Một đoạn video ngắn quay cảnh robot hình người thuần thục bê những thùng hàng từ cốp chiếc Cybertruck đang thu hút sự chú ý lớn từ giới công nghệ. Bối cảnh giao vận và bốc vác vốn là một không gian lộn xộn ngoài đời thực. Hệ thống phải đối mặt với đủ loại hộp kích cỡ khác nhau, vỉa hè gồ ghề và thùng xe tải chật hẹp. Tuy nhiên, điều khiến giới chuyên môn thực sự mổ xẻ không nằm ở đôi tay cơ khí hay lớp vỏ kim loại, mà là cách cỗ máy này được dạy việc.

Lời giải từ thao tác đời thực

Hầu hết các quy trình đào tạo robot hiện nay đều bị mắc kẹt ở phương pháp điều khiển từ xa. Con người phải ngồi trước màn hình, cầm cần gạt để điều hướng một cỗ máy cụ thể trong nhiều giờ liền để hệ thống ghi nhận từng động tác nhỏ. Hệ lụy của cách làm này là dữ liệu thu được thường bị khóa chặt vào đúng thiết kế phần cứng của con robot đó.

Startup công nghệ Reward AI vừa đưa ra một hướng đi khác biệt thông qua mô hình OM-1. Thay vì thao tác trên thiết bị điều khiển máy móc, người hướng dẫn chỉ cần đeo một chiếc găng tay chuyên dụng mang tên Omnibody Hand và trực tiếp làm công việc bốc xếp. Công ty này tuyên bố mô hình của họ cần chưa tới 30 phút ghi nhận dữ liệu chuyển động cơ thể người để giúp robot nắm bắt một công việc hoàn toàn mới. Tuyệt đối không có bất kỳ dữ liệu nào được thu thập hay thử nghiệm trực tiếp trên bản thân con robot trong suốt quá trình học hỏi ban đầu.

Tham vọng hợp nhất bộ não cơ khí

Nước đi của Reward AI nhắm thẳng vào nút thắt lớn nhất của ngành công nghiệp chế tạo máy, đó là khả năng nhân rộng. Nếu hệ thống chỉ ghi nhận và học hỏi từ thao tác tay của con người, bộ dữ liệu đó có thể được mang đi áp dụng cho bất kỳ cánh tay cơ khí hay robot hình người nào trên thị trường.

Đây là một ván cược lớn vào tư duy phần mềm định hình phần cứng. Bằng cách tách rời quá trình thu thập dữ liệu khỏi nền tảng cơ khí cụ thể, giới kỹ sư có thể tạo ra một trung tâm dữ liệu chuyển động khổng lồ. Việc robot có thể tự động tính toán lực bám, canh góc độ thả hàng dựa trên việc bắt chước dữ liệu từ chiếc găng tay cho thấy khả năng thích ứng linh hoạt. Thay vì phải tốn hàng tháng trời lập trình lại từ đầu mỗi khi đổi mẫu robot mới, các công ty giờ đây chỉ cần nạp mô hình vào và cỗ máy sẽ tự biết cách làm việc.

Sự kiểm chứng thực tế vẫn ở phía trước

Dù mang lại những khái niệm đầy hứa hẹn, thị trường vẫn cần giữ một góc nhìn thận trọng. Reward AI chỉ mới kết thúc giai đoạn hoạt động ẩn danh vào tháng 9 vừa qua. Những con số về thời gian đào tạo siêu tốc hiện tại vẫn là tuyên bố đơn phương từ phía doanh nghiệp.

Giới công nghệ cần thêm những bài kiểm tra chéo độc lập để đo lường độ chính xác khi robot thực thi lệnh trong các môi trường kho bãi thực tế, nơi áp lực thời gian khắc nghiệt hơn rất nhiều so với một đoạn video trình diễn. Dù vậy, hình ảnh một cỗ máy học việc từ găng tay con người mang lại một chỉ dấu rất rõ ràng. Ngành tự động hóa đang tiến rất gần đến ngưỡng cửa sao chép hành vi con người một cách tự nhiên, bỏ lại phía sau kỷ nguyên của những dòng lệnh lập trình cứng nhắc.