់រហ័ស ដោយជួយឱ្យយានយន្តធ្វើការសម្រេចចិត្តបានប្រសើរជាងមុនអំពីកន្លែងដែលត្រូវទៅ និងពេលណាត្រូវថែទាំ។ នេះ​មិន​ត្រឹម​តែ​ធ្វើ​ឱ្យ​រថយន្ត​មាន​សុវត្ថិភាព​ប៉ុណ្ណោះ​ទេ ប៉ុន្តែ​ក៏​ជួយ​ឱ្យ​ពួក​គេ​រត់​កាន់​តែ​រលូន​ផង​ដែរ។
• ក្នុង​វិស័យ​កម្សាន្ត RL កំពុងកែទម្រង់ហ្គេមដោយបង្កើតតួអក្សរដែលមិនមែនជាអ្នកលេងឆ្លាតវៃ (NPCs) ដែលសម្របទៅនឹងអន្តរកម្មរបស់អ្នកលេង។ លើសពីនេះ វាធ្វើអោយប្រសើរឡើងនូវសេវាកម្មស្ទ្រីមមេឌៀ ដោយកំណត់ការណែនាំខ្លឹមសារផ្ទាល់ខ្លួន ដែលជួយបង្កើនការចូលរួមរបស់អ្នកប្រើប្រាស់ដោយការតម្រឹមតាមចំណូលចិត្តរបស់អ្នកមើល។
• នៅក្នុងការផលិត, ការរៀនពង្រឹងបង្កើនប្រសិទ្ធភាពខ្សែសង្វាក់ផលិតកម្ម និងប្រតិបត្តិការសង្វាក់ផ្គត់ផ្គង់ ដោយព្យាករណ៍ពីការបរាជ័យម៉ាស៊ីនដែលអាចកើតមាន និងរៀបចំកាលវិភាគថែទាំយ៉ាងសកម្ម។ កម្មវិធីនេះកាត់បន្ថយពេលវេលារងចាំ និងបង្កើនផលិតភាពជាអតិបរមា ដោយបង្ហាញពីផលប៉ះពាល់របស់ RL ទៅលើប្រសិទ្ធភាពឧស្សាហកម្ម។
• ការគ្រប់គ្រងថាមពល ក៏មើលឃើញពីភាពជឿនលឿនតាមរយៈ RL ដែលបង្កើនប្រសិទ្ធភាពការប្រើប្រាស់ថាមពលក្នុងពេលជាក់ស្តែងនៅក្នុងក្រឡាឆ្លាតវៃ។ តាមរយៈការទស្សន៍ទាយ និងការរៀនគំរូនៃការប្រើប្រាស់ ការរៀនពង្រឹងធ្វើឱ្យមានតុល្យភាពនៃតម្រូវការ និងការផ្គត់ផ្គង់ ធ្វើអោយប្រសើរឡើងនូវប្រសិទ្ធភាព និងនិរន្តរភាពនៃប្រព័ន្ធថាមពល។

ឧទាហរណ៍ទាំងនេះនៅទូទាំងឧស្សាហកម្មផ្សេងៗបានគូសបញ្ជាក់អំពីការអនុវត្តយ៉ាងទូលំទូលាយរបស់ RL និងសក្តានុពលរបស់វាក្នុងការជំរុញការច្នៃប្រឌិតបច្ចេកវិទ្យា ដោយសន្យាថានឹងមានការជឿនលឿនបន្ថែមទៀត និងការទទួលយកឧស្សាហកម្មកាន់តែទូលំទូលាយ។

ការរួមបញ្ចូលការរៀនពង្រឹងជាមួយនឹងបច្ចេកវិទ្យាផ្សេងទៀត។

ការពង្រឹងការរៀនសូត្រមិនមែនគ្រាន់តែជាការប្រែក្លាយផ្នែកប្រពៃណីប៉ុណ្ណោះទេ។ វាកំពុងត្រួសត្រាយផ្លូវនៃការរួមបញ្ចូលជាមួយបច្ចេកវិទ្យាទំនើប ជំរុញដំណោះស្រាយដែលមិនបានរុករក និងកែលម្អមុខងារ៖

• អ៊ីនធឺណិតនៃវត្ថុ (អាយអូធី). RL កំពុងបំប្លែង IoT ដោយធ្វើឱ្យឧបករណ៍កាន់តែឆ្លាតវៃក្នុងពេលជាក់ស្តែង។ ឧទាហរណ៍ ប្រព័ន្ធផ្ទះឆ្លាតវៃប្រើ RL ដើម្បីរៀនពីរបៀបដែលយើងធ្វើអន្តរកម្មជាមួយពួកគេ និងលក្ខខណ្ឌជុំវិញពួកគេ ធ្វើកិច្ចការដោយស្វ័យប្រវត្តិដូចជាការកែតម្រូវពន្លឺ និងសីតុណ្ហភាព ឬការកែលម្អសុវត្ថិភាពជាដើម។ នេះមិនត្រឹមតែជួយសន្សំសំចៃថាមពលប៉ុណ្ណោះទេ ប៉ុន្តែថែមទាំងធ្វើឱ្យជីវិតកាន់តែមានផាសុកភាព និងងាយស្រួលផងដែរ ដោយបង្ហាញពីរបៀបដែល RL អាចធ្វើស្វ័យប្រវត្តិកម្មប្រចាំថ្ងៃរបស់យើងយ៉ាងឆ្លាតវៃ។
• បច្ចេកវិទ្យា Blockchain. នៅក្នុងពិភព blockchain ការរៀនពង្រឹងជួយបង្កើតប្រព័ន្ធដែលរឹងមាំ និងមានប្រសិទ្ធភាពជាងមុន។ វាជាគន្លឹះក្នុងការបង្កើតច្បាប់ដែលអាចបត់បែនបានដែលសម្របទៅនឹងការផ្លាស់ប្តូរតម្រូវការបណ្តាញ។ សមត្ថភាពនេះអាចបង្កើនល្បឿនប្រតិបត្តិការ និងកាត់បន្ថយការចំណាយ ដោយបញ្ជាក់ពីតួនាទីរបស់ RL ក្នុងការដោះស្រាយបញ្ហាប្រឈមដ៏ធំបំផុតមួយចំនួននៅក្នុងបច្ចេកវិទ្យា blockchain ។
• ភាពជាក់ស្តែងកើនឡើង (AR) ។ RL ក៏កំពុងជំរុញ AR ដោយធ្វើឱ្យអន្តរកម្មរបស់អ្នកប្រើកាន់តែមានលក្ខណៈផ្ទាល់ខ្លួន និងប្រសើរឡើង។ វាកែតម្រូវខ្លឹមសារនិម្មិតក្នុងពេលវេលាជាក់ស្តែងដោយផ្អែកលើរបៀបដែលអ្នកប្រើប្រាស់ធ្វើសកម្មភាព និងបរិយាកាសដែលពួកគេកំពុងស្ថិតនៅ ធ្វើឱ្យបទពិសោធន៍ AR កាន់តែមានការចូលរួម និងជាក់ស្តែង។ នេះមានប្រយោជន៍ជាពិសេសនៅក្នុងកម្មវិធីអប់រំ និងបណ្តុះបណ្តាល ដែលបរិយាកាសសិក្សាអាដាប់ធ័រដែលបានរចនាឡើងដោយ RL នាំទៅរកការរៀនសូត្រ និងការចូលរួមកាន់តែប្រសើរឡើង។

