Maor Farid, Người sáng lập và Giám đốc điều hành của Leo AI – Loạt phỏng vấn

Tiến sĩ Maor Farid, người sáng lập và Giám đốc điều hành của Leo AI, là một kỹ sư và nhà nghiên cứu người Israel-Mỹ, nhà hoạt động xã hội và doanh nhân. Ông đã thực hiện nghiên cứu về trí tuệ nhân tạo và kỹ thuật cơ khí tại MIT với tư cách là nghiên cứu sinh sau tiến sĩ Fulbright và trở thành người tốt nghiệp tiến sĩ trẻ nhất trong lịch sử của Technion – Viện Công nghệ Israel. Ông đã xây dựng một cộng đồng gồm hơn 60.000 kỹ sư và hỗ trợ trẻ em yếu thế thông qua một sáng kiến phi lợi nhuận.

Leo AI là trí tuệ nhân tạo đầu tiên cho kỹ thuật cơ khí – một mô hình cơ khí lớn cho thiết kế sản phẩm vật lý, cho phép các đội biến ý tưởng thành mô hình 3D sẵn sàng sản xuất trong vài giây. Nền tảng này giúp các công ty giảm thời gian kỹ thuật xuống 70% và tăng tốc thời gian đưa sản phẩm ra thị trường lên 18%. Được thành lập vào năm 2023, Leo AI đã được các kỹ sư tại các công ty toàn cầu như Toyota, HP, Mobileye (của Intel (INTC )), Philips và Scania sử dụng. Chỉ vài tháng sau vòng hạt giống (do Flint Capital dẫn đầu), doanh thu hàng năm của Leo AI đã tăng 300% trong Q1.

Bạn đã xây dựng nền tảng của mình trên cơ sở kỹ thuật cơ khí, động lực học phi tuyến, nghiên cứu trí tuệ nhân tạo, MIT và Technion trước khi thành lập Leo AI. Điều gì đã dẫn bạn đến việc tập trung cụ thể vào việc xây dựng trí tuệ nhân tạo cho các kỹ sư cơ khí, và vấn đề nào mà bạn cảm thấy ngành công nghiệp vẫn chưa giải quyết được?

Thành thực, sự thất vọng.

Trước khi thành lập Leo, tôi đã làm việc như một kỹ sư cơ khí trong lĩnh vực quốc phòng, và tôi nhận ra một điều kỳ lạ: các kỹ sư dành một lượng thời gian vô cùng lớn để làm mọi thứ ngoại trừ việc thiết kế. Seriously. Chúng tôi dành thời gian để tìm kiếm các thư mục cũ, đào qua các danh mục của nhà cung cấp, tìm kiếm các tiêu chuẩn, tái sử dụng các thiết kế cũ một cách thủ công và hỏi một kỹ sư cao cấp nhớ tại sao chính xác quyết định này được đưa ra vào năm 2011. Bạn có thể đặt tên cho nó.

Các kỹ sư phần mềm có GitHub Copilot, và các nhà văn có ChatGPT. Trong khi đó, các kỹ sư cơ khí vẫn đang mở các tệp PDF từ các ổ đĩa được chia sẻ có tên “FINAL_v7_REAL_FINAL.pdf”. Ngành công nghiệp vẫn tiếp tục nói về “chuyển đổi số”, nhưng hầu hết các đội kỹ sư vẫn hoạt động như thể nó là năm 1998.

Điều đó đã trở thành sự ám ảnh đằng sau Leo: liệu chúng ta có thể xây dựng một trí tuệ nhân tạo thực sự hiểu về kỹ thuật? Không chỉ ngôn ngữ, mà còn về hình học, các ràng buộc, dung sai, logic sản xuất, vật lý. Một thứ mà các kỹ sư có thể tin tưởng với công việc thực sự, không phải là các bản demo đồ chơi.

Bởi vì nếu bạn viết sai một đoạn văn tiếp thị, không ai sẽ chết. Nhưng nếu bạn viết sai một chồng dung sai trong hàng không vũ trụ hoặc thiết bị y tế, người ta sẽ tuyệt đối chết.

Tại sao các hệ thống trí tuệ nhân tạo chung như ChatGPT và Gemini lại gặp khó khăn với các nhiệm vụ kỹ thuật cơ khí đòi hỏi vật lý thực tế, ràng buộc, dung sai và khả năng sản xuất?

Bởi vì chúng không được xây dựng cho mục đích này, vì các mô hình trí tuệ nhân tạo chung được đào tạo chủ yếu trên văn bản quy mô internet: Reddit, blog, Wikipedia, mạng xã hội và các diễn đàn ngẫu nhiên. Điều đó ổn nếu bạn đang viết email hoặc tóm tắt tài liệu, nhưng nó là một thảm họa nếu bạn đang tính toán tuổi thọ mỏi trên một bản lề hàn đi vào một hệ thống quốc phòng.

