Phó Chủ tịch Nvidia: Robot hình người là giai đoạn tiếp theo của trí tuệ nhân tạo
Phó Chủ tịch Nvidia nhận định robot hình người là giai đoạn tiếp theo của AI, hỗ trợ giải quyết cuộc khủng hoảng lao động toàn cầu, nhưng vẫn phải đối mặt nhiều thách thức về dữ liệu và an toàn...

Robot hình người là giai đoạn tiếp theo của trí tuệ nhân tạo.
Nhà lãnh đạo Nvidia khẳng định với Euronews Next rằng giai đoạn tiếp theo của trí tuệ nhân tạo (AI) là robot, giúp giải quyết tình trạng thiếu hụt lao động toàn cầu.
"Chúng ta đang ở thời điểm then chốt. Từ lâu nhiều người đã kỳ vọng về tương lai của robot. Nhưng mọi thứ dường như vẫn chỉ nằm trên lý thuyết khoa học viễn tưởng", ông Rev Lebaredian, Phó Chủ tịch phụ trách Omniverse và công nghệ mô phỏng tại Nvidia, chia sẻ với Euronews Next tại Hội chợ Công nghệ Computex tổ chức tại Đài Loan.
Một số công ty công nghệ đã cố gắng chế tạo robot đa năng trong nhiều năm, nhưng vấn đề là mặc dù có thể chế tạo được phần cứng vật lý, quá trình lập trình robot vẫn luôn là thách thức lớn.
"AI đã thay đổi cuộc chơi. Bây giờ chúng ta có rất nhiều công nghệ để chế tạo robot lập trình theo mục đích cụ thể và giúp những người bình thường có thể đào tạo robot, không chỉ là những kỹ sư lập trình robot chuyên môn cao", ông Lebaredian nói thêm.
Một số đại gia như Tesla đang chạy đua để chế tạo robot hình người và đạt được bước tiến nhất định. Tuần trước, công ty cho biết robot Optimus đã học cách thực hiện hầu hết công việc nhà.
Tuy nhiên, robot nói chung vẫn còn nhiều điều cần phải học hơn thế.
Theo quan điểm của Nvidia, trước hết, robot nên học và thực hành nhiệm vụ trong không gian ảo vì lý do an toàn, nhưng cũng vì thế mà sẽ mất rất nhiều thời gian để đào tạo robot cùng con người.
Ông Lebaredian kiến nghị: "Cách duy nhất để thực sự tạo ra robot thông minh là sử dụng phương pháp mô phỏng". Tuy nhiên, vị Phó Chủ tịch cũng nhấn mạnh: "Vấn đề cơ bản mà chúng ta gặp phải với robot AI vật lý là AI rất cần dữ liệu. Bạn phải cung cấp nhiều dữ liệu chất lượng để có thể đào tạo cho robot kinh nghiệm sống".