តាមរយៈការរួមបញ្ចូល RL ជាមួយនឹងបច្ចេកវិទ្យាដូចជា IoT, blockchain និង AR អ្នកអភិវឌ្ឍន៍មិនត្រឹមតែធ្វើឱ្យប្រសើរឡើងនូវមុខងាររបស់ប្រព័ន្ធប៉ុណ្ណោះទេ ប៉ុន្តែថែមទាំងជំរុញដែនកំណត់នៃអ្វីដែលអាចសម្រេចបាននៅក្នុងការកំណត់ឆ្លាតវៃ និងប្រព័ន្ធវិមជ្ឈការផងដែរ។ ការរួមបញ្ចូលគ្នានេះកំពុងកំណត់ដំណាក់កាលសម្រាប់កម្មវិធីបច្ចេកវិទ្យាឯករាជ្យ មានប្រសិទ្ធភាព និងសមស្របជាងមុន ដោយសន្យាថានឹងមានការរីកចម្រើននាពេលអនាគតដ៏គួរឱ្យរំភើបសម្រាប់ឧស្សាហកម្ម និងការប្រើប្រាស់បច្ចេកវិទ្យាប្រចាំថ្ងៃ។

កញ្ចប់ឧបករណ៍ និងក្របខ័ណ្ឌសម្រាប់ការពង្រឹងការរៀនសូត្រ

ដូចដែលយើងបានស្វែងយល់ពីកម្មវិធីផ្សេងៗគ្នា និងការរួមបញ្ចូលបច្ចេកវិទ្យានៃការរៀនពង្រឹង ភាពចាំបាច់សម្រាប់ឧបករណ៍កម្រិតខ្ពស់ក្នុងការអភិវឌ្ឍន៍ សាកល្បង និងកែលម្អប្រព័ន្ធទាំងនេះក្លាយជាភស្តុតាង។ ផ្នែកនេះបង្ហាញពីក្របខណ្ឌសំខាន់ៗ និងប្រអប់ឧបករណ៍សំខាន់ៗសម្រាប់បង្កើតដំណោះស្រាយ RL ដែលមានប្រសិទ្ធភាព។ ឧបករណ៍ទាំងនេះត្រូវបានកែសម្រួលដើម្បីបំពេញតាមតម្រូវការនៃបរិស្ថានថាមវន្ត និងបញ្ហាប្រឈមដ៏ស្មុគស្មាញដែល RL ប្រឈមមុខ ដោយធ្វើអោយប្រសើរឡើងទាំងប្រសិទ្ធភាព និងផលប៉ះពាល់នៃកម្មវិធី RL ។ សូមក្រឡេកមើលឱ្យកាន់តែដិតដល់នូវឧបករណ៍សំខាន់ៗមួយចំនួនដែលកំពុងរីកចម្រើនលើវិស័យ RL៖

• ភ្នាក់ងារ TensorFlow (ភ្នាក់ងារ TF). កញ្ចប់ឧបករណ៍ដ៏មានអានុភាពនៅក្នុងប្រព័ន្ធអេកូ TensorFlow, TF-Agents គាំទ្រអារេយ៉ាងទូលំទូលាយនៃក្បួនដោះស្រាយ ហើយជាពិសេសគឺស័ក្តិសមសម្រាប់ការរួមបញ្ចូលគំរូកម្រិតខ្ពស់ជាមួយនឹងការរៀនស៊ីជម្រៅ បំពេញបន្ថែមភាពជឿនលឿនដែលបានពិភាក្សាពីមុនក្នុងការរួមបញ្ចូលការរៀនសូត្រជ្រៅ។
• ទីលានអូអាយអាយ. ល្បីល្បាញសម្រាប់បរិស្ថានពិសោធន៏ចម្រុះរបស់វា - ពីហ្គេម Atari បុរាណរហូតដល់ការក្លែងធ្វើរូបវន្តស្មុគស្មាញ - OpenAI Gym គឺជាវេទិកាគំរូដែលអនុញ្ញាតឱ្យអ្នកអភិវឌ្ឍន៍សាកល្បងក្បួនដោះស្រាយ RL នៅក្នុងការកំណត់ផ្សេងៗគ្នា។ វាចាំបាច់ណាស់ក្នុងការពិនិត្យមើលភាពប្រែប្រួលនៃ RL នៅក្នុងការដំឡើងដែលស្រដៀងទៅនឹងអ្វីដែលបានប្រើក្នុងការគ្រប់គ្រងចរាចរណ៍ និងក្រឡាចត្រង្គឆ្លាតវៃ។
• RLlib. ប្រតិបត្តិការនៅលើក្របខ័ណ្ឌ Ray RLlib ត្រូវបានធ្វើឱ្យប្រសើរសម្រាប់ RL ដែលអាចធ្វើមាត្រដ្ឋានបាន និងចែកចាយ គ្រប់គ្រងសេណារីយ៉ូស្មុគស្មាញដែលពាក់ព័ន្ធនឹងភ្នាក់ងារជាច្រើន ដូចជានៅក្នុងការផលិត និងការសម្របសម្រួលយានយន្តស្វយ័ត។
• ការរៀនពង្រឹង PyTorch (PyTorch-RL). ដោយប្រើមុខងារកុំព្យូទ័រដ៏មានអានុភាពរបស់ PyTorch សំណុំនៃក្បួនដោះស្រាយ RL នេះផ្តល់នូវភាពបត់បែនចាំបាច់សម្រាប់ប្រព័ន្ធដែលកែតម្រូវព័ត៌មានថ្មី ដែលមានសារៈសំខាន់សម្រាប់គម្រោងដែលត្រូវការការធ្វើបច្ចុប្បន្នភាពញឹកញាប់ដោយផ្អែកលើមតិកែលម្អ។
• មូលដ្ឋានស្ថេរភាព. កំណែដែលបានកែលម្អនៃ OpenAI Baselines មូលដ្ឋានដែលមានស្ថេរភាពផ្តល់នូវក្បួនដោះស្រាយ RL ដែលមានឯកសារត្រឹមត្រូវ និងងាយស្រួលប្រើ ដែលជួយអ្នកអភិវឌ្ឍន៍កែលម្អ និងច្នៃប្រឌិតវិធីសាស្ត្រ RL ដែលមានស្រាប់ ដែលមានសារៈសំខាន់សម្រាប់វិស័យដូចជាការថែទាំសុខភាព និងហិរញ្ញវត្ថុ។

