Robot Học Cách Hiểu Biết Bản Thân Mình Không Cần Sự Hỗ Trợ Của Con Người

Các kỹ sư tại Trường Kỹ thuật và Khoa học Ứng dụng Columbia đã tạo ra robot đầu tiên có thể học một mô hình của toàn bộ cơ thể từ đầu, tất cả mà không cần sự hỗ trợ của con người. 

Nghiên cứu này được công bố trên Science Robotics. 

Giảng Dạy Robot

Các nhà nghiên cứu đã chỉ ra cách robot có thể tạo ra một mô hình động học của chính nó và sử dụng mô hình tự để lập kế hoạch chuyển động, đạt được mục tiêu và tránh chướng ngại vật trong nhiều tình huống khác nhau. Nó cũng có thể tự động nhận ra và bù đắp cho thiệt hại đối với cơ thể của nó. 

Một cánh tay robot được đặt bên trong một vòng tròn của năm máy quay video, và robot quan sát chính nó thông qua các máy quay trong khi nó di chuyển tự do. Nó di chuyển và uốn cong để học chính xác cách cơ thể của nó di chuyển như thế nào trong phản ứng với các lệnh động cơ khác nhau, và sau ba giờ, nó cuối cùng đã dừng lại. Mạng lưới thần kinh sâu bên trong của robot sau đó đã hoàn thành việc học mối quan hệ giữa hành động động cơ của robot và thể tích mà nó chiếm trong môi trường của nó. 

Hod Lipson là giáo sư kỹ thuật cơ khí và giám đốc Phòng thí nghiệm Máy móc Sáng tạo của Columbia. 

“Chúng tôi thực sự tò mò về việc robot tưởng tượng bản thân mình,” Lipson nói. “Nhưng bạn không thể chỉ nhìn vào một mạng lưới thần kinh, đó là một hộp đen.” 

Các nhà nghiên cứu đã làm việc trên một số kỹ thuật trực quan trước khi hình ảnh tự của robot dần dần xuất hiện. 

“Đó là một loại đám mây nhấp nháy nhẹ nhàng xuất hiện để bao quanh cơ thể ba chiều của robot,” Lipson tiếp tục. “Khi robot di chuyển, đám mây nhấp nháy nhẹ nhàng theo dõi nó.” 

Mô hình tự của robot chính xác đến khoảng 1% không gian làm việc của nó.

Ứng Dụng và Tiến Bộ Tiềm Năng

Bằng cách cho phép robot tự mô hình hóa mà không cần sự hỗ trợ của con người, các chuyên gia có thể đạt được nhiều tiến bộ. Một mặt, nó tiết kiệm lao động và cho phép robot theo dõi sự hao mòn của chính nó, phát hiện và bù đắp cho bất kỳ thiệt hại nào. Các tác giả cho biết khả năng này sẽ giúp các hệ thống tự động trở nên tự chủ hơn. Một ví dụ họ đưa ra là một robot nhà máy, có thể sử dụng khả năng này để phát hiện ra rằng có điều gì đó không di chuyển đúng trước khi gọi hỗ trợ. 

Boyuan Chen là tác giả đầu tiên của nghiên cứu này. Anh đã dẫn đầu công việc và hiện là giáo sư trợ lý tại Đại học Duke. 

“Chúng ta, con người, rõ ràng có một khái niệm về bản thân,” Chen nói. “Đóng mắt và thử tưởng tượng cách cơ thể của bạn sẽ di chuyển nếu bạn thực hiện một số hành động, chẳng hạn như giơ tay về phía trước hoặc bước lùi. Ở đâu đó trong não bộ của chúng ta, chúng ta có một khái niệm về bản thân, một mô hình tự cho chúng ta biết thể tích của môi trường xung quanh chúng ta chiếm bao nhiêu và cách thể tích đó thay đổi khi chúng ta di chuyển.”

Lipson đã làm việc trong nhiều năm để tìm ra các cách mới để cung cấp cho robot một số hình thức của sự tự nhận thức này. 

“Mô hình hóa tự là một hình thức nguyên thủy của sự tự nhận thức,” anh giải thích. “Nếu một robot, động vật hoặc con người có một mô hình tự chính xác, nó có thể hoạt động tốt hơn trong thế giới, nó có thể đưa ra quyết định tốt hơn và nó có một lợi thế tiến hóa.”

Các nhà nghiên cứu đã thừa nhận các giới hạn và rủi ro khác nhau liên quan đến việc cấp quyền tự chủ cho máy móc thông qua sự tự nhận thức, và Lipson đảm bảo rằng loại tự nhận thức cụ thể trong nghiên cứu này là “nhỏ so với con người, nhưng bạn phải bắt đầu từ đâu đó. Chúng ta phải đi từ từ và cẩn thận, để chúng ta có thể tận dụng lợi ích trong khi giảm thiểu rủi ro.”