Buzz
Sự hợp tác giữa con người và trí tuệ nhân tạo đang dần trở thành điều không thể thiếu trong thế giới công nghệ hiện đại!Công nghệ ngôn ngữ đã đi xa hơn những gì ta từng tưởng tượng, đem lại những cơ hội vô tận cho việc phát triển rô-bốt!Trong thời điểm hiện tại, thậm chí ngay cả những người thường xuyên theo dõi tin tức công nghệ cũng đã không còn xa lạ với những công cụ trí tuệ nhân tạo như ChatGPT và các phiên bản tương tự. Từ khi được giới thiệu ra công chúng vào tháng 11 năm 2022, chatbot do OpenAI phát triển đã thu hút sự chú ý của mọi người bởi khả năng đặc biệt trong việc đưa ra những câu trả lời thuyết phục cho những câu hỏi liên quan đến nhiều lĩnh vực kiến thức khác nhau.Mặc dù hầu hết mọi người đều đã nghe đến ChatGPT, nhưng chỉ ít người đã thực sự tương tác với nó và còn ít người khám phá ra cách sử dụng nó trong các nhiệm vụ hàng ngày của họ. Tuy nhiên, điều này có thể thay đổi khi nhiều công ty bắt đầu đầu tư để tích hợp nó vào quy trình làm việc của họ và các doanh nghiệp khởi nghiệp bắt đầu áp dụng công nghệ của OpenAI và các giải pháp tương tự để phát triển các dịch vụ trực tuyến mới.
Trái: Một robot được phát triển từ sự hợp tác giữa các nhà nghiên cứu và ChatGPT-3 hiện đang được thử nghiệm trong thực tế. Phải: Một robot đang thực hiện việc hái cà chua trong vườn, trong khi một nhà nghiên cứu quan sát sự linh hoạt và khả năng thích ứng của nó trong quá trình thu hoạch.Một trong những ứng dụng tiềm năng của trí tuệ nhân tạo, như mô hình ChatGPT đang thể hiện, là tối ưu hóa quy trình sản xuất nông nghiệp. Các nhà nghiên cứu tại các trường đại học hàng đầu đã chỉ ra khả năng của trí tuệ nhân tạo trong việc tăng cường hiệu suất và chất lượng sản phẩm nông nghiệp.
Rô-bốt được tạo ra từ công nghệ trí tuệ nhân tạo với vẻ ngoài vẫn còn mộc mạc, nhưng thực sự là một bước tiến lớn trong ngành công nghiệp. Dù không thể tự mình lên ý tưởng và thực hiện, rô-bốt này vẫn mang đậm dấu ấn của trí tuệ nhân tạo.Ông Cosimo Della Santina, một trong những nhà nghiên cứu hàng đầu trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, cho biết: 'Chúng tôi muốn áp dụng trí tuệ nhân tạo vào việc thiết kế những sản phẩm hữu ích và tiện ích.' Nhờ vào trí tuệ nhân tạo, quy trình sản xuất rô-bốt thu hoạch cà chua đã được tối ưu hóa, giúp tăng năng suất và chất lượng sản phẩm cuối cùng.
Dưới đây là hình ảnh chi tiết về bộ kẹp làm từ silicon và cao su trên một chiếc rô-bốt. Bộ kẹp này được làm rộng hơn bình thường để thu hoạch được cà chua cỡ lớn một cách hiệu quả, không cần phải quá tinh xảo nhưng vẫn đảm bảo hiệu suất.Quá trình tạo ra một chiếc rô-bốt có khả năng thu hoạch cà chua đòi hỏi sự tư duy và sáng tạo trong việc đặt ra những câu hỏi phù hợp.Các nhà nghiên cứu nhận thấy rằng việc áp dụng các mô hình ngôn ngữ lớn có thể giúp giảm bớt công việc thiết kế chi tiết, từ đó tạo điều kiện cho kỹ sư tập trung vào các nhiệm vụ kỹ thuật phức tạp hơn. Công cụ như ChatGPT cũng có thể hỗ trợ trong việc nghiên cứu các khía cạnh đa dạng của dự án máy móc.