ឧបករណ៍ទាំងនេះមិនត្រឹមតែជួយសម្រួលដល់ការអភិវឌ្ឍន៍កម្មវិធី RL ប៉ុណ្ណោះទេ ថែមទាំងដើរតួនាទីយ៉ាងសំខាន់ក្នុងការធ្វើតេស្ត កែលម្អ និងដាក់ពង្រាយគំរូនៅទូទាំងបរិយាកាសផ្សេងៗ។ ដោយមានការយល់ច្បាស់អំពីមុខងារ និងការប្រើប្រាស់របស់ពួកគេ អ្នកអភិវឌ្ឍន៍ និងអ្នកស្រាវជ្រាវអាចប្រើប្រាស់ឧបករណ៍ទាំងនេះ ដើម្បីពង្រីកលទ្ធភាពក្នុងការពង្រឹងការរៀនសូត្រ។

ការប្រើការក្លែងធ្វើអន្តរកម្មដើម្បីបណ្តុះបណ្តាលគំរូ RL

បន្ទាប់ពីបានរៀបរាប់លម្អិតអំពីកញ្ចប់ឧបករណ៍សំខាន់ៗ និងក្របខ័ណ្ឌដែលគាំទ្រដល់ការអភិវឌ្ឍន៍ និងការកែលម្អគំរូនៃការរៀនពង្រឹង វាជាការសំខាន់ក្នុងការផ្តោតលើកន្លែងដែលគំរូទាំងនេះត្រូវបានសាកល្បង និងកែលម្អ។ បរិយាកាសសិក្សាអន្តរកម្ម និងការក្លែងធ្វើគឺមានសារៈសំខាន់សម្រាប់ការជំរុញកម្មវិធី RL ដោយផ្តល់នូវការកំណត់សុវត្ថិភាព និងគ្រប់គ្រងដែលកាត់បន្ថយហានិភ័យក្នុងពិភពពិត។

វេទិកាក្លែងធ្វើ៖ កន្លែងហ្វឹកហាត់ជាក់ស្តែង

វេទិកាដូចជា Unity ML-Agents និង Microsoft AirSim មិនត្រឹមតែបម្រើជាឧបករណ៍ប៉ុណ្ណោះទេ ប៉ុន្តែជាច្រកទៅកាន់ពិភពអន្តរកម្មដែលមានភាពប្រាកដនិយមខ្ពស់ ដែលក្បួនដោះស្រាយ RL ឆ្លងកាត់ការបណ្តុះបណ្តាលយ៉ាងតឹងរ៉ឹង។ វេទិកាទាំងនេះគឺមិនអាចខ្វះបានសម្រាប់ដែនដូចជាការបើកបរដោយស្វ័យភាព និងមនុស្សយន្តពីលើអាកាស ដែលការសាកល្បងក្នុងពិភពពិតមានតម្លៃថ្លៃ និងប្រថុយប្រថាន។ តាមរយៈការពិសោធន៏លម្អិត អ្នកអភិវឌ្ឍន៍អាចប្រកួតប្រជែង និងកែលម្អម៉ូដែល RL ក្រោមលក្ខខណ្ឌផ្សេងៗគ្នា និងស្មុគស្មាញ ដែលប្រហាក់ប្រហែលនឹងភាពមិនអាចទាយទុកជាមុនបានក្នុងពិភពពិត។

អន្តរកម្មថាមវន្តក្នុងការរៀន

ធម្មជាតិថាមវន្តនៃបរិយាកាសសិក្សាអន្តរកម្មអនុញ្ញាតឱ្យគំរូ RL អនុវត្តភារកិច្ច និងសម្របខ្លួនទៅនឹងបញ្ហាប្រឈមថ្មីៗក្នុងពេលវេលាជាក់ស្តែង។ ភាពប្រែប្រួលនេះគឺចាំបាច់សម្រាប់ប្រព័ន្ធ RL ដែលមានបំណងសម្រាប់កម្មវិធីពិភពពិតថាមវន្ត ដូចជាការគ្រប់គ្រងផលប័ត្រហិរញ្ញវត្ថុ ឬការធ្វើឱ្យប្រព័ន្ធចរាចរណ៍ទីក្រុងប្រសើរឡើង។

តួនាទីក្នុងការអភិវឌ្ឍន៍បន្ត និងសុពលភាព

លើសពីការបណ្តុះបណ្តាលដំបូង បរិយាកាសទាំងនេះមានសារៈសំខាន់សម្រាប់ការកែលម្អជាបន្តបន្ទាប់ និងសុពលភាពនៃគំរូសិក្សាពង្រឹង។ ពួកគេផ្តល់វេទិកាសម្រាប់អ្នកអភិវឌ្ឍន៍ដើម្បីសាកល្បងយុទ្ធសាស្រ្ត និងសេណារីយ៉ូថ្មី ដោយវាយតម្លៃភាពធន់ និងអាដាប់ធ័រនៃក្បួនដោះស្រាយ។ នេះ​ជា​កត្តា​សំខាន់​សម្រាប់​ការ​បង្កើត​គំរូ​ដ៏​មាន​ឥទ្ធិពល​ដែល​មាន​សមត្ថភាព​គ្រប់​គ្រង​ភាព​ស្មុគស្មាញ​ក្នុង​ពិភព​ពិត។