Kỹ thuật cơ khí không phải là tự động hoàn thành. Đó là giải quyết vấn đề có ràng buộc dưới vật lý. Một mô hình chung không thể thực sự suy luận về khả năng sản xuất, giãn nở nhiệt, GD&T, hành vi vật liệu, yếu tố an toàn hoặc tích lũy dung sai. Hầu hết chúng không thể thậm chí mở một tệp CAD một cách bản địa.

Phần nguy hiểm là mặc dù tất cả những điều này, chúng vẫn nghe có vẻ thuyết phục. Các kỹ sư không chống lại trí tuệ nhân tạo. Họ chống lại việc nói dối. Hiện tại, khi nói đến các nhiệm vụ kỹ thuật, hầu hết các hệ thống trí tuệ nhân tạo chung đều là những máy tạo ra lời nói dối rất thông thạo.

Đó là lý do tại sao chúng tôi đã đào tạo Leo AI khác biệt, bằng cách sử dụng hơn một triệu nguồn kỹ thuật được kiểm chứng. Chúng tôi đã tích hợp nó trực tiếp vào các hệ thống kỹ thuật và làm cho mọi câu trả lời có thể truy xuất nguồn gốc trở lại các tiêu chuẩn, công thức và tài liệu tham khảo mà các kỹ sư có thể xác minh bản thân.

Kỹ thuật cơ khí đã từng chậm hơn trong việc áp dụng trí tuệ nhân tạo so với phát triển phần mềm. Những rào cản lớn nhất đang ngăn cản các kỹ sư và nhà sản xuất chấp nhận hoàn toàn các quy trình làm việc được thúc đẩy bởi trí tuệ nhân tạo là gì?

Tôi nghĩ rào cản lớn nhất là niềm tin văn hóa. Nó không phải là kỹ thuật chút nào. Phần mềm có thể thất bại và được vá trong ngày mai, nhưng các hệ thống vật lý không hoạt động như vậy. Nếu mã được tạo bởi trí tuệ nhân tạo của bạn khiến một ứng dụng bị sập, người dùng sẽ cảm thấy khó chịu. Nếu sai lầm kỹ thuật được tạo bởi trí tuệ nhân tạo của bạn kết thúc bên trong một chiếc máy bay, một thiết bị y tế cấy ghép hoặc một robot công nghiệp, hậu quả sẽ rất khác.

Các kỹ sư được đào tạo từ ngày đầu tiên để suy nghĩ về các chế độ thất bại. Chúng tôi lớn lên nghe những câu chuyện về các cây cầu sập vì ai đó đã đưa ra một giả định sai. Vì vậy, khi Thung lũng Silicon xuất hiện và nói “chỉ cần thiết kế nó một cách tự do”, các kỹ sư cơ khí ngay lập tức từ chối nó.

Rào cản thứ hai là các công ty sản xuất đang ngồi trên hàng thập kỷ kiến thức bộ lạc không được ghi chép lại bị mắc kẹt trong các hệ thống PLM, tệp PDF, tệp CAD, hệ thống ERP và đầu óc của các kỹ sư về hưu. Trí tuệ nhân tạo chung không thể truy cập hoặc suy luận trên bối cảnh đó.

Và thứ ba: Tôi không muốn nói quá thô lỗ, nhưng từ quan điểm của tôi, hầu hết các sản phẩm trí tuệ nhân tạo cho ngành công nghiệp cơ bản là rạp xiếc tự động hóa. Các bảng điều khiển đẹp trên các mô hình nông, bạn không thể thực sự thiết kế với chúng. Các kỹ sư nhìn thấu qua điều đó rất nhanh.

Leo AI tập trung vào những gì bạn gọi là “Trí tuệ cơ khí”. Khái niệm này có nghĩa gì với bạn, và nó khác với làn sóng rộng lớn các đồng pilot trí tuệ nhân tạo đang vào thị trường doanh nghiệp như thế nào?

“Trí tuệ cơ khí” có nghĩa là trí tuệ nhân tạo hiểu về thế giới vật lý, không chỉ ngôn ngữ.

Như tôi đã đề cập, hầu hết các đồng pilot ngày nay là cơ bản là các hệ thống văn bản. Họ tóm tắt, viết lại và tạo nội dung. Điều này hữu ích, nhưng vẫn hoạt động trong trừu tượng số. Trí tuệ cơ khí đòi hỏi phải suy luận dưới vật lý, hình học, ràng buộc, khả năng sản xuất, hành vi vật liệu, logic lắp ráp, chi phí, độ tin cậy, hiệu suất nhiệt và an toàn.

