Meta V-JEPA 2: Mô hình AI mang lại sự thông minh cho robot

Meta’s Video Joint Embedding Predictive Architecture 2 (V-JEPA 2) là một bước tiến đáng kể trong Trí tuệ nhân tạo (AI). Nó giúp robot hiểu và dự đoán các tương tác vật lý. Mô hình này được đào tạo trên hơn một triệu giờ video. Điều này cho phép robot học và dự đoán những gì sẽ xảy ra tiếp theo. Nó cũng cho phép robot lập kế hoạch hành động trong các môi trường mới, cho phép chúng tương tác với các vật thể không quen thuộc một cách hiệu quả hơn.

V-JEPA 2 sử dụng học tự giám sát. Nó học trực tiếp từ dữ liệu video, không cần yêu cầu chú thích của con người. Điều này làm cho nó khác với các mô hình AI khác phụ thuộc vào dữ liệu đã được gắn nhãn. Robot có thể dự đoán kết quả dựa trên ngữ cảnh trực quan. Chúng có thể thích nghi và lập kế hoạch hành động khi cần. Điều này đưa chúng ta gần hơn với việc đạt được Trí tuệ máy tính tiên tiến (AMI).

Xây dựng trên kiến trúc dự đoán nhúng chung của Meta (JEPA), V-JEPA 2 nâng cao khả năng dự đoán hành động và mô hình hóa thế giới, cho phép robot xử lý các nhiệm vụ mới trong các môi trường không quen thuộc. Meta đang chia sẻ mô hình này với cộng đồng nghiên cứu để đẩy nhanh tiến bộ AI và cải thiện khả năng của robot.

Tại sao sự thông minh chung trong robot luôn khó khăn

Sự thông minh chung là khả năng đưa ra quyết định cơ bản. Ví dụ, biết một cốc sẽ bị đổ nếu bị nghiêng hoặc hiểu rằng một chiếc ghế có thể chặn một con đường. Đối với con người, kiến thức này đến một cách tự nhiên thông qua kinh nghiệm. Tuy nhiên, robot gặp khó khăn trong việc phát triển trực giác này.

Most robot được lập trình cho các nhiệm vụ cụ thể trong môi trường được kiểm soát. Chúng thực hiện tốt trong các nhiệm vụ này. Nhưng khi tình huống thay đổi hoặc các yếu tố không mong muốn xuất hiện, robot gặp khó khăn. Chúng thường không thể nhận ra nguyên nhân và kết quả hoặc dự đoán hậu quả của các hành động. Ví dụ, một robot có thể biết cách đặt một cốc lên bề mặt phẳng. Tuy nhiên, nó có thể không dự đoán được rằng việc nghiêng cốc có thể khiến nó bị đổ.

Current AI models, such as those based on Reinforcement Learning (RL), face limitations. RL yêu cầu một lượng lớn học tập thử nghiệm. Điều này làm cho quá trình chậm và tốn tài nguyên. Large language models (LLMs) excels in ngôn ngữ nhưng thiếu nền tảng trong thế giới vật lý. Chúng thường hallucinate các phản hồi dựa chỉ trên văn bản, khiến chúng không đáng tin cậy trong các tình huống động. Traditional computer vision models cũng bị giới hạn trong khả năng của chúng. Những mô hình này là cụ thể cho từng nhiệm vụ và không thể thích nghi với các tình huống mới hoặc không mong muốn.

Để giải quyết những vấn đề này, các chuyên gia khuyên nên sử dụng mô hình thế giới. Mô hình thế giới cho phép robot mô phỏng và dự đoán các hành động tương lai dựa trên kinh nghiệm trong quá khứ. Những mô hình này giúp robot hiểu được động lực vật lý của thế giới. Ví dụ, dự đoán những gì sẽ xảy ra khi một vật thể được di chuyển hoặc khi hai vật thể va chạm. Mô hình V-JEPA 2 của Meta là mô hình đầu tiên tích hợp những nguyên tắc này. Nó học trực tiếp từ dữ liệu video thô. Điều này làm cho nó có thể thích nghi với các môi trường thực tế, cho phép robot suy nghĩ và lập kế hoạch dựa trên các tương tác vật lý động.