ការពង្រីកការស្រាវជ្រាវ និងផលប៉ះពាល់ឧស្សាហកម្ម

សម្រាប់អ្នកស្រាវជ្រាវ បរិយាកាសទាំងនេះធ្វើឱ្យខ្លីនៃរង្វង់មតិត្រឡប់ក្នុងការអភិវឌ្ឍន៍គំរូ ដោយជួយសម្រួលដល់ការបន្ត និងការកែលម្អយ៉ាងឆាប់រហ័ស។ នៅក្នុងកម្មវិធីពាណិជ្ជកម្ម ពួកគេធានាថាប្រព័ន្ធ RL ត្រូវបានត្រួតពិនិត្យយ៉ាងហ្មត់ចត់ និងធ្វើឱ្យប្រសើរមុនពេលដាក់ឱ្យប្រើប្រាស់ក្នុងផ្នែកសំខាន់ៗដូចជាការថែទាំសុខភាព និងហិរញ្ញវត្ថុ ដែលភាពត្រឹមត្រូវ និងភាពជឿជាក់មានសារៈសំខាន់។

ដោយប្រើបរិយាកាសសិក្សាអន្តរកម្ម និងការក្លែងធ្វើនៅក្នុងដំណើរការអភិវឌ្ឍ RL កម្មវិធីជាក់ស្តែង និងប្រសិទ្ធភាពប្រតិបត្តិការនៃក្បួនដោះស្រាយស្មុគស្មាញទាំងនេះត្រូវបានធ្វើឱ្យប្រសើរឡើង។ វេទិកាទាំងនេះបង្វែរចំនេះដឹងទ្រឹស្តីទៅជាការប្រើប្រាស់ក្នុងពិភពពិត និងធ្វើអោយប្រសើរឡើងនូវភាពត្រឹមត្រូវ និងប្រសិទ្ធភាពនៃប្រព័ន្ធ RL ដោយរៀបចំផ្លូវសម្រាប់ការបង្កើតបច្ចេកវិទ្យាបន្សាំ និងឆ្លាតវៃជាងមុន។

គុណសម្បត្តិ និងបញ្ហាប្រឈមនៃការសិក្សាពង្រឹង

បន្ទាប់ពីបានស្វែងយល់ពីឧបករណ៍ជាច្រើន ដោយមើលឃើញពីរបៀបដែលពួកវាត្រូវបានប្រើប្រាស់ក្នុងផ្នែកផ្សេងៗដូចជាការថែទាំសុខភាព និងរថយន្តដែលបើកបរដោយខ្លួនឯង ព្រមទាំងសិក្សាអំពីគោលគំនិតដ៏ស្មុគស្មាញដូចជា រង្វិលជុំមតិកែលម្អការរៀនពង្រឹង និងរបៀបដែលវាដំណើរការជាមួយការរៀនសូត្រស៊ីជម្រៅ ឥឡូវនេះយើងនឹងទៅ មើលអត្ថប្រយោជន៍ និងបញ្ហាប្រឈមសំខាន់ៗនៃការរៀនពង្រឹង។ ផ្នែកនៃការពិភាក្សារបស់យើងនឹងផ្តោតលើរបៀបដែល RL ដោះស្រាយបញ្ហាលំបាក និងដោះស្រាយបញ្ហាក្នុងពិភពពិត ដោយប្រើអ្វីដែលយើងបានរៀនពីការពិនិត្យលម្អិតរបស់យើង។

