ការរៀនធ្វើត្រាប់តាម៖ របៀបដែលម៉ាស៊ីនរៀនពីអ្វីដែលល្អបំផុត

• អ្នកនិពន្ធ:
• ឈ្មោះអ្នកនិពន្ធ

  ការទស្សន៍ទាយ Quantumrun
• ខែមីនា 6, 2024

សង្ខេបការយល់ដឹង

ការរៀនធ្វើត្រាប់តាម (IL) កំពុងបំប្លែងឧស្សាហកម្មផ្សេងៗដោយធ្វើឱ្យម៉ាស៊ីនអាចរៀនកិច្ចការនានាតាមរយៈការធ្វើបាតុកម្មដោយអ្នកជំនាញ ដោយឆ្លងកាត់ការសរសេរកម្មវិធីយ៉ាងទូលំទូលាយ។ វិធីសាស្ត្រនេះមានប្រសិទ្ធភាពជាពិសេសនៅក្នុងផ្នែកដែលមុខងាររង្វាន់ច្បាស់លាស់ពិបាកកំណត់ ដូចជាមនុស្សយន្ត និងការថែទាំសុខភាព ដែលផ្តល់នូវប្រសិទ្ធភាព និងភាពត្រឹមត្រូវកាន់តែប្រសើរឡើង។ ផលប៉ះពាល់កាន់តែទូលំទូលាយរួមមានការផ្លាស់ប្តូរតម្រូវការកម្លាំងពលកម្ម ភាពជឿនលឿនក្នុងការអភិវឌ្ឍន៍ផលិតផល និងតម្រូវការសម្រាប់ក្របខ័ណ្ឌបទប្បញ្ញត្តិថ្មីដើម្បីគ្រប់គ្រងបច្ចេកវិទ្យាដែលកំពុងរីកចម្រើនទាំងនេះ។

បរិបទនៃការរៀនធ្វើត្រាប់តាម

ការរៀនធ្វើត្រាប់តាម គឺជាវិធីសាស្រ្តមួយនៅក្នុង បញ្ញាសិប្បនិមិត្ត (AI) ដែលម៉ាស៊ីនរៀនធ្វើកិច្ចការដោយធ្វើត្រាប់តាមអាកប្បកិរិយារបស់អ្នកជំនាញ។ នៅក្នុងវិធីសាស្រ្តរៀនតាមម៉ាស៊ីនបុរាណ (ML) ដូចជាការរៀនពង្រឹង ភ្នាក់ងាររៀនតាមរយៈការសាកល្បង និងកំហុសក្នុងបរិយាកាសជាក់លាក់មួយ ដែលដឹកនាំដោយមុខងាររង្វាន់។ ទោះយ៉ាងណាក៏ដោយ IL ប្រើផ្លូវផ្សេង។ ភ្នាក់ងាររៀនពីសំណុំទិន្នន័យនៃបាតុកម្មដោយអ្នកជំនាញ ជាធម្មតាមនុស្ស។ គោលបំណងគឺមិនមែនគ្រាន់តែដើម្បីចម្លងអាកប្បកិរិយារបស់អ្នកជំនាញប៉ុណ្ណោះទេ ប៉ុន្តែដើម្បីអនុវត្តវាឱ្យមានប្រសិទ្ធភាពក្នុងកាលៈទេសៈស្រដៀងគ្នា។ ជាឧទាហរណ៍ នៅក្នុងផ្នែកមនុស្សយន្ត IL អាចពាក់ព័ន្ធនឹងមនុស្សយន្តដែលរៀនចាប់វត្ថុដោយមើលមនុស្សធ្វើកិច្ចការ ដោយឆ្លងកាត់តម្រូវការសម្រាប់ការសរសេរកម្មវិធីយ៉ាងទូលំទូលាយនៃគ្រប់សេណារីយ៉ូដែលមនុស្សយន្តអាចជួបប្រទះ។

