Bạn đã bao giờ vật lộn với những thiết bị đòi hỏi thiết lập phức tạp chỉ để thực hiện một việc đơn giản như buộc dây giày chưa? Suốt nhiều thập kỷ, robot luôn cần lập trình tỉ mỉ và lượng dữ liệu khổng lồ để hoàn thành những công việc thường nhật.

Chỉ một sai sót như đánh rơi dụng cụ cũng có thể khiến chúng ngừng hoạt động.

Giờ đây, các nhà nghiên cứu tại Đại học Cornell đã giới thiệu một phương pháp hoàn toàn mới, cho phép máy móc tiếp nhận tri thức của con người chỉ từ một video hướng dẫn trực tuyến, đặt dấu chấm hết cho thời kỳ lập trình lặp lại tẻ nhạt.

Robot Cứng Nhắc

Hầu hết robot công nghiệp đều hoạt động xuất sắc khi thực hiện các nhiệm vụ lặp đi lặp lại nhưng lại dễ “sụp đổ” khi có bất kỳ thay đổi nào. Phương pháp “học bắt chước” truyền thống buộc robot phải sao chép chính xác từng cử động của con người trong điều kiện được kiểm soát chặt chẽ. Chỉ một khác biệt nhỏ về tốc độ hoặc tư thế cũng có thể khiến nhiệm vụ thất bại. Sự cứng nhắc này khiến robot bị giới hạn trong phòng thí nghiệm và trên dây chuyền lắp ráp, không thể thích nghi với sự hỗn độn của các công việc đời sống thường ngày.

Dạy Một Lần Là Làm Được

Bước đột phá mang tên RHyME (Retrieval for Hybrid Imitation under Mismatched Execution). Thay vì cần hàng nghìn bản ghi động tác giống hệt nhau của robot, RHyME chỉ cần một đoạn phim “cách làm” do con người thực hiện. Bằng cách so sánh đoạn phim đó với thư viện hành động sẵn có của robot, hệ thống thu hẹp khoảng cách giữa sự linh hoạt của con người và giới hạn cơ học, cho phép robot học những nhiệm vụ phức tạp, nhiều giai đoạn chỉ trong một lần dạy.

Chi Tiết Khung Hệ Thống

Cốt lõi của RHyME là xem các thao tác của con người như một “ngôn ngữ nước ngoài” cần được dịch lại. Thay vì ép robot sao chép từng khớp tay hay cách cầm nắm, hệ thống chia nhỏ hành động thành các đoạn — như nhặt chiếc cốc hay bật công tắc — rồi ghép chúng với những chuyển động phù hợp với cấu trúc của robot. Phương pháp “bắt chước lai” này thay thế các kịch bản cứng nhắc bằng sự ánh xạ linh hoạt, cho phép robot học ngay cả từ những thao tác chưa hoàn hảo của con người.

Lưu Trữ Thông Minh

RHyME cung cấp cho robot một dạng “trí nhớ thông dụng”. Khi gặp nhiệm vụ mới, hệ thống sẽ truy xuất các mảnh thông tin liên quan từ những lần thử trước như cách nắm vật thể, đường đi của cánh tay, các kiểu tương tác — rồi ghép chúng lại thành một kế hoạch khả thi. Giống như lắp các khối xếp hình: nếu một khối không phù hợp, robot sẽ thay bằng một khối tương tự trong “kho dữ liệu” của mình.

Thành Công Trong Phòng Thí Nghiệm

Trong các thí nghiệm, robot sử dụng RHyME vượt trội hơn phương pháp truyền thống hơn 50% về khả năng hoàn thành nhiệm vụ. Từ việc đặt chén đĩa vào bồn rửa đến vận hành các cơ chế đơn giản, chúng đều thực hiện tốt. Robot có thể xử lý sự khác biệt giữa thao tác của con người và cấu trúc cơ học của chính nó — những tình huống mà các hệ thống cũ thường bị mắc kẹt hoặc phải khởi động lại.

