Chó robot tự "học", tự thích nghi như sinh vật sống, biết tập đi đứng nhờ bộ não AI mô phỏng hệ thần kinh

[Mai Nhung]

IntuiCell, một công ty công nghệ có trụ sở tại Thụy Điển, vừa giới thiệu một hệ thống AI mới có tên gọi "Digital Nervous System" (Hệ thần kinh Kỹ thuật số), cho phép robot, cụ thể là chó robot Luna, có khả năng tự học và thích nghi với môi trường xung quanh giống như sinh vật sống.

Những điểm chính:

• IntuiCell (Thụy Điển) ra mắt "Digital Nervous System" (Hệ thần kinh Kỹ thuật số), một hệ thống AI cho phép robot tự học.
• Hệ thống này mô phỏng hệ thần kinh sinh học, giúp robot tương tác, xử lý và điều chỉnh hành vi theo môi trường.
• Chó robot Luna, được trang bị hệ thống này, đã tự học cách đứng, giữ thăng bằng và di chuyển.
• IntuiCell không đi theo hướng "càng lớn càng tốt" của các mô hình AI truyền thống, mà tập trung vào khả năng tự học và thích ứng.
• Công nghệ này có tiềm năng ứng dụng trong nhiều lĩnh vực, từ thám hiểm đến ứng phó khẩn cấp.

Digital Nervous System: Mô phỏng hệ thần kinh sinh học

Thay vì huấn luyện mô hình AI trên một lượng dữ liệu khổng lồ đã được lập trình sẵn để điều khiển robot, IntuiCell áp dụng một phương pháp tiếp cận hoàn toàn khác: sử dụng một hệ thống AI có khả năng tự học.

Hệ thống "Digital Nervous System" mô phỏng các nguyên tắc học tập của hệ thần kinh sinh học, cho phép robot tương tác với môi trường, xử lý thông tin và điều chỉnh hành vi một cách linh hoạt.

Chó robot Luna: Tự học từ những bước đi đầu tiên

Trong video được IntuiCell chia sẻ trên YouTube, chó robot Luna bắt đầu bằng những chuyển động ngẫu nhiên của các chân. Tuy nhiên, nhờ "bộ não AI" đặc biệt, Luna dần dần học được cách giữ thăng bằng, đứng vững và di chuyển một cách linh hoạt.

Viktor Luthman, nhà đồng sáng lập kiêm CEO IntuiCell, cho biết: "Trong nhiều thập kỷ, AI vượt trội trong việc xử lý khối lượng dữ liệu khổng lồ, nhưng chưa thể đạt đến trí thông minh thực sự. Hệ thống của chúng tôi thay đổi điều đó. Chúng tôi chuyển hóa các nguyên tắc học tập sinh học thành phần mềm, giúp AI tiến hóa, thích nghi và tương tác với thế giới theo những cách chưa từng có trước đây."

IntuiCell kỳ vọng "Digital Nervous System" sẽ trở thành nền tảng cho mọi "trí tuệ phi sinh học", cho phép các tổ chức và cá nhân giải quyết những vấn đề thực tế mà con người hiện nay chưa thể lường trước, mà không cần phụ thuộc vào các tập dữ liệu huấn luyện khổng lồ.

Quan điểm khác biệt về AI: Không phải 'càng lớn càng tốt'

Udaya Rongala, nhà đồng sáng lập IntuiCell, cho rằng cách tiếp cận hiện nay trong việc đào tạo các mô hình AI (tập trung vào mở rộng dữ liệu, tăng tham số và sức mạnh tính toán) là sai lầm.

"AI của IntuiCell không chỉ là phiên bản nâng cấp của công nghệ máy học (machine learning), mà là một hình thái trí tuệ hoàn toàn mới," Rongala nói. Ông cũng cho biết, công ty không phát triển mô hình theo hướng "càng lớn càng tốt", và trí thông minh tự học cho robot mới chỉ là điểm khởi đầu.

Trong khi các công ty như Google và Nvidia đang tập trung vào việc phát triển các mô hình AI lớn, đòi hỏi phần cứng mạnh mẽ, thì IntuiCell lại đi theo hướng phát triển AI có thể hoạt động hiệu quả trên các thiết bị có cấu hình khiêm tốn.
Gần đây, các công ty công nghệ lớn cũng đã có những động thái cho thấy họ đang quan tâm đến lĩnh vực robot:

• Nvidia: Ra mắt GR00T N1, được gọi là "nền tảng robot hình người mở đầu tiên trên thế giới", với hệ thống "kép" cho phép robot "suy nghĩ nhanh" và "suy nghĩ chậm".
• Google: Giới thiệu hai nền tảng Gemini Robotics và Gemini Robotics-ER, hướng đến mục tiêu trở thành nền tảng chung cho các loại robot.

Ứng dụng tiềm năng

IntuiCell đặt nhiều kỳ vọng vào công nghệ AI của mình, đặc biệt là khả năng học hỏi theo thời gian thực nhờ mạng lưới học tập phi tập trung. Công nghệ này hứa hẹn sẽ mang lại đột phá trong nhiều lĩnh vực:

• Thám hiểm đại dương, không gian.
• Ứng phó khẩn cấp trong những môi trường nguy hiểm.
• Các lĩnh vực khác mà con người khó tiếp cận.

Cách tiếp cận của IntuiCell, với việc tập trung vào khả năng tự học và thích ứng của AI, thay vì chỉ đơn thuần tăng kích thước mô hình, có thể mở ra một hướng đi mới cho ngành công nghiệp robot và AI. Liệu "Digital Nervous System" có thể trở thành một nền tảng phổ biến, hay sẽ chỉ là một thử nghiệm độc đáo? Thời gian sẽ trả lời.