Talk with Vanny និយាយជាមួយ វណ្ណី

Talk with Vanny និយាយជាមួយ វណ្ណី ពេលអ្នកហៀបចាកចេញ សូមចាំថា ហេតុអ្វីអ្នកចាប់ផ្តើម When you’re about to quit, remember why you started.

ប្រវត្តិ នៃ បញ្ញាសិប្បនិមិត្ត Ai (History of Ai)រក្សាសិទ្ធិ ៖ ហុង វណ្ណី© VANNY HONG 15/07/2024 ( ) ( #សិក្សាស្រាវជ្រាវ ...
19/07/2024

ប្រវត្តិ នៃ បញ្ញាសិប្បនិមិត្ត Ai (History of Ai)

រក្សាសិទ្ធិ ៖ ហុង វណ្ណី
© VANNY HONG

15/07/2024 ( )

( #សិក្សាស្រាវជ្រាវ #បច្ចេកវិទ្យា #សៀវភៅ )


ប្រវត្តិ នៃ បញ្ញាសិប្បនិមិត្ត Ai គឺជាដំណើរដ៏គួរឱ្យចាប់អារម្មណ៍ នៃវឌ្ឍនភាពបច្ចេកវិទ្យា ការអភិវឌ្ឍន៍ទ្រឹស្តី និងការច្នៃប្រឌិតអន្តរកម្មសិក្សា។ ទិដ្ឋភាពទូទៅ នៃប្រវត្តិរបស់ Ai ពីឫសគល់គំនិតដើម ដល់សម័យទំនើប ដែលមានរយៈពេលជាច្រើនទសវត្សរ៍ នេះ គឺជាតារាងពេលវេលាលម្អិត និងទិដ្ឋភាពទូទៅនៃព្រឹត្តិការណ៍សំខាន់ៗ ក្នុងការអភិវឌ្ឍន៍ Ai ៖

១. មូលដ្ឋានគ្រឹះដំបូង មុនសតវត្សរ៍ទី ២០ (Early Foundations Pre-20th Century) :

ឫសគល់ទស្សនវិជ្ជា (Philosophical Roots) ៖
គំនិតនៃសិប្បនិម្មិត និងបញ្ញាមេកានិច មានដើមកំណើតពីបុរាណ។ ទេវកថាក្រិក នៃ Automata ដូចជា Talos និងតន្ត្រីទស្សនវិជ្ជាដំបូង ស្តីពីការវែកញែក និងភាពវៃឆ្លាត បានដាក់គំនិតជាមូលដ្ឋានសម្រាប់ Ai ។

- អារីស្តូត ៣៨៤-៣២២ មុនគ.ស. (Aristotle (384-322 BCE)) ៖ ការងាររបស់គាត់លើតក្កវិជ្ជា ស៊ីលឡូជីស បានជះឥទ្ធិពលលើទ្រឹស្តី ឡូជីខល និងការគណនានៅពេលក្រោយ។

- អេអាយ Khwarizmi ប្រហែលឆ្នាំ 825 គ.ស (Al-Khwarizmi circa 825 CE) ៖ ការរួមចំណែករបស់គាត់ ចំពោះពិជគណិត បានផ្តល់មូលដ្ឋានគ្រឹះ សម្រាប់ការគិតបែបតក្កវិជ្ជា និងក្បួនដោះស្រាយជាផ្លូវការ។

២. ការចាប់ផ្តើមនៃ Ai ទំនើប សតវត្សទី 20 (The Beginnings of Modern AI 20th Century) :

ដើមសតវត្សទី 20 (Early 20th Century) ៖ ដើមទសវត្សរ៍ឆ្នាំ 1900 បានឃើញការវិវឌ្ឍ នៃ តក្កវិជ្ជាផ្លូវការ និងទ្រឹស្តី ការគណនា ដែលកំណត់ដំណាក់កាល សម្រាប់ Ai ។

- Alan Turing (1912-1954) : Turing ឆ្នាំ 1936 "On Computable Numbers" របស់ Turing បានណែនាំគំនិត នៃម៉ាស៊ីនសកល (Turing Machine) ដែលជាមូលដ្ឋានគ្រឹះ សម្រាប់កុំព្យូទ័រទំនើប។ Turing ឆ្នាំ 1950 របស់គាត់ "Computing Machinery and Intelligence" បានដាក់សំណួរថា "តើ ម៉ាស៊ីន អាចគិតបានទេ?" និងបានណែនាំការធ្វើតេស្ត Turing សម្រាប់វាយតម្លៃភាពឆ្លាតវៃរបស់ម៉ាស៊ីន។

ឆ្នាំ 1940-1950 : ការអភិវឌ្ឍន៍កុំព្យូទ័រដំបូង និងគំនិតទ្រឹស្តីសម្រាប់ Ai បានចាប់ផ្តើម។

- ឆ្នាំ 1943: Warren McCulloch និង Walter Pitts បានបង្កើតគំរូបណ្តាញ សរសៃប្រសាទសិប្បនិម្មិត ដំបូងគេ។

- ឆ្នាំ 1950 : លោក Alan Turing បានបោះពុម្ភ "Computing Machinery and Intelligence" ដោយស្នើឱ្យធ្វើតេស្ត Turing ដើម្បីវាយតម្លៃសមត្ថភាពរបស់ម៉ាស៊ីន ដើម្បីបង្ហាញអាកប្បកិរិយាឆ្លាតវៃ។

៣. កំណើតនៃ Ai ជាវាលមួយ 1956-1970s (The Birth of AI as a Field 1956-1970s) :

ឆ្នាំ 1956 : ពាក្យ "បញ្ញាសិប្បនិម្មិត" ត្រូវបានបង្កើតឡើងនៅក្នុងសន្និសិទ Dartmouth ដែលរៀបចំដោយ John McCarthy, Marvin Minsky, Nathaniel Rochester និង Claude Shannon ។ សន្និសីទនេះ ត្រូវបានចាត់ទុកថា ជាកំណើតរបស់ Ai ជាវិស័យមួយ។

- ឆ្នាំ 1951-1952 : Christopher Strachey (ក្រោយមកជានាយក នៃក្រុមស្រាវជ្រាវកម្មវិធីនៅ សាកលវិទ្យាល័យ Oxford) បានសរសេរកម្មវិធីត្រួតពិនិត្យ សម្រាប់កុំព្យូទ័រ Ferranti Mark I ។

- ឆ្នាំ 1956 : សន្និសិទ Dartmouth បានបង្កើត Ai ជាវិន័យស្រាវជ្រាវ និងបានណែនាំកម្មវិធី Ai ជំនាន់ដើម ដូចជាអ្នកទ្រឹស្ដីតក្កវិជ្ជា (Allen Newell និង Herbert A. Simon) និងកម្មវិធីដោះស្រាយបញ្ហាទូទៅ (Newell និង Simon) ។

ឆ្នាំ 1960-1970 ៖ ការស្រាវជ្រាវ Ai ដំបូងផ្តោតលើ Ai និមិត្តសញ្ញា និងបច្ចេកទេសដោះស្រាយបញ្ហា។

- ឆ្នាំ 1965 : Joseph Weizenbaum បានបង្កើតកម្មវិធី ELIZA ដែលជាកម្មវិធីដំណើរការ ភាសាធម្មជាតិ ដំបូង។

- ឆ្នាំ 1969 : ការបង្ហាញជោគជ័យលើកដំបូងនៃប្រព័ន្ធ Ai រៀនដោយខ្លួនឯង ត្រូវបានបង្កើតឡើងដោយវិទ្យាស្ថានស្រាវជ្រាវ ស្ទែនហ្វដ (Stanford Research Institute) ដែលគេស្គាល់ថា ជារទេះស្ទែនហ្វដ ដែលអាចរុករកឧបសគ្គ។

៤. រដូវរងា Ai ដំបូង 1970s-1980s (The Early Ai Winters 1970s-1980s) :
Ai Winters ៖ អំឡុងពេលកាត់បន្ថយការផ្តល់មូលនិធិ និងការប្រាក់ ដោយសារតែការរំពឹងទុកមិនឆ្លើយតប និងកម្រិតបច្ចេកទេស។

- ឆ្នាំ 1970 : ដែនកំណត់នៃប្រព័ន្ធ Ai សម័យដើម បានក្លាយជាជាក់ស្តែង។ ការស្រាវជ្រាវ បានប្រឈមនឹងការសង្ស័យ ដោយសារតែការចំណាយខ្ពស់ និងអត្រាជោគជ័យទាប នៃគម្រោង Ai ។

៥. ការកើនឡើងនៃប្រព័ន្ធអ្នកជំនាញ 1980s-1990s (The Rise of Expert Systems 1980s-1990s)

ឆ្នាំ 1980 : ការអភិវឌ្ឍប្រព័ន្ធអ្នកជំនាញ ដែលជាកម្មវិធី ដែលត្រូវបានរចនាឡើង ដើម្បីធ្វើត្រាប់តាមជំនាញរបស់មនុស្ស នៅក្នុងដែនជាក់លាក់។

- ឆ្នាំ 1980 : ការអភិវឌ្ឍន៍ប្រព័ន្ធអ្នកជំនាញ MYCIN សម្រាប់ការធ្វើរោគវិនិច្ឆ័យវេជ្ជសាស្រ្ត។

- 1987-1993 : រដូវរងា Ai ទីពីរ បានកើតឡើង ដោយសារតែការដួលរលំ នៃទីផ្សារប្រព័ន្ធអ្នកជំនាញជាចម្បង ដោយសារតែការរំពឹងទុកខ្ពស់ និងលទ្ធផលខកចិត្ត។

៦. ការរស់ឡើងវិញ និងការរីកចម្រើននៃ Ai 1990s-2000s (The Revival and Growth of AI 1990s-2000s) :

