Lĩnh vực robot đang trải qua một cuộc tranh luận sôi nổi về việc liệu phương pháp mở rộng quy mô đã cách mạng hóa thị giác máy tính và xử lý ngôn ngữ tự nhiên có thể giải quyết những thách thức phức tạp của robot trong thế giới thực hay không. Trong khi một số nhà nghiên cứu tin rằng các bộ dữ liệu khổng lồ và mô hình lớn hơn là chìa khóa, những người khác lại đặt câu hỏi liệu chiến lược này có thể vượt qua những rào cản độc đáo mà robot gặp phải trong môi trường vật lý hay không.
Các Lập Luận Chính Ủng Hộ Việc Mở Rộng Quy Mô Trong Robotics: • Thành công trong Computer Vision và NLP cho thấy tiềm năng cho robotics • Các mô hình lớn cung cấp khả năng "lẽ thường" thiết yếu cho robotics • Các mô hình nền tảng có thể giúp xác định các mẫu trong các tác vụ robotics • Tận dụng tiến bộ hiện có trong dữ liệu, tính toán và cơ sở hạ tầng AI
Tiến bộ hiện tại cho thấy kết quả hỗn hợp
Những phát triển gần đây trong lĩnh vực này đưa ra một bức tranh phức tạp. Các công ty như 1X đã chứng minh khả năng đầy hứa hẹn với mô hình Redwood của họ, giới thiệu các robot thực hiện các nhiệm vụ gia đình với độ tinh vi ngày càng tăng. Tuy nhiên, cộng đồng vẫn chia rẽ về việc liệu những cải tiến từng bước này có đại diện cho những đột phá thực sự hay chỉ đơn thuần là những cuộc trình diễn được đánh bóng.
Ngành công nghiệp ô tô cung cấp một bài kiểm tra thực tế đáng lo ngại. Công nghệ tự lái của Tesla , mặc dù đã phát triển nhiều năm và thu thập dữ liệu khổng lồ, vẫn tiếp tục gặp khó khăn với việc triển khai trong thế giới thực. Điều này đã khiến một số nhà quan sát đặt câu hỏi liệu phương pháp mở rộng quy mô có thể mang lại độ tin cậy 99,9% mà các ứng dụng robot yêu cầu hay không.
Các lập luận chính phản đối việc mở rộng quy mô trong robotics: • Tính sẵn có hạn chế của dữ liệu huấn luyện robotics • Các thể hiện robot khác nhau tạo ra vấn đề tương thích • Sự biến đổi môi trường cao trong điều kiện hoạt động của robot • Nhu cầu về độ tin cậy 99.X% mà các mô hình lớn hiện tại không đạt được • Các tác vụ dài hạn đòi hỏi hiệu suất bền vững theo thời gian
Thách thức thu thập dữ liệu
Một trong những trở ngại quan trọng nhất đối với phương pháp mở rộng quy mô là sự khác biệt cơ bản giữa dữ liệu robot và dữ liệu văn bản hoặc hình ảnh đã thúc đẩy những đột phá AI trước đây. Không giống như việc thu thập dữ liệu web cho các mô hình ngôn ngữ, việc thu thập dữ liệu robot đòi hỏi các robot vật lý hoạt động trong môi trường đa dạng - một quá trình vừa tốn kém vừa mất thời gian.
Thách thức trở nên phức tạp hơn khi xem xét sự khác biệt lớn trong thiết kế robot và môi trường hoạt động. Một cánh tay robot trong nhà máy hoạt động rất khác so với robot dọn dẹp gia đình, khiến việc một mô hình lớn duy nhất có thể xử lý hiệu quả sự đa dạng như vậy trở nên không rõ ràng.
Các phương pháp thay thế thu hút sự chú ý
Một số nhà nghiên cứu cho rằng việc tập trung vào các bộ dữ liệu khổng lồ có thể bị hiểu sai. Họ đề xuất rằng robot, giống như các hệ thống sinh học, nên có khả năng học liên tục trong môi trường cụ thể của chúng thay vì dựa vào các mô hình được đào tạo trước.
Hãy nghĩ xem, tại sao lại cần thiết phải yêu cầu mọi người muốn có một robot quản gia trong nhà phải quay video nhà bếp của họ và sau đó trộn nó với hàng chục nghìn nhà bếp khác, chỉ để robot biết rõ nhà bếp cụ thể của bạn?
Quan điểm này nhấn mạnh tầm quan trọng của các hệ thống học thích ứng có thể nhanh chóng điều chỉnh với môi trường mới mà không cần các bộ dữ liệu đào tạo trước khổng lồ.
Các Phương Pháp Thay Thế Đang Được Khám Phá: • Hệ thống có sự tham gia của con người cho các hoạt động quan trọng • Kết hợp robot học cổ điển với các phương pháp dựa trên học máy • Huấn luyện dựa trên mô phỏng để giảm yêu cầu dữ liệu thế giới thực • Hệ thống học liên tục thích ứng với các môi trường cụ thể • Tập trung vào thao tác di động và giao diện thân thiện với người dùng
Con đường phía trước
Cộng đồng robot dường như đang hội tụ về một phương pháp đa chiều. Thay vì đặt cược tất cả vào việc mở rộng quy mô, các nhà nghiên cứu đang khám phá sự kết hợp của các kỹ thuật robot cổ điển với các phương pháp AI hiện đại, hệ thống có con người tham gia và các phương pháp đào tạo dựa trên mô phỏng.
Cuộc tranh luận phản ánh một câu hỏi rộng hơn về tương lai của phát triển AI: liệu mô hình mở rộng quy mô đã hoạt động cho các lĩnh vực số có thể chuyển giao thành công sang thế giới vật lý, nơi mà sai lầm có hậu quả thực tế và độ tin cậy hoàn hảo thường là thiết yếu thay vì tùy chọn.
Tham khảo: Scaling might solve robotics?