ដំបូង ការប្រមូលទិន្នន័យកើតឡើងនៅពេលដែលអ្នកជំនាញបង្ហាញកិច្ចការ មិនថាបើកបររថយន្ត ឬគ្រប់គ្រងដៃមនុស្សយន្តនោះទេ។ សកម្មភាព និងការសម្រេចចិត្តរបស់អ្នកជំនាញក្នុងអំឡុងពេលកិច្ចការនេះត្រូវបានកត់ត្រា និងបង្កើតជាមូលដ្ឋាននៃសម្ភារៈសិក្សា។ បន្ទាប់មក ទិន្នន័យដែលប្រមូលបាននេះត្រូវបានប្រើដើម្បីបណ្តុះបណ្តាលគំរូ ML ដោយបង្រៀនវាអំពីគោលការណ៍ – សំខាន់ សំណុំនៃច្បាប់ ឬផែនទីពីអ្វីដែលម៉ាស៊ីនសង្កេតចំពោះសកម្មភាពដែលវាគួរតែធ្វើ។ ជាចុងក្រោយ គំរូដែលបានបណ្តុះបណ្តាលត្រូវបានសាកល្បងក្នុងបរិយាកាសស្រដៀងគ្នា ដើម្បីវាយតម្លៃដំណើរការរបស់វាបើប្រៀបធៀបទៅនឹងអ្នកជំនាញ។ 

ការរៀនធ្វើត្រាប់តាមបានបង្ហាញពីសក្តានុពលក្នុងវិស័យផ្សេងៗ ជាពិសេសកន្លែងដែលការកំណត់មុខងាររង្វាន់ច្បាស់លាស់គឺស្មុគស្មាញ ឬជំនាញរបស់មនុស្សមានតម្លៃខ្ពស់។ នៅក្នុងការអភិវឌ្ឍន៍យានយន្តស្វយ័ត វាត្រូវបានគេប្រើដើម្បីយល់ពីការបើកបរដ៏ស្មុគស្មាញពីអ្នកបើកបររបស់មនុស្ស។ នៅក្នុងផ្នែកមនុស្សយន្ត វាជួយក្នុងការបណ្តុះបណ្តាលមនុស្សយន្តសម្រាប់កិច្ចការដែលងាយស្រួលសម្រាប់មនុស្ស ប៉ុន្តែពិបាកក្នុងការអ៊ិនកូដ ដូចជាការងារក្នុងស្រុក ឬការងារផ្នែកដំឡើង។ លើសពីនេះ វាមានកម្មវិធីក្នុងការថែទាំសុខភាព ដូចជាក្នុងការវះកាត់មនុស្សយន្ត ដែលម៉ាស៊ីនរៀនពីគ្រូពេទ្យជំនាញ និងក្នុងការលេងហ្គេម ដែលភ្នាក់ងារ AI រៀនពីការលេងហ្គេមរបស់មនុស្ស។ 

ផលប៉ះពាល់រំខាន

នៅពេលដែលម៉ាស៊ីនកាន់តែស្ទាត់ជំនាញក្នុងការធ្វើត្រាប់តាមកិច្ចការស្មុគស្មាញរបស់មនុស្ស ការងារជាក់លាក់ ជាពិសេសការងារដែលពាក់ព័ន្ធនឹងការងារដដែលៗ ឬគ្រោះថ្នាក់អាចផ្លាស់ប្តូរឆ្ពោះទៅរកស្វ័យប្រវត្តិកម្ម។ ការផ្លាស់ប្តូរនេះបង្ហាញពីសេណារីយ៉ូដែលមានគែមពីរ៖ ខណៈពេលដែលវាអាចនាំឱ្យមានការផ្លាស់ទីលំនៅការងារនៅក្នុងវិស័យមួយចំនួន វាក៏បើកឱកាសសម្រាប់ការបង្កើតការងារថ្មីនៅក្នុងការថែទាំ ការត្រួតពិនិត្យ និងការអភិវឌ្ឍន៍ AI ។ ឧស្សាហកម្មអាចត្រូវការសម្របខ្លួនដោយផ្តល់ជូននូវកម្មវិធីបណ្តុះបណ្តាលឡើងវិញ និងផ្តោតលើតួនាទីដែលទាមទារជំនាញរបស់មនុស្សពិសេស ដូចជាការដោះស្រាយបញ្ហាប្រកបដោយភាពច្នៃប្រឌិត និងបញ្ញាអារម្មណ៍។