ឆ្នាំ 1990 : ការស្រាវជ្រាវ Ai បានឃើញការងើបឡើងវិញ ជាមួយនឹងភាពជឿនលឿនក្នុងការសិក្សាដោយម៉ាស៊ីន និងការកើនឡើង នៃ អ៊ីនធឺណិត ។

- ឆ្នាំ 1997 : Deep Blue របស់ IBM បានយកឈ្នះជើងឯកអុកពិភពលោក Garry Kasparov ។

- ឆ្នាំ 1998 : ការអភិវឌ្ឍឧបករណ៍រុករកទិន្នន័យពាណិជ្ជកម្មដំបូង និងការចាប់ផ្តើម នៃយុគសម័យទំនើប នៃការសិក្សាដោយម៉ាស៊ីន។

ឆ្នាំ 2000 : ការកើនឡើង នៃថាមពលកុំព្យូទ័រ និងទិន្នន័យ ដែលអាចរកបាន នាំឱ្យមានការជឿនលឿន គួរឱ្យកត់សម្គាល់។

- ឆ្នាំ 2002 : ការណែនាំរបស់ Roomba ដែលជាម៉ាស៊ីនបូមធូលីមនុស្សយន្ត ដែលទទួលបានជោគជ័យផ្នែកពាណិជ្ជកម្ម។

- 2006 : Geoffrey Hinton និងសហការីរបស់គាត់ បានរស់ឡើងវិញនូវចំណាប់អារម្មណ៍ ក្នុងការសិក្សាជ្រៅជ្រះ ជាមួយនឹងឯកសារសិក្ខាសាលា ស្តីពីបណ្តាញសរសៃប្រសាទស៊ីជម្រៅ។

៧. យុគសម័យនៃ Ai 2010s-Present (The Modern Era of AI 2010s-Present) :

ឆ្នាំ 2010 : របកគំហើញក្នុងការសិក្សាស៊ីជម្រៅ ទិន្នន័យធំ និងថាមពលកុំព្យូទ័រ បានធ្វើឱ្យ Ai បដិវត្តន៍។

- ឆ្នាំ 2012 : "ImageNet moment" នៅពេលដែល AlexNet ដែលជាគំរូសិក្សាជ្រៅជ្រះ សម្រេចបាននូវរបកគំហើញដ៏សំខាន់ ក្នុងការទទួលស្គាល់រូបភាព។

- ឆ្នាំ 2014 : ការអភិវឌ្ឍបណ្តាញ Adversarial Networks (GANs) ដោយ Ian Goodfellow និងអ្នកដទៃ។

- ឆ្នាំ 2016 : AlphaGo បង្កើតឡើងដោយ DeepMind បានផ្តួលជើងឯក Go Lee Sedol ។

- ឆ្នាំ 2018 : គំរូ BERT ដោយ Google បានបំប្លែងដំណើរការភាសាធម្មជាតិ ជាមួយនឹងការអនុវត្តដ៏ទំនើបបំផុត នៅលើស្តង់ដារជាច្រើន។

- ឆ្នាំ 2020 : បច្ចេកវិទ្យា Ai បានបន្តរីកចម្រើន ជាមួយនឹងកម្មវិធីកាន់តែទូលំទូលាយ និងដំណើរការ កាន់តែខ្ពស់។

- ឆ្នាំ 2020 : GPT-3 ដោយ OpenAi បានបង្ហាញពីសមត្ថភាព ដែលមិនធ្លាប់មានពីមុនមក ក្នុងការយល់ដឹងភាសាធម្មជាតិ និងជំនាន់។

- ឆ្នាំ 2021 : ប្រព័ន្ធ Ai បានបន្តបោះជំហានទៅមុខក្នុងវិស័យដូចជា ការថែទាំសុខភាព ការបើកបរដោយស្វ័យភាព និងមនុស្សយន្ត។

- ឆ្នាំ 2023 : GPT-4 ត្រូវបានចេញផ្សាយ ដោយបង្ហាញពីសមត្ថភាពប្រសើរឡើង ក្នុងការបង្កើតអត្ថបទដូចមនុស្ស និងការយល់ដឹងអំពីបរិបទ។

8. និន្នាការបច្ចុប្បន្នភាពនិងទិសដៅអនាគត 2024 និងលើសពីនេះ (Current Trends and Future Directions 2024 and Beyond) :

ក្រមសីលធម៌ និងបទប្បញ្ញត្តិរបស់ Ai ៖ នៅពេលដែលប្រព័ន្ធ Ai ត្រូវបានដាក់បញ្ចូលទៅក្នុងជីវិតប្រចាំថ្ងៃ ការពិភាក្សាជុំវិញការពាក់ព័ន្ធផ្នែកសីលធម៌ ភាពលំអៀង និងបទប្បញ្ញត្តិ កំពុងទទួលបានភាពលេចធ្លោ។ ការរីកលូតលាស់ ផ្តោតលើការប៉ះពាល់ផ្នែកសីលធម៌ នៃបច្ចេកវិទ្យា Ai រួមទាំងភាពយុត្តិធម៌ តម្លាភាព និងគណនេយ្យភាព។

Ai ទូទៅ (Generative Ai) ៖ អ្នកស្រាវជ្រាវបន្តស្វែងយល់ពីលទ្ធភាពនៃ Artificial General Intelligence (AGI) ដែលមានបំណងបង្កើតម៉ាស៊ីន ដែលមានសមត្ថភាពយល់ដឹងដូចមនុស្ស និងភាពជឿនលឿននៃគំរូទូទៅ សម្រាប់អត្ថបទ រូបភាព និងប្រព័ន្ធផ្សព្វផ្សាយ ផ្សេងទៀត។

Ai និងការច្នៃប្រឌិត (Ai and Creativity) ៖ Ai កំពុងត្រូវបានប្រើប្រាស់កាន់តែខ្លាំងឡើង នៅក្នុងវិស័យច្នៃប្រឌិត ដូចជា សិល្បៈ តន្ត្រី និងអក្សរសិល្ប៍ ដោយស្វែងយល់ពីព្រំដែន នៃការច្នៃប្រឌិត ដែលបង្កើតដោយម៉ាស៊ីន។

Ai សម្រាប់វិទ្យាសាស្ត្រ និងវិស្វកម្ម (Ai for Technical and Engineering) ៖ ការប្រើប្រាស់ Ai សម្រាប់របកគំហើញនៅក្នុងវិស័យ ដូចជា ការរកឃើញថ្នាំ គំរូអាកាសធាតុ និងការគណនាកង់ទិច។

តួលេខសំខាន់ៗក្នុងប្រវត្តិ Ai :

លោក Alan Turing : គណិតវិទូ និងតក្កវិជ្ជា ដែលគេស្គាល់ថា ជាការធ្វើតេស្ត Turing ។

John McCarthy : បានបង្កើតពាក្យ "បញ្ញាសិប្បនិម្មិត" និងបង្កើតភាសាសរសេរកម្មវិធី LISP ។

Marvin Minsky : សហស្ថាបនិកនៃ MIT Ai Laboratory និងជាអ្នកត្រួសត្រាយក្នុងការស្រាវជ្រាវ Ai ។

Geoffrey Hinton : ត្រូវបានគេស្គាល់ សម្រាប់ការងារលើបណ្តាញសរសៃប្រសាទ និងការសិក្សាស៊ីជម្រៅ។

សេចក្តីសន្និដ្ឋាន (Conclusion) ៖

ប្រវត្តិនៃ Ai គឺជាផ្ទាំងគំនូរដ៏សម្បូរបែប នៃគំនិត របកគំហើញ និងបញ្ហាប្រឈម។ ពីទេវកថាបុរាណ រហូតដល់បច្ចេកវិទ្យាទំនើប ការវិវត្តរបស់ Ai ឆ្លុះបញ្ចាំងពីមហិច្ឆតា និងភាពប៉ិនប្រសប់របស់មនុស្ស ក្នុងការបង្កើតម៉ាស៊ីន ដែលអាច រៀនគិត និងសម្របខ្លួនបាន។ អនាគតនៃ Ai សន្យាថា នឹងបន្តការបង្កើតថ្មី និងឥទ្ធិពលកាន់តែខ្លាំងឡើង លើស្ទើរតែគ្រប់ផ្នែក នៃសង្គម។

សម្រាប់ការរុករកលម្អិតបន្ថែមទៀត អ្នកអាចយោងទៅលើសៀវភៅជាក់លាក់ ឯកសារសិក្សា ឬ ប្រវត្តិនៃការរំលឹកឡើងវិញអំពី Ai ។ នេះជាអំណាន ដែលបានណែនាំ មួយចំនួន ៖
"ប្រាជ្ញាសិប្បនិម្មិត ៖ វិធីសាស្រ្តទំនើប" ដោយ Stuart Russell និង Peter Norvig "យុគសម័យអេមៈការងារ ស្នេហា និងជីវិត នៅពេលមនុស្សយន្តគ្រប់គ្រងផែនដី" ដោយ Robin Hanson "Ai : ការណែនាំខ្លីៗ" ដោយ Margaret A. Boden ៕

រីករាយ ក្នុងការសួរសំណួរជាក់លាក់បន្ថែមទៀត ឬ សម្រាប់ព័ត៌មានលម្អិត អំពីទិដ្ឋភាពជាក់លាក់ណាមួយ នៃប្រវត្តិរបស់ Ai !

#រង់ចាំ ( )

តើ Ai សម្រួលការងារមនុស្ស ឬកាត់បន្ថយឱកាសការងារមនុស្ស?(Does Ai facilitate human work or reduce human employment opportunit...
18/07/2024

តើ Ai សម្រួលការងារមនុស្ស ឬកាត់បន្ថយឱកាសការងារមនុស្ស?
(Does Ai facilitate human work or reduce human employment opportunities?)

