Từ ý tưởng đến hiện thực ―― Tuyến đầu của việc phát triển Robot AI

Như chúng ta đã thấy trong các chương trước, sự Dung hợp (Fusion / 融合) giữa Công nghệ AI (AI technology / AI技術) và Công nghệ Robot (Robot technology / ロボット技術) đang lan rộng ra nhiều lĩnh vực như Thị giác (Vision / 視覚), ngôn ngữ, Di chuyển (Mobility / 移動), Học tập (Learning / 学習), và Cộng sinh (Symbiosis / 共生), hứa hẹn sẽ thay đổi lớn lao đời sống và nền Công nghiệp (Industry / 産業) của chúng ta. Tuy nhiên, đằng sau sự Đổi mới (Innovation / 革新) này là một Thực tế phát triển (Development reality / 開発のリアル) chồng chất vô số thất bại và Thử nghiệm và sai sót (Trial and error / 試行錯誤).

Điều đáng chú ý đặc biệt là sự Thách thức (Challenge / 挑戦) từ các Công ty khởi nghiệp (Startup / スタートアップ) và Cơ quan nghiên cứu (Research institution / 研究機関). Họ quả cảm bước chân vào những Lĩnh vực (Domain / 領域) chưa từng có ai làm, và trong một quỹ Thời gian và Vốn (Time and funding / 資金と時間) hạn hẹp, họ liên tiếp tạo ra những Robot mang lại Tác động (Impact / インパクト) cho thế giới. Dù không có những Nguồn lực (Resource / 資源) khổng lồ như các Doanh nghiệp lớn (Large enterprise / 大企業), họ sử dụng Tốc độ (Speed / スピード) và Tính linh hoạt (Flexibility / 柔軟性) làm vũ khí để thâm nhập sâu vào các Nhu cầu ngách (Niche needs / ニッチなニーズ).

Trong chương này, chúng ta sẽ dựa trên các Ví dụ thực tế (Real case / 実例) để giải mã xem Robot AI đang được sinh ra như thế nào tại Hiện trường phát triển (Development site / 開発現場) thực tế, và chúng được định hình ra sao trong khi đối mặt với những Thách thức / Vấn đề (Issue / 課題) nào. Ở phần sau, trong khi đề cập đến Chiến lược MVP (Sản phẩm khả dụng tối thiểu / Minimum Viable Product / 最小実行可能プロトタイプ) mang đậm chất Startup, chúng ta sẽ cùng tìm kiếm Con đường (Path / 道筋) dẫn đến Thành công (Success / 成功).

Những ví dụ thành công của Startup và Cơ quan nghiên cứu

Trước tiên, hãy cùng giới thiệu các ví dụ phát triển của những Startup và Cơ quan nghiên cứu đang thực sự gặt hái Thành quả (Result / 成果) trong một số lĩnh vực (Tên doanh nghiệp sẽ được ẩn đi).

“Robot hỗ trợ bế/nâng” trong lĩnh vực chăm sóc y tế

Một Startup đã dấn thân vào việc phát triển Robot hỗ trợ chăm sóc (Care support robot / 介護支援ロボット) giúp di chuyển an toàn người cao tuổi từ giường sang xe lăn, trong bối cảnh Nhật Bản đang Thiếu hụt nhân lực (Labor shortage / 人材不足) điều dưỡng trầm trọng. Điểm đặc trưng là họ đã sử dụng AI để cho nó học “Góc độ nâng (Lifting angle / 持ち上げ角度) và Mức độ tác dụng lực (Force application / 力加減) an toàn và Hiệu quả (Efficient / 効率的) nhất”.

