Trong khi bạn hai tay chưa chắc đã giải được khối rubik thì con robot này làm được chỉ với một tay

Rubik là trò chơi trí tuệ được yêu thích trên toàn thế giới, không chỉ bởi con người mà còn là cả… robot nữa. Nếu như con người luôn tìm cách phá các kỷ lục rubik trước đó thì robot cũng luôn được đào tạo để có những cách giải rubik nhanh và kỳ lạ.

Mới đây nhất, công ty Open-AI có trụ sở tại San Francisco đã trình diễn khả năng giải rubik của robot, điều đáng chú ý là nó có thể giải chỉ bằng một tay.

Con robot này có tên là Dactyl, trong khi hầu hết chúng ta, với cả hai tay, phải chật vật mới giải được khối rubik thì nó lại làm được chỉ với một tay. Kể từ năm 2017, các nhà nghiên cứu của Open AI đã huấn luyện robot này khả năng giải rubik và điểm đáng chú ý là nó có thiết kế tương đồng với bàn tay con người.

Tất nhiên, trước Dactyl đã có những robot có khả năng giải rubik cực nhanh, dưới một giây, nhanh hơn rất nhiều so với kỷ lục 5 giây mà con người lập nên, tuy nhiên chúng lại không có thiết kế giống như bàn tay con người.

Dù  đã có nhiều robot giải rubik nhanh chóng, Dactyl được phát triển theo hướng khác. Các nhà nghiên cứu đã tạo nên nó từ con số 0 và đưa trí thông minh vào để nó có thể học hỏi và giải quyết những công việc phức tạp trong thời gian thực. Đây là một bước đầu trong việc tạo ra những robot có trí thông minh cao phục vụ đời sống của con người, không những khéo tay mà còn biết suy nghĩ.

Trong suốt 60 năm qua, để thực hiện các nhiệm vụ khó khăn mà con người làm với đôi bàn tay, yêu cầu phải thiết kế riêng một robot cho mỗi nhiệm vụ. Dactyl là bước tiến đầu tiên trong việc thay đổi chuyện đó. Nó là tiền thân của những robot thông minh, thích nghi tốt hơn, nhanh nhẹn hơn, có khả năng đối phó với sự lộn xộn và phức tạp của thế giới thực.

Bàn tay robot tự không thực sự là phát minh mới; nhiều biến thể của nó đó đã tồn tại trong 15 năm qua. Điểm mới là các nhà nghiên cứu sử dụng hệ thống ngẫu nhiên hoá miền tự động  (Automatic Domain Randomization - ADR), có khả năng tạo ra vô tận các môi trường ngẫu nhiên với độ khó tăng dần, sử dụng trong mô phỏng trước khi robot được giao nhiệm vụ thách thức trong thế giới thực.

"Trong quá trình mô phỏng, mọi thứ được thay đổi dần dần từ kích thước và khối lượng của khối rubik đến độ ma sát của các ngón tay robot”, nhà nghiên cứu  Ashley Pilipiszyn của Open AI cho biết.

“ADR bắt đầu với một môi trường duy nhất cố định, mạng lưới thần kinh sẽ học cách giải rubik từ đây", cô cho biết. “Khi mạng lưới thần kinh trở nên tốt hơn và đạt được khả năng nhất định, số miền ngẫu nhiên hoá sẽ được tự tăng dần. Điều này sẽ làm cho nhiệm vụ của robot trở nên khó khăn hơn, vì mạng lưới thần kinh giờ phải học cách làm quen với môi trường ngẫu nhiên".

Nó vẫn không hoàn hảo, các nhà nghiên cứu đặt ra mức 15 lần xoay để giải khối rubik và Dactyl chỉ thành công 60% trong các lần thử. Khi khối rubik được xáo trộn đến mức khó tối đa và cần 26 lượt quay trở lên để giải thì nó chỉ thành công 20%.

Tuy nhiên, thành tựu của Dactyl đã đưa dự án tiến gần hơn đến mục tiêu cuối cùng: phát triển robot có khả năng học tập để thực hiện các nhiệm vụ phức tạp và đa dạng.

Trong suốt 60 năm qua, để thực hiện các nhiệm vụ khó khăn mà con người làm với đôi bàn tay, yêu cầu phải thiết kế riêng một robot cho mỗi nhiệm vụ. Dactyl là bước tiến đầu tiên trong việc thay đổi chuyện đó. Nó là tiền thân của những robot thông minh, thích nghi tốt hơn, nhanh nhẹn hơn, có khả năng đối phó với sự lộn xộn và phức tạp của thế giới thực.

Tham khảo: Motherboard