Kỳ lân công nghệ xây dựng "bộ não" cho robot hình người

[sunshine1104]

Công ty khởi nghiệp Skild AI, được định giá 1,5 tỷ USD, đang phát triển bộ não có thể cắm và chạy trên mọi loại robot, trong đó có robot hình người.

Hiện nay, hầu hết robot công nghệ cao được trang bị "não", tức hệ thống chip đặc biệt được đào tạo bằng AI cho các tác vụ và mục đích cụ thể. Chúng thường được chính nhà sản xuất robot tạo ra nhằm đạt tính tương thích và khả năng mở rộng cao nhất.

Tuy nhiên, Skild AI, startup có trụ sở ở Pittsburgh, Pennsylvania (Mỹ), đặt tham vọng tạo một bộ não duy nhất áp dụng cho mọi loại robot. "Chúng tôi gọi đây là 'bộ não đa năng', hay GPB (General Purpose Brain), có thể được lắp vào nhiều loại robot để thực hiện những việc cơ bản nhất như leo dốc, đi qua vật cản, xác định cũng như nhặt các vật phẩm", nhà đồng sáng lập Deepak Pathak nói với Forbes.


Hai nhà đồng sáng lập Skild AI: Deepak Pathak (trái) và Abhinav Gupta. Ảnh: Skild AI


Pathak và Abhinav Gupta, thành lập Skild AI vào tháng 5/2023, đều là giáo sư từng công tác tại Đại học Carnegie Mellon và cũng từng làm tại Meta trong vai trò phân tích dữ liệu. Trong công bố ngày 9/7, công ty huy động được 300 triệu USD ở vòng gọi vốn Series-A, qua đó được định giá 1,5 tỷ USD. Các quỹ đầu tư đều là những "ông lớn" như Lightspeed Ventures, Softbank, Coatue, CRV, Felicis Ventures, Menlo Ventures, Amazon và General Catalyst.

Raviraj Jain của Lightspeed Ventures, một trong những quỹ đầu tiên tiếp cận Skild AI từ tháng 7/2023, cho biết ấn tượng với các sản phẩm của công ty. "Các robot sử dụng bộ não của Skild AI có thể thực hiện nhiệm vụ trong môi trường mà chúng tôi chưa thấy trước đây", Jain cho biết. "Khi đó, robot trình diễn đã có thể leo cầu thang và tôi nghĩ thật điên rồ khi chúng làm tốt như vậy vì đây là vấn đề rất phức tạp, liên quan đến ổn định hệ thống".

Một trong những điểm nhấn giúp GPB vượt lên so với đối thủ là tính năng thích ứng Emergent Capabilities, cho phép robot học những khả năng mới mà chúng chưa được dạy trước đó. Có nghĩa, robot có thể thực hiện nhiệm vụ không lường trước, một xu hướng xảy ra trong các hệ thống nhân tạo tiên tiến như các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM).

Trên website công ty, Skild AI cho biết đã thực hiện điều này bằng cách đào tạo mô hình AI của mình trên dữ liệu khổng lồ gồm văn bản, hình ảnh và video - một khối lượng mà công ty tuyên bố là lớn hơn 1.000 lần so với cơ sở dữ liệu của đối thủ. Để tạo cơ sở dữ liệu khổng lồ này, những người đồng sáng lập cho biết "đã kết hợp một hỗn hợp các kỹ thuật thu thập", được phát triển và thử nghiệm trong nhiều năm nghiên cứu.

Bên cạnh đó, Skild AI tăng cường thuê các nhà thầu dùng con người điều khiển robot từ xa và thu thập dữ liệu về những hành động đó. Một cách khác là giao cho robot nhiệm vụ ngẫu nhiên, cho chúng học bằng phương pháp thử - sai, cuối cùng là ghi lại kết quả.

Skild AI cũng phát triển cách thức để truyền đi "sự tò mò nhân tạo" vào robot, tức thưởng cho hệ thống nếu tạo ra kết quả hài lòng từ đầu vào không thể dự đoán. "Tác nhân càng không chắc chắn về việc dự đoán kết quả các hành động của mình, nó càng tò mò muốn khám phá", Pathak giải thích. "Kỹ thuật này khuyến khích AI điều hướng nhiều kịch bản hơn và thu thập nhiều dữ liệu hơn".


Robot hình người gắn "bộ não" do Skild AI phát triển đang pha cà phê và xếp bánh. Ảnh: Skild AI

Pathak cho biết nhóm đã nghiên cứu về robot nhiều năm trước khi thành lập Skild AI. Kết quả khoa học về "sự tò mò nhân tạo" của ông được công bố từ 2017 và đã được trích dẫn 4.000 lần. "Năm 2022, chúng tôi tìm ra cách kết hợp mọi thứ lại với nhau thành một hệ thống duy nhất. Chúng sẽ học từ video, học từ sự tò mò, từ dữ liệu thực tế cũng như dựa vào kiến thức có được từ chạy mô phỏng".

Pathak và Gupta nói khi thành lập công ty, cả hai đã hình dung ra một tương lai với vai trò tương tự OpenAI với mô hình GPT: các công ty robot hình người có thể sử dụng bộ não của Skild AI, sau đó tinh chỉnh để phù hợp với sản phẩm của mình. "Đây là cách chúng tôi hướng đến để phá vỡ rào cản trong ngành công nghiệp robot", Gupta cho biết. "Cuối cùng, chúng tôi muốn tạo một bộ não AGI để gắn vào robot, giúp nó tương tác với thế giới vật lý".

Giáo sư Ken Goldberg, giảng viên về robot và tự động hóa tại UC Berkeley, đánh giá cao tham vọng của Skild AI. Tuy nhiên, ông cho rằng vấn đề "không phải nhiệm vụ đơn giản đối với ngành robot" do các cỗ máy dạng này cần một loại dữ liệu cụ thể không có sẵn rộng rãi trên Internet, điều mà hầu hết công ty không có.

Stephanie Zhan của quỹ đầu tư Sequoia Capital đánh giá, với những gì đã đạt được của Skild AI, "khoảnh khắc GPT-3" đang đến với thế giới robot. "Nó sẽ tạo ra thay đổi to lớn cho thế giới vật lý, tương tự những gì đã thấy trong thế giới kỹ thuật số vài năm qua", Zhan nói.