Giai đoạn đầu phát triển, nó chỉ có Cấu trúc (Structure / 構造) nâng đơn thuần bằng Động lực (Motive power / 動力), nhưng bằng việc áp dụng Học tăng cường (Reinforcement learning / 強化学習), nó đã có thể Tạo tự động (Automatic generation / 自動生成) các Chuyển động tối ưu (Optimal motion / 最適なモーション) dựa trên chiều cao, cân nặng và Phạm vi chuyển động của khớp (Range of joint motion / 関節の可動範囲) của người được chăm sóc. Nhờ đó, Nguy cơ (Risk / リスク) đau lưng của người chăm sóc được Giảm thiểu (Reduction / 低減), và việc Triển khai (Implementation / 導入) tại hiện trường đang tiến triển Nhanh chóng (Rapidly / 急速に).

“Robot phản hồi cảm xúc” tại hiện trường giáo dục

Tại Cơ quan nghiên cứu của một trường Đại học, người ta đang phát triển Robot hỗ trợ giáo dục (Education support robot / 教育支援ロボット) với mục đích hỗ trợ sự phát triển của trẻ em. Robot này có thể Ước lượng (Estimate / 推定) cảm xúc của trẻ từ biểu cảm hay Tông giọng (Voice tone / 声のトーン) và thay đổi cách thức Hội thoại (Conversation / 会話).

Ví dụ, nó có thể đưa ra Cách ứng phó linh hoạt (Flexible response / 柔軟な対応) tùy theo sự thăng trầm của Cảm xúc (Emotion / 感情): cất giọng dịu dàng khi trẻ đang buồn bã, hay đặt câu hỏi đố vui với Trạng thái hưng phấn (High tension / 明るいテンション) khi trẻ đang vui vẻ. Nhờ vậy, nó đang dần tạo được Thành tích (Track record / 実績) trong việc hỗ trợ học tập cho trẻ em không chịu đến trường hay Giáo dục hỗ trợ đặc biệt (Special needs education / 特別支援教育).

“Robot đi bằng 4 chân” dùng để kiểm tra cơ sở hạ tầng nhà máy

Một ví dụ khác là Robot đi bằng 4 chân (Quadruped robot / 四足歩行型ロボット) do một Startup nhắm đến việc Tự động hóa (Automation / 自動化) công tác kiểm tra Cơ sở hạ tầng (Infrastructure / インフラ) phát triển. Nó được thiết kế để có thể sử dụng Di chuyển tự chủ (Autonomous navigation / 自律移動) thay thế con người thực hiện việc kiểm tra bồn chứa, đường ống trong Nhà máy (Factory / 工場).

Robot này được trang bị nhiều camera và Cảm biến (Sensor / センサー), cùng với Công nghệ SLAM (SLAM technology / SLAM技術), giúp nó có thể di chuyển không gặp trở ngại kể cả ở cầu thang hay lối đi hẹp. Hơn nữa, nó nhận diện Đối tượng kiểm tra (Inspection target / 点検対象) bằng hình ảnh, và khi phát hiện Bất thường (Abnormality / 異常), nó sẽ phát ra Cảnh báo (Alert / アラート) theo Thời gian thực (Real-time / リアルタイム). Điều này tạo ra Lợi ích (Merit / メリット) lớn trên cả hai phương diện là Tính an toàn (Safety / 安全性) và Chi phí (Cost / コスト).

Tất cả các trường hợp đều có một điểm chung: chúng không đơn thuần chỉ là “Sự chứng minh công nghệ (Technology demonstration / 技術の実証)“, mà được thiết lập như những “Giải pháp thực tế (Realistic solution / 現実的な解決策)” đáp ứng đúng các vấn đề tại hiện trường.

Chu trình Chế tạo thử – Triển khai – Cải tiến: Văn hóa phát triển không sợ thất bại

Việc phát triển Robot AI trong hầu hết các trường hợp không bao giờ thành công ngay từ lần đầu tiên. Có vô số các Vấn đề (Issue / 課題) mà chỉ khi đưa ra hiện trường thực tế mới nhìn thấy được, chẳng hạn như độ chính xác của Cảm biến không đủ, Lỗi nhận diện (Recognition error / 認識エラー), các vấn đề về Pin (Battery / バッテリー), hay Phản ứng của người dùng (User reaction / ユーザーの反応).