រក្សាសិទ្ធិ ៖ ហុង វណ្ណី
© VANNY HONG
15/07/2024 ( )

( #សិក្សាស្រាវជ្រាវ #បច្ចេកវិទ្យា #សៀវភៅ )


ឥទ្ធិពលរបស់ Ai លើការងារ និងការងាររបស់មនុស្ស គឺស្មុគស្មាញ និងចម្រុះពហុជំនាញ។ វាអាចជួយសម្រួលដល់ការងាររបស់មនុស្ស និងកាត់បន្ថយឱកាសការងាររបស់មនុស្ស អាស្រ័យលើកត្តាផ្សេងៗដូចជា ឧស្សាហកម្ម ធម្មជាតិនៃការងារដែលពាក់ព័ន្ធ និងរបៀបដែលបច្ចេកវិទ្យា Ai ត្រូវបានអនុវត្តន៍។

ទំនាក់ទំនងរវាង Ai និងការងារ មានភាពខុសប្លែកគ្នា ដោយសារ Ai ទាំងពីរ ជួយសម្រួលដល់ការងាររបស់មនុស្ស និងមានសក្តានុពល ក្នុងការកាត់បន្ថយឱកាសការងារ។ នេះជាការវិភាគលម្អិត អំពីរបៀបដែល Ai អាចសម្រេចបានទាំងពីរ រួមជាមួយនឹងយុទ្ធសាស្រ្ត ដើម្បីបង្កើនអត្ថប្រយោជន៍នៅពេលដោះស្រាយបញ្ហាប្រឈម។

ការយល់ដឹងអំពីតុល្យភាពនេះ គឺមានសារៈសំខាន់ សម្រាប់ការរុករកអនាគតនៃការងារ ក្នុងយុគ្គសម័យបញ្ញាសិប្បនិម្មិត Ai (Artificial intelligence)។ នេះ គឺ ជាការមើលយ៉ាងទូលំទូលាយលើទិដ្ឋភាពទាំងពីរ ពេញលេញជាមួយនឹង ឧទាហរណ៍ យុទ្ធសាស្រ្ត សម្រាប់ការគ្រប់គ្រងផលប៉ះពាល់ និងធនធានបន្ថែម។ ទាំងនេះ គឺជាការសិក្សាលម្អិត នៃភាគីទាំងពី រ៖

របៀបដែល Ai ជួយសម្រួលដល់ការងាររបស់មនុស្ស (How Ai Facilitates Human Work) :

1. ស្វ័យប្រវត្តិកម្មនៃកិច្ចការដដែលៗ (Automation of Repetitive Tasks) ៖

- ប្រសិទ្ធភាព និងភាពត្រឹមត្រូវ (Efficiency and Accuracy) ៖ Ai អាចដោះស្រាយការងារដដែលៗ ដែលមិនធ្លាប់មាន ប្រកបដោយប្រសិទ្ធភាព និងភាពត្រឹមត្រូវខ្ពស់ ដែលធ្វើឱ្យបុគ្គលិករបស់មនុស្ស ផ្តោតលើទិដ្ឋភាពស្មុគស្មាញ និងប្រកបដោយភាពច្នៃប្រឌិតនៃការងាររបស់ពួកគេ។

- ឧទាហរណ៍ ៖ នៅក្នុងការផលិត មនុស្សយន្តអាចគ្រប់គ្រងភារកិច្ចខ្សែសង្វាក់ផលិតកម្ម ដែលអនុញ្ញាតឱ្យកម្មករផ្តោតទៅលើការគ្រប់គ្រងគុណភាព និងការកែលម្អប្រព័ន្ធដំណើរការ។

2. បង្កើនផលិតភាព (Enhanced Productivity) ៖

- ឧបករណ៍ជំនួយ ៖ ឧបករណ៍ Ai អាចជួយក្នុងការវិភាគទិន្នន័យ ការគ្រប់គ្រងគម្រោង និងសេវាកម្មអតិថិជន ជួយកម្មករធ្វើការសម្រេចចិត្តកាន់តែប្រសើរ និងធ្វើការកាន់តែមានប្រសិទ្ធភាព។

- ឧទាហរណ៍ ៖ វេទិកាវិភាគ ដែលជំរុញដោយ Ai អាចដំណើរការសំណុំទិន្នន័យធំបានយ៉ាងឆាប់រហ័ស ដោយផ្តល់នូវការយល់ដឹង ដែលជួយអ្នកគ្រប់គ្រងធ្វើការសម្រេចចិត្ត ប្រកបដោយការយល់ដឹង។

3. ឱកាសថ្មី និងការបង្កើតការងារ (New Opportunities and Job Creation) ៖

- វិស័យដែលកំពុងរីកចម្រើន (Emerging Fields) ៖ បច្ចេកវិទ្យា Ai បង្កើតប្រភេទការងារ និងឱកាសថ្មីៗ ដូចជា តួនាទីក្នុងការអភិវឌ្ឍន៍ Ai ការសិក្សាដោយម៉ាស៊ីន និងវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យ។

- ឧទាហរណ៍ ៖ ការកើនឡើងនៃ Ai បាននាំឱ្យមានតម្រូវការកើនឡើង សម្រាប់វិស្វករ Ai អ្នកវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យ និងអ្នកសីលធម៌។

4. តុល្យភាពការងារ-ជីវិតប្រសើរឡើង (Improved Work-Life Balance) ៖

- ស្វ័យប្រវត្តិកម្មនៃកិច្ចការរដ្ឋបាល (Automation of Administrative Tasks) ៖ បច្ចេកវិទ្យា Ai អាចស្វ័យប្រវត្តិកម្មការងាររដ្ឋបាល កាត់បន្ថយបន្ទុកលើបុគ្គលិក និងអនុញ្ញាតឱ្យមានតុល្យភាពជីវិតការងារកាន់តែប្រសើរ។

- ឧទាហរណ៍ ៖ ជំនួយការនិម្មិត ដែលដំណើរការដោយ Ai អាចគ្រប់គ្រងកាលវិភាគ និងកិច្ចការរដ្ឋបាល ជាប្រចាំ។

5. ជំនួយក្នុងការសម្រេចចិត្ត (Assisting in Decision Making) ៖

- បង្កើនភាពវៃឆ្លាត (Augmented Intelligence) ៖ ឧបករណ៍ Ai អាចគាំទ្រដំណើរការធ្វើការសម្រេចចិត្ត ដោយផ្តល់នូវការយល់ដឹង ដែលជំរុញដោយទិន្នន័យ និងការវិភាគព្យាករណ៍។

- ឧទាហរណ៍ ៖ Ai អាចជួយអ្នកវិភាគហិរញ្ញវត្ថុ ជាមួយនឹងការគ្រប់គ្រងផលប័ត្រ ដោយការទស្សន៍ទាយនិន្នាការទីផ្សារ។

របៀបដែល Ai អាចកាត់បន្ថយឱកាសការងាររបស់មនុស្ស (How AI Might Reduce Human Employment Opportunities) :

1. ការផ្លាស់ទីតាំងការងារ (Job Displacement) ៖

- ស្វ័យប្រវត្តិកម្មនៃការងារ (Automation of Jobs) ៖ Ai អាចធ្វើស្វ័យប្រវត្តិកម្មកិច្ចការ ដែលមនុស្សធ្លាប់ធ្វើពីមុនមក ដែលនាំឱ្យមានការផ្លាស់ទីលំនៅក្នុងវិស័យមួយចំនួន។

- ឧទាហរណ៍ ៖ ម៉ាស៊ីនទូទាត់ប្រាក់ដោយខ្លួនឯងនៅក្នុងការលក់រាយ អាចកាត់បន្ថយតម្រូវការអ្នកគិតលុយ។

2. វិសមភាពសេដ្ឋកិច្ច (Economic Inequality) ៖

- គម្លាតជំនាញ (Skill Gap) ៖ ការអនុម័ត Ai អាចនាំឱ្យមានការកើនឡើងនៃតម្រូវការ សម្រាប់កម្មករជំនាញខ្ពស់ ខណៈពេលដែលកាត់បន្ថយឱកាស សម្រាប់អ្នកដែលមានការងារជំនាញទាប ដែលអាចពង្រីកវិសមភាពសេដ្ឋកិច្ច។

- ឧទាហរណ៍៖ Ai អាចជំនួសការងារក្នុងវិស័យជំនាញទាប ដូចជា ការបញ្ចូលទិន្នន័យ ខណៈពេលដែលបង្កើតឱកាសជំនាញខ្ពស់ ក្នុងការស្រាវជ្រាវ និងអភិវឌ្ឍន៍ Ai ។

3. ការផ្លាស់ប្តូរតម្រូវការការងារ (Change in Job Requirements) ៖

- ការសម្របខ្លួនតាមជំនាញ (Skill Adaptation) ៖ កម្មករនិយោជិត អាចត្រូវបន្តសម្របជំនាញរបស់ពួកគេ ដើម្បីបន្តភាពជឿនលឿននៃបច្ចេកវិទ្យា ដែលអាចជាឧបសគ្គ សម្រាប់បុគ្គលមួយចំនួន។

- ឧទាហរណ៍ ៖ និយោជិតក្នុងឧស្សាហកម្ម ដែលរងផលប៉ះពាល់ដោយ Ai ប្រហែលជាត្រូវបង្កើនជំនាញ ឬ បង្កើនជំនាញ ដើម្បីរក្សាការប្រកួតប្រជែងក្នុងទីផ្សារការងារ។