Vì vậy, đối với chúng tôi, trí tuệ cơ khí có nghĩa là xây dựng các hệ thống có thể tham gia vào các quy trình làm việc kỹ thuật một cách có trách nhiệm. Nó có nghĩa là đọc tệp CAD một cách bản địa, hiểu các lắp ráp, giải quyết các phương trình, xác thực chống lại các tiêu chuẩn và kết nối trực tiếp vào các hệ thống PLM và ERP.

Làm thế nào gần gũi chúng ta với các hệ thống trí tuệ nhân tạo có thể thiết kế độc lập các máy móc phức tạp như động cơ phản lực, hệ thống robot công nghiệp hoặc robot giống người?

Nó gần hơn nhiều so với những gì hầu hết mọi người nghĩ, mặc dù không hoàn toàn theo cách Hollywood tưởng tượng.

Mọi người hình dung một anh hùng nói chuyện với một máy tính và một máy hoàn hảo xuất hiện ngay lập tức. Những gì thực sự đang xảy ra là trí tuệ nhân tạo đang dần loại bỏ các lớp lặp đi lặp lại trong kỹ thuật, và nó đang làm điều đó rất nhanh. Vì vậy, chúng tôi nhận được một bản chiếu thiết kế được liên kết với tài liệu phù hợp mà con người có thể xem xét và điều chỉnh – và với trí tuệ nhân tạo, bản chiếu này được thực hiện trong vài phút thay vì vài tháng.

Trí tuệ nhân tạo có thể tạo ra các phần chính của một kiến trúc động cơ phản lực trong tương lai gần không? Tuyệt đối. Chúng tôi đã thử điều này trên các mô phỏng với Leo AI, và chúng tôi khá gần. Nhưng kỹ thuật hoàn toàn tự động mà không có sự giám sát của con người? Tôi không thể hình dung điều này xảy ra trong thời gian gần.

Cơ sở hạ tầng trí tuệ nhân tạo bản thân nó đang tạo ra các thách thức kỹ thuật lớn về tiêu thụ năng lượng và quản lý nhiệt. Bạn nhìn thấy trí tuệ nhân tạo được thúc đẩy bởi kỹ thuật cơ khí đóng góp vào các lĩnh vực như hệ thống làm mát tiên tiến và thiết kế trung tâm dữ liệu thế hệ tiếp theo như thế nào?

Một trong những công ty chúng tôi hợp tác, ZutaCore, xây dựng các hệ thống làm mát không nước cho các trung tâm dữ liệu trí tuệ nhân tạo, nơi quản lý nhiệt đang trở thành một trong những nút thắt lớn nhất để mở rộng cơ sở hạ tầng trí tuệ nhân tạo. Các kỹ sư của họ phải đối mặt với một vấn đề khá tốn kém: mỗi lần triển khai mới đòi hỏi phải thiết kế lại cấu hình đường ống một cách thủ công, điều này tiêu tốn thời gian kỹ thuật và tăng độ phức tạp của sản xuất.

Họ đã yêu cầu Leo tìm ra một giải pháp sáng tạo lấy cảm hứng từ tự nhiên, và Leo đã giúp tạo ra một khái niệm đường ống đơn giản, có thể điều chỉnh, loại bỏ nhu cầu thiết kế lại hệ thống cho mỗi dự án. Thay vì sản xuất tùy chỉnh mỗi lần, đội có thể sử dụng các bộ phận tiêu chuẩn ngoài kệ. Điều đó đã giảm chi phí xuống khoảng 400 đô la cho mỗi đơn vị và loại bỏ hoàn toàn một giai đoạn kỹ thuật lặp đi lặp lại khỏi quy trình làm việc.

Vì vậy, như chúng ta có thể thấy, trí tuệ nhân tạo đã sẵn sàng để giải quyết một số vấn đề được tạo ra bởi chính cơ sở hạ tầng của nó.

Lỗi kỹ thuật có thể có hậu quả nghiêm trọng trong thế giới thực. Bạn làm thế nào để cân bằng giữa tốc độ và tự động hóa của trí tuệ nhân tạo với nhu cầu về độ tin cậy, xác thực và an toàn trong các môi trường kỹ thuật?

Bạn không bao giờ loại bỏ kỹ sư khỏi trách nhiệm. Không bao giờ. Đó là nguyên tắc cốt lõi. Chúng tôi không tin vào “kỹ thuật hộp đen”: mọi khuyến nghị mà Leo đưa ra đều có thể truy xuất nguồn gốc, giải thích được và xác minh được. Các kỹ sư có thể kiểm tra nguồn, công thức, tiêu chuẩn và giả định.