Robot Optimus do Tesla sản xuất có thể thực hiện hầu hết công việc nhà.
DỮ LIỆU ĐÀO TẠO ROBOT
Nhưng rõ ràng không có dữ liệu nào có thể khai thác đủ để đào tạo robot. Ông Lebaredian thừa nhận: "Nếu muốn có được tất cả dữ liệu cần thiết để huấn luyện robot cách nhặt một vật thể, chúng ta buộc phải tự tạo ra bằng cách nào đó".
"Việc thu thập dữ liệu từ thế giới thực là không thể. Chúng ta không thể tạo ra đủ dữ liệu. Ngay cả khi có thể, trong một số trường hợp, việc này cũng gây nguy hiểm, tốn thời gian và tốn kém".
Sau khi kiểm nghiệm về khả năng hoạt động, robot thường sẽ được đưa tới nhà máy, phòng làm việc, nhà kho, v.v. tại các công ty.
"Hãy ví robot như sinh viên mới tốt nghiệp đại học được đào tạo dựa trên tập dữ liệu công khai. Thiết bị học từ sách giáo khoa và thông tin mà mọi người đều có thể tiếp cận ở mọi nơi. Và rồi robot được xem như chuyên gia đa năng gia nhập công ty của bạn, và được đánh giá rất hữu ích", ông Lebaredian chia sẻ trong buổi phỏng vấn. "Nhưng robot sẽ không thể phát huy hết tiềm năng cho đến khi được đào tạo thêm về thông tin và dữ liệu độc quyền trong công ty của bạn liên quan đến lĩnh vực kinh doanh, hoạt động cụ thể và giao thức thực hiện công việc".
Theo thuật ngữ trong ngành, việc này được gọi là quá trình chuyên môn hóa robot bằng dữ liệu không công khai nhằm giúp thiết bị hoạt động tối ưu nhất. Ông Lebaredian không nêu rõ tương lai robot hình người sẽ xuất hiện trong mọi khía cạnh cuộc sống, nhưng cho biết điều đó sẽ "sớm xuất hiện".
SỬ DỤNG ROBOT KHI NÀO VÀ Ở ĐÂU?
Trường hợp sử dụng đầu tiên của robot chắc chắn là trong các nhà máy và nhà kho.
Theo nhà lãnh đạo Nvidia, "Tôi nghĩ ứng dụng công nghiệp sẽ là mục tiêu đầu tiên vì ngay cả khi chúng ta có thể chế tạo một robot hoàn hảo để sử dụng trong nhà thì cũng chưa chắc tất cả mọi người đều có nhu cầu sử dụng".
"Nhưng ngành công nghiệp rất cần robot. Sự thật là không có đủ người trẻ thay thế những công nhân lành nghề lớn tuổi sắp nghỉ hưu ở một số quốc gia".
Theo OECD, tình trạng thiếu hụt lao động toàn cầu đã đạt mức cao kỷ lục trong thập kỷ qua. Nguyên nhân chính được đưa ra bao gồm dân số suy giảm, già hóa và thay đổi trong tư duy làm việc.
Điển hình nhất, Đài Loan nhận thấy cơ hội trong thị trường robot và chuẩn bị triển khai Kế hoạch 5 năm nhằm thúc đẩy ngành công nghiệp, từ đó giải quyết tình trạng thiếu hụt lao động, chính phủ Đài Loan tuyên bố vào tuần trước. Theo truyền thông địa phương, ông Peter Hong, người đứng đầu Bộ Kỹ thuật và Công nghệ thuộc Hội đồng Khoa học và Công nghệ Quốc gia (NSTC), nhận định bối cảnh suy giảm dân số của Đài Loan sẽ gây sức ép lên nền kinh tế và khả năng chăm sóc nhóm người dễ bị tổn thương.
Ông Lebaredian dự đoán, ngoài sử dụng trong các nhà máy, robot hình người có thể hỗ trợ lĩnh vực bán lẻ vì nhiều công ty từng phản ánh thực trạng không thể thuê đủ công nhân xếp hàng lên kệ.
Robot cũng có thể sử dụng trong hầm mỏ, lò phản ứng hạt nhân hoặc thậm chí bên ngoài vũ trụ. Ngoài ra, robot có thể được sử dụng để chăm sóc người già nếu có nhu cầu.

Robot hình người hiện được ứng dụng trong nhiều ngành công nghiệp từ logistic đến bán lẻ, chăm sóc sức khỏe, v.v.
VẤN ĐỀ ĐẠO ĐỨC VÀ AN TOÀN ROBOT
Mặc dù rất lạc quan về giai đoạn tiếp theo của AI, nhưng phải thừa nhận rằng các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) vẫn còn mắc nhiều lỗi, đôi khi dẫn đến bịa chuyện. Lỗi do robot gây ra trong thế giới thực có thể gây nguy hiểm hơn nhiều.
Tuy nhiên, Phó Chủ tịch Lebaredian tin rằng cũng giống câu chuyện xe tự hành thoạt đầu có vẻ giống khoa học viễn tưởng, cuối cùng mọi người cũng sẽ quen và công nghệ sẽ được cải thiện.
"Đối với công nghệ AI tạo sinh, đúng là vẫn còn một số lỗi không chính xác, nhưng chúng ta phải thừa nhận rằng trong hai năm rưỡi kể từ khi ChatGPT ra mắt, độ chính xác và chất lượng của các mô hình đã tăng theo cấp số nhân", ông Lebaredian cho biết, đồng thời bày tỏ thêm rằng có lẽ chatbot sẽ không bao giờ hoàn toàn chính xác và vẫn cần sự tham gia của con người trong quá trình thực hiện nhiệm vụ.
"Không có câu trả lời chính xác cho vấn đề này", đại diện Nvidia cân nhắc, "Nhưng hầu hết nhiệm vụ mà chúng tôi thực hiện trong ngành công nghiệp đều có thể đo lường được, ví dụ, liệu robot có nhặt chính xác vật thể và di chuyển đến đúng địa điểm hay thực hiện quá trình một cách an toàn và chắc chắn hay không?"
Rõ ràng, mọi hệ thống đều phải thử nghiệm và đảm bảo an toàn trước khi triển khai thực tế, đặc biệt đối với robot AI.