4. ការបាត់បង់ការងាររយៈពេលខ្លី (Short-Term Job Losses) ៖

- អំឡុងពេលផ្លាស់ប្តូរ (Transition Period) ៖ ក្នុងដំណាក់កាលដំបូងនៃការអនុវត្ត Ai អាចនឹងបាត់បង់ការងារជាបណ្តោះអាសន្ន មុនពេលឱកាសថ្មីៗ ត្រូវបានបង្កើត។

- ឧទាហរណ៍ ៖ ការណែនាំអំពីស្វ័យប្រវត្តិកម្មនៅក្នុងឃ្លាំង ឬ រោងចក្រ អាចនាំឱ្យបាត់បង់ការងារ មុនពេលតួនាទីថ្មីស្ថិតក្នុងការថែទាំ និងកម្មវិធី Ai លេចឡើង។

5. ការផ្លាស់ទីលំនៅសេដ្ឋកិច្ច (Economic Displacement) ៖

- ការរៀបចំរចនាសម្ព័ន្ធធុរកិច្ចឡើងវិញ (Business Restructuring) ៖ ក្រុមហ៊ុនអាចប្រើ Ai ដើម្បីកាត់បន្ថយការចំណាយ ដែលអាចនាំឱ្យមានការថយចុះ និងការបញ្ឈប់ការងារ។

- ឧទាហរណ៍ ៖ ប្រសិទ្ធភាពដែលជំរុញដោយ Ai ក្នុងភស្តុភារអាចកាត់បន្ថយតម្រូវការ សម្រាប់កម្លាំងពលកម្មមនុស្ស ក្នុងប្រតិបត្តិការឃ្លាំង ឬ រោងចក្រ។

តុល្យភាពផលប្រយោជន៍ និងបញ្ហាប្រឈម (Balancing the Benefits and Challenges) :

ដើម្បីធ្វើឱ្យមានតុល្យភាព នៃអត្ថប្រយោជន៍របស់ Ai និងបញ្ហាប្រឈម ដែលវាមានវត្តមាន យុទ្ធសាស្រ្តមួយចំនួន អាចត្រូវបានប្រើប្រាស់ ៖

1. កម្មវិធីអប់រំ និងបណ្តុះបណ្តាល (Education and Training Programs) ៖

- ផ្តល់ការអប់រំ និងការបណ្តុះបណ្តាល ដែលអាចចូលដំណើរការបាន ដើម្បីជួយកម្មករផ្លាស់ប្តូរតួនាទីថ្មី និងសម្របខ្លួនទៅនឹងការផ្លាស់ប្តូរតម្រូវការការងារ។

2. គោលនយោបាយ និងបទប្បញ្ញត្តិ (Policy and Regulation) ៖

- បង្កើតគោលនយោបាយ ដែលធានានូវការអនុវត្តដោយយុត្តិធម៌ នៃ Ai ដូចជាបទប្បញ្ញត្តិ សម្រាប់ស្វ័យប្រវត្តិកម្ម និងការគាំទ្រ សម្រាប់កម្មករផ្លាស់ទីតាំង។

3. កិច្ចសហការរវាង វិស័យសាធារណៈ និង ឯកជន (Public and Private Sector Collaboration) ៖

- ជំរុញកិច្ចសហការរវាងរដ្ឋាភិបាល ស្ថាប័នអប់រំ និងធុរកិច្ច ដើម្បីបង្កើតផ្លូវសម្រាប់ការបង្កើតការងារ និងការអភិវឌ្ឍជំនាញ។

4. ការអភិវឌ្ឍន៍ Ai ប្រកបដោយសីលធម៌ (Ethical AI Development) ៖

- ជំរុញការអភិវឌ្ឍន៍បច្ចេកវិទ្យា Ai ដែលផ្តល់អាទិភាពដល់ការពិចារណា
ប្រកបដោយក្រមសីលធម៌ និងសុខុមាលភាពរបស់កម្មករ។

សេចក្តីសន្និដ្ឋាន (Conclusion) :

Ai មានសក្តានុពលក្នុងការជួយសម្រួល និងប្រកួតប្រជែងការងារ និងឱកាសការងាររបស់មនុស្ស។ ខណៈពេលដែលវាអាចនាំឱ្យមានការបង្កើនប្រសិទ្ធភាព ការបង្កើតការងារថ្មី និងផលិតភាពកាន់តែប្រសើរឡើង វាក៏មានសក្តានុពលក្នុងការផ្លាស់ទីលំនៅការងារ បង្កើតគម្លាតជំនាញ និងបង្កឱ្យមានការរំខានផ្នែកសេដ្ឋកិច្ច ក្នុងរយៈពេលខ្លី។

ផលប៉ះពាល់ជារួម នៃ Ai លើការងារនឹងអាស្រ័យលើរបៀប ដែលបច្ចេកវិទ្យាទាំងនេះ ត្រូវបានគ្រប់គ្រង គោលនយោបាយ ដែលត្រូវបានអនុវត្តន៍ និងរបៀប ដែលសង្គមសម្របខ្លួនទៅនឹងទិដ្ឋភាពការងារ ដែលកំពុងវិវត្តន៍។ ដោយផ្តោតលើការអភិវឌ្ឍ Ai ប្រកបដោយទំនួលខុសត្រូវ និងយុទ្ធសាស្រ្តកំណើន ដែលរួមបញ្ចូល វាអាចទៅរួចក្នុងការទាញយកអត្ថប្រយោជន៍នៃ Ai ខណៈពេលដែល ហានិភ័យរបស់វា ត្រូវកាត់បន្ថយ ៕

#រង់ចាំ ( )

សង្រ្គាមសេដ្ឋកិច្ចក្នុងយុគ្គសម័យ អេអាយ (Ai) 2024 [Economic War In The AI 2024 Era]រក្សាសិទ្ធិ ៖ ហុង វណ្ណី© VANNY HONG 15...
18/07/2024

សង្រ្គាមសេដ្ឋកិច្ចក្នុងយុគ្គសម័យ អេអាយ (Ai) 2024
[Economic War In The AI 2024 Era]

រក្សាសិទ្ធិ ៖ ហុង វណ្ណី
© VANNY HONG

15/07/2024 ( )

( #សិក្សាស្រាវជ្រាវ #បច្ចេកវិទ្យា #សៀវភៅ )


គំនិតនៃ "សង្រ្គាមសេដ្ឋកិច្ច" នៅក្នុងយុគ្គសម័យ អេអាយ (Ai) 2024 គឺជាប្រធានបទដ៏ស្មុគស្មាញ និងពហុជំនាញ ដោយឆ្លុះបញ្ចាំងពីរបៀបដែលបច្ចេកវិទ្យា បញ្ញាសិប្បនិមិត្ត អេអាយ (Ai) កំពុងបង្កើតសេដ្ឋកិច្ចពិភពលោក ភូមិសាស្ត្រនយោបាយ និង យុទ្ធសាស្រ្តអាជីវកម្ម ។

នេះ គឺជាការរុករកស៊ីជម្រៅ នៃសង្រ្គាមសេដ្ឋកិច្ចក្នុងបរិបទ ឆ្នាំ 2024 ដោយប៉ះលើទិដ្ឋភាពសំខាន់ៗ ដូចជា ការប្រកួតប្រជែងក្នុងចំណោមប្រទេស យុទ្ធសាស្រ្តសាជីវកម្ម និង ផលប៉ះពាល់សង្គម ទូលំទូលាយ។

1. ការប្រកួតប្រជែង អេអាយ សកល (Global AI Competition)

ឧត្តមភាពបច្ចេកវិទ្យា (Technological Superiority) :

- ការស្រាវជ្រាវ និងអភិវឌ្ឍន៍ អេអាយ (Ai Research and Development) ៖ ប្រទេសនានា កំពុងវិនិយោគយ៉ាងខ្លាំង ក្នុងការស្រាវជ្រាវ អេអាយ (Ai) ដើម្បីឈានមុខគេក្នុងភាពជឿនលឿននៃបច្ចេកវិទ្យា។ សហរដ្ឋអាមេរិក ចិន និង សហភាពអឺរ៉ុប គឺជាតួអង្គចម្បង ដែលនីមួយៗ មានគោលបំណង ដើម្បីក្លាយជាបេក្ខភាពដំបូងគេ ក្នុងការអភិវឌ្ឍបច្ចេកវិទ្យា អេអាយ (Ai) ទំនើបៗ ដូចជា ក្បួនដោះស្រាយការសិក្សាដោយម៉ាស៊ីនកម្រិតខ្ពស់ កុំព្យូទ័រកង់ទិច និង ប្រព័ន្ធស្វយ័ត ។

- ការទទួលស្គាល់ទេពកោសល្យ (Talent Acquisition) ៖ ប្រជាជាតិនានា កំពុងប្រកួតប្រជែងគ្នា ដើម្បីទាក់ទាញអ្នកស្រាវជ្រាវ និងវិស្វករ អេអាយ (Ai) កំពូលៗ។ ជាឧទាហរណ៍ មជ្ឈមណ្ឌលបច្ចេកវិទ្យានៅ ស៊ីលីខូន វ៉លឡេ (Silicon Valley) ទីក្រុងប៉េកាំង និង ទីក្រុងប៊ែកឡាំង គឺជាមជ្ឈមណ្ឌល សម្រាប់ការច្នៃប្រឌិត អេអាយ (Ai) ដោយរដ្ឋាភិបាលផ្តល់ការលើកទឹកចិត្ត សម្រាប់ទេពកោសល្យ និងការចាប់ផ្តើមអាជីវកម្ម។

គោលនយោបាយ អេអាយ ជាតិជាយុទ្ធសាស្ត្រ (Strategic National AI Policies) :

