Liệu robot hình người có bộ não tự tiến hóa có thể vượt ra tầm kiểm soát của con người hay không? (Ảnh minh họa: AI).
“Khoảnh khắc ChatGPT” là thuật ngữ để chỉ bước ngoặt công nghệ quan trọng, nơi một sự đổi mới về công nghệ được chấp nhận và sử dụng trên diện rộng, như cách công cụ ChatGPT đã giúp các công cụ chatbot tích hợp trí tuệ nhân tạo trở nên phổ biến trên toàn cầu.
Trong ngành robot, khái niệm “khoảnh khắc ChatGPT” được dùng để chỉ thời điểm công nghệ robot vượt qua các nút thắt kỹ thuật và nhận được sự chấp thuận rộng rãi.
Theo các chuyên gia đầu ngành trong lĩnh vực robot, dù robot hình người của Trung Quốc đã đạt được những bước tiến quan trọng trong thời gian qua, “khoảnh khắc ChatGPT” của các mẫu robot này vẫn chưa đến, nghĩa là robot hình người của Trung Quốc vẫn chưa thể triển khai trên quy mô lớn và trở nên phổ biến trong cuộc sống hàng ngày của con người.
“Các giới hạn phần cứng lẫn phần mềm của robot hình người vẫn chưa được giải quyết hoàn toàn. Vấn đề cốt lõi là dữ liệu robot có rất nhiều chiều, trong khi dữ liệu dùng để huấn luyện các mô hình ngôn ngữ lớn (nền tảng của chatbot AI) về bản chất chỉ là một chiều”, Thiệu Hạo, trưởng nhóm nghiên cứu tại phòng thí nghiệm robot của hãng điện thoại thông minh Vivo, chia sẻ tại Diễn đàn Bác Ngao châu Á diễn ra tại Hải Nam (Trung Quốc).
Theo các chuyên gia, một trong những nguyên nhân giúp ChatGPT trở nên phổ biến trên toàn cầu là nhờ OpenAI biết cách mở rộng dữ liệu huấn luyện cho công cụ AI của mình, bao gồm lượng dữ liệu khổng lồ từ Internet.
Tuy nhiên, đến nay các nhà phát triển robot hình người tại Trung Quốc vẫn chưa thể tìm thấy nguồn dữ liệu lớn, rẻ nhưng đáng tin cậy của riêng mình.
“‘Khoảnh khắc ChatGPT’ cho robot hình người chỉ xảy ra khi chúng ta vượt qua các phương pháp thu thập dữ liệu thủ công”, Thiệu Hạo cho biết, đồng thời ước tính rằng để thực hiện điều này có thể phải mất đến một thập kỷ.
Vương Tiểu Cương, nhà đồng sáng lập và chủ tịch công ty khởi nghiệp Ace Robotics, cho biết ngành robot tại Trung Quốc đến nay mới chỉ tích lũy được hàng trăm nghìn giờ dữ liệu huấn luyện, phần lớn học theo hành động của người điều khiển.
Con số này nghe chừng có vẻ lớn, nhưng lại rất khiêm tốn so với các lĩnh vực tương tự như xe tự lái, vốn có được hàng triệu giờ dữ liệu huấn luyện mỗi ngày thông qua các công cụ mô phỏng hiện đại và hình ảnh thực tế trên đường.
Dù vậy, Vương Tiểu Cương lại có cái nhìn lạc quan hơn Thiệu Hạo, khi cho rằng một bước đột phá về dữ liệu dùng để huấn luyện robot hình người có thể sẽ đến trong vòng 2 năm tới, khi các phương pháp mới trong huấn luyện sẽ được triển khai.
Các phương pháp này bao gồm việc huấn luyện robot quan sát, sao chép hành vi của con người trong nhiều kịch bản thực tế đa dạng.
Để thực hiện điều này, các nhà phát triển robot sẽ đặt trọng tâm hơn vào việc phát triển bộ não của robot, chính là hệ thống phần mềm, để thích nghi với nhiều loại môi trường khác nhau, thay vì chỉ tập trung vào hệ thống phần cứng và khả năng vận động của robot.
“Mục tiêu của chúng tôi là một bộ não robot có thể vận hành trên các cơ thể phần cứng khác nhau, khiến hành vi trở nên giống với con người hơn nhiều”, Vương Tiểu Cương chia sẻ. Ông thậm chí còn tham vọng rằng hệ thống phần mềm của robot trong tương lai có thể tự tiến hóa để cải thiện khả năng mà không phụ thuộc vào con người.
Trung Quốc hiện vẫn đang dẫn đầu thế giới trong lĩnh vực phát triển robot hình người, với các tên tuổi lớn như Unitree Robotics hay AgiBot. Tập đoàn tài chính Morgan Stanley dự đoán doanh số bán robot hình người của quốc gia này có thể đạt 28.000 sản phẩm trong năm nay.