Đừng Chỉ Giảng Bài Cho Robot—Hãy Khiến Chúng Học | MYTOUR

Buzz

Ngày cập nhật gần nhất: 15/3/2026

Nội dung bài viết

Đừng Chỉ Giảng Bài Cho Robot—Hãy Khiến Chúng Học

Xem thêm

Đọc tóm tắt

- Đừng chỉ giảng bài cho robot—hãy khiến chúng học.
- Robot của Boston Dynamics biểu diễn động tác ngược, mở cửa cho bạn bè.
- Tay robot dài 7 feet có thể nâng 500 pound, đủ để đè bẹp nhiều con người.
- Dạy robot là một công việc mệt mỏi, đòi hỏi nhiều dòng mã và hướng dẫn chi tiết.
- Nghiên cứu từ Đại học California, Berkeley dùng kinh nghiệm trước đó để robot như PR2 học và thực hiện các nhiệm vụ một cách tự động.

Đừng Chỉ Giảng Bài Cho Robot—Hãy Khiến Chúng Học

Thảm họa của robot sắp xảy ra. Các robot của Boston Dynamics đang biểu diễn những động tác ngược và mở cửa cho bạn bè của chúng. Ồ, và những cánh tay robot dài 7 feet này có thể nâng 500 pound mỗi cái, có nghĩa là chúng có thể lý thuyết làm đè bẹp, như, sáu con người cùng một lúc.

Thảm họa của robot cũng là điều đáng cười. Hãy xem một robot thử nghiệm một công việc mà nó chưa được đào tạo đặc biệt để làm, và nó sẽ ngã xuống mặt hoặc đơn giản là từ bỏ và bắt lửa. Và việc dạy một robot làm một điều mới là một công việc mệt mỏi, đòi hỏi hàng loạt dòng mã và hướng dẫn từ joystick để nói, như cách nâng một quả táo.

Nhưng nghiên cứu mới từ Đại học California, Berkeley đang làm cho việc học trở nên dễ dàng hơn cả cho con người và máy móc: Bằng cách sử dụng kinh nghiệm trước đó, một robot giống con người gọi là PR2 có thể quan sát người ta nâng một quả táo và đặt nó vào một bát, sau đó tự thực hiện điều tương tự ngay từ lần thử nghiệm đầu tiên, ngay cả khi nó chưa bao giờ nhìn thấy một quả táo trước đó. Đây không phải là công việc phức tạp nhất, nhưng đó là một bước lớn hướng việc làm cho máy móc nhanh chóng thích ứng với nhu cầu của chúng ta, liên quan đến trái cây hay không.

undefined

Hãy xem xét cây đánh răng. Bạn biết cách đánh răng vì bố mẹ bạn đã chỉ cho bạn cách—đặt nước và kem lên lông và đặt thứ đó vào miệng và chải và sau đó nôn. Sau đó, bạn có thể tận dụng kinh nghiệm đó để học cách sử dụng chỉ nha khoa. Bạn biết răng của mình ở đâu, và bạn biết có khoảng trống giữa chúng, và bạn phải sử dụng một công cụ để làm sạch chúng. Nguyên tắc giống nhau, nhưng có phần khác biệt.

Để dạy một robot truyền thống cách đánh răng và chỉ nha khoa, bạn sẽ phải lập trình hai bộ lệnh riêng biệt—nó không thể sử dụng ngữ cảnh của kinh nghiệm trước đó như chúng ta có thể. “Nhiều hệ thống máy học đã tập trung vào việc học hoàn toàn từ đầu,” Chelsea Finn, một nhà nghiên cứu máy học tại Đại học California, Berkeley nói. “Mặc dù đó là rất có giá trị, điều đó có nghĩa là chúng ta không tích hợp bất kỳ kiến thức nào. Theo cách nói khác, những hệ thống này bắt đầu với một trí óc trống rỗng mỗi khi chúng học mỗi nhiệm vụ nếu chúng muốn học.”

Thay vào đó, hệ thống của Finn cung cấp cho robot giống con người có được kinh nghiệm quý báu. “Chúng tôi thu thập video về con người thực hiện một số nhiệm vụ khác nhau,” cô nói. “Chúng tôi thu thập bản minh họa về robot thực hiện các nhiệm vụ tương tự thông qua việc điều khiển từ xa, và chúng tôi đào tạo nó sao cho sau khi nó xem một video về con người làm một điều gì đó, robot có thể học cách bắt chước điều đó cũng.”

Hãy nhìn vào GIF dưới đây. Một con người thể hiện bằng cách đẩy cái container, không phải hộp khăn giấy, về phía cánh tay trái của robot, khi robot quan sát qua camera của mình. Khi được trình bày với container và hộp, chỉ được sắp xếp khác nhau, robot có thể nhận biết đối tượng đúng và thực hiện một động tác quét tương tự, đẩy container bằng cánh tay phải vào cánh tay trái của mình. Nó đang rút ra từ “kinh nghiệm”—cách nó đã được điều khiển từ xa trước đây để thao tác các đối tượng khác nhau trên bàn, kết hợp với việc xem video về con người làm điều tương tự. Do đó, máy có thể tổng quát hóa để thao tác các đối tượng mới.