នៅក្នុងការអភិវឌ្ឍន៍ផលិតផល និងសេវាកម្ម IL ផ្តល់នូវអត្ថប្រយោជន៍យ៉ាងច្រើន។ ក្រុមហ៊ុននានាអាចប្រើប្រាស់បច្ចេកវិទ្យានេះដើម្បីធ្វើគំរូ និងសាកល្បងផលិតផលថ្មីបានយ៉ាងឆាប់រហ័ស ដោយកាត់បន្ថយពេលវេលា និងការចំណាយដែលទាក់ទងនឹងដំណើរការ R&D បែបប្រពៃណី។ ជាឧទាហរណ៍ IL អាចពន្លឿនការអភិវឌ្ឍន៍យានយន្តស្វយ័តប្រកបដោយសុវត្ថិភាព និងមានប្រសិទ្ធភាពជាងមុន ដោយរៀនពីគំរូនៃការបើកបររបស់មនុស្ស។ លើសពីនេះ បច្ចេកវិទ្យានេះអាចនាំទៅរកការវះកាត់ដោយមនុស្សយន្តដែលមានលក្ខណៈច្បាស់លាស់ និងមានលក្ខណៈផ្ទាល់ខ្លួនបន្ថែមទៀត ដោយបានរៀនពីគ្រូពេទ្យវះកាត់ល្អបំផុតនៅទូទាំងពិភពលោក បង្កើនលទ្ធផលអ្នកជំងឺ។

រដ្ឋាភិបាលប្រហែលជាត្រូវបង្កើតក្របខ័ណ្ឌថ្មីដើម្បីដោះស្រាយផលប៉ះពាល់ខាងសីលធម៌ និងសង្គមរបស់ AI ជាពិសេសជុំវិញភាពឯកជន សុវត្ថិភាពទិន្នន័យ និងការចែកចាយដោយសមធម៌នៃអត្ថប្រយោជន៍បច្ចេកវិទ្យា។ និន្នាការនេះក៏ទាមទារការវិនិយោគលើកម្មវិធីអប់រំ និងបណ្តុះបណ្តាល ដើម្បីរៀបចំកម្លាំងពលកម្មសម្រាប់អនាគតដែលផ្តោតលើ AI ។ លើសពីនេះ IL អាចជាឧបករណ៍នៅក្នុងកម្មវិធីផ្នែកសាធារណៈ ដូចជាការធ្វើផែនការទីក្រុង និងការត្រួតពិនិត្យបរិស្ថាន ដែលអនុញ្ញាតឱ្យធ្វើការសម្រេចចិត្តប្រកបដោយប្រសិទ្ធភាព និងព័ត៌មាន។

ផលប៉ះពាល់នៃការរៀនធ្វើត្រាប់តាម

ផលប៉ះពាល់កាន់តែទូលំទូលាយនៃ IL អាចរួមមាន: 