Một cái nhìn tổng quan về cuộc thảo luận giữa các nhà nghiên cứu và trí tuệ nhân tạo, với con người đặt ra các câu hỏi và LLM cung cấp các phương án. Màu xanh lá cây tượng trưng cho quyết định của con người, họ dần chuyển sự chú ý vào vấn đề để đạt được mục tiêu của mình.Ban đầu, nhà nghiên cứu hỏi mô hình AI, “Những thách thức mà nhân loại sẽ phải đối mặt trong tương lai là gì?” ChatGPT đưa ra ba thách thức: cung cấp thực phẩm, dân số già và biến đổi khí hậu. Nhà nghiên cứu đã quyết định rằng cung cấp thực phẩm là con đường tiềm năng nhất cho việc thiết kế robot vì họ không chuyên sâu về nông nghiệp.Bằng cách sử dụng dữ liệu toàn cầu từ các tài liệu học thuật, sách hướng dẫn kỹ thuật và phương tiện truyền thông, nhà nghiên cứu đã hỏi LLM về các tính năng mà rô-bốt thu hoạch nên có. ChatGPT đã đề xuất một công cụ kẹp điều khiển bằng động cơ để thu hoạch những quả cà chua chín mọng từ cây.Sau khi quyết định về thiết kế chung này, các nhà nghiên cứu có thể tiến đến thiết kế cụ thể, bao gồm việc chọn vật liệu xây dựng và viết mã máy tính để điều khiển. Tuy nhiên, hiện tại, LLM vẫn chưa thể tạo ra toàn bộ mô hình thiết kế 3D (CAD), đánh giá mã code hoặc tự động chế tạo robot. Do đó, bước này đòi hỏi sự can thiệp của các nhà nghiên cứu dưới vai trò 'kỹ thuật viên', hỗ trợ tối ưu hóa mã code được tạo bởi LLM, hoàn thiện mô hình CAD và quá trình chế tạo robot.Mở rộng ra thách thức của dân số giàÝ tưởng sử dụng mô hình ngôn ngữ lớn để chế tạo robot cho nông nghiệp cũng có thể được mở rộng để giải quyết hai thách thức khác: dân số già và biến đổi khí hậu. Với thách thức của dân số già, một câu hỏi quan trọng là: Làm thế nào chúng ta có thể sử dụng robot để hỗ trợ người già? LLM có thể đề xuất nhiều lựa chọn về robot 'hộ lý' để chăm sóc người già bị liệt giường hoặc robot hỗ trợ để giúp người già di chuyển dễ dàng hơn và hỗ trợ các hoạt động hàng ngày. Khi nói về các tính năng mà robot hộ lý cần phải có, LLM có thể đề xuất một loạt các tính năng tương tự như robot hái cà chua. Robot này cần có khả năng di chuyển linh hoạt trong môi trường gia đình hoặc nhà dưỡng lão, tuân thủ và tương tác hiệu quả với con người. 'Cánh kẹp' của nó cần đủ lớn để hỗ trợ một phần hoặc toàn bộ cơ thể người và vật liệu cũng như hình dạng của nó phải an toàn và không gây hại cho con người, thực hiện các hoạt động chăm sóc như một người hộ lý một cách khéo léo, v.v... Ngoài ra, còn nhiều vấn đề khác như loại động cơ, mã code và hệ thống truyền động giống như robot hái cà chua.Dường như một robot hỗ trợ người già sẽ phức tạp và tinh vi hơn nhiều so với một robot thu hoạch nông nghiệp. Bởi vì nó phải tương tác một cách nhạy cảm và thích hợp với các người cao tuổi trong nhiều tình huống chăm sóc khác nhau, không chỉ là việc thu hoạch hoặc nhặt một số trái cà chua. Sự nhẹ nhàng và chu đáo trong việc chăm sóc người già là những yếu tố mà chỉ có những người hỗ trợ có kinh nghiệm mới có thể đạt được. Đó là lý do tại sao công việc chăm sóc người bệnh sẽ luôn là một công việc khó mà robot không thể thay thế được, ngay cả trong tương lai.Tuy nhiên, những ý tưởng cơ bản để tạo ra các robot phục vụ trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe không khác biệt nhiều so với việc tạo ra robot thu hoạch cà chua. Trong bối cảnh thách thức của dân số già, nhu cầu về việc tạo ra các robot như vậy thậm chí còn quan trọng hơn việc tạo ra các robot phục vụ trong nông nghiệp.
