RLWRLD, một startup của Hàn Quốc, đang phát triển một công nghệ đào tạo trí tuệ nhân tạo độc đáo, cho phép robot hình người tiếp thu các kỹ năng vật lý phức tạp từ con người. Các đợt thử nghiệm thực tế hiện đang được triển khai tại những khách sạn năm sao ở Seoul.
Trong khi cả thế giới đang bàn thảo về tiềm năng của các mạng thần kinh tạo sinh, các kỹ sư Hàn Quốc lại đang giải quyết một nhiệm vụ tham vọng không kém: dạy robot thực hiện các công việc chân tay thường nhật với trình độ chuyên nghiệp như con người. Ý tưởng cốt lõi của startup RLWRLD là huấn luyện AI dựa trên kinh nghiệm thực tế của con người thay vì chỉ thông qua các mô hình giả lập.
Nhân viên khách sạn trở thành người thầy của máy móc
Dự án thí điểm đã được triển khai tại Lotte Hotel Seoul, một trong những khách sạn danh tiếng bậc nhất tại thủ đô Hàn Quốc. Những nhân viên bình thường tại đây như nhân viên buồng phòng, phụ bếp hay nhân viên phục vụ đã trở thành những nguồn cung cấp dữ liệu quý giá cho trí tuệ nhân tạo.
Về cơ bản, quy trình này trông có vẻ đơn giản nhưng lại đòi hỏi kỹ thuật vô cùng phức tạp. Nhân viên khách sạn sẽ đeo các thiết bị ghi hình chuyên dụng trên đầu, ngực và tay, sau đó thực hiện các công việc hàng ngày như gấp khăn theo quy chuẩn, lau chùi dụng cụ ăn uống, vận chuyển hàng hóa hay sắp xếp thực phẩm lên kệ trưng bày.
Mọi cử động đều được ghi lại tỉ mỉ đến từng chi tiết nhỏ nhất để AI có thể tái hiện lại sau này với độ chính xác tương đương con người.
Kính VR và găng tay thông minh: Cách thức thu thập dữ liệu
Để mạng thần kinh có thể thực sự hiểu được các chuyển động của con người, các kỹ sư tại RLWRLD đã sử dụng cả một kho tàng công nghệ hiện đại. Bên cạnh camera gắn trên cơ thể, quá trình thu thập dữ liệu còn có sự tham gia của:
- Kính thực tế ảo (VR) giúp ghi lại vị trí cơ thể trong không gian và hướng nhìn, hỗ trợ AI hiểu được con người đang tập trung vào đâu khi thực hiện nhiệm vụ.
- Găng tay chuyên dụng gắn cảm biến theo dõi những chuyển động nhỏ nhất của ngón tay và bàn tay, ghi lại chính xác vị trí các khớp cũng như góc chuyển động của cánh tay.
- Cảm biến lực cầm nắm ghi nhận lực mà con người dùng để cầm nắm một vật, giúp robot tránh làm vỡ các món đồ dễ gãy hoặc không làm rơi các vật nặng.
Toàn bộ thông tin này được tổng hợp thành những kho dữ liệu khổng lồ để đào tạo trí tuệ nhân tạo. Về bản chất, robot sẽ xem hàng ngàn giờ video, cảm nhận hàng ngàn chuyển động và ghi nhớ hàng trăm sắc thái khác biệt giữa một chuyên gia và một người mới vào nghề.
Tại sao vận động tay lại là trọng tâm chính?
Các nhà phát triển tại RLWRLD tin rằng khả năng vận động tinh xảo và chính xác của bàn tay chính là nút thắt lớn nhất của ngành robot hiện nay. Việc dạy robot di chuyển trong kho hàng hay đi lại dọc hành lang khách sạn là bài toán đã có lời giải. Tuy nhiên, để máy móc có thể gấp khăn một cách gọn gàng, lau bộ đồ ăn bóng loáng hay nâng niu một vật thể dễ vỡ mới thực sự là một thách thức lớn.
Công ty nhấn mạnh rằng khả năng cầm nắm cẩn thận, giữ chắc chắn và di chuyển chính xác các vật dụng sẽ là yếu tố then chốt để robot được ứng dụng rộng rãi. Nếu không có kỹ năng vận động bàn tay thuần thục, robot hình người sẽ mãi chỉ là những món đồ chơi đắt tiền trong các triển lãm công nghệ.
Những robot này sẽ làm việc ở đâu?
Phạm vi ứng dụng của công nghệ mà RLWRLD đang xây dựng vượt xa khỏi ngành kinh doanh khách sạn. Trong tương lai, những robot được đào tạo từ kinh nghiệm của con người có thể làm việc tại:
- Kho bãi và nhà máy sản xuất để thực hiện lắp ráp chi tiết, phân loại hàng hóa dễ vỡ và đóng gói.
- Khách sạn và nhà hàng để phục vụ bàn, dọn dẹp phòng và hỗ trợ các công việc trong bếp.
- Khu vực tư nhân để giúp đỡ việc nhà, chăm sóc người già và thực hiện các công việc sinh hoạt thường nhật.
Điều này có ý nghĩa gì đối với ngành công nghiệp?
Dự án RLWRLD cho thấy một sự thay đổi quan trọng trong phương pháp huấn luyện robot. Trong khi trước đây các kỹ sư nỗ lực mô tả mọi hành động của máy móc bằng lập trình thông qua các thuật toán phức tạp, thì giờ đây AI học trực tiếp từ con người, sao chép không chỉ kết quả mà cả chính quá trình thực hiện nhiệm vụ với mọi sắc thái tinh vi.
Phương pháp này hứa hẹn sẽ rút ngắn nhiều năm nghiên cứu và biến robot trở thành những trợ thủ thực sự hữu ích trong cuộc sống hàng ngày. Vấn đề chỉ còn là liệu công nghệ này có thể nhanh chóng bước ra khỏi các thử nghiệm tại những khách sạn năm sao để trở nên phổ biến trên thị trường đại chúng hay không.