គុណសម្បត្តិ

• ការដោះស្រាយបញ្ហាស្មុគស្មាញ. ការរៀនពង្រឹង (RL) ពូកែខាងបរិស្ថានដែលមិនអាចទាយទុកជាមុនបាន និងស្មុគ្រស្មាញ ដែលជារឿយៗដំណើរការបានល្អជាងអ្នកជំនាញរបស់មនុស្ស។ ឧទាហរណ៍ដ៏អស្ចារ្យមួយគឺ AlphaGo ដែលជាប្រព័ន្ធ RL ដែលបានឈ្នះការប្រកួតរបស់ខ្លួនជាមួយនឹងជើងឯកពិភពលោកនៅក្នុងហ្គេម Go ។ លើសពីហ្គេម RL មានប្រសិទ្ធភាពគួរឱ្យភ្ញាក់ផ្អើលនៅក្នុងតំបន់ផ្សេងទៀតផងដែរ។ ជាឧទាហរណ៍ ក្នុងការគ្រប់គ្រងថាមពល ប្រព័ន្ធ RL បានធ្វើឱ្យប្រសើរឡើងនូវប្រសិទ្ធភាពនៃបណ្តាញថាមពលច្រើនជាងអ្នកជំនាញបានគិតជាមុន។ លទ្ធផលទាំងនេះបង្ហាញពីរបៀបដែល RL អាចស្វែងរកដំណោះស្រាយថ្មីដោយខ្លួនឯង ដោយផ្តល់នូវលទ្ធភាពដ៏គួរឱ្យរំភើបសម្រាប់ឧស្សាហកម្មផ្សេងៗ។
• អាដាប់ធ័រខ្ពស់។. សមត្ថភាពរបស់ RL ក្នុងការកែតម្រូវយ៉ាងឆាប់រហ័សទៅនឹងស្ថានភាពថ្មីគឺមានប្រយោជន៍ខ្លាំងណាស់នៅក្នុងផ្នែកដូចជារថយន្តដែលបើកបរដោយខ្លួនឯង និងការជួញដូរភាគហ៊ុន។ នៅក្នុងវិស័យទាំងនេះ ប្រព័ន្ធ RL អាចផ្លាស់ប្តូរយុទ្ធសាស្រ្តរបស់ពួកគេភ្លាមៗ ដើម្បីផ្គូផ្គងលក្ខខណ្ឌថ្មី ដោយបង្ហាញពីភាពបត់បែនរបស់ពួកគេ។ ឧទាហរណ៍ ការប្រើ RL ដើម្បីកែប្រែយុទ្ធសាស្រ្តជួញដូរនៅពេលដែលការផ្លាស់ប្តូរទីផ្សារបានបង្ហាញថាមានប្រសិទ្ធភាពជាងវិធីសាស្ត្រចាស់ៗ ជាពិសេសក្នុងអំឡុងពេលទីផ្សារដែលមិនអាចទាយទុកជាមុនបាន។
• ការសម្រេចចិត្តដោយស្វ័យភាព. ប្រព័ន្ធសិក្សាពង្រឹងដំណើរការដោយឯករាជ្យដោយការរៀនពីអន្តរកម្មផ្ទាល់ជាមួយបរិស្ថានរបស់ពួកគេ។ ស្វ័យភាពនេះគឺមានសារៈសំខាន់នៅក្នុងតំបន់ដែលទាមទារការសម្រេចចិត្តរហ័ស និងជំរុញដោយទិន្នន័យ ដូចជាការរុករកមនុស្សយន្ត និងការថែទាំសុខភាពផ្ទាល់ខ្លួន ដែល RL កាត់ដេរការសម្រេចចិត្តដោយផ្អែកលើទិន្នន័យអ្នកជំងឺដែលកំពុងដំណើរការ។
• លទ្ធភាពធ្វើមាត្រដ្ឋាន. ក្បួនដោះស្រាយ RL ត្រូវបានបង្កើតឡើងដើម្បីគ្រប់គ្រងភាពស្មុគស្មាញដែលកំពុងកើនឡើង និងដំណើរការបានយ៉ាងល្អនៅក្នុងកម្មវិធីផ្សេងៗជាច្រើន។ សមត្ថភាពក្នុងការធ្វើមាត្រដ្ឋាននេះជួយឱ្យអាជីវកម្មរីកចម្រើន និងសម្របខ្លួននៅក្នុងផ្នែកដូចជាការទិញទំនិញអនឡាញ និងកុំព្យូទ័រលើពពក ដែលអ្វីៗតែងតែផ្លាស់ប្តូរ។
• ការរៀនសូត្រជាបន្តបន្ទាប់. មិនដូចម៉ូដែល AI ផ្សេងទៀតដែលអាចត្រូវការការបណ្តុះបណ្តាលឡើងវិញតាមកាលកំណត់ ប្រព័ន្ធ RL រៀន និងកែលម្អជានិច្ចពីអន្តរកម្មថ្មី ធ្វើឱ្យពួកគេមានប្រសិទ្ធភាពខ្ពស់ក្នុងវិស័យដូចជាការថែទាំការព្យាករណ៍ ដែលពួកគេកែប្រែកាលវិភាគដោយផ្អែកលើទិន្នន័យពេលវេលាជាក់ស្តែង។

បញ្ហាប្រឈម

• អាំងតង់ស៊ីតេទិន្នន័យ. RL ត្រូវការទិន្នន័យច្រើន និងអន្តរកម្មទៀងទាត់ ដែលពិបាករកក្នុងការធ្វើតេស្តដំបូងៗនៃរថយន្តដែលបើកបរដោយខ្លួនឯង។ ទោះបីជាការកែលម្អការក្លែងធ្វើ និងការបង្កើតទិន្នន័យសំយោគផ្តល់ឱ្យយើងនូវសំណុំទិន្នន័យបណ្តុះបណ្តាលកាន់តែប្រសើរក៏ដោយ ការទទួលបានទិន្នន័យពិតប្រាកដដែលមានគុណភាពខ្ពស់នៅតែជាបញ្ហាប្រឈមដ៏ធំមួយ។
• ភាពស្មុគស្មាញនៃពិភពពិត. មតិត្រឡប់ដែលមិនអាចទាយទុកជាមុនបាន និងយឺតនៅក្នុងការកំណត់ជាក់ស្តែងធ្វើឱ្យការបណ្តុះបណ្តាលគំរូ RL មានការលំបាក។ ក្បួនដោះស្រាយថ្មីកំពុងពង្រឹងពីរបៀបដែលម៉ូដែលទាំងនេះដោះស្រាយការពន្យារពេល ប៉ុន្តែការសម្របខ្លួនជាប់លាប់ទៅនឹងភាពមិនអាចទាយទុកជាមុនបាននៃលក្ខខណ្ឌក្នុងពិភពពិតនៅតែបង្ហាញពីបញ្ហាប្រឈមដ៏លំបាកមួយ។
• ភាពស្មុគស្មាញនៃការរចនារង្វាន់. វាជាការលំបាកក្នុងការបង្កើតប្រព័ន្ធរង្វាន់ដែលមានតុល្យភាពសកម្មភាពភ្លាមៗជាមួយនឹងគោលដៅរយៈពេលវែង។ កិច្ចខិតខំប្រឹងប្រែងដូចជាការបង្កើតបច្ចេកទេសរៀនពង្រឹងបញ្ច្រាសគឺមានសារៈសំខាន់ ប៉ុន្តែពួកគេមិនទាន់បានដោះស្រាយទាំងស្រុងនូវភាពស្មុគស្មាញនៅក្នុងកម្មវិធីក្នុងពិភពពិតនោះទេ។
• តម្រូវការគណនាខ្ពស់។. ក្បួនដោះស្រាយ RL ត្រូវការថាមពលកុំព្យូទ័រច្រើន ជាពិសេសនៅពេលប្រើក្នុងស្ថានភាពទ្រង់ទ្រាយធំ ឬស្មុគស្មាញ។ ទោះបីជាមានការខិតខំប្រឹងប្រែងដើម្បីធ្វើឱ្យក្បួនដោះស្រាយទាំងនេះកាន់តែមានប្រសិទ្ធភាព និងប្រើប្រាស់ផ្នែករឹងកុំព្យូទ័រដ៏មានអានុភាពដូចជា Graphics Processing Units (GPUs) និង Tensor Processing Units (TPUs) ក៏ដោយ ការចំណាយ និងចំនួនធនធានដែលត្រូវការអាចនៅតែខ្ពស់ពេកសម្រាប់ស្ថាប័នជាច្រើន។
• ប្រសិទ្ធភាពគំរូ. ការរៀនពង្រឹងជាញឹកញាប់ត្រូវការទិន្នន័យជាច្រើនដើម្បីដំណើរការបានល្អ ដែលជាបញ្ហាធំនៅក្នុងផ្នែកដូចជាមនុស្សយន្ត ឬការថែទាំសុខភាព ដែលការប្រមូលទិន្នន័យអាចមានតម្លៃថ្លៃ ឬហានិភ័យ។ ទោះជាយ៉ាងណាក៏ដោយ បច្ចេកទេសថ្មីក្នុងការរៀនក្រៅគោលការណ៍ និងការរៀនពង្រឹងជាបាច់ កំពុងធ្វើឱ្យវាអាចរៀនបន្ថែមពីទិន្នន័យតិច។ ទោះបីជាមានការកែលម្អទាំងនេះក៏ដោយ ក៏វានៅតែជាបញ្ហាប្រឈមក្នុងការទទួលបានលទ្ធផលល្អមែនទែនជាមួយនឹងចំណុចទិន្នន័យតិចជាងមុន។