- បទប្បញ្ញត្តិ និង ស្តង់ដារ (Regulation and Standards) ៖ ប្រទេសកំពុងកំណត់ស្តង់ដារផ្ទាល់ខ្លួន សម្រាប់ក្រមសីលធម៌ សុវត្ថិភាព និងការប្រើប្រាស់ អេអាយ (Ai) ។ ជាឧទាហរណ៍ ច្បាប់ អេអាយ (Ai) របស់ សហភាពអឺរ៉ុប និងបទប្បញ្ញត្តិរបស់ ចិន ស្តីពីក្រមសីលធម៌ អេអាយ (Ai) និងភាពឯកជននៃទិន្នន័យ គឺជាក្របខ័ណ្ឌ ដែលមានឥទ្ធិពលលើការអនុវត្ត និងពាណិជ្ជកម្មសកល។

- ការការពារ និងសន្តិសុខ (Defense and Security) ៖ អេអាយ (Ai) គឺជាធាតុសំខាន់នៃយុទ្ធសាស្ត្រការពារជាតិ។ សហរដ្ឋអាមេរិក និង ចិន កំពុងវិនិយោគលើ អេអាយ (Ai) សម្រាប់កម្មវិធីយោធា រួមទាំងសង្គ្រាមតាមអ៊ីនធឺណិត ការឃ្លាំមើល និង អាវុធស្វយ័ត ។

2. យុទ្ធសាស្ត្រសាជីវកម្មក្នុងយុគសម័យ អេអាយ (Corporate Strategies in the AI Era)

គុណសម្បត្តិប្រកួតប្រជែង (Competitive Advantage) :

- ការរួមបញ្ចូល អេអាយ (AI Integration) ៖ ក្រុមហ៊ុនកំពុងប្រើប្រាស់ អេអាយ (Ai) ដើម្បីទទួលបានប្រសិទ្ធភាព និងអត្ថប្រយោជន៍ប្រកួតប្រជែង។ ក្រុមហ៊ុនបច្ចេកវិទ្យាយក្ស ដូចជា ហ្គូហ្គល ម៉ាយក្រូសូហ្វ និង អាម៉ាហ្សូន (Google, Microsoft and Amazon) កំពុងបង្កើតផលិតផល និង សេវាកម្ម ដែលជំរុញដោយ អេអាយ (Ai) ដែលគ្រប់គ្រងទីផ្សារ និងបង្កើតឱកាសអាជីវកម្មថ្មីៗ។

- កម្មសិទ្ធិបញ្ញា (Intellectual Property) ហៅកាត់ថា អាយភី (IP) ៖ ក្រុមហ៊ុនកំពុងវិនិយោគលើ ប៉ាតង់ និងការទទួលបានកិច្ចចាប់ផ្តើមអាជីវកម្ម ដើម្បីបង្កើតផលប័ត្រ អាយភី (IP) ដ៏រឹងមាំនៅក្នុង អេអាយ (Ai) ។ ការប្រណាំង អាយភី (IP) នេះមានឥទ្ធិពលលើមុខតំណែងទីផ្សារសកល និងភាពជាអ្នកដឹកនាំផ្នែកបច្ចេកវិទ្យា។

ការគ្របដណ្តប់ទីផ្សារ (Market Dominance) :

- វេទិកាសេដ្ឋកិច្ច (Platform Economies) ៖ ក្រុមហ៊ុនកំពុងប្រើ អេអាយ (Ai) ដើម្បីបង្កើនសេដ្ឋកិច្ចវេទិកា។ ជាឧទាហរណ៍ អាម៉ាហ្សូន (Amazon and Alibaba) ប្រើ Ai សម្រាប់ការបង្កើនប្រសិទ្ធភាពផ្នែកដឹកជញ្ជូន ធ្វើឱ្យបទពិសោធន៍អតិថិជនផ្ទាល់ខ្លួន និងពង្រីកទីផ្សាររបស់ពួកគេ។

- ការគ្រប់គ្រងទិន្នន័យ (Data Control) ៖ ការប្រមូល និង វិភាគទិន្នន័យធំ មានសារៈសំខាន់ សម្រាប់ការអភិវឌ្ឍ អេអាយ (Ai) ។ ក្រុមហ៊ុន ដែលគ្រប់គ្រងសំណុំទិន្នន័យដ៏ធំ ដូចជាវេទិកាប្រព័ន្ធផ្សព្វផ្សាយសង្គម និង ក្រុមហ៊ុនអេឡិចត្រូនិកយក្ស មានចំណុចសំខាន់ក្នុងការអភិវឌ្ឍដំណោះស្រាយ អេអាយ (Ai) កម្រិតខ្ពស់។

3. ឥទ្ធិពលភូមិសាស្ត្រនយោបាយ (Geopolitical Implications)
ពាណិជ្ជកម្ម និង វិនិយោគ (Trade and Investment) :

- សង្គ្រាមពាណិជ្ជកម្មបច្ចេកវិទ្យា (Tech Trade Wars) ៖ ភាពតានតឹងពាណិជ្ជកម្ម រវាង សហរដ្ឋអាមេរិក និង ចិន ឆ្លុះបញ្ចាំងពីជម្លោះយុទ្ធសាស្ត្រកាន់តែស៊ីជម្រៅលើ បច្ចេកវិទ្យា និង អេអាយ (Ai) ។ ការរឹតបន្តឹងពាណិជ្ជកម្ម ពន្ធគយ និងការត្រួតពិនិត្យការនាំចេញលើបច្ចេកវិទ្យា អេអាយ (Ai) គឺជាឧបករណ៍ ដែលប្រើក្នុងសង្គ្រាមសេដ្ឋកិច្ច។

- សម្ព័ន្ធភាពសកល (Global Alliances) ៖ ប្រជាជាតិនានា កំពុងបង្កើតសម្ព័ន្ធភាពដោយផ្អែកលើសមត្ថភាព អេអាយ (Ai) ។ ភាពជាដៃគូដូចជាសម្ព័ន្ធភាពបច្ចេកវិទ្យា អាមេរិក-ជប៉ុន ឬ កិច្ចព្រមព្រៀង អឺរុប (EU)-ចិន ស្តីពីកិច្ចសហការ និងការស្រាវជ្រាវ អេអាយ (Ai) គឺជាចលនាយុទ្ធសាស្ត្រ ដើម្បីធ្វើឱ្យមានតុល្យភាពថាមពល។

ទណ្ឌកម្មសេដ្ឋកិច្ច និងឧបសគ្គ (Economic Sanctions and Barriers) :

- ទណ្ឌកម្មលើបច្ចេកវិទ្យា អេអាយ (Sanctions on AI Technologies) ៖ ប្រទេសនានា អាចដាក់ទណ្ឌកម្មលើបច្ចេកវិទ្យា អេអាយ (Ai) ឬ ក្រុមហ៊ុនជាក់លាក់។ ជាឧទាហរណ៍ ការរឹតបន្តឹងលើក្រុមហ៊ុន ហួវៃ (Huawei) និងក្រុមហ៊ុនបច្ចេកវិទ្យាចិន ផ្សេងទៀត បានគូសបញ្ជាក់ពីរបៀបដែល អេអាយ (Ai) អាចក្លាយជាចំណុចស្នូល នៃទណ្ឌកម្មអន្តរជាតិ។

4. ផលប៉ះពាល់សង្គម (Societal Impacts)
ការផ្លាស់ទីលំនៅ និងការបង្កើតការងារ (Job Displacement and Creation) :

- ស្វ័យប្រវត្តិកម្ម (Automation) ៖ ស្វ័យប្រវត្តិកម្មដែលជំរុញដោយ AI កំពុងនាំទៅរកការផ្លាស់ប្តូរការងារយ៉ាងសំខាន់នៅក្នុងឧស្សាហកម្ម ដូចជា ការផលិត និងសេវាកម្មជាដើម។ ទោះជាយ៉ាងណាក៏ដោយ វាក៏កំពុងបង្កើតឱកាសថ្មីក្នុងការអភិវឌ្ឍន៍បច្ចេកវិទ្យា ក្រមសីលធម៌ អេអាយ (Ai) និងវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យ ទៀតផង។

- គម្លាតជំនាញ (Skill Gaps) ៖ មានតម្រូវការកើនឡើង សម្រាប់ជំនាញក្នុង អេអាយ (Ai) និងផ្នែកដែលពាក់ព័ន្ធ បង្កើតបញ្ហាប្រឈមផ្នែកអប់រំ និងបណ្តុះបណ្តាល។ រដ្ឋាភិបាល និង ក្រុមហ៊ុន កំពុងវិនិយោគលើកម្មវិធីបង្កើនជំនាញ ដើម្បីដោះស្រាយគម្លាតទាំងនេះ។

វិសមភាពសេដ្ឋកិច្ច (Economic Inequality) :

- ការចែកចាយទ្រព្យសម្បត្តិ (Wealth Distribution) ៖ អត្ថប្រយោជន៍របស់ អេអាយ (Ai) ត្រូវបានចែកចាយមិនស្មើគ្នា ដែលនាំឱ្យមានការកើនឡើងនូវវិសមភាពសេដ្ឋកិច្ច។ តំបន់ ដែលមានបច្ចេកវិទ្យាខ្ពស់ និង កម្មករជំនាញ កំពុងទទួលបានរង្វាន់ ខណៈដែលតំបន់ដែលមិនសូវមានការអភិវឌ្ឍ និងកម្មករគ្មានជំនាញប្រឈមមុខនឹងបញ្ហា។

5. ទស្សនវិស័យអនាគត (Future Prospects)
អភិបាលកិច្ច អេអាយ និង កិច្ចសហប្រតិបត្តិការសកល (AI Governance and Global Cooperation) :