“Một trong những điều rất tốt về phương pháp này là bạn không cần phải theo dõi rất chính xác tay con người và các đối tượng trong cảnh,” Finn nói. “Bạn thực sự chỉ cần suy luận những gì con người đang làm và mục tiêu của nhiệm vụ, sau đó để robot thực hiện.” Việc theo dõi chính xác tay con người, bạn sẽ thấy, có thể gặp sự cố—một số phần của tay có thể bị che khuất và mọi thứ có thể di chuyển quá nhanh để máy đọc chi tiết. “Điều này khó khăn hơn nhiều so với việc chỉ cần suy luận những gì con người đang làm, bất kể tư thế chính xác của tay họ là gì.”

Đó là một robot ít cảm giác máy móc và hơn nữa là con người hơn. Khi bạn học cách đánh răng, bạn không phải lặp lại mọi động tác một cách chính xác mà bố mẹ bạn thực hiện, chải răng trên trước rồi chuyển sang răng dưới và sau đó là răng phía trước. Bạn suy luận, lấy mục tiêu chung của việc chải mỗi răng và sau đó theo đuổi con đường của bạn. Điều đó có nghĩa là trước hết nó là một nhiệm vụ đơn giản để học, và thứ hai nó cung cấp bối cảnh để áp dụng một số nguyên tắc của việc đánh răng để làm sạch răng bằng chỉ nha khoa. Đó là về tính linh hoạt, không phải về việc lập trình hành vi cứng nhắc.

Điều quan trọng đối với những robot tiên tiến sẽ sớm làm việc trong nhà chúng ta. Tôi nghĩ, bạn có muốn phải dạy một robot làm thế nào để thao tác mọi đối tượng trong nhà bạn không? “Một phần hy vọng của dự án này là chúng ta có thể làm cho việc chỉ cho robot biết làm gì trở nên rất dễ dàng đối với người thông thường,” Finn nói. “Việc di chuyển xung quanh cần rất nhiều cố gắng, và nếu chúng ta có thể chỉ cho robot biết làm gì, việc robot học từ con người trong môi trường rất tự nhiên sẽ dễ dàng hơn nhiều.”

Để làm những công việc như việc làm việc nhà, ví dụ như. Với mục đích đó, các nhà nghiên cứu tại MIT đang làm việc trên một hệ thống tương tự giáo dục robot trong một mô phỏng để thực hiện một số công việc hộ gia đình cụ thể, như pha một cốc cà phê. Một bộ lệnh tạo ra một video của một người hình người lấy một cốc và sử dụng máy pha cà phê và như vậy. Các nhà nghiên cứu đang nỗ lực để làm cho điều này chạy ngược—hiển thị hệ thống một video về ai đó làm việc nhà trên YouTube và nó không chỉ có thể xác định điều gì đang xảy ra, mà còn học từ đó. Finn cũng muốn hệ thống của mình cuối cùng sẽ học từ những video “mở” hơn (đọc: không phải trong phòng thí nghiệm) như bạn sẽ thấy trên YouTube.

Hãy đảm bảo giữ cho máy móc ra khỏi phần bình luận. Không muốn tạo lý do cho họ bắt đầu đại dịch robot.

Các câu hỏi thường gặp

Robot học như thế nào từ kinh nghiệm của con người?

Robot học từ kinh nghiệm con người thông qua việc quan sát và bắt chước hành động. Hệ thống của Chelsea Finn cho phép robot học từ video của con người thực hiện nhiệm vụ, từ đó tự thực hiện mà không cần lập trình chi tiết.

Có những thách thức nào khi dạy robot thực hiện công việc?

Khi dạy robot, thách thức lớn là việc lập trình từng nhiệm vụ một. Robot không thể sử dụng kinh nghiệm trước đó như con người, mà phải học từ đầu cho mỗi nhiệm vụ, dẫn đến thời gian và công sức tốn kém.

Tại sao robot cần học cách làm việc như con người?

Robot cần học như con người để có thể thực hiện các nhiệm vụ phức tạp trong cuộc sống hàng ngày. Việc này giúp robot trở nên linh hoạt và thích ứng nhanh hơn với các tình huống khác nhau trong môi trường sống của chúng.

Các nghiên cứu hiện tại về robot đang tập trung vào điều gì?

Nghiên cứu hiện tại tập trung vào việc giúp robot học từ video và kinh nghiệm thực tế. Mục tiêu là làm cho việc dạy robot trở nên dễ dàng hơn cho con người, từ đó cải thiện khả năng làm việc của chúng trong môi trường tự nhiên.

Có khả năng nào để robot học từ video trên YouTube không?

Có khả năng robot học từ video trên YouTube. Các nhà nghiên cứu hy vọng rằng robot sẽ có thể nhận diện và học từ các video không chính thức, giúp chúng thích ứng với các nhiệm vụ thực tế một cách tự nhiên hơn.

Nội dung từ Mytour nhằm chăm sóc khách hàng và khuyến khích du lịch, chúng tôi không chịu trách nhiệm và không áp dụng cho mục đích khác.

Nếu bài viết sai sót hoặc không phù hợp, vui lòng liên hệ qua Zalo: 0978812412 hoặc Email: [email protected]