ទិសដៅអនាគត និងបញ្ហាប្រឈមបន្ថែមទៀត

នៅពេលយើងមើលទៅអនាគត ការរៀនពង្រឹងគឺត្រៀមខ្លួនដើម្បីដោះស្រាយបញ្ហាប្រឈមដែលមានស្រាប់ និងពង្រីកកម្មវិធីរបស់វា។ នេះគឺជាការជឿនលឿនជាក់លាក់មួយចំនួន និងរបៀបដែលពួកគេត្រូវបានរំពឹងថានឹងដោះស្រាយបញ្ហាប្រឈមទាំងនេះ៖

• បញ្ហាធ្វើមាត្រដ្ឋាន. ខណៈពេលដែល RL អាចធ្វើមាត្រដ្ឋានបានដោយធម្មជាតិ វានៅតែត្រូវការគ្រប់គ្រងបរិស្ថានដែលធំ និងស្មុគ្រស្មាញជាងនេះឱ្យមានប្រសិទ្ធភាពជាងមុន។ ការច្នៃប្រឌិតនៅក្នុងប្រព័ន្ធពហុភ្នាក់ងារ ត្រូវបានគេរំពឹងថានឹងធ្វើអោយប្រសើរឡើងនូវការចែកចាយនៃកិច្ចការកុំព្យូទ័រ ដែលអាចកាត់បន្ថយការចំណាយយ៉ាងច្រើន និងបង្កើនការអនុវត្តក្នុងអំឡុងពេលខ្ពស់បំផុត ដូចជានៅក្នុងការគ្រប់គ្រងចរាចរណ៍ទូទាំងទីក្រុងតាមពេលវេលាជាក់ស្តែង ឬរយៈពេលផ្ទុកខ្ពស់នៅក្នុង cloud computing។
• ភាពស្មុគស្មាញនៃកម្មវិធីពិភពពិត. ការភ្ជាប់គម្លាតរវាងបរិយាកាសដែលបានគ្រប់គ្រង និងការមិនអាចទាយទុកជាមុនបាននៃជីវិតពិតនៅតែជាអាទិភាព។ ការស្រាវជ្រាវកំពុងផ្តោតលើការបង្កើតក្បួនដោះស្រាយដ៏មានអានុភាពដែលមានសមត្ថភាពប្រតិបត្តិការក្រោមលក្ខខណ្ឌចម្រុះ។ ជាឧទាហរណ៍ បច្ចេកទេសសិក្សាអាដាប់ធ័រ ដែលបានសាកល្បងនៅក្នុងគម្រោងសាកល្បងសម្រាប់ការរុករកស្វយ័តក្នុងលក្ខខណ្ឌអាកាសធាតុប្រែប្រួល កំពុងរៀបចំ RL ដើម្បីដោះស្រាយភាពស្មុគស្មាញនៃពិភពពិតស្រដៀងគ្នាឱ្យកាន់តែមានប្រសិទ្ធភាព។
• ការរចនាប្រព័ន្ធរង្វាន់. ការរចនាប្រព័ន្ធរង្វាន់ដែលតម្រឹមសកម្មភាពរយៈពេលខ្លីជាមួយនឹងគោលដៅរយៈពេលវែងនៅតែបន្តជាបញ្ហាប្រឈម។ កិច្ចខិតខំប្រឹងប្រែងដើម្បីបញ្ជាក់ និងសម្រួលក្បួនដោះស្រាយនឹងជួយបង្កើតគំរូដែលងាយស្រួលបកស្រាយ និងតម្រឹមតាមគោលបំណងរបស់អង្គការ ជាពិសេសផ្នែកហិរញ្ញវត្ថុ និងការថែទាំសុខភាព ដែលលទ្ធផលច្បាស់លាស់មានសារៈសំខាន់ណាស់។
• សមាហរណកម្ម និងការអភិវឌ្ឍន៍នាពេលអនាគត។ ការធ្វើសមាហរណកម្មនៃ RL ជាមួយនឹងបច្ចេកវិទ្យា AI កម្រិតខ្ពស់ដូចជាបណ្តាញសត្រូវទូទៅ (GANs) និងដំណើរការភាសាធម្មជាតិ (NLP) ត្រូវបានគេរំពឹងថានឹងពង្រឹងសមត្ថភាពរបស់ RL យ៉ាងខ្លាំង។ ការរួមបញ្ចូលគ្នានេះមានគោលបំណងប្រើប្រាស់ភាពខ្លាំងនៃបច្ចេកវិជ្ជានីមួយៗ ដើម្បីជំរុញការសម្របខ្លួន និងប្រសិទ្ធភាពរបស់ RL ជាពិសេសនៅក្នុងសេណារីយ៉ូស្មុគស្មាញ។ ការអភិវឌ្ឍន៍ទាំងនេះត្រូវបានកំណត់ដើម្បីណែនាំកម្មវិធីដែលមានអនុភាព និងជាសាកលជាងនេះនៅទូទាំងវិស័យផ្សេងៗ។