Chính vì vậy, nhiều Startup đang áp dụng Phương pháp phát triển (Development method / 開発手法) lặp đi lặp lại một Chu trình (Cycle / サイクル) ngắn: “Chế tạo thử (Prototyping / 試作) → Triển khai (Implementation / 実装) → Cải tiến (Improvement / 改善)“.

Không hướng tới sự hoàn hảo ngay từ đầu, họ làm ra một Bản mẫu tạm thời (Tentative prototype / 仮のプロトタイプ) nhanh nhất có thể, và vừa nhờ người dùng sử dụng thực tế vừa Cải thiện (Improve / 改良) nó. Điều này cũng giống với việc Học tập của mô hình AI (AI model learning / AIモデルの学習), gần với lối suy nghĩ “Tối ưu hóa (Optimize / 最適化) thông qua Phản hồi từ thực tế (Real-world feedback / 現実のフィードバック)“.

Trong phương pháp này, không chỉ ý kiến của Nhà phát triển (Developer / 開発者), mà ý kiến của Người dùng (User / ユーザー) trực tiếp sử dụng Robot trở nên vô cùng quan trọng. Có dễ sử dụng không, có an toàn không, có bị lệch so với Kỳ vọng (Expectation / 期待) hay không ―― họ vừa lắng nghe những “Tiếng nói hiện trường (Voice of the field / 現場の声)” như vậy, vừa làm cho Sản phẩm (Product / プロダクト) trưởng thành hơn. Một Văn hóa (Culture / 文化) không sợ thất bại, thậm chí coi “thất bại là một sự học hỏi” đã bén rễ rất sâu.

Đặc biệt trong trường hợp Robot trang bị AI (AI-equipped robot / AI搭載ロボット), ở Giai đoạn đầu (Initial stage / 初期段階), độ chính xác của Nhận diện (Recognition / 認識) và Hoạt động (Motion / 動作) thấp là điều hiển nhiên. Nhưng không dừng lại ở đó, Tư tưởng (Philosophy / 思想) “Nâng cao độ chính xác bằng cách cho Học hỏi tại hiện trường (Learning in the field / 現場で学ばせる)” đang tạo nên Sức mạnh (Strength / 強さ) của việc phát triển Robot ngày nay.

Chiến lược MVP (Sản phẩm khả dụng tối thiểu): Phương pháp mang đến “Giá trị” với tốc độ nhanh nhất

Trong Chiến lược phát triển (Development strategy / 開発戦略) của các Startup, một lối suy nghĩ được đặc biệt coi trọng là “MVP (Minimum Viable Product / 最小実行プロトタイプ)“. Đây là phương pháp nhanh chóng phát triển một Bản mẫu (Prototype / プロトタイプ) chỉ giữ lại những Chức năng tối thiểu cần thiết (Minimum necessary functions / 必要最小限の機能) và tiến hành Kiểm chứng (Verification / 実証) trên Thị trường (Market / 市場).

Mục đích là để kiểm chứng với tốc độ nhanh nhất xem “Ý tưởng này có thực sự Hữu ích (Useful / 役に立つ) cho người dùng hay không?”. Trước khi Triển khai toàn bộ (Full implementation / フル実装) một AI cao cấp hay Hệ thống điều khiển (Control system / 制御系) phức tạp, trước tiên họ chỉ chắt lọc và tạo ra Chức năng cốt lõi (Core function / コア機能) quan trọng nhất, sau đó thử tung nó vào hiện trường thực tế.