- បទប្បញ្ញត្តិអន្តរជាតិ (International Regulations) ៖ មានកិច្ចខិតខំប្រឹងប្រែង ដើម្បីបង្កើតបទដ្ឋាន និង បទប្បញ្ញត្តិអន្តរជាតិ សម្រាប់ អេអាយ (Ai) ។ អង្គការដូចជា អូអ៊ីស៊ីឌី (OECD) និង អង្គការសហប្រជាជាតិ កំពុងធ្វើការលើក្របខ័ណ្ឌ សម្រាប់កិច្ចសហប្រតិបត្តិការជាសកល លើអភិបាលកិច្ច អេអាយ (Ai) ។

- ការអភិវឌ្ឍ អេអាយ ប្រកបដោយសីលធម៌ (Ethical AI Development) ៖ អនាគត ទំនងជានឹងឃើញការសង្កត់ធ្ងន់លើការអនុវត្ត អេអាយ (Ai) ប្រកបដោយសីលធម៌។ គំនិតផ្តួចផ្តើម ដើម្បីធានាថា ការអភិវឌ្ឍ អេអាយ (Ai) ផ្តល់អត្ថប្រយោជន៍ដល់មនុស្សជាតិទាំងមូល នឹងក្លាយជាទិដ្ឋភាពដ៏សំខាន់ នៃទិដ្ឋភាពសេដ្ឋកិច្ចពិភពលោក។

ការផ្លាស់ប្តូរបច្ចេកវិទ្យារយៈពេលវែង (Long-term Technological Shifts) :

- ការវិវត្តន៍របស់ អេអាយ (AI Evolution) ៖ ការរីកចំរើនជាបន្តបន្ទាប់នៅក្នុងបច្ចេកវិទ្យា អេអាយ (Ai) នឹងជំរុញយុទ្ធសាស្ត្រសេដ្ឋកិច្ច នាពេលអនាគត។ ការច្នៃប្រឌិត ដូចជា អេអាយ (Ai) ទូទៅ មនុស្សយន្តកម្រិតខ្ពស់ និង ការសម្រេចចិត្ត ដែលជំរុញដោយ អេអាយ (Ai) នឹងបង្កើតជម្លោះសេដ្ឋកិច្ច និងឱកាសនាពេលអនាគត។

នៅក្នុងយុគសម័យ អេអាយ (Ai) 2024 សង្រ្គាមសេដ្ឋកិច្ច ត្រូវបានកំណត់លក្ខណៈ ដោយការប្រកួតប្រជែងជាសាកលដ៏ខ្លាំងក្លា សមយុទ្ធសាជីវកម្មជាយុទ្ធសាស្ត្រ និងផលប៉ះពាល់សង្គមសំខាន់ៗ។ អន្តរកម្ម រវាង គោលនយោបាយជាតិ យុទ្ធសាស្ត្រសាជីវកម្ម និង ទំនាក់ទំនងអន្តរជាតិ នឹងបន្តបង្កើតទិដ្ឋភាពសេដ្ឋកិច្ច និង ភូមិសាស្ត្រនយោបាយ នៅពេលដែលបច្ចេកវិទ្យា អេអាយ (Ai) វិវឌ្ឍន៍ និង ពង្រីក។ ការយល់ដឹងអំពីសក្ដានុពលទាំងនេះ មានសារៈសំខាន់ណាស់ សម្រាប់ការរុករកអនាគត នៃសេដ្ឋកិច្ចពិភពលោក នៅក្នុងពិភពដែលជំរុញដោយ អេអាយ (Ai) ផងដែរ៕

#រង់ចាំ ( )

តើ អេអាយ (Ai) គឺជាអ្វី? [ Artificial Intelligence (Ai) ]រក្សាសិទ្ធិ ៖ ហុង វណ្ណី© VANNY HONG 14/07/2024 ( ) ( #សិក្សាស្រ...
15/07/2024

តើ អេអាយ (Ai) គឺជាអ្វី? [ Artificial Intelligence (Ai) ]

រក្សាសិទ្ធិ ៖ ហុង វណ្ណី
© VANNY HONG

14/07/2024 ( )

( #សិក្សាស្រាវជ្រាវ #បច្ចេកវិទ្យា #សៀវភៅ )


ភាសាបច្ចេកទេស Artificial Intelligence ហៅកាត់ថា (Ai) សំដៅលើវិស័យវិទ្យាសាស្ត្រកុំព្យូទ័រ ដោយផ្តោតលើការបង្កើតប្រព័ន្ធ ឬ ម៉ាស៊ីន ដែលមានសមត្ថភាពបំពេញការងារ ជាធម្មតាត្រូវការភាពវៃឆ្លាតរបស់មនុស្ស។ កិច្ចការទាំងនេះ អាចរួមបញ្ចូលការរៀនសូត្រ ការទាញហេតុផល ការដោះស្រាយបញ្ហា ការយល់ដឹងពីភាសាធម្មជាតិ និងការយល់ឃើញ។ អេអាយ (Ai) មានគោលបំណងបង្កើតក្បួនដោះស្រាយ និង គំរូ ដោយអាចឱ្យម៉ាស៊ីនធ្វើត្រាប់តាម ឬ ក្លែងធ្វើទិដ្ឋភាពនៃមុខងារយល់ដឹងរបស់មនុស្ស ដែលយើងអាចហៅឱ្យងាយយល់ថា វាគឺជា “ បញ្ញាសិប្បនិម្មិត (Artificial Intelligence) ” ។

និយមន័យ និងគោលដៅ “ បញ្ញាសិប្បនិម្មិត (Ai) សំដៅលើការអភិវឌ្ឍន៍ប្រព័ន្ធកុំព្យូទ័រ និងកម្មវិធី ដោយមានសមត្ថភាពបំពេញការងារ ដែលជាធម្មតាត្រូវការភាពវៃឆ្លាតរបស់មនុស្ស។ គោលដៅចម្បងរបស់ អេអាយ (Ai) គឺបង្កើតម៉ាស៊ីន ដែលអាចបំពេញកិច្ចការស្មុគស្មាញ រៀនពីបទពិសោធន៍ ដោយសម្របខ្លួនទៅនឹងធាតុចូលថ្មី និង ដំណើរការដោយស្វ័យភាព ” ។

ទាំងនេះ គឺជាការវិភាគនៃអ្វីដែល អេអាយ (Ai) រួមបញ្ចូល៖

1. ប្រភេទនៃ Ai :
- អេអាយ តូចចង្អៀត (Weak Ai) ៖
ប្រព័ន្ធឯកទេស ដែលត្រូវបានរចនាឡើង ដើម្បីអនុវត្តន៍ការងារជាក់លាក់ ឬ សំណុំនៃកិច្ចការ។ កម្មវិធី អេអាយ (Ai) បច្ចុប្បន្ន ភាគច្រើនធ្លាក់ចូលទៅក្នុងប្រភេទនេះ រួមមាន ជំនួយការសំឡេង ដូចជា សឺរី (Siri) ឬ អាឡិច (Alexa) ប្រព័ន្ធណែនាំ រួមមានដូចជា ណិតហ្វ្លិច (Netflix) ឬ អាម៉ាហ្សូន (Amazon) និង កម្មវិធីសម្គាល់រូបភាព ជាដើម។

- អេអាយ ទូទៅ (General Ai) ឬ អេអាយ ខ្លាំង (Strong Ai) ៖
ប្រព័ន្ធសម្មតិកម្ម ដែលមានសមត្ថភាពយល់ រៀន និង អនុវត្តភាពវៃឆ្លាត ក្នុងកិច្ចការជាច្រើន ស្រដៀងទៅនឹងសមត្ថភាពយល់ដឹងរបស់មនុស្ស។ ទម្រង់នៃ អេអាយ (Ai) នេះមិនទាន់មាននៅឡើយទេ ហើយនៅតែជាគោលដៅរយៈពេលវែង សម្រាប់អ្នកស្រាវជ្រាវ។

- អេអាយ ទំនើប (Super intelligent Ai) ៖ គំនិតប៉ាន់ស្មាន ដែល អេអាយ (Ai) វ៉ាដាច់បញ្ញារបស់មនុស្សនៅគ្រប់វិស័យ ការប៉ាន់ប្រមាណ រួមទាំងការច្នៃប្រឌិត ការដោះស្រាយបញ្ហា និងភាពវៃឆ្លាតខាងអារម្មណ៍។ នេះជាគំនិតទ្រឹស្ដី និងជាប្រធានបទនៃការជជែកវែកញែក និងការប៉ាន់ស្មានជាច្រើន មិនចេះចប់។

2. សំណុំរង នៃ អេអាយ (Subfields of Ai) :

- ការសិក្សាដោយម៉ាស៊ីន (Machine Learning) ហៅកាត់ថា (ML) ៖ សំណុំរងនៃ Ai ដែលប្រព័ន្ធរៀនសូត្រពីទិន្នន័យ ដើម្បីធ្វើការទស្សន៍ទាយ ឬ ធ្វើការសម្រេចចិត្ត។ បច្ចេកទេសរួមមាន ការរៀនសូត្រតាមរយៈការគ្រប់គ្រង ការរៀនដោយគ្មានការត្រួតពិនិត្យ និងការរៀនពង្រឹងសមត្ថភាពដោយខ្លួនឯង។

- ការសិក្សាបែបស៊ីជម្រៅ (Deep Learning) ហៅកាត់ថា (DL) ៖ ជាតំបន់ឯកទេសក្នុង ការសិក្សាដោយម៉ាស៊ីន (ML) ដោយប្រើបណ្តាញសរសៃប្រសាទ ដែលមានស្រទាប់ជាច្រើន (បណ្តាញសរសៃប្រសាទជ្រៅ) ដើម្បីរៀនសូត្រយកគំរូតាមលំនាំស្មុគស្មាញនៅក្នុងសំណុំទិន្នន័យធំៗ។ វាផ្តល់ថាមពលដល់បច្ចេកវិទ្យាដូចជា រូបភាព និងការទទួលស្គាល់ការនិយាយត្រាប់តាមមនុស្ស។

