Nghiên cứu mới giúp robot hiểu "lẽ thường", chỉ cần xem video một lần là có thể học được cách làm việc

VTV.vn - Việc huấn luyện robot từ trước đến nay luôn tiêu tốn rất nhiều thời gian, công sức và dữ liệu lớn.

Một cuộc cách mạng trong đào tạo robot đang diễn ra với khung AI mang tên RHyME, do các nhà nghiên cứu Đại học Cornell phát triển, giúp robot học kỹ năng chỉ qua một lần quan sát.

Theo Kushal Kedia, nghiên cứu sinh ngành khoa học máy tính tại Cornell và là tác giả chính nghiên cứu, một trong những khó khăn lớn khi làm việc với robot là thu thập khối lượng dữ liệu khổng lồ về các nhiệm vụ mà robot phải thực hiện. “Con người học bằng cách quan sát người khác, không phải qua hàng đống dữ liệu”, Kedia chia sẻ.

Trong nhiều thập kỷ, robot học kỹ năng con người thông qua phương pháp “học bắt chước” (imitation learning). Để robot tái hiện chính xác các động tác, người biểu diễn trong video phải vận động mượt mà, chuẩn xác. Sai sót nhỏ cũng có thể dẫn đến thất bại nghiêm trọng.

Tuy nhiên, phương pháp huấn luyện này gặp rào cản lớn do sự phức tạp và uyển chuyển trong các động tác của con người, khiến việc bắt chước trở nên vô cùng khó khăn cho robot. Thêm vào đó, lượng dữ liệu khổng lồ và quy trình lập trình chi tiết khiến “học bắt chước” tốn kém và mất nhiều thời gian.

RHyME (Retrieval for Hybrid Imitation under Mismatched Execution, tạm dịch là Tái tạo học bắt chước hỗn hợp trong điều kiện sai lệch thao tác) được phát triển nhằm giải quyết thách thức này. Thay vì sao chép từng bước hành động của con người, RHyME cung cấp cho robot một hệ thống ký ức mới, giống như một phiên bản “lẽ thường” kỹ thuật số.

Khi đối diện nhiệm vụ đã từng quan sát con người thực hiện, như cầm đĩa bẩn và đặt vào bồn rửa, robot có thể truy xuất video trong kho dữ liệu và thực hiện lại các thao tác đó. Tương tự như cách con người ghi nhớ và tái hiện hành động đã học.

Quá trình “gợi nhớ - tái hiện” này cho phép robot hoàn thành nhiệm vụ mà không cần sao chép chính xác 100% những gì trong video. Nói đơn giản, RHyME giúp robot tổng hợp và sáng tạo các thao tác mới dựa trên dữ liệu đã học được.

Thử nghiệm phòng lab cho thấy robot dùng RHyME có tỷ lệ thành công cao hơn 50% so với cách huấn luyện truyền thống. Đặc biệt, RHyME chỉ cần lượng dữ liệu tương đương video dài 30 phút, tiết kiệm đáng kể chi phí và thời gian so với phương pháp cũ.

Dù robot rửa bát thay thế máy rửa bát vẫn còn xa, nhưng nỗ lực của Đại học Cornell đang đưa tương lai đó gần hơn. Nhóm nghiên cứu hiện tập trung tinh chỉnh RHyME và phát triển khả năng dạy robot thực hiện những tác vụ phức tạp hơn. Robot có thể quan sát và thích nghi chủ động sẽ là chìa khóa để chúng trở nên hữu dụng trong môi trường đa biến như đời sống con người.

Nhóm nghiên cứu sắp trình bày phát hiện này tại Hội nghị quốc tế IEEE về Robot và Tự động hóa ở Atlanta, đồng thời đã đăng tải nghiên cứu trên đường link này để mọi người tham khảo.