Ví dụ, trong việc phát triển một loại Robot giao hàng (Delivery robot / 宅配ロボット) nào đó, thay vì “Giao hàng bằng di chuyển tự chủ hoàn toàn (Delivery by fully autonomous navigation / 完全自律走行による配達)“, ban đầu họ chỉ triển khai chức năng đến trước tòa nhà bằng Bán tự chủ (Semi-autonomous / 半自律) rồi dùng giọng nói để thông báo đã đến nơi. Dựa trên Phản hồi (Feedback / フィードバック) thu được từ MVP này, họ dần dần từng bước nâng cao Độ chính xác di chuyển (Navigation accuracy / 移動精度) cũng như sự tự nhiên trong Hội thoại (Conversation / 会話).

Điểm ưu việt của chiến lược này là nó tập trung vào “Cung cấp giá trị (Value provision / 価値の提供)” hơn là sự Hoàn thiện kỹ thuật (Technical perfection / 技術の完成). Vì có thể xác định sớm những điểm mà người dùng cảm thấy “có thể dùng được”, “thực sự hữu ích”, nên ít xảy ra sự chệch hướng về Phương hướng (Direction / 方向性), và việc Quyết định đầu tư (Investment decision / 投資判断) cũng dễ dàng hơn.

Đặc biệt, Robot AI đang bước vào một thời đại khó Khác biệt hóa (Differentiation / 差別化) chỉ bằng Kỹ thuật (Technology / 技術). Chính vì thế, họ làm rõ “cung cấp Giá trị gì, cho ai, trong hoàn cảnh nào”, và bắt đầu đối thoại với Thị trường ở mức Tối thiểu cần thiết (Minimum necessary / 必要最小限). Chiến lược MVP (MVP strategy / MVP戦略) này chắc chắn cũng sẽ trở thành Xu hướng chủ đạo (Mainstream / 主流) trong việc phát triển Robot từ nay về sau.

Tương lai của Robot AI do các Startup mở đường

Các Robot AI được tạo ra bởi Startup hay Cơ quan nghiên cứu không chỉ là Kết tinh của kỹ thuật (Crystallization of technology / 技術の結晶) đơn thuần. Đó là Kết tinh (Crystallization / 結晶) của Sự nỗ lực (Ingenuity / 工夫) và Chấp niệm (Tenacity / 執念) nhằm nhìn thẳng vào những Nỗi đau (Pain / 痛み) và Vấn đề tại hiện trường để giải quyết chúng. Trong bối cảnh cả Ngân sách (Budget / 予算) và Nhân lực (Manpower / 人手) đều hạn chế, họ phải nhìn nhận rõ xem thứ gì là thực sự cần thiết, Triển khai (Implement / 実装) với tốc độ nhanh nhất, và vừa học hỏi từ hiện trường vừa Cải thiện (Improve / 改良) nó. Cái Chu trình đó đang trở thành Động lực (Driving force / 原動力) của sự Đổi mới (Innovation / 革新).

Và Cách tiếp cận (Approach / アプローチ) của họ chứng minh một Sự thật (Fact / 事実) rằng: “Robot AI không phải là câu chuyện của tương lai xa xôi, mà chúng đang Giải quyết (Deal with / 対処している) những vấn đề của hiện tại”.

Trong chương tiếp theo, chúng ta sẽ tập trung vào một trong những ngành đang Áp dụng (Introduce / 導入) các công nghệ này một cách tích cực nhất: “Ngành sản xuất (Manufacturing industry / 製造業)“. Từ Góc nhìn kinh doanh (Business perspective / ビジネス視点) như Tự động hóa dây chuyền nhà máy (Factory line automation / 工場ラインの自動化), Quản lý chất lượng (Quality management / 品質管理), và cả ROI (Tỷ suất hoàn vốn / Return on Investment / 投資対効果), chúng ta sẽ cùng khám phá xem Robot AI đang thay đổi hiện trường như thế nào. Chúng ta sẽ tiếp cận thực tế của việc Đưa Robot vào sử dụng (Robot introduction / ロボット導入) từ cả hai khía cạnh: Sự biến đổi hiện trường (Field transformation / 現場の変革) và Tác động kinh tế (Economic impact / 経済的インパクト).