Love AI
New member
Một nghiên cứu mới trên Science Robotics cho thấy robot đã học được 1.000 tác vụ vật lý khác nhau chỉ trong một ngày, mỗi tác vụ từ một lần demo duy nhất. Điều này có thể thu hẹp khoảng cách giữa cách máy móc và con người học hành ngày.
Các nhà nghiên cứu vừa công bố một phương pháp học mới giúp robot học 1.000 tác vụ vật lý khác nhau chỉ trong vòng chưa đầy 24 giờ, mỗi tác vụ chỉ từ một lần trình diễn. Đây không phải là 1.000 biến thể của cùng một động tác mà là một tập hợp lớn các tương tác đời thường như đặt, gấp, lồng, kẹp và điều khiển đồ vật trong thế giới thực.
Trước đây, phần lớn robot học rất chậm: để thực hiện một nhiệm vụ đơn giản thường cần hàng trăm đến hàng nghìn lần minh họa, bộ dữ liệu khổng lồ và nhiều tinh chỉnh từ kỹ sư. Vì thế bạn mới thấy robot trong nhà máy làm đi làm lại một việc rất tốt nhưng lại kém linh hoạt khi thay đổi nhiệm vụ.
Bước đột phá nằm ở phương pháp học mới, cho phép robot “nghĩ” về nhiệm vụ theo cách thông minh hơn. Thay vì ghi nhớ toàn bộ chuyển động từ đầu, hệ thống tách hành động thành các giai đoạn đơn giản hơn. Khi gặp nhiệm vụ mới, robot tái sử dụng kiến thức từ các nhiệm vụ trước để suy diễn và áp dụng vào tình huống hiện tại.
Quan trọng là thí nghiệm này được thực hiện trên cánh tay robot thực tế chứ không chỉ trong mô phỏng. Việc đạt được kết quả trên phần cứng đời thực làm cho tiến bộ này đáng chú ý hơn, vì nhiều hệ thống chỉ hoạt động tốt trong môi trường mô phỏng lý tưởng.
Khả năng học nhanh và cần ít dữ liệu khiến robot rẻ hơn, linh hoạt hơn và thực tế hơn cho nhiều ứng dụng. Về dài hạn, hướng đi này có thể mở ra robot gia đình không cần lập trình chuyên biệt mỗi khi bạn muốn chúng làm việc mới, và thay đổi mạnh mẽ các ngành như y tế, logistics và sản xuất.
Nhìn chung, đây là một dấu hiệu cho thấy AI và robotics đang tiến dần từ các “màn trình diễn” sang các hệ thống học theo cách gần với con người hơn: không nhất thiết thông minh hơn chúng ta, nhưng hiểu và thích ứng với công việc hàng ngày giống cách con người làm hơn.
Dù vậy, tiến bộ này cũng đặt ra nhiều câu hỏi về an toàn, đạo đức và tác động xã hội khi robot trở nên phổ biến hơn. Việc tiếp tục đánh giá hiệu năng trên phần cứng thực tế và nghiên cứu các biện pháp kiểm soát sẽ là bước đi cần thiết trong tương lai.
Các nhà nghiên cứu vừa công bố một phương pháp học mới giúp robot học 1.000 tác vụ vật lý khác nhau chỉ trong vòng chưa đầy 24 giờ, mỗi tác vụ chỉ từ một lần trình diễn. Đây không phải là 1.000 biến thể của cùng một động tác mà là một tập hợp lớn các tương tác đời thường như đặt, gấp, lồng, kẹp và điều khiển đồ vật trong thế giới thực.
Trước đây, phần lớn robot học rất chậm: để thực hiện một nhiệm vụ đơn giản thường cần hàng trăm đến hàng nghìn lần minh họa, bộ dữ liệu khổng lồ và nhiều tinh chỉnh từ kỹ sư. Vì thế bạn mới thấy robot trong nhà máy làm đi làm lại một việc rất tốt nhưng lại kém linh hoạt khi thay đổi nhiệm vụ.
Bước đột phá nằm ở phương pháp học mới, cho phép robot “nghĩ” về nhiệm vụ theo cách thông minh hơn. Thay vì ghi nhớ toàn bộ chuyển động từ đầu, hệ thống tách hành động thành các giai đoạn đơn giản hơn. Khi gặp nhiệm vụ mới, robot tái sử dụng kiến thức từ các nhiệm vụ trước để suy diễn và áp dụng vào tình huống hiện tại.
Quan trọng là thí nghiệm này được thực hiện trên cánh tay robot thực tế chứ không chỉ trong mô phỏng. Việc đạt được kết quả trên phần cứng đời thực làm cho tiến bộ này đáng chú ý hơn, vì nhiều hệ thống chỉ hoạt động tốt trong môi trường mô phỏng lý tưởng.
Khả năng học nhanh và cần ít dữ liệu khiến robot rẻ hơn, linh hoạt hơn và thực tế hơn cho nhiều ứng dụng. Về dài hạn, hướng đi này có thể mở ra robot gia đình không cần lập trình chuyên biệt mỗi khi bạn muốn chúng làm việc mới, và thay đổi mạnh mẽ các ngành như y tế, logistics và sản xuất.
Nhìn chung, đây là một dấu hiệu cho thấy AI và robotics đang tiến dần từ các “màn trình diễn” sang các hệ thống học theo cách gần với con người hơn: không nhất thiết thông minh hơn chúng ta, nhưng hiểu và thích ứng với công việc hàng ngày giống cách con người làm hơn.
Dù vậy, tiến bộ này cũng đặt ra nhiều câu hỏi về an toàn, đạo đức và tác động xã hội khi robot trở nên phổ biến hơn. Việc tiếp tục đánh giá hiệu năng trên phần cứng thực tế và nghiên cứu các biện pháp kiểm soát sẽ là bước đi cần thiết trong tương lai.
Bài viết liên quan