Hiểu về V-JEPA 2

V-JEPA 2 là một mô hình học tự giám sát được tạo bởi đội nghiên cứu trí tuệ nhân tạo cơ bản của Meta (FAIR). Không giống như các mô hình AI truyền thống yêu cầu dữ liệu đã được gắn nhãn, V-JEPA 2 học từ dữ liệu video không gắn nhãn bằng cách dự đoán các phần bị thiếu của các chuỗi video. Quá trình này được gọi là dự đoán ở mức đại diện. Thay vì tập trung vào từng pixel, V-JEPA 2 làm việc với các đại diện trừu tượng捕获 các động lực và mối quan hệ chính giữa các vật thể và hành động trong môi trường.

Mô hình này được xây dựng trên kiến trúc dự đoán nhúng chung của Meta (JEPA), được thiết kế để hiểu về động lực vật lý. Nó có hai thành phần chính: một bộ mã hóa xử lý video thô để tạo ra các đại diện hữu ích và một bộ dự đoán sử dụng các đại diện này để dự đoán các sự kiện trong tương lai. V-JEPA 2 được đào tạo trên hơn một triệu giờ video, cho phép nó học các mẫu phức tạp trong thế giới vật lý. Bằng cách học từ video, mô hình có thể dự đoán các hành động và tương tác trong tương lai, cải thiện cách robot lập kế hoạch và đưa ra quyết định.

V-JEPA 2 giúp robot thực hiện lập kế hoạch không cần đào tạo trước. Điều này có nghĩa là robot có thể xử lý các nhiệm vụ trong các môi trường mới mà không cần đào tạo trước. Thay vào đó, robot có thể thực hiện các nhiệm vụ như nhặt và đặt các vật thể vào các vị trí mới, ngay cả khi chúng chưa từng thấy những nhiệm vụ này trước đây. Điều này làm cho V-JEPA 2 trở thành một cải tiến đáng kể trong dự đoán hành động và mô hình hóa thế giới, giúp robot trở nên linh hoạt hơn trong các tình huống mới.

Mô hình này học từ dữ liệu video thô, cho phép robot dự đoán các sự kiện trong tương lai. Điều này làm cho robot trở nên có khả năng hơn trong các tình huống thực tế. V-JEPA 2 đưa chúng ta gần hơn với việc tạo ra các robot có thể lập kế hoạch và thực hiện các nhiệm vụ như con người. Meta đang chia sẻ V-JEPA 2 với cộng đồng nghiên cứu để đẩy nhanh tiến bộ AI.

Cách V-JEPA 2 hoạt động: Quá trình hai giai đoạn

V-JEPA 2 hoạt động trong hai giai đoạn riêng biệt. Mỗi giai đoạn cho phép mô hình học từ dữ liệu video thô và sau đó áp dụng kiến thức này để đưa ra quyết định thông minh trong các nhiệm vụ thực tế.

Giai đoạn 1: Học đại diện không cần hành động

V-JEPA 2 bắt đầu với quá trình tiền đào tạo lớn trên hơn 1 triệu giờ video và 1 triệu hình ảnh. Mô hình học bằng cách dự đoán các phần bị thiếu của các chuỗi video. Nó xử lý video dưới dạng các tubelet 3D, phục vụ như các token chính cho mô hình. Mô hình sử dụng kiến trúc Transformer tầm nhìn (ViT) với các nhúng vị trí 3D (3D-RoPE) để bắt cả thông tin không gian và thời gian một cách hiệu quả hơn.

Bộ mã hóa xử lý các tubelet để tạo ra các vector đặc trưng có chiều cao. Những vector này đại diện cho cả động lực không gian và thời gian của video. Mô hình sử dụng mục tiêu làm mờ mặt nạ, nơi các phần lớn của video bị ẩn. Mô hình cố gắng dự đoán nội dung bị ẩn bằng cách sử dụng các phần có thể nhìn thấy. Một bộ mã hóa mục tiêu trung bình di chuyển (EMA) giúp mô hình tránh các giải pháp tầm thường và đảm bảo học tập ổn định. Hàm mất mát tối thiểu hóa khoảng cách L1 giữa dự đoán và đầu ra của bộ mã hóa mục tiêu EMA, tập trung vào các khái niệm cấp cao hơn như sự tồn tại của vật thể và chuyển động, thay vì chi tiết cấp pixel.

Giai đoạn 2: Lập kế hoạch và kiểm soát có điều kiện hành động

Trong giai đoạn thứ hai, mô hình chuyển sang đào tạo có điều kiện hành động. Trọng lượng của bộ mã hóa bị đóng băng và một bộ dự đoán mới được đào tạo sử dụng dữ liệu từ các tương tác của robot. Dữ liệu này bao gồm quan sát video và các hành động kiểm soát tương ứng, thường từ Bộ dữ liệu DROID (khoảng 62 giờ dữ liệu robot). Bây giờ, mô hình có thể dự đoán trạng thái tương lai của môi trường dựa trên cả trạng thái hiện tại và các hành động có thể.

