Trong lĩnh vực robot, mô hình AI Helix của Figure (một công ty chuyên tạo ra robot hình người có khả năng tự suy nghĩ, thực hiện các công việc gia đình và được sử dụng trong nhiều ngành công nghiệp khác nhau) đang gây chú ý. Robot hình người Helix đã thể hiện khả năng gấp khăn với độ chính xác và khéo léo đáng kinh ngạc. Sự phát triển này đánh dấu một bước tiến đáng kể trong lĩnh vực. Việc tích hợp các mô hình thị giác, ngôn ngữ và hành động đang mở đường cho những cỗ máy có thể thực hiện các nhiệm vụ phức tạp với khả năng thích ứng như con người. Với Helix, Figure đặt mục tiêu vượt qua những thách thức truyền thống của robot, thiết lập một tiêu chuẩn mới cho những gì chúng có thể đạt được trong cuộc sống hàng ngày.
AI tăng cường độ chính xác
Sự ra mắt của robot hình người Figure's 02 đã chứng minh tiềm năng của AI trong ngành robot. Được giao nhiệm vụ gấp khăn, robot thực hiện một cách cẩn thận, thể hiện sự kiên nhẫn và tỉ mỉ, thách thức những quan niệm cố hữu về khả năng của robot. Khi cầm từng chiếc khăn, chuyển động của robot rất ổn định, mặc dù đôi khi chưa hoàn hảo.
Khả năng cử động cổ tay, thân, đầu và ngón tay ở tốc độ cao cho phép Helix tương tác giống con người hơn. Đáng chú ý, công nghệ này cho phép nhiều robot cộng tác, đồng bộ hóa các nhiệm vụ chung, ngay cả với các vật thể lạ. Kết quả đạt được nhờ sử dụng một mạng nơ-ron duy nhất cho nhiều hành vi, loại bỏ nhu cầu điều chỉnh tác vụ cụ thể và tăng cường tính linh hoạt của hệ thống.
Hoạt động trên GPU công suất thấp, Helix được tối ưu hóa cho các ứng dụng thực tế, kết hợp khả năng điều khiển tinh tế và khả năng thích ứng. Sự đổi mới này đặt ra một chuẩn mực mới trong lĩnh vực robot, phản ánh bước nhảy vọt về khả năng của những cỗ máy hình người trong các môi trường phức tạp, thường nhật.
Robot học nhanh hơn
Helix được thiết kế để giải quyết những hạn chế của các hệ thống robot hiện có, vốn thường gặp khó khăn về khả năng thích ứng và đòi hỏi lập trình hoặc trình diễn chuyên sâu. Giải pháp của Figure là tận dụng mô hình ngôn ngữ thị giác (VLM) để cho phép robot hiểu các lệnh bằng lời nói và khái quát hóa các hành động khi cần thiết. Phương pháp này được xây dựng dựa trên hai thành phần cốt lõi: Hệ thống 1 (S1) và Hệ thống 2 (S2). S1 chuyển đổi thông tin chi tiết thành hành động thời gian thực, trong khi S2 xử lý ngôn ngữ và khả năng hiểu bối cảnh.
Sự phân tách trách nhiệm này cho phép nâng cấp độc lập và tăng cường khả năng xử lý suy luận phức tạp và thực thi kịp thời của robot. Kiến trúc của Helix cân bằng giữa tốc độ và khả năng khái quát hóa, mở rộng đến các hành động đa chiều mà vẫn duy trì tính đơn giản. Khóa đào tạo bao gồm khoảng 500 giờ thực hành các hành vi điều khiển từ xa, bổ sung bằng các hướng dẫn ngôn ngữ tự nhiên được tạo ra bởi một VLM tự động gắn nhãn.
Bằng cách xử lý các đầu vào trực quan thành các biểu diễn tiềm ẩn, Helix cải thiện khả năng thích ứng và tăng tốc quá trình học tập, biến nó thành một giải pháp thiết thực cho nhiều ứng dụng robot khác nhau. Sự tiến bộ này nhấn mạnh tiềm năng của AI trong việc cách mạng hóa cách robot học hỏi và tương tác với môi trường xung quanh.
Một bước tiến khiến nhiều người lo ngại
Mô hình Helix của Figure là một bước tiến đáng kể hướng tới sự phát triển của robot đa năng có khả năng thực hiện nhiều nhiệm vụ khác nhau. Bằng cách tích hợp thị giác, ngôn ngữ và hành động, Helix đã vượt qua nhiều thách thức lâu dài trong ngành robot, chẳng hạn như diễn giải môi trường xung quanh, hiểu hướng dẫn và thực hiện các nhiệm vụ phức tạp. Mục tiêu là tạo ra những robot có thể thích ứng liền mạch với môi trường và nhiệm vụ mới mà không cần lập trình lại nhiều.
Khả năng xử lý nhiều hành vi thông qua một mạng nơ-ron duy nhất của Helix khiến nó trở thành một công cụ đa năng cho các nhà phát triển. Cách tiếp cận thống nhất này giúp đơn giản hóa quy trình phát triển và mở rộng phạm vi ứng dụng tiềm năng. Hoạt động tiêu thụ điện năng thấp của mô hình đảm bảo không chỉ hiệu quả mà còn tiết kiệm năng lượng, phù hợp cho việc triển khai thương mại.
Khi công nghệ robot tiếp tục phát triển, các mô hình như Helix đang mở đường cho những cỗ máy có khả năng thích ứng và vận hành linh hoạt hơn. Sự tiến bộ này đặt ra những câu hỏi quan trọng về tương lai của robot và vai trò của những cỗ máy này trong cuộc sống hàng ngày của chúng ta.
Những tiến bộ được trình bày bởi mô hình Helix của Figure tạo ra chủ đề gây tranh cãi, cụ thể là về tương lai của robot và sự tích hợp của chúng vào cuộc sống hàng ngày. Khi những cỗ máy này ngày càng có khả năng hiểu và thực hiện các nhiệm vụ phức tạp, chúng có tiềm năng chuyển đổi các ngành công nghiệp và định nghĩa lại lao động. Khả năng học hỏi nhanh chóng và thích nghi với môi trường mới của robot có thể sớm dẫn đến việc chúng được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực.
Tuy nhiên, tiến bộ công nghệ này cũng đặt ra những câu hỏi về đạo đức và xã hội. Khi robot đảm nhận nhiều vai trò vốn do con người đảm nhiệm, những tác động đối với việc làm và nền kinh tế cần được cân nhắc kỹ lưỡng. Hơn nữa, việc tích hợp AI vào robot đòi hỏi phải đánh giá liên tục để đảm bảo các hệ thống này hoạt động an toàn và có đạo đức.
Khi hướng tới tương lai, chúng ta phải tự hỏi: Xã hội sẽ thích ứng như thế nào với sự hiện diện ngày càng tăng của robot thông minh và cần có những biện pháp nào để đảm bảo việc sử dụng chúng một cách có trách nhiệm?