តាមរយៈការវិភាគលម្អិតរបស់យើង វាច្បាស់ណាស់ថា ខណៈពេលដែល RL ផ្តល់នូវសក្តានុពលដ៏ធំក្នុងការផ្លាស់ប្តូរវិស័យផ្សេងៗ ភាពជោគជ័យរបស់វាអាស្រ័យទៅលើការយកឈ្នះលើបញ្ហាប្រឈមធំៗ។ តាមរយៈការយល់ដឹងពេញលេញអំពីភាពខ្លាំង និងចំណុចខ្សោយរបស់ RL អ្នកអភិវឌ្ឍន៍ និងអ្នកស្រាវជ្រាវអាចប្រើប្រាស់បច្ចេកវិទ្យានេះកាន់តែមានប្រសិទ្ធភាព ដើម្បីជំរុញការច្នៃប្រឌិត និងដោះស្រាយបញ្ហាស្មុគស្មាញនៅក្នុងពិភពពិត។

ការពិចារណាអំពីសីលធម៌ក្នុងការពង្រឹងការរៀនសូត្រ

នៅពេលយើងបញ្ចប់ការរុករកយ៉ាងទូលំទូលាយរបស់យើងនៃការរៀនពង្រឹង វាចាំបាច់ក្នុងការដោះស្រាយផលប៉ះពាល់ផ្នែកសីលធម៌របស់វា ដែលជាទិដ្ឋភាពចុងក្រោយនៃការប្រើប្រាស់ប្រព័ន្ធ RL នៅក្នុងសេណារីយ៉ូក្នុងពិភពពិត។ សូមពិភាក្សាអំពីទំនួលខុសត្រូវ និងបញ្ហាប្រឈមសំខាន់ៗដែលកើតឡើងជាមួយនឹងការរួមបញ្ចូល RL ទៅក្នុងបច្ចេកវិទ្យាប្រចាំថ្ងៃ ដោយបញ្ជាក់ពីតម្រូវការសម្រាប់ការពិចារណាយ៉ាងប្រុងប្រយ័ត្ននៃកម្មវិធីរបស់វា៖

• ការសម្រេចចិត្តដោយស្វ័យភាព. ការរៀនពង្រឹងអាចឱ្យប្រព័ន្ធធ្វើការសម្រេចចិត្តដោយឯករាជ្យ ដែលអាចប៉ះពាល់ដល់សុវត្ថិភាព និងសុខុមាលភាពរបស់មនុស្សយ៉ាងខ្លាំង។ ជាឧទាហរណ៍ នៅក្នុងយានជំនិះស្វយ័ត ការសម្រេចចិត្តដែលធ្វើឡើងដោយ RL algorithms ប៉ះពាល់ផ្ទាល់ដល់សុវត្ថិភាពរបស់អ្នកដំណើរ និងអ្នកថ្មើរជើង។ វាមានសារៈសំខាន់ណាស់ក្នុងការធានាថាការសម្រេចចិត្តទាំងនេះមិនបង្កគ្រោះថ្នាក់ដល់បុគ្គលម្នាក់ៗទេ ហើយយន្តការដ៏រឹងមាំមាននៅក្នុងកន្លែងសម្រាប់ការបរាជ័យនៃប្រព័ន្ធ។
• ការព្រួយបារម្ភអំពីភាពឯកជន. ប្រព័ន្ធ RL តែងតែដំណើរការទិន្នន័យយ៉ាងច្រើន រួមទាំងព័ត៌មានផ្ទាល់ខ្លួនផងដែរ។ ការការពារឯកជនភាពដ៏តឹងរ៉ឹងត្រូវតែអនុវត្ត ដើម្បីធានាថាការគ្រប់គ្រងទិន្នន័យអនុវត្តតាមស្តង់ដារច្បាប់ និងក្រមសីលធម៌ ជាពិសេសនៅពេលដែលប្រព័ន្ធដំណើរការក្នុងចន្លោះផ្ទាល់ខ្លួន ដូចជាផ្ទះ ឬនៅលើឧបករណ៍ផ្ទាល់ខ្លួន។
• ភាពលំអៀង និងយុត្តិធម៌. ការជៀសវាងការលំអៀងគឺជាបញ្ហាប្រឈមដ៏សំខាន់នៅក្នុងការដាក់ពង្រាយ RL ។ ដោយសារប្រព័ន្ធទាំងនេះរៀនពីបរិស្ថានរបស់ពួកគេ ភាពលំអៀងនៅក្នុងទិន្នន័យអាចនាំឱ្យមានការសម្រេចចិត្តមិនយុត្តិធម៌។ បញ្ហានេះមានសារៈសំខាន់ជាពិសេសនៅក្នុងកម្មវិធីដូចជា ប៉ូលីសព្យាករណ៍ ឬការជួល ដែលក្បួនដោះស្រាយលំអៀងអាចពង្រឹងភាពអយុត្តិធម៌ដែលមានស្រាប់។ អ្នកអភិវឌ្ឍន៍ត្រូវតែប្រើបច្ចេកទេស de-biasing និងបន្តវាយតម្លៃភាពយុត្តិធម៌នៃប្រព័ន្ធរបស់ពួកគេ។
• គណនេយ្យភាពនិងតម្លាភាព. ដើម្បីកាត់បន្ថយហានិភ័យទាំងនេះ ត្រូវតែមានគោលការណ៍ណែនាំ និងពិធីការច្បាស់លាស់សម្រាប់ការអនុវត្តការពង្រឹងសីលធម៌។ អ្នកអភិវឌ្ឍន៍ និងអង្គការត្រូវតែមានតម្លាភាពអំពីរបៀបដែលប្រព័ន្ធ RL របស់ពួកគេធ្វើការសម្រេចចិត្ត ទិន្នន័យដែលពួកគេប្រើប្រាស់ និងវិធានការនានាដែលធ្វើឡើងដើម្បីដោះស្រាយកង្វល់ខាងសីលធម៌។ លើសពីនេះ គួរតែមានយន្តការសម្រាប់គណនេយ្យភាព និងជម្រើសសម្រាប់ការទាមទារ ប្រសិនបើប្រព័ន្ធ RL បណ្តាលឱ្យមានគ្រោះថ្នាក់។
• ការអភិវឌ្ឍន៍ និងបណ្តុះបណ្តាលសីលធម៌៖ ក្នុងអំឡុងពេលនៃការអភិវឌ្ឍន៍ និងការបណ្តុះបណ្តាល វាជាការចាំបាច់ក្នុងការពិចារណាពីប្រភពប្រកបដោយក្រមសីលធម៌នៃទិន្នន័យ និងដើម្បីរួមបញ្ចូលនូវទស្សនវិស័យចម្រុះ។ វិធីសាស្រ្តនេះជួយដោះស្រាយជាមុននូវភាពលំអៀងដែលអាចកើតមាន និងធានាថាប្រព័ន្ធ RL មានភាពរឹងមាំ និងយុត្តិធម៌នៅទូទាំងករណីប្រើប្រាស់ផ្សេងៗ។
• ផលប៉ះពាល់លើការងារ. ដោយសារប្រព័ន្ធ RL ត្រូវបានប្រើប្រាស់កាន់តែច្រើននៅក្នុងឧស្សាហកម្មផ្សេងៗគ្នា វាជារឿងសំខាន់ក្នុងការមើលពីរបៀបដែលវាប៉ះពាល់ដល់ការងារ។ អ្នកទទួលខុសត្រូវត្រូវគិតគូរ និងកាត់បន្ថយផលប៉ះពាល់អវិជ្ជមានលើការងារ ដូចជាមនុស្សបាត់បង់ការងារ ឬការផ្លាស់ប្តូរតួនាទីការងារជាដើម។ ពួកគេគួរតែប្រាកដថា នៅពេលដែលការងារកាន់តែច្រើនក្លាយជាស្វ័យប្រវត្តិ មានកម្មវិធីដើម្បីបង្រៀនជំនាញថ្មី និងបង្កើតការងារក្នុងវិស័យថ្មី។

