Trí tuệ nhân tạo thúc đẩy sự tiến bộ vượt bậc của Robot hình người

Những chú robot ở đây đang được huấn luyện để suy nghĩ.

Trước một căn bếp tạm bợ trong một văn phòng sang trọng và siêu hiện đại, một cỗ máy hình người đang đứng nghiêm và chờ lệnh. Một người đàn ông hỏi robot: “Này Figure 01, lúc này bạn đang nhìn thấy gì vậy?” Robot trả lời: “Tôi thấy một quả táo đỏ trên một chiếc đĩa ở giữa bàn. Tôi thấy một giá phơi đồ với những chiếc cốc và đĩa. Bạn đứng gần đó với tay đặt trên bàn.” Sau đó, robot được giao một loạt nhiệm vụ. Những nhiệm vụ này bao gồm tìm thứ gì đó để ăn cho người đàn ông, phân loại rác và giải thích lý do tại sao nó đưa ra quyết định như vậy. Khi được yêu cầu đánh giá hiệu suất của mình, Figure 01 cho rằng nó hoạt động "khá tốt". Người đàn ông rời khỏi căn bếp sạch sẽ trong khi ăn quả táo được đưa.

Sự trao đổi này chỉ có thể thực hiện nhờ những tiến bộ gần đây trong công nghệ trí tuệ nhân tạo.

Figure là một công ty khởi nghiệp về robot có trụ sở tại California. Công ty này đứng sau Figure 01. Họ đang kết hợp phần mềm GPT của OpenAI vào các sáng tạo của mình. Công ty đã huy động được hàng trăm triệu đô la từ các nhà đầu tư như Nvidia, Microsoft và người sáng lập Amazon Jeff Bezos.

Kết quả là gì? Một con robot biết đi, biết nói, khéo léo và có thể hiểu được con người. Nó có thể hoạt động tự chủ trong thế giới vật chất.

"Mỗi lần xem một trong những video này, tôi lại thấy phấn khích. Cảm giác như mọi thứ diễn ra nhanh hơn bạn mong đợi.", nhà nghiên cứu Meta Jianing Yang nói.

Ông Yang, người gốc Bắc Kinh, đang theo học chương trình tiến sĩ về khoa học máy tính và kỹ thuật tại Đại học Michigan.

Ông nghiên cứu về AI và robot hiện đại. Ông mơ ước chế tạo và triển khai robot gia dụng đến nhiều ngôi nhà trên khắp thế giới.

“Nếu bạn nhìn vào tốc độ tiến bộ trong lĩnh vực này, nó đang tăng tốc. Nó không chỉ tiến triển với tốc độ không đổi, mà còn tăng trưởng theo cấp số nhân mỗi năm. Tôi nghĩ điều này sẽ đến nhanh hơn những gì chúng ta nghĩ.”, ông nói.

Trong quá trình nghiên cứu, ông Yang đã tạo ra một robot kết nối mô hình ngôn ngữ lớn, trong trường hợp này là ChatGPT, với thế giới thực.

Tương tự như Figure 01, robot của ông Yang có khả năng quét môi trường xung quanh và hiểu được ngôn ngữ phức tạp.

Công cụ này chuyển các truy vấn thực tế thành mã và sau đó tìm kiếm một khu vực được lập bản đồ 3D để hỗ trợ yêu cầu của người dùng.

Mô hình ngôn ngữ lớn sẽ giúp xử lý yêu cầu này thành thuật ngữ phần mềm. Sau đó, nó tìm ra những phần thú vị của căn phòng ba chiều có khả năng hỗ trợ yêu cầu của người dùng.

Trong một video đăng trên YouTube, robot của ông Yang định vị một chiếc bánh rán khi người dùng phàn nàn rằng nó đói. Nó cũng tìm thấy một tấm thảm tập yoga màu vàng và một chiếc tivi theo yêu cầu.

Ông hình dung một tương lai khi bạn mở hộp một con robot hoàn toàn mới tại nhà. Robot sẽ quét căn phòng nơi nó được bật. “Khi bạn đã có hình ảnh 3D hoặc lưới mô tả ngôi nhà của mình, bạn có thể đưa ra nhiều yêu cầu và lệnh khác nhau trên hình ảnh đó.”

Không chỉ Figure đang nỗ lực tận dụng thời điểm này. Sự bùng nổ của AI đã tạo nên một cuộc đua trong lĩnh vực robot, với những đột phá tương tự đạt được bởi Agility Robotics, Sanctuary AI và 1X Technologies.

Robot Optimus của Tesla đã trở thành tâm điểm chú ý vào năm ngoái khi có thể sắp xếp các khối màu và thực hiện các tư thế yoga ấn tượng.

Ông Yang cho biết một số công ty Trung Quốc cũng tham gia vào lĩnh vực này, trong đó có Unitree Robotics và UBTECH Robotics.

Năm ngoái, robot Walker S của UBTECH đã gây tiếng vang trên Sàn giao dịch chứng khoán Hồng Kông. Nó trở thành công ty sản xuất robot hình người đầu tiên được niêm yết trên bảng giao dịch chính của sàn này.

Robot đã được thử nghiệm và sử dụng trong các kho hàng. Ông Yang dự đoán chúng sẽ đến văn phòng. Điểm dừng chân cuối cùng sẽ là nhà.

“Mọi người đều có nhà riêng hoặc căn hộ riêng và tất cả đều được sắp xếp khác nhau. Sự đa dạng trong ngôi nhà có lẽ là cao nhất.”, ông Yang nói.

Ông Yang tin rằng điều duy nhất đang kìm hãm sự phát triển của robot sử dụng AI hiện nay là thiếu dữ liệu. "Rất khó để thu thập dữ liệu về robot. Bạn có thể thực hiện một hoạt động nhỏ hiện rất tốn kém hoặc bạn thực hiện học tăng cường, nhưng hiện tại nó không hiệu quả lắm về tốc độ robot có thể học một nhiệm vụ”.

Học tăng cường là một kỹ thuật học máy mô phỏng quá trình thử và sai mà con người sử dụng để phát triển kỹ năng và đạt được mục tiêu.

Ông Yang cho biết ngành công nghiệp robot và học viện đang tập trung vào vấn đề này, nhưng cần phải mở rộng dữ liệu nhiều hơn nữa.

"Nó vẫn chưa đạt đến mức cần thiết - ông giải thích - Tôi nghĩ rằng cần phải có sự đổi mới lớn trong cả khoa học và kỹ thuật để giải phóng ngành robot".

Quốc Anh t/h