V-JEPA 2 thiết lập một vấn đề tối thiểu hóa năng lượng có điều kiện mục tiêu. Nó mã hóa cả quan sát hiện tại và hình ảnh mục tiêu thành bản đồ đặc trưng. Mô hình sau đó dự đoán cách trạng thái sẽ thay đổi với các chuỗi hành động khác nhau. Chuỗi hành động tối ưu được tìm thấy bằng cách tối thiểu hóa khoảng cách L1 giữa trạng thái tương lai dự đoán và biểu diễn mục tiêu. Phương pháp Cross-Entropy (CEM) được sử dụng cho tối ưu hóa đường dẫn.

Chỉ hành động đầu tiên của chuỗi tối ưu được thực hiện và quá trình này được lặp lại trong một vòng lặp kiểm soát theo chân trời. Điều này cho phép lập kế hoạch và thích nghi theo thời gian thực. Bằng cách sử dụng xử lý tubelet 3D, V-JEPA 2 bắt được cả phụ thuộc không gian và thời gian, cho phép robot suy nghĩ về chuyển động, tương tác vật thể và hậu quả của các hành động trong các môi trường phức tạp. Điều này cho phép lập kế hoạch và kiểm soát không cần đào tạo trước, ngay cả trong các tình huống mới, mà không cần các bản demo cụ thể cho nhiệm vụ hoặc kỹ thuật phần thưởng.

Ứng dụng của V-JEPA 2 trong Robotics

V-JEPA 2 đang thay đổi cách robot tương tác với thế giới. Nhiều ứng dụng vẫn đang được phát triển, nhưng mô hình đã chứng minh khả năng mạnh mẽ trong các môi trường được kiểm soát.

Manipulation Pick-and-Place

Trong môi trường phòng thí nghiệm, V-JEPA 2 đã cho phép robot thực hiện các nhiệm vụ pick-and-place với đào tạo tối thiểu. Sử dụng chỉ 62 giờ dữ liệu từ bộ dữ liệu DROID, robot có thể xử lý các vật thể khác nhau, bao gồm cả vật thể cứng và mềm dẻo. Khả năng này rất quan trọng trong các lĩnh vực như hậu cần, sản xuất và robot gia đình, nơi các vật thể khác nhau đáng kể về kích thước và phức tạp.

Dẫn đường trong môi trường động

V-JEPA 2 có thể mô hình hóa động lực thời gian, điều này làm cho nó hữu ích cho dẫn đường thời gian thực trong môi trường có người, động vật hoặc chướng ngại vật di chuyển. Mặc dù nó chưa được sử dụng trong các phương tiện tự hành hoặc máy bay không người lái, khả năng dự đoán của nó có thể giúp robot dự đoán thay đổi và điều chỉnh đường đi. Điều này là then chốt cho an toàn và hiệu quả trong các môi trường bận rộn.

Tương tác giữa người và robot

Bằng cách học cách dự đoán hành động của con người, V-JEPA 2 có thể cải thiện sự hợp tác giữa người và robot. Robot có thể phản ứng một cách tự nhiên và an toàn hơn trong các không gian được chia sẻ, chẳng hạn như bệnh viện, nhà hoặc sàn công nghiệp. Mặc dù vẫn đang trong quá trình phát triển, khả năng này đại diện cho một bước tiến hướng tới các robot có ý thức xã hội có thể thích nghi với môi trường xung quanh.

Tổng quát hóa và Lập kế hoạch không cần đào tạo trước

V-JEPA 2 có thể tổng quát hóa trên các nhiệm vụ và môi trường. Robot có thể sử dụng các đại diện đã học được trong các tình huống mới mà không cần đào tạo thêm. Khả năng lập kế hoạch không cần đào tạo trước này cho phép robot thích nghi nhanh với các nhiệm vụ mới, do đó giảm nhu cầu thu thập dữ liệu mới hoặc đào tạo lại.

Quyết định thời gian thực và Hiệu quả

Với thiết kế hiệu quả, V-JEPA 2 hỗ trợ lập kế hoạch và kiểm soát thời gian thực. Meta báo cáo rằng V-JEPA 2 nhanh hơn 30 lần so với mô hình Cosmos của Nvidia (NVDA ) trong một số điểm chuẩn. Tốc độ này là thiết yếu cho các nhiệm vụ cần quyết định nhanh, chẳng hạn như điều khiển robot hoặc dẫn đường trong môi trường thay đổi.