Công việc của những người hỗ trợ không dễ dàng bị thay thế bởi robot. Ngay cả những công việc đơn giản như dọn giường, vệ sinh, thăm hỏi, di chuyển và lau chùi cũng đòi hỏi sự khéo léo và tình cảm mà chỉ con người mới có thể thực hiện được.ChatGPT không thể thay thế mọi việcMột trong những lo ngại hàng đầu về trí tuệ nhân tạo là khả năng chúng có thể thay thế cho lao động và tâm lý của con người. Lo ngại này được khuếch đại bởi những tin tức gần đây về việc các nhà hàng như Wendy's đang xem xét việc sử dụng chatbot để thay thế nhân viên tiếp nhận đơn hàng. Tuy nhiên, các nhà nghiên cứu đứng sau việc phát triển robot thu hoạch cà chua tin rằng việc sử dụng công cụ như ChatGPT để cung cấp thông tin cho việc thiết kế robot không thể thực hiện được trong tương lai gần và có thể sẽ không thực hiện được trong một thời gian dài nữa.
Nhân viên tiếp nhận đơn hàng có thể sớm bị thay thế bằng chatbot và robot tự động. Tuy nhiên, điều quan trọng là chúng không thể có được các cảm xúc như vui, buồn, thân thiện hay lạnh lùng khi giao tiếp với khách hàng, điều mà chỉ con người mới có. Ngay cả khi chúng được lập trình để tỏ ra vui vẻ hoặc buồn bã theo tình huống, thì điều đó vẫn không tự nhiên.
Hình (a) Một số kỹ thuật mà LLM đề xuất, bao gồm hướng dẫn về hình dạng (tròn hoặc bầu dục), mã code (sử dụng ngôn ngữ Python), lựa chọn thành phần (động cơ Dynamixel, hệ thống truyền động, dây cáp nối, bộ kẹp) và vật liệu (silicon hoặc cao su) cùng với phác thảo cơ chế hoạt động. Hình (b) Dựa trên những thông tin này, một bộ kẹp đã được chế tạo và thử nghiệm trong các nhiệm vụ thực tế, như hái cà chua, như minh họa ở bên phải.Mô hình ngôn ngữ lớn cũng có thể được sử dụng để tạo mã, tuy nhiên kết quả thường không lý tưởng khi không được sử dụng đúng cách. Các nhà nghiên cứu nhận thấy họ cần phải đánh giá và làm sạch mã để điều khiển robot thu hoạch cà chua, điều này không có gì ngạc nhiên vì ChatGPT không phải là một công cụ lập trình chuyên biệt. Ngay cả các công cụ như GitHub CoPilot, được thiết kế cho trường hợp sử dụng này (tạo mã code), cũng chỉ hỗ trợ các nhiệm vụ phụ trợ hoặc tự động hóa một số phần nhỏ của quy trình phát triển phần mềm.
Các nhà nghiên cứu phải xử lý mã mà ChatGPT tạo ra để có thể điều khiển robot thu hoạch cà chua đúng cách. Ảnh: TripleNeoTạo ra các mô hình CAD (Computer Aided Design - Thiết kế Hỗ trợ bằng Máy tính) và các mạch điện cho robot thu hoạch cà chua là hai lĩnh vực quan trọng mà các kỹ sư phải thực hiện hầu hết công việc. Ở đây, ChatGPT chỉ hữu ích trong việc tạo ra các ý tưởng về hình dạng và kích thước của bộ kẹp cà chua.Ngay cả khi nó chỉ giúp trong việc thiết kế các thứ sơ đẳng như bộ kẹp, các công ty như Nvidia đã sử dụng các mô hình AI chuyên dụng để thiết kế chip. Các kỹ sư của NASA cũng đang sử dụng các công cụ tương tự để thiết kế các thành phần phần cứng riêng biệt được gọi là 'cấu trúc tiến hóa'.Cuối cùng, Della Santina và nhóm của ông tin rằng trách nhiệm của cộng đồng chế tạo người máy là phải xác định 'cách tận dụng những công cụ mạnh mẽ này để thúc đẩy sự tiên tiến của người máy một cách có đạo đức, bền vững và mang lại sự trao quyền cho xã hội.'
Theo TechSpot, Unite AI