Tiết Kiệm Dữ Liệu

Ấn tượng hơn nữa, RHyME giảm lượng dữ liệu robot cần thu thập xuống chỉ còn khoảng nửa giờ — so với nhiều giờ hoặc nhiều ngày như trước đây. Hiệu quả này mở ra cơ hội triển khai nhanh chóng, rút ngắn thời gian chờ và giảm rào cản cho các nhà sản xuất cũng như các nhà nghiên cứu muốn đưa robot thích ứng vào môi trường thực tế.

Tác Động Từ Cornell

Tác giả chính Kushal Kedia và người hướng dẫn Sanjiban Choudhury nhấn mạnh rằng RHyME không chỉ là một thử nghiệm trong phòng thí nghiệm mà là một bước chuyển mình thực sự. Bằng cách xem việc đào tạo robot như quá trình chuyển ngữ thay vì bắt chước, họ đã mở ra một hướng đi mới, thoát khỏi sự phụ thuộc vào điều khiển từ xa phức tạp. Công trình này, sắp được trình bày tại hội nghị robot hàng đầu của IEEE, có thể định hình lại cách chúng ta dạy robot từ việc nhà đến kiểm tra công nghiệp.

Thách Thức Trong Kho Hàng

Cùng lúc đó, trong lĩnh vực công nghiệp, Covariant đã giải quyết một thách thức khác: giúp robot “nhìn”, “suy luận” và “hành động” trong những kho hàng hỗn loạn. Các hệ thống tự động hóa truyền thống chỉ làm tốt với quy trình cố định nhưng lại dễ thất bại trước sự đa dạng lớn của sản phẩm thương mại điện tử, biến động theo mùa và những lỗi xếp dỡ cần xử lý tức thời.

Mô Hình Nền Tảng

Giải pháp của Covariant là “Covariant Brain” — một mô hình nền tảng dành cho robot. Bằng cách tập hợp dữ liệu tương tác từ các đội robot trên toàn thế giới, hệ thống này học được kỹ năng mang tính tổng quát. Thay vì mỗi robot vận hành tách biệt, chúng chia sẻ tri thức về hình dạng vật thể, cách nắm giữ ổn định và đường di chuyển an toàn, từ đó tạo nên một trí tuệ tập thể phát triển qua từng ca làm việc.

Tầm Nhìn Tương Tự Con Người

Covariant Brain hiểu môi trường kho hàng theo không gian ba chiều, xác định món đồ cần nhặt, cách cầm và lộ trình di chuyển an toàn nhất để tránh va chạm. Mạng nơ-ron của hệ thống suy luận về các “khả năng vật lý” — giống như việc con người trực giác biết rằng quai của chiếc cốc là điểm cầm phù hợp nhất — rồi chuyển những suy luận đó thành mệnh lệnh cho người máy.

Vượt Ra Ngoài Lĩnh Vực Hậu Cần

Khi chi phí phần cứng giảm và trí tuệ nhân tạo dựa trên dữ liệu ngày càng phát triển, những hệ thống linh hoạt như vậy sẽ lan rộng sang sản xuất, nông nghiệp và dịch vụ gia đình. Hãy hình dung người máy học dùng dụng cụ bếp chỉ bằng cách xem một đoạn phim hướng dẫn của đầu bếp — hoặc máy móc nông nghiệp biết cách hái quả một cách tinh tế chỉ sau một lần được “dạy”. Sự kết hợp giữa khả năng học một lần kiểu RHyME và chia sẻ tri thức theo hướng mô hình nền mở ra tương lai nơi người máy có thể học như con người.

Kết Luận

Từ phòng thí nghiệm Cornell đến những kho hàng nhộn nhịp, robot đang dần thoát khỏi xiềng xích lập trình cứng nhắc. Nhờ khả năng học từ video duy nhất và trí tuệ chia sẻ trên toàn cầu, chúng bắt đầu học hỏi, thích nghi và ứng biến giống con người hơn bao giờ hết. Kỷ nguyên robot bị trói buộc bởi các kịch bản cố định có thể sớm trở thành quá khứ—mở ra cánh cửa cho những người trợ lý có thể xử lý bất ngờ, học kỹ năng mới chỉ sau một đêm và cách mạng hóa cuộc sống lẫn công việc của chúng ta.