Vai trò của Kỹ sư, Nhà thiết kế và Nhà phát triển AI

Khi nghe đến việc “chế tạo” Robot, nhiều người có thể hình dung ra cảnh một kỹ sư lủi thủi một mình vẽ bản thiết kế và lắp ráp các bộ phận kim loại. Tuy nhiên, việc phát triển Robot hiện đại không thể hoàn thiện bằng những công việc đơn độc như vậy. Đặc biệt là với Robot được trang bị AI thì lại càng không. Nơi đó không thể thiếu sự Hợp tác (Collaboration / 協働) của các chuyên gia có chuyên môn khác nhau.

Đầu tiên là Kỹ sư phần cứng (Hardware engineer / ハードウェアエンジニア). Họ thiết kế và chế tạo các bộ phận đóng vai trò là “cơ thể” của Robot như cảm biến và Cơ cấu chấp hành (Actuator / アクチュエーター). Nếu cấu trúc vật lý không phù hợp, dù AI có xuất sắc đến đâu cũng không thể phát huy hết khả năng. Cần phải có một thiết kế xem xét đến tính thực tiễn tại hiện trường như độ bền, tính linh hoạt và khả năng bảo trì.

Tiếp theo là sự xuất hiện của Kỹ sư phần mềm (Software engineer / ソフトウェアエンジニア). Để Robot có thể chuyