Người hình Bots: Cuộc cách mạng công nghệ từ khoa học viễn tưởng đến hiện thực

Trong những năm gần đây, robot hình người đang nhanh chóng từ các tác phẩm khoa học viễn tưởng chuyển sang ứng dụng thực tế. Sự giảm giá không ngừng của chi phí phần cứng, sự gia tăng đầu tư vốn liên tục, cùng với những đột phá công nghệ về tính linh hoạt trong chuyển động và khả năng vận hành, ba yếu tố này đang liên tục hòa quyện, tích cực thúc đẩy lần lặp nền tảng lớn tiếp theo trong lĩnh vực tính toán.

Mặc dù khả năng tính toán và thiết bị phần cứng ngày càng trở nên thương mại hóa, mang lại lợi thế về chi phí cho kỹ thuật robot, nhưng ngành công nghiệp này vẫn phải đối mặt với vấn đề nút thắt dữ liệu huấn luyện. Trong bối cảnh này, một số dự án bắt đầu tận dụng trí tuệ nhân tạo vật lý phi tập trung (DePAI) để crowdsourcing dữ liệu chuyển động và tổng hợp độ chính xác cao, và xây dựng mô hình cơ bản cho Bots. Điều này đã giúp họ ở vị trí thuận lợi độc đáo trong việc thúc đẩy việc triển khai Bots hình người.

Từ chức năng đơn lẻ đến hình thức đa chức năng

Công nghệ robot hóa không phải là một khái niệm mới. Những robot gia dụng như robot hút bụi và camera cho thú cưng mà chúng ta quen thuộc đều là thiết bị đơn chức năng. Với sự phát triển của trí tuệ nhân tạo, robot đang tiến hóa từ máy móc đơn chức năng sang hình thức đa chức năng, nhằm thích ứng với các công việc phức tạp trong môi trường mở.

Dự kiến trong 5 đến 15 năm tới, Robot hình người sẽ dần nâng cấp từ các nhiệm vụ cơ bản như dọn dẹp, nấu ăn, và cuối cùng có thể đảm nhiệm các công việc phức tạp như dịch vụ tiếp tân, cứu hỏa và thậm chí phẫu thuật. Những phát triển công nghệ gần đây đang biến tầm nhìn này thành hiện thực:

1. Xu hướng thị trường: Hơn 100 doanh nghiệp đang định hình lĩnh vực Bots.
2. Đột phá về phần cứng: Thế hệ robot hình người mới thể hiện những chuyển động mượt mà tự nhiên, giúp chúng có thể tương tác giống như con người trong môi trường thực tế. Một số robot có tốc độ đi bộ thậm chí có thể đạt 3,3 mét mỗi giây, vượt xa tốc độ trung bình của con người là 1,4 mét mỗi giây.
3. Xu hướng chi phí: Dự kiến đến năm 2032, chi phí của Robot hình người sẽ thấp hơn mức lương nhân công tại Mỹ.

Điểm nghẽn dữ liệu: Thách thức trong đào tạo thế giới thực

Mặc dù lĩnh vực robot hình người có những yếu tố thuận lợi rõ rệt, nhưng vấn đề chất lượng dữ liệu kém và thiếu hụt vẫn cản trở việc triển khai quy mô lớn. So với công nghệ lái xe tự động, robot hình người phải đối mặt với nhiều thách thức hơn trong việc thu thập dữ liệu. Hệ thống lái xe tự động có thể thu thập khối lượng lớn dữ liệu lái xe thực tế từ các camera và cảm biến được trang bị trên các phương tiện hiện có. Tuy nhiên, người tiêu dùng ít có khả năng chấp nhận sự tồn tại của "Bots chăm sóc trẻ", điều này có nghĩa là robot phải có hiệu suất cao ngay từ khi xuất xưởng.

Hiện tại, quy mô dữ liệu huấn luyện của Bots công nghệ vẫn còn chậm hơn nhiều so với các lĩnh vực AI khác. Bộ dữ liệu Bots lớn nhất chỉ chứa khoảng 2,4 triệu bản ghi tương tác, trong khi quy mô dữ liệu huấn luyện của GPT-4 đã vượt qua 15 nghìn tỷ mã văn bản, và các công cụ tạo hình ảnh thì sử dụng hàng tỷ cặp video văn bản có gán nhãn. Sự chênh lệch này giải thích tại sao công nghệ Bots chưa thể đạt được mô hình cơ bản thực sự như các mô hình ngôn ngữ lớn.

Các phương pháp thu thập dữ liệu truyền thống khó đáp ứng nhu cầu quy mô dữ liệu huấn luyện của người hình Bots:

• Mô phỏng: Chi phí thấp nhưng thiếu cảnh giới hạn thực sự
• Video Internet: Không thể cung cấp cảm nhận bản thể và môi trường phản hồi lực cần thiết cho việc học của Bots
• Dữ liệu thế giới thực: chính xác nhưng chi phí cao và thiếu khả năng mở rộng

Giải pháp đổi mới để vượt qua rào cản dữ liệu

Để giải quyết vấn đề tắc nghẽn dữ liệu, một số dự án đổi mới đang xây dựng nền tảng phần mềm và dữ liệu tích hợp dọc cho các ứng dụng robot thông minh có thân. Những nền tảng này trở thành những người điều khiển toàn diện cho trí tuệ thân thể bằng cách kết hợp phần cứng tự phát triển, cơ sở hạ tầng mô phỏng đa phương thức và mô hình cơ bản.

Các nền tảng này bắt đầu từ những thiết bị thu nhận chuyển động tiêu dùng độc quyền, xây dựng hệ sinh thái trò chơi thực tế ảo và tăng cường đang mở rộng nhanh chóng. Người dùng cung cấp dữ liệu chuyển động độ phân giải cao để đổi lấy phần thưởng khuyến khích từ mạng, thúc đẩy sự phát triển liên tục của nền tảng. Chu trình tích cực tự phát này đã thực hiện việc sản xuất dữ liệu có thể mở rộng, chi phí thấp và độ trung thực cao, khiến cho các tập dữ liệu liên quan trở thành tài nguyên huấn luyện mà các công ty robot hàng đầu cạnh tranh áp dụng.

Hơn nữa, một số dự án còn đang nỗ lực xây dựng nền tảng dữ liệu đa phương thức cho môi trường mô phỏng phân mảnh. Hiện tại, lĩnh vực mô phỏng đang bị chia rẽ cao độ, các công cụ khác nhau hoạt động độc lập, mặc dù mỗi công cụ đều có lợi thế riêng nhưng không thể giao tiếp với nhau. Tình trạng phân chia này làm chậm tiến độ nghiên cứu và phát triển, gia tăng khoảng cách giữa mô phỏng và thực tế. Thông qua việc hiện thực hóa tiêu chuẩn hóa nhiều mô phỏng, các nền tảng này đã tạo ra cơ sở hạ tầng ảo chia sẻ để phát triển và đánh giá các mô hình Bots, hỗ trợ thử nghiệm chuẩn nhất quán, mạnh mẽ nâng cao khả năng mở rộng và khả năng tổng quát của hệ thống.

Sự trỗi dậy của mô hình cơ bản Bots

Trong ngăn xếp công nghệ của những nền tảng đổi mới này, thành phần quan trọng nhất có lẽ là mô hình cơ bản của Bots. Là một trong những mô hình cơ bản của Bots đầu tiên, những mô hình này đang được xây dựng như là hệ thống cốt lõi của cơ sở hạ tầng trí tuệ nhân tạo vật lý mới nổi. Vị trí của chúng tương tự như các mô hình cơ bản ngôn ngữ lớn truyền thống, nhưng hướng tới lĩnh vực Bots.

Bằng cách kết hợp dữ liệu vận động crowdsourcing với hệ thống mô phỏng mạnh mẽ và hệ thống cấp phép mô hình, các nền tảng này có thể đào tạo ra các mô hình cơ bản có khả năng tổng quát qua nhiều bối cảnh. Mô hình này có thể hỗ trợ các ứng dụng robot đa dạng trong các lĩnh vực công nghiệp, tiêu dùng và nghiên cứu, đạt được việc triển khai tổng quát dưới khối lượng dữ liệu đa dạng khổng lồ.

Vai trò của công nghệ mã hóa trong trí tuệ nhân tạo vật lý

Công nghệ mã hóa đang xây dựng một ngăn xếp dọc hoàn chỉnh cho trí tuệ nhân tạo vật lý. Dự án trí tuệ nhân tạo vật lý phi tập trung (DePAI) thông qua việc khuyến khích bằng token xuyên suốt toàn bộ ngăn xếp công nghệ, tạo ra một cơ chế mở, có thể kết hợp và không cần giấy phép, biến sự phát triển phi tập trung của trí tuệ nhân tạo vật lý thành hiện thực.

Khi cơ chế khuyến khích token chính thức được khởi động, mức độ tham gia của mạng sẽ là yếu tố then chốt để tăng cường hiệu ứng vòng quay DePAI: Người dùng mua thiết bị phần cứng có thể nhận được khuyến khích từ phía dự án, các công ty phát triển Bots sẽ trả thưởng cho những người sở hữu thiết bị, sự khuyến khích kép này sẽ thúc đẩy nhiều người mua sắm và sử dụng thiết bị liên quan. Đồng thời, phía dự án sẽ động viên việc thu thập dữ liệu hành vi tùy chỉnh có giá trị cao một cách linh hoạt, từ đó thu hẹp hiệu quả khoảng cách công nghệ giữa mô phỏng và ứng dụng thực tế.

Kết luận

Nền tảng Bots đang ở trong một cuộc cách mạng không thể ngăn cản, nhưng sự phát triển quy mô của nó không thể tách rời khỏi sự hỗ trợ của dữ liệu. Công nghệ mã hóa có khả năng lấp đầy khoảng trống quan trọng nhất trong ngăn xếp công nghệ Bots AI: thông qua các giải pháp trí tuệ nhân tạo vật lý phi tập trung, đạt được hiệu quả chi phí, khả năng mở rộng cao và tính mô-đun. Khi công nghệ Bots trở thành chiến trường tiên tiến tiếp theo của AI, những dự án đổi mới này đang biến đại chúng thành "thợ mỏ" dữ liệu hành động. Cũng giống như các mô hình ngôn ngữ lớn cần sự hỗ trợ từ việc đánh dấu văn bản, Bots hình người cần được huấn luyện với hàng triệu chuỗi hành động. Thông qua những công nghệ đột phá này, chúng ta sẽ vượt qua rào cản cuối cùng, biến Bots hình người từ khoa học viễn tưởng thành hiện thực.