Google đang làm cho robot của mình ngày càng thông minh hơn bằng cách dạy chúng tự suy nghĩ.
Robot ngày càng thông minh hơn, có nghĩa là chúng có khả năng thực hiện các lệnh của chúng ta tốt hơn. Một số công ty khác nhau trên toàn thế giới tập trung chú ý vào việc tạo ra robot nhưng có một công ty đang dẫn đầu mục tiêu cao cả này là Google.
Một mô hình ngôn ngữ mới
Theo Fast Company, Google đang đạt được thành tích này nhờ cột mốc quan trọng trong nghiên cứu phần mềm robot – một mô hình ngôn ngữ mới có tên PaLM-SayCan (Pathways Language Model). Phần mềm đã được thiết kế với sự hợp tác của Everyday Robots và nó cung cấp cho robot của công ty khả năng hiểu được các yêu cầu phức tạp hơn của con người để hiểu và thực hiện các lệnh bằng giọng nói.
Để thực hiện các yêu cầu này, robot phải chia các bước hoặc mục tiêu nhỏ hơn và sử dụng các kỹ năng tương ứng mà chúng có. Cho đến nay, Google cho biết PaLM-SayCan giúp robot lập kế hoạch công việc tốt hơn 14% và hoàn thành chúng tốt hơn 13%. Công ty cũng vừa báo cáo mức độ cải thiện đã đạt 26% về khả năng lập kế hoạch nhiệm vụ của robot liên quan đến tám bước hoặc mục tiêu trở lên.
Tuy nhiên, trưởng nhóm nghiên cứu về người máy của Google, Vincent Vanhoucke nói với Fast Company rằng những mẫu robot tiên tiến này đều nhằm khám phá những gì công ty có thể làm. Ông giải thích: “Google cố gắng trở thành một công ty tập trung vào việc cung cấp quyền truy cập thông tin, giúp mọi người làm việc trong cuộc sống hàng ngày của họ.
“Bạn có thể tưởng tượng có rất nhiều sự chồng chéo giữa sứ mệnh bao trùm của Google và những gì chúng tôi đang làm về các mục tiêu cụ thể hơn. Tôi nghĩ rằng chúng tôi đang ở mức cung cấp các khả năng và đang cố gắng hiểu những khả năng mà chúng tôi có thể cung cấp. Đó vẫn là một nhiệm vụ: Những thứ mà robot có thể làm là gì? Và những gì chúng ta tưởng tượng có thể xảy ra hay không?”
Robot và bóng bàn
Vanhoucke cũng nói với TechCrunch rằng các vấn đề hiện tại trong lĩnh vực người máy tốt nhất có thể được minh chứng bằng khả năng sử dụng người máy để chơi bóng bàn.
“Bạn có thể thắc mắc tại sao lại chơi bóng bàn. Một trong những thách thức lớn trong chế tạo người máy ngày nay là sự giao thoa giữa tốc độ, chính xác và khả năng thích ứng. Bạn có thể nhanh nhưng lại thiếu khả năng thích ứng; và đó không phải là vấn đề! Tốc độ, sự thích ứng và độ chính xác thực sự là một thách thức lớn. Điều này rất tốt trong môi trường công nghiệp. Bóng bàn thực sự là một mô hình thu nhỏ hoàn hảo của vấn đề. Nó đòi hỏi sự chính xác và tốc độ. Bạn có thể học hỏi từ những người đang chơi: đó là một kỹ năng mà mọi người phát triển bằng cách luyện tập, ” Vanhoucke nói thêm.
(Theo Loukia Papadopoulos)