- ប្រតិបត្តិការភាសាធម្មជាតិ (Natural Language Processing) ហៅកាត់ថា (NLP) ៖ ផ្តោតលើអន្តរកម្មរវាង កុំព្យូទ័រ និង ភាសាមនុស្សជាតិ។ កិច្ចដំណើរការភាសាធម្មជាតិ (NLP) អនុញ្ញាតឱ្យម៉ាស៊ីនអាចយល់ដឹង បកស្រាយ និងបង្កើតភាសារបស់មនុស្សលោក។

- ចក្ខុវិស័យកុំព្យូទ័រ (Computer Vision) ៖ ពាក់ព័ន្ធនឹងការអនុញ្ញាតឱ្យម៉ាស៊ីនធ្វើការបកស្រាយ និងធ្វើការសម្រេចចិត្ត ដោយផ្អែកលើការបញ្ចូលទិន្នន័យ ដែលមើលឃើញ និងទទួលស្គាល់ពីពិភពលោក ដូចជាការសម្គាល់វត្ថុ ឬ ការអានអត្ថបទពិពណ៌នាអំពីរូបភាពជាដើម។

- រ៉ូបូត (Robotics) ៖ រួមបញ្ចូលគ្នានូវ អេអាយ (Ai) ជាមួយ វិស្វកម្មមេកានិក ដើម្បីរចនា និងបង្កើត មនុស្សយន្ត ដែលអាចបំពេញការងារដោយស្វ័យភាព ឬ ពាក់កណ្តាលស្វ័យប្រវត្តិ។

- ប្រព័ន្ធជំនាញ (Expert Systems) ៖ កម្មវិធី អេអាយ (Ai) ដែលធ្វើត្រាប់តាមសមត្ថភាពធ្វើការសម្រេចចិត្តរបស់អ្នកជំនាញ ឬ មនុស្សលោក នៅក្នុងដែនជាក់លាក់ ដោយប្រើប្រាស់សំណុំនៃច្បាប់ និងផ្អែកលើមូលដ្ឋានចំណេះដឹង ដើម្បីធ្វើប្រិបត្តិការដោះស្រាយបញ្ហាស្មុគស្មាញ នានា។

3. គោលគំនិតសំខាន់ៗក្នុង អេអាយ (Key Concepts in Ai) :

- ក្បួនដោះស្រាយ (Algorithms) ៖ នីតិវិធីជាជំហានៗ ឬ រូបមន្ត សម្រាប់ដោះស្រាយបញ្ហា ឬ ធ្វើការសម្រេចចិត្ត។

- ទិន្នន័យ (Data) ៖ ព័ត៌មាន ដែលប្រើប្រាស់ដោយប្រព័ន្ធ អេអាយ (Ai) ដើម្បីសិក្សា និងធ្វើការសម្រេចចិត្ត ដោយមានគុណភាពខ្ពស់ និងមានទិន្នន័យ ដែលពាក់ព័ន្ធ គឺមានសារៈសំខាន់ សម្រាប់ការបណ្តុះបណ្តាលគំរូ អេអាយ (Ai) យ៉ាងមានប្រសិទ្ធភាពខ្ពស់។

- គំរូ (Models) ៖ តំណាង គណិតវិទ្យា នៃដំណើរការពិភពពិត ដែលប្រើដោយប្រព័ន្ធ អេអាយ (Ai) ដើម្បីធ្វើការទស្សន៍ទាយ ឬ ការសម្រេចចិត្ត ដោយផ្អែកលើទិន្នន័យបញ្ចូល។

- ការបណ្តុះបណ្តាល (Training) ៖ ដំណើរការនៃការបង្រៀនគំរូ អេអាយ (Ai) ដោយប្រើប្រាស់ទិន្នន័យ ដើម្បីបង្កើនប្រសិទ្ធភាពការងារលើកិច្ចការជាក់លាក់។

- ការសន្និដ្ឋាន (Inference) ៖ ដំណើរការនៃការអនុវត្តគំរូ ដែលបានបណ្តុះបណ្តាលទៅលើទិន្នន័យថ្មី ដើម្បីធ្វើការព្យាករណ៍ ឬ ធ្វើការសម្រេចចិត្ត។

4. កម្មវិធី អេអាយ (Applications of Ai) :

- វិស័យសុខភាព (Healthcare) ៖ ការធ្វើរោគវិនិច្ឆ័យជំងឺ ការរៀបចំផែនការព្យាបាលផ្ទាល់ខ្លួន និងការគ្រប់គ្រងការថែទាំអ្នកជំងឺ។

- វិស័យហិរញ្ញវត្ថុ (Finance) ៖ ការរកឃើញការក្លែងបន្លំ ការជួញដូរ ក្បួនដោះស្រាយ និងសេវាកម្មអតិថិជន។

- វិស័យដឹកជញ្ជូន (Transportation) ៖ យានជំនិះស្វយ័ត ការគ្រប់គ្រងចរាចរណ៍ និងការបង្កើនប្រសិទ្ធភាពភស្តុភារ។

- វិស័យអប់រំ (Education) ៖ បទពិសោធន៍សិក្សាផ្ទាល់ខ្លួន ការផ្តល់ចំណាត់ថ្នាក់ដោយស្វ័យប្រវត្តិ និងការគាំទ្រផ្នែករដ្ឋបាល។

- វិស័យកម្សាន្ត (Entertainment) ៖ ការណែនាំអំពីខ្លឹមសារ ការរចនាហ្គេម និងបទពិសោធន៍អន្តរកម្ម។

5. ការពិចារណាអំពីក្រមសីលធម៌ និងសង្គម (Ethical and Societal Considerations) :
អេអាយ (Ai) ក៏លើកឡើងនូវសំណួរទាក់ទងទៅនឹង ក្រមសីលធម៌ និងសង្គមសំខាន់ៗ ដូចជា៖

- ភាពលំអៀង និងយុត្តិធម៌ (Bias and Fairness) ៖ ការធានាឱ្យប្រព័ន្ធ អេអាយ (Ai) ធ្វើការសម្រេចចិត្តដោយយុត្តិធម៌ និងមិនធ្វើឱ្យមានការលំអៀង តទៅទៀត។

- ឯកជនភាព (Privacy) ៖ ការពារទិន្នន័យផ្ទាល់ខ្លួនរបស់បុគ្គល ដែលប្រើប្រាស់ដោយប្រព័ន្ធ អេអាយ (Ai) ។

- វិស័យការងារ (Employment) ៖ ដោះស្រាយការផ្លាស់ទីលំនៅការងារ និងបង្កើតឱកាសថ្មី ក្នុងយុគសម័យស្វ័យប្រវត្តិកម្ម។

- វិស័យសុវត្ថិភាព (Security) ៖ ការធានាឱ្យប្រព័ន្ធ អេអាយ (Ai) មានសុវត្ថិភាពពីការប្រើប្រាស់ ការព្យាបាទ ឬ ផលវិបាក ដោយអចេតនា។

6. អនាគតនៃ អេអាយ (Future of AI) :
អនាគតនៃ អេអាយ (Ai) ពាក់ព័ន្ធទាំងការជឿនលឿននៃបច្ចេកវិទ្យា និងការដោះស្រាយបញ្ហាប្រឈមខាងសីលធម៌ ដែលខ្លួនមាន។ ការស្រាវជ្រាវបន្តលើការធ្វើឱ្យ អេអាយ (Ai) កាន់តែមានសមត្ថភាព ប្រើប្រាស់បានច្រើន និងស្របតាមតម្រូវការរបស់មនុស្ស ទន្ទឹមនឹងនោះក៏ធានាថា វាត្រូវបានប្រើប្រាស់ដោយការទទួលខុសត្រូវ និងប្រកបដោយក្រមសីលធម៌វិជ្ជាជីវៈ។

អេអាយ (Ai) គឺជាវិស័យវិវឌ្ឍន៍យ៉ាងឆាប់រហ័ស ដែលមានផលប៉ះពាល់យ៉ាងជ្រាលជ្រៅចំពោះទិដ្ឋភាពផ្សេងៗនៃជីវិត និងឧស្សាហកម្ម។ វាជាផ្នែកនៃការស្រាវជ្រាវ និងការអភិវឌ្ឍយ៉ាងសកម្ម ដោយមានបំណងបង្កើតប្រព័ន្ធ ដែលមិនត្រឹមតែឆ្លាតវៃប៉ុណ្ណោះទេ ប៉ុន្តែថែមទាំងស្របតាមតម្លៃ និងតម្រូវការរបស់មនុស្សជាតិលើសកលលោក ផងដែរ៕

តើលោកអ្នកចង់បានព័ត៌មានលម្អិតបន្ថែម អំពីទិដ្ឋភាពជាក់លាក់ណាមួយផ្សេងទៀតនៃ អេអាយ (Ai) ទេ?