Trong thực tế, các hệ thống trí tuệ nhân tạo tốt nhất trong kỹ thuật không thay thế sự nghiêm ngặt. Chúng nén công việc nhàm chán xung quanh sự nghiêm ngặt. Câu chuyện nguy hiểm hiện tại là “tốc độ với mọi chi phí”. Tư duy đó hoạt động cho đến khi bạn rời khỏi thế giới số và bắt đầu xây dựng các hệ thống vật lý. Thế giới vật lý không tha thứ.

Bạn đã nói rằng trí tuệ nhân tạo sẽ không thay thế các kỹ sư, nhưng các kỹ sư sử dụng trí tuệ nhân tạo có thể thay thế những người không làm như vậy. Những kỹ năng mới nào bạn tin rằng thế hệ kỹ sư cơ khí tiếp theo sẽ cần để duy trì tính cạnh tranh?

Kỹ năng quan trọng nhất sẽ thực sự trở thành phán quyết kỹ thuật sâu sắc hơn.

Đúng là một điều kỳ lạ, khi trí tuệ nhân tạo tự động hóa nhiều công việc thực hiện hơn, các kỹ sư con người trở nên chịu trách nhiệm hơn trong việc xác định các ràng buộc, xác thực đầu ra, hiểu các thỏa hiệp, và bắt các chế độ thất bại.

Các kỹ sư trẻ tin tưởng mù quáng vào trí tuệ nhân tạo sẽ trở nên nguy hiểm rất nhanh. Các kỹ sư tốt nhất sẽ là những người biết cách điều khiển các hệ thống trí tuệ nhân tạo trong khi vẫn duy trì sự hiểu biết sâu sắc về các nguyên tắc đầu tiên.

Tôi nghĩ chúng tôi cũng sẽ thấy một sự thay đổi lớn hướng tới tư duy hệ thống. Các kỹ sư cơ khí sẽ ngày càng làm việc đồng thời trên phần mềm, điện tử, sản xuất, mô phỏng và trí tuệ nhân tạo. Kỹ sư cơ khí cô lập có thể sẽ biến mất, nhưng kỹ sư đa ngành sẽ trở nên vô cùng quý giá.

Chúng ta đang chứng kiến động lực ngày càng tăng xung quanh robot, trí tuệ nhân tạo thể hiện và các hệ thống trí tuệ nhân tạo vật lý. Bạn có tin rằng bước đột phá lớn tiếp theo trong trí tuệ nhân tạo sẽ đến từ các hệ thống tương tác với thế giới vật lý chứ không phải chỉ là đồng pilot số thuần túy?

Vâng. Tôi nghĩ chúng tôi chắc chắn đang di chuyển theo hướng đó, nhưng chúng tôi vẫn chưa ở đó.

Làn sóng đầu tiên của trí tuệ nhân tạo là về ngôn ngữ và thông tin. Làn sóng tiếp theo sẽ là về tương tác với thực tế. Khi trí tuệ nhân tạo rời khỏi màn hình và vào thế giới vật lý, mức độ khó tăng lên đáng kể vì thực tế giới thiệu ma sát, không chắc chắn, biến đổi vật liệu và hậu quả an toàn thực sự. Các công ty thắng trong thập kỷ trí tuệ nhân tạo tiếp theo sẽ không chỉ tạo ra các mô hình tốt hơn. Họ sẽ xây dựng các hệ thống có thể suy luận về và tương tác với thế giới vật lý một cách đáng tin cậy.

Khi trí tuệ nhân tạo trở nên tích hợp sâu vào các quy trình làm việc kỹ thuật, những phần nào của quy trình thiết kế và đổi mới sẽ luôn đòi hỏi sự sáng tạo và phán quyết độc đáo của con người?

Trách nhiệm. Đó là câu trả lời duy nhất. Như tôi đã nói, thế giới vật lý không tha thứ cho các lỗi kỹ thuật, và ngay cả ở mức độ suy luận trí tuệ nhân tạo cao, nó sẽ không bao giờ có thể thay thế quá trình ra quyết định của con người.

Thành thực, một số ý tưởng kỹ thuật tốt nhất đến từ trực giác được xây dựng trong nhiều năm thất bại, kinh nghiệm và nhận dạng mẫu kỳ lạ của con người rất khó hình thức hóa. Vì vậy, vâng, tôi không nghĩ trí tuệ nhân tạo sẽ thay thế trách nhiệm của con người đằng sau các quyết định kỹ thuật. Đó là điều khiến nó thực sự không thể thay thế.

Cảm ơn vì cuộc phỏng vấn tuyệt vời, những người đọc muốn tìm hiểu thêm nên truy cập Leo AI.