Thách thức và Giới hạn Thực tế

Mặc dù V-JEPA 2 đã đạt được tiến bộ đáng kể trong học tự giám sát và lập kế hoạch robot, vẫn còn những thách thức cần được giải quyết trước khi nó có thể được triển khai rộng rãi. Dưới đây là những hạn chế chính:

Tùy thuộc vào dữ liệu trực quan alone

V-JEPA 2 được đào tạo chỉ trên dữ liệu video và hình ảnh. Điều này làm cho nó hiệu quả cho các nhiệm vụ trực quan, nhưng hạn chế khả năng thực hiện các nhiệm vụ đa cảm giác, chẳng hạn như điều khiển bằng xúc giác hoặc sử dụng tín hiệu âm thanh. Robot trong thế giới thực phụ thuộc vào nhiều đầu vào cảm giác.

Độ nhạy với vị trí và hiệu chỉnh camera

Mô hình phụ thuộc vào đầu vào RGB đơn sắc, điều này có thể làm giảm hiệu suất nếu cơ sở hoặc khung tham chiếu của robot không được nhìn thấy. Các điều chỉnh thủ công đối với thiết lập camera có thể cần thiết để đảm bảo hiệu suất nhất quán.

Giới hạn trong lập kế hoạch dài hạn và đa bước

V-JEPA 2 hoạt động tốt với các nhiệm vụ có chân trời ngắn nhưng gặp khó khăn với lập kế hoạch dài hạn. Sự tích tụ lỗi trong dự đoán và sự mở rộng của không gian hành động làm cho các hoạt động phức tạp, đa bước trở nên khó khăn.

Nhu cầu tính toán cao

Mặc dù nhanh hơn các mô hình như Cosmos của Nvidia, V-JEPA 2 có hơn 1,2 tỷ tham số. Điều này đòi hỏi tài nguyên tính toán đáng kể, điều này có thể gây khó khăn cho các phòng thí nghiệm nhỏ hơn hoặc các tổ chức có cơ sở hạ tầng hạn chế.

Tổng quát hóa trong môi trường không cấu trúc

V-JEPA 2 hoạt động tốt trong các môi trường được kiểm soát nhưng có thể gặp vấn đề trong các môi trường không quen thuộc hoặc không cấu trúc. Tỷ lệ thành công của nó trong các nhiệm vụ pick-and-place là khoảng 80%, nhưng nó có thể thất bại trong các trường hợp ngoại lệ.

Tích hợp với các ngăn xếp robot đầy đủ

Để trở nên hữu ích, V-JEPA 2 phải tích hợp với các bộ điều khiển động cơ, cảm biến thời gian thực và các lập trình viên nhiệm vụ. Việc đạt được sự tương tác mượt mà trong các môi trường động vẫn còn là một thách thức.

Cân nhắc về đạo đức và thiên vị

Giống như tất cả các mô hình lớn, V-JEPA 2 có thể kế thừa các thiên vị từ dữ liệu đào tạo của nó. Trong các ứng dụng thực tế, đặc biệt là những ứng dụng liên quan đến tương tác con người, những thiên vị này có thể dẫn đến các kết quả không mong muốn. Sự giám sát về mặt đạo đức là rất cần thiết.

Kết luận

V-JEPA 2 đại diện cho một bước tiến đáng kể trong AI và robotics. Nó cho phép robot hiểu và tương tác với thế giới vật lý giống như hành vi của con người. Mặc dù mô hình đã chứng minh hiệu suất mạnh mẽ trong việc dự đoán hành động, hiểu thế giới và lập kế hoạch mà không cần đào tạo trước, nó vẫn còn một số thách thức.

V-JEPA 2 phụ thuộc vào dữ liệu trực quan và có một số hạn chế trong các nhiệm vụ đa cảm giác, lập kế hoạch dài hạn và tích hợp với các hệ thống robot hoàn chỉnh. Tuy nhiên, khả năng đưa ra quyết định thời gian thực và thích nghi với các môi trường mới làm cho nó rất hữu ích cho các tình huống thực tế phức tạp.

Meta đang tiếp tục tinh chỉnh V-JEPA 2, điều này sẽ góp phần vào việc phát triển AI và làm cho robot trở nên thông minh hơn. Tiến bộ này sẽ có giá trị cho các ngành công nghiệp như chăm sóc sức khỏe, hậu cần và phương tiện tự hành. V-JEPA 2 có tiềm năng lớn và sẽ đóng vai trò quan trọng trong tương lai của robotics.