• ការបណ្តុះបណ្តាលបានប្រសើរឡើងសម្រាប់គ្រូពេទ្យវះកាត់ និងបុគ្គលិកពេទ្យដោយប្រើការរៀនធ្វើត្រាប់តាម ដែលនាំឱ្យប្រសើរឡើងនូវភាពជាក់លាក់នៃការវះកាត់ និងការថែទាំអ្នកជំងឺ។
• ការបណ្តុះបណ្តាលប្រកបដោយប្រសិទ្ធភាពបន្ថែមទៀតនៃយានយន្តស្វយ័ត កាត់បន្ថយគ្រោះថ្នាក់ និងបង្កើនប្រសិទ្ធភាពលំហូរចរាចរណ៍ដោយការរៀនពីអ្នកបើកបរដែលមានជំនាញ។
• ការអភិវឌ្ឍន៍ bots សេវាកម្មអតិថិជនកម្រិតខ្ពស់នៅក្នុងការលក់រាយ ការផ្តល់ជំនួយផ្ទាល់ខ្លួនដោយធ្វើតាមអ្នកតំណាងផ្នែកសេវាកម្មអតិថិជនដែលមានមុខងារកំពូល។
• ការកែលម្អឧបករណ៍ និងវេទិកាអប់រំ ផ្តល់ជូនសិស្សនូវបទពិសោធន៍សិក្សាតាមតម្រូវការដោយផ្អែកលើការក្លែងបន្លំបច្ចេកទេសរបស់អ្នកអប់រំជំនាញ។
• ភាពជឿនលឿនក្នុងការផលិតមនុស្សយន្ត ដែលមនុស្សយន្តរៀនពីការងារដំឡើងស្មុគស្មាញពីកម្មករដែលមានជំនាញ បង្កើនប្រសិទ្ធភាព និងភាពជាក់លាក់។
• ពិធីការសុវត្ថិភាពដែលបានដំឡើងកំណែនៅក្នុងឧស្សាហកម្មគ្រោះថ្នាក់ ដោយមានម៉ាស៊ីនរៀន និងធ្វើត្រាប់តាមអ្នកជំនាញរបស់មនុស្សក្នុងការដោះស្រាយកិច្ចការដែលមានគ្រោះថ្នាក់ដោយសុវត្ថិភាព។
• បានពង្រឹងកម្មវិធីហ្វឹកហាត់កាយសម្បទា និងកីឡាដោយប្រើគ្រូបង្វឹក AI ដែលធ្វើត្រាប់តាមគ្រូឧទ្ទេសឆ្នើម ដោយផ្តល់នូវការណែនាំផ្ទាល់ខ្លួនសម្រាប់អត្តពលិក។
• ការអភិវឌ្ឍនៃ AI ដែលមានលក្ខណៈរស់រវើក និងឆ្លើយតបកាន់តែច្រើននៅក្នុងការកម្សាន្ត និងហ្គេម បង្កើតបទពិសោធន៍កាន់តែស៊ីជម្រៅ និងអន្តរកម្ម។
• ការកែលម្អសេវាកម្មបកប្រែភាសា ជាមួយនឹងប្រព័ន្ធ AI ដែលរៀនពីអ្នកជំនាញភាសាវិទ្យា ដើម្បីផ្តល់នូវការបកប្រែត្រឹមត្រូវ និងពាក់ព័ន្ធតាមបរិបទ។
• ភាពជឿនលឿននៃស្វ័យប្រវត្តិកម្មនៅផ្ទះ និងមនុស្សយន្តផ្ទាល់ខ្លួន រៀនកិច្ចការផ្ទះពីម្ចាស់ផ្ទះសម្រាប់ជំនួយដែលមានប្រសិទ្ធភាព និងផ្ទាល់ខ្លួន។

សំណួរដែលត្រូវពិចារណា

• តើការរួមបញ្ចូល IL នៅក្នុងបច្ចេកវិទ្យាប្រចាំថ្ងៃអាចផ្លាស់ប្តូរកិច្ចការប្រចាំថ្ងៃរបស់យើងនៅផ្ទះ និងកន្លែងធ្វើការយ៉ាងដូចម្តេច?
• តើការពិចារណាខាងសីលធម៌អ្វីខ្លះដែលគួរត្រូវបានដោះស្រាយ នៅពេលដែលម៉ាស៊ីនកាន់តែរៀនពី និងធ្វើត្រាប់តាមអាកប្បកិរិយារបស់មនុស្ស?