តាមរយៈការវិភាគលម្អិតរបស់យើង វាច្បាស់ណាស់ថា ខណៈពេលដែល RL ផ្តល់នូវសក្តានុពលគួរឱ្យកត់សម្គាល់ក្នុងការផ្លាស់ប្តូរវិស័យផ្សេងៗ ការពិចារណាដោយប្រុងប្រយ័ត្នលើវិមាត្រសីលធម៌ទាំងនេះគឺមានសារៈសំខាន់ណាស់។ តាមរយៈការទទួលស្គាល់ និងដោះស្រាយការពិចារណាទាំងនេះ អ្នកអភិវឌ្ឍន៍ និងអ្នកស្រាវជ្រាវអាចធានាថា បច្ចេកវិទ្យា RL មានភាពជឿនលឿនក្នុងលក្ខណៈមួយដែលស្របតាមបទដ្ឋាន និងតម្លៃសង្គម។

សន្និដ្ឋាន

ការជ្រមុជទឹកជ្រៅរបស់យើងទៅក្នុងការសិក្សាពង្រឹង (RL) បានបង្ហាញយើងនូវសមត្ថភាពដ៏មានឥទ្ធិពលរបស់ខ្លួនក្នុងការបំប្លែងវិស័យជាច្រើនដោយការបង្រៀនម៉ាស៊ីនឱ្យរៀន និងធ្វើការសម្រេចចិត្តតាមរយៈដំណើរការសាកល្បង និងកំហុស។ ការសម្របខ្លួន និងសមត្ថភាពក្នុងការបន្តកែលម្អរបស់ RL ធ្វើឱ្យវាក្លាយជាជម្រើសដ៏លេចធ្លោមួយសម្រាប់ការកែលម្អអ្វីៗគ្រប់យ៉ាងចាប់ពីរថយន្តដែលបើកបរដោយខ្លួនឯងរហូតដល់ប្រព័ន្ធថែទាំសុខភាព។ ទោះជាយ៉ាងណាក៏ដោយ ដោយសារ RL ក្លាយជាផ្នែកធំមួយនៃជីវិតប្រចាំថ្ងៃរបស់យើង យើងត្រូវពិចារណាឱ្យបានហ្មត់ចត់អំពីផលប៉ះពាល់ខាងសីលធម៌របស់វា។ វាមានសារៈសំខាន់ណាស់ក្នុងការផ្តោតលើភាពយុត្តិធម៌ ភាពឯកជន និងការបើកចំហរ នៅពេលដែលយើងស្វែងរកអត្ថប្រយោជន៍ និងបញ្ហាប្រឈមនៃបច្ចេកវិទ្យានេះ។ ដូចគ្នានេះផងដែរនៅពេលដែល RL ផ្លាស់ប្តូរទីផ្សារការងារ វាចាំបាច់ក្នុងការគាំទ្រការផ្លាស់ប្តូរដែលជួយមនុស្សអភិវឌ្ឍជំនាញថ្មី និងបង្កើតការងារថ្មី។ ការសម្លឹងទៅមុខ យើងមិនគួរគ្រាន់តែមានបំណងកែលម្អបច្ចេកវិទ្យា RL ប៉ុណ្ណោះទេ ប៉ុន្តែថែមទាំងធានាថាយើងបំពេញតាមស្តង់ដារសីលធម៌ខ្ពស់ដែលផ្តល់អត្ថប្រយោជន៍ដល់សង្គមផងដែរ។ តាមរយៈការរួមបញ្ចូលការច្នៃប្រឌិតជាមួយនឹងទំនួលខុសត្រូវ យើងអាចប្រើប្រាស់ RL មិនត្រឹមតែធ្វើឱ្យមានភាពជឿនលឿនផ្នែកបច្ចេកទេសប៉ុណ្ណោះទេ ប៉ុន្តែថែមទាំងជំរុញការផ្លាស់ប្តូរជាវិជ្ជមាននៅក្នុងសង្គមផងដែរ។ នេះបញ្ចប់ការត្រួតពិនិត្យស៊ីជម្រៅរបស់យើង ប៉ុន្តែវាគ្រាន់តែជាការចាប់ផ្តើមនៃការប្រើប្រាស់ RL ប្រកបដោយទំនួលខុសត្រូវ ដើម្បីបង្កើតអនាគតដ៏ឆ្លាតវៃ និងយុត្តិធម៌។