Trung Quốc đưa 100 robot hình người vào nhà dân làm giúp việc
Trung Quốc đưa 100 robot hình người vào nhà dân làm giúp việc

Công ty robot Trung Quốc GigaAI, có trụ sở tại Vũ Hán, vừa đưa 100 robot hình người SeeLight S1 vào thử nghiệm trong các hộ gia đình thực tế, đánh dấu bước tiến mới trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo hiện thân. Thay vì thực hiện các động tác nhào lộn hay khiêu vũ ấn tượng, những cỗ máy này được giao các công việc nhà hàng ngày phức tạp hơn nhiều, như tìm kiếm đồ thất lạc, gấp quần áo và sắp xếp đồ đạc.

Cuộc thử nghiệm quy mô lớn đầu tiên

Theo Interesting Engineering, đây được xem là cuộc thử nghiệm thực tế quy mô lớn đầu tiên tại Trung Quốc đối với một robot hình người đa năng được thiết kế riêng cho môi trường gia đình. Trong một căn hộ thử nghiệm tại Vũ Hán, hai robot SeeLight S1 đã cho thấy khả năng xử lý việc nhà đáng chú ý.

Các báo cáo từ Global Times và China Daily cho thấy một robot có thể chuẩn bị bữa sáng bằng cách lấy thực phẩm, hâm nóng thịt gà bằng lò vi sóng, dọn bát đĩa bẩn và xếp chúng vào máy rửa bát theo đúng trình tự. Ở khu vực khác, robot còn lại được giao nhiệm vụ lấy quần áo từ máy sấy, cẩn thận gấp đồ và sắp xếp vào tủ.

Banner rộng Pickt — ứng dụng danh sách mua sắm cộng tác cho Telegram

Khả năng học hỏi nhanh chóng

Theo GigaAI, những kỹ năng này được robot tiếp thu chỉ sau chưa đầy một tháng huấn luyện tại chỗ. Các robot có thể thực hiện những việc như nấu bữa sáng, dọn dẹp bát đĩa, lấy đồ giặt và gấp quần áo chỉ sau chưa đầy một tháng đào tạo.

Thách thức khác biệt so với robot biểu diễn

Các nhà quản lý của công ty cho rằng việc phát triển robot gia đình là một thách thức hoàn toàn khác so với chế tạo những cỗ máy chuyên trình diễn các động tác nhào lộn trên mạng xã hội. Theo nhà khoa học trưởng kiêm đồng sáng lập GigaAI Zhu Zheng, các động tác khiêu vũ hay lộn nhào chủ yếu phụ thuộc vào phần được ví như "tiểu não" của robot. Trong khi đó, việc xử lý các tác vụ gia đình đòi hỏi một "bộ não" thực sự có khả năng tính toán, nhận thức và đưa ra quyết định.

Sự khác biệt cốt lõi này phản ánh một thách thức lớn trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo hiện thân (Embodied AI), nơi máy móc phải nhận biết môi trường xung quanh, hiểu hướng dẫn bằng giọng nói, lập kế hoạch hành động và thích nghi với những bối cảnh thay đổi liên tục.

Môi trường gia đình khó khăn hơn nhà máy

Các nhà nghiên cứu thường nhắc đến nghịch lý Moravec - một khái niệm nổi tiếng trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo. Theo đó, những nhiệm vụ mà con người cho là khó, như giải toán cao cấp, lại tương đối dễ đối với máy móc. Ngược lại, những việc tưởng chừng đơn giản như cầm nắm đồ vật hay di chuyển trong một căn phòng bừa bộn lại vô cùng khó khăn với robot.

Môi trường gia đình hoàn toàn khác với các nhà máy có mức độ chuẩn hóa cao. Đồ đạc thường xuyên thay đổi vị trí, ánh sáng biến đổi theo thời gian trong ngày và mỗi gia đình lại có những thói quen sinh hoạt riêng. Để giải quyết bài toán này, SeeLight S1 sử dụng mô hình trí tuệ nhân tạo hiện thân, cho phép hiểu các mệnh lệnh bằng ngôn ngữ tự nhiên, lập kế hoạch và thực hiện nhiệm vụ một cách độc lập thay vì chỉ làm theo các kịch bản được lập trình sẵn.

Banner sau bài viết Pickt — ứng dụng danh sách mua sắm cộng tác với hình minh họa gia đình

Vẫn còn nhiều hạn chế

Dù đạt được những kết quả đầy hứa hẹn, chặng đường để các cỗ máy này trở thành người giúp việc hoàn hảo vẫn còn khá dài. Theo ghi nhận của Global Times, tốc độ làm việc của robot hiện vẫn tương đối chậm. Việc sắp xếp vài cuốn sách có thể mất nhiều phút, trong khi gấp một bộ quần áo đôi khi mất hơn 10 phút. Các robot cũng gặp khó khăn khi cầm cốc chứa chất lỏng mà không làm đổ ra ngoài.

Vì vậy, SeeLight S1 hiện giống một nền tảng thu thập dữ liệu từ môi trường thực tế để tiếp tục hoàn thiện công nghệ hơn là một sản phẩm tiêu dùng đã sẵn sàng thương mại hóa rộng rãi.

Kế hoạch tương lai

Ngoài ra, GigaAI đang chuẩn bị ra mắt phiên bản nâng cấp SeeLight S2 vào cuối năm nay với thân máy nhỏ gọn hơn, thời lượng pin dài hơn và các thuật toán AI tiên tiến hơn. Công ty cũng có kế hoạch đưa robot vào các gia đình có người cao tuổi và trẻ em để thử nghiệm trong những tình huống thực tế phức tạp hơn.