#រង់ចាំ ( )

រឿង រើសអើងពូជសាសន៍មនុស្សម្នាក់នៅក្នុងរង្វង់នេះ គាត់ គឺជាលោក George McLaurin ដែលជាបុរសជនជាតិស្បែកខ្មៅដំបូងគេ ដោយបានចូលរៀន...
15/06/2024

រឿង រើសអើងពូជសាសន៍

មនុស្សម្នាក់នៅក្នុងរង្វង់នេះ គាត់ គឺជាលោក George McLaurin ដែលជាបុរសជនជាតិស្បែកខ្មៅដំបូងគេ ដោយបានចូលរៀននៅសកលវិទ្យាល័យ Oklahoma ក្នុងឆ្នាំ 1948 គាត់ត្រូវបានគេបង្ខំឱ្យអង្គុយនៅកៀនទូរមួយ ឆ្ងាយពីបណ្តាបុរសស្បែក ស ក្នុងថ្នាក់រៀន ។
ប៉ុន្តែឈ្មោះរបស់គាត់ នៅតែស្ថិតក្នុងបញ្ជីកិត្តិយសជាសិស្សម្នាក់ ក្នុងចំណោមសិស្សកំពូលទាំងបី ប្រចាំមហាវិទ្យាល័យនោះ ។

នេះជាសម្រង់សម្ដីរបស់គាត់ ៖

“ មិត្តរួមថ្នាក់មួយចំនួន មើលមកខ្ញុំដូចជាខ្ញុំជាសត្វ គ្មានអ្នកណាម្នាក់និយាយមកខ្ញុំទេ គ្រូហាក់ដូចជាមិននៅក្នុងថ្នាក់ សម្រាប់បង្រៀនខ្ញុំ ហើយក៏តែងតែមិនទទួលឆ្លើយសំណួររបស់ខ្ញុំ ពេលដែលខ្ញុំសួរទៅកាន់គាត់។ ប៉ុន្តែខ្ញុំបានលះបង់ខ្លួនឯងក្នុងការសិក្សាជាខ្លាំង រហូតមកដល់ពេលក្រោយមក គេចាប់ផ្ដើមនិយាយរកខ្ញុំ ដើម្បីផ្តល់ការពន្យល់ដល់ពួកគេ និងជួយស្រាយចម្ងល់របស់ពួកគេ ។ ”

មេរៀននេះបង្រៀនថា៖

ចំណេះដឹងដោយការតាំងចិត្ត និងការខិតខំប្រឹងប្រែង នឹងនាំអ្នកចាកចេញពីភាពមិនច្បាស់លាស់។
គ្មានអ្វី ដែលមិនអាចទៅរួច ចំពោះអ្នកដែលមានភាពជឿជាក់នោះទេ៕

#ប្រវត្តិសាស្ត្រអាហ្រ្វិក

កុំរស់នៅពាក់កណ្តាលជីវិតហើយកុំស្លាប់ពាក់កណ្តាលស្លាប់បើអ្នកជ្រើសរើសភាពស្ងៀមស្ងាត់ ចូរនៅស្ងៀមពេលអ្នកនិយាយ ចូរនិយាយរហូតដល់ចប...
08/01/2024

កុំរស់នៅពាក់កណ្តាលជីវិត
ហើយកុំស្លាប់ពាក់កណ្តាលស្លាប់
បើអ្នកជ្រើសរើសភាពស្ងៀមស្ងាត់ ចូរនៅស្ងៀម
ពេលអ្នកនិយាយ ចូរនិយាយរហូតដល់ចប់
បើអ្នកទទួលយក សូមបញ្ចេញមតិដោយត្រង់ៗ
កុំស្ទាក់ស្ទើរ។
បើអ្នកបដិសេធ នោះត្រូវយល់ឲ្យច្បាស់
សម្រាប់ការបដិសេធមិនច្បាស់លាស់ គឺជាការទទួលយកចំណុចខ្សោយ
កុំទទួលយកដំណោះស្រាយពាក់កណ្តាល
កុំជឿការពិតពាក់កណ្តាល
កុំសុបិន្តពាក់កណ្តាលសុបិន
កុំស្រមើស្រមៃអំពីក្តីសង្ឃឹមពាក់កណ្តាល
ពាក់កណ្តាលផ្លូវនឹងនាំអ្នកមិនទៅណាទេ។
អ្នក គឺជាមនុស្សទាំងមូល ដែលមានជីវិត ដើម្បីរស់នៅ
មិនមែនពាក់កណ្តាលជីវិតទេ៕

រក្សាសិទ្ធិ©RIEN_RUOS

“ កុំងាកមើលទៅក្រោយទៀត។ អតីតកាលបានកន្លងផុតទៅហើយ។ អនាគត គឺជាផ្ទាំងក្រណាត់សទទេស្អាត។ ចូរធ្វើការបង្កើតលើស្នាដៃថ្មី។ មានតែអ្ន...
08/01/2024

“ កុំងាកមើលទៅក្រោយទៀត។ អតីតកាលបានកន្លងផុតទៅហើយ។ អនាគត គឺជាផ្ទាំងក្រណាត់សទទេស្អាត។ ចូរធ្វើការបង្កើតលើស្នាដៃថ្មី។ មានតែអ្នកទេ ដែលមានសមត្ថភាពធ្វើឱ្យគំនូររបស់អ្នកស្រស់ស្អាត។ កុំខ្ជះខ្ជាយពេលវេលា ដើម្បីស្វែងរកភាពជោគជ័យ ឬ ប្រៀបធៀបខ្លួនឯងជាមួយអ្នកដទៃ។ ផ្កានីមួយៗ រីកក្នុងល្បឿនរដូវខុសគ្នា។ ត្រូវរៀនចេះធ្វើអ្វីដែលអ្នកពេញចិត្ត ហើយផ្តោតលើការធ្វើឱ្យវាល្អឥតខ្ចោះ។ នៅទីបំផុត មនុស្សគ្រប់គ្នានឹងឃើញនូវអ្វីដែលអ្នកអាចធ្វើបាន ហើយប្រសិនបើអ្នកពិតជាពូកែអស្ចារ្យ ភាពជោគជ័យនឹងរត់មកតាមអ្នក ” ៕

រក្សាសិទ្ធិ©RIEN_RUOS

ច្បាប់ទាំង 6 ដើម្បីឈ្នះជីវិត1. រក្សាផែនការជាការសម្ងាត់ ៖ឈប់ប្រាប់នរណាម្នាក់ អំពីផែនការរបស់អ្នក។ នៅពេលអ្នកចែករំលែកច្រើនពេ...
05/07/2023

ច្បាប់ទាំង 6 ដើម្បីឈ្នះជីវិត
1. រក្សាផែនការជាការសម្ងាត់ ៖
ឈប់ប្រាប់នរណាម្នាក់ អំពីផែនការរបស់អ្នក។ នៅពេលអ្នកចែករំលែកច្រើនពេក នឹងធ្វើឱ្យប៉ះពាល់ដល់វឌ្ឍនភាពរបស់អ្នក។ ចូររក្សាឯកជនភាពនៃជ័យជំនះរបស់អ្នក។
2. ដឹងថា ពេលណាត្រូវនិយាយថា “ ទេ ” ៖
មនុស្សខ្លាំងដាក់ខ្លួន ដើម្បីធ្វើឱ្យអ្នកដទៃពេញចិត្ត។ មិនមែនមានន័យថា គ្រប់កាលៈទេសៈ អ្នកត្រូវតែដាក់ខ្លួនជានិច្ចនោះទេ។ ហាត់និយាយពាក្យថា “ ទេ ” ឱ្យបានញឹកញាប់បន្តិច។
3. ធ្វើការសម្រេចចិត្ត និងប្តេជ្ញាចិត្ត ៖
មនុស្សភាគច្រើនខ្វះវិន័យ ហើយត្រឡប់ទៅរកគំរូអវិជ្ជមានរបស់គេវិញ។ ធ្វើការសម្រេចចិត្តផ្លាស់ប្តូរ ហើយប្រកាន់ខ្ជាប់នូវវិន័យ សម្រាប់ធ្វើការអភិវឌ្ឍជីវិត។
4. មានអំណាចជាក្រុម ៖
គ្មាននរណាម្នាក់ អាចបង្កើតអ្វីៗនៅក្នុងជីវិត ដោយខ្លួនឯងនោះទេ។ អ្នកត្រូវការក្រុម ដែលលើកកំពស់ និងគាំទ្រអ្នក។ ឈប់ធ្វើជាឆ្កែចចក ដែលរស់នៅតែម្នាក់ឯងទៅ។
5. ចំណង់អារម្មណ៍ផ្តោត ៖
ចិញ្ចឹមសេចក្តីស្រេកឃ្លានរបស់អ្នក ផ្តោតអារម្មណ៍លើគោលដៅរបស់អ្នក។ ផ្តោតអារម្មណ៍របស់អ្នក ទៅលើគោលតែមួយគត់។ អ្នកនឹងសម្រេចបាននូវអ្វី ដែលអ្នកចង់បាន។
6. តែងតែផ្តល់តម្លៃដល់អ្នកដទៃ ៖
មានអាថ៌កំបាំងតែមួយគត់ ដើម្បីជោគជ័យ “ ធ្វើឱ្យជីវិតអ្នកដទៃកាន់តែងាយស្រួល។ នៅក្នុងអាជីវកម្ម និងទំនាក់ទំនង ការផ្តល់តម្លៃ នឹងរក្សាអ្នកជាអាទិភាពទីមួយសម្រាប់ពួកគេ ”។

© រក្សាសិទ្ធិគ្រប់យ៉ាង
ប្រសិនបើចាប់អារម្មណ៍ក្នុងការអាន
សូមចំណាយពេលបន្តទៀតជាមួយ
"Talk With Vanny-និយាយជាមួយវណ្ណី"

https://web.facebook.com/talkwithvanny
https://web.facebook.com/groups/talkwithvanny
https://t.me/TalkWithVanny

#និយាយជាមួយវណ្ណី

Address

Phnom Penh

Telephone

+85578443447

Website

Alerts

Be the first to know and let us send you an email when Talk with Vanny និយាយជាមួយ វណ្ណី posts news and promotions. Your email address will not be used for any other purpose, and you can unsubscribe at any time.

Contact The Business

Send a message to Talk with Vanny និយាយជាមួយ វណ្ណី:

Shortcuts

Share