Đột phá trong lĩnh vực robot

Startup Physical Intelligence vừa công bố mô hình AI cho phép robot tự học và thực hiện các nhiệm vụ mới chưa từng được huấn luyện.

Cánh tay robot tự học cách pha cà phê bằng mày. Ảnh: Physical Intelligence.

Lĩnh vực robot vừa chứng kiến một bước tiến quan trọng khi Physical Intelligence – startup công nghệ tại San Francisco, công bố mô hình trí tuệ nhân tạo mới mang tên “0.7″.

Điểm khác biệt lớn nhất của mô hình này nằm ở khả năng “khái quát hóa theo tổ hợp”. Điều này có nghĩa là robot không còn chỉ máy móc lặp lại những gì được dạy, mà đã có thể tự suy luận để giải quyết các tình huống mới lạ.

Trong các thử nghiệm thực tế, các nhà nghiên cứu đã chứng kiến những kết quả bất ngờ. Đáng chú ý nhất là việc một cánh tay robot chưa từng được học cách sử dụng nồi chiên không dầu vẫn có thể tự hoàn thành nhiệm vụ nướng khoai lang.

Robot này đã tự tư duy cách mở nắp, đặt thực phẩm vào bên trong và thao tác với thiết bị một cách chính xác. Khả năng này tương tự như cách các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) như GPT-4 có thể xử lý các câu hỏi phức tạp dựa trên nền tảng kiến thức đã học.

Công ty Physical Intelligence đặt mục tiêu huy động 1 tỷ USD với định giá 11 tỷ USD. Ảnh: Physical Intelligence.

“Đây là một khoảnh khắc gây ngạc nhiên cho chính chúng tôi khi thấy mô hình có thể kết hợp các kỹ năng theo cách đó”, Lucy Shi, một nhà nghiên cứu AI tại Physical Intelligence, cho biết.

Bà nhấn mạnh rằng khả năng tự phát triển các hành vi mới mà không cần dữ liệu mẫu cụ thể chính là chìa khóa để robot có thể thích nghi với môi trường thực tế đầy biến động.

Một ưu điểm vượt trội khác của 0.7 là tính linh hoạt giữa các nền tảng phần cứng khác nhau. Mô hình có thể lấy kiến thức từ một loại tay máy này để áp dụng hiệu quả lên một tay máy khác có cấu tạo vật lý khác biệt. Robot thậm chí tự điều chỉnh góc cầm nắm đồ vật để phù hợp với đặc tính của thiết bị mới mà không cần sự can thiệp của con người.

“Chúng tôi thấy mô hình có thể áp dụng các chiến lược học được từ một robot sang một robot khác có hình dáng hoàn toàn khác”, bà Lucy Shi chia sẻ thêm về khả năng chia sẻ kiến thức giữa các dòng máy.

Về hiệu suất, mô hình mới đã đạt được những con số ấn tượng. Trong một số tác vụ nhất định, 0.7 đạt tỷ lệ thành công khoảng 85,6%. Con số này đã tiệm cận rất gần với mức 90,9% của những người vận hành robot chuyên nghiệp có hàng trăm giờ kinh nghiệm. Thành tựu này mở ra triển vọng về việc đưa robot đa năng vào phục vụ đời sống hàng ngày một cách nhanh chóng hơn.

Việc huấn luyện giờ đây cũng trở nên đơn giản hơn khi người dùng có thể điều chỉnh hành vi của robot thông qua các câu lệnh bằng ngôn ngữ tự nhiên thay vì phải nạp hàng nghìn giờ dữ liệu video như trước đây.

Sự đột phá này không chỉ nằm ở kỹ thuật mà còn thu hút sự quan tâm lớn từ giới đầu tư toàn cầu. Với sự hậu thuẫn từ Jeff Bezos, OpenAI và Thrive Capital, Physical Intelligence hiện được định giá lên tới 2 tỷ USD.

Công ty đang hướng tới mục tiêu tạo ra một “bộ não” chung, có khả năng điều khiển mọi loại robot thực hiện bất kỳ nhiệm vụ vật lý nào trong thế giới thực. Đây được coi là bước ngoặt quan trọng, đưa trí tuệ nhân tạo thoát khỏi màn hình máy tính để thực sự tác động và hỗ trợ con người các công việc phức tạp.

Google: Các mô hình AI mất tự tin và bẻ cong sự thật dưới áp lựcTrí tuệ nhân tạo (AI) có thể lạc trong chính dòng suy nghĩ của mình, thân thiện hơn với những người đối xử tốt với nó và thậm chí có xu hướng bắt đầu bẻ cong sự thật khi chịu áp lực, theo một nghiên cứu mới. Một nhóm nhà nghiên cứu từ Google DeepMind và Đại học College London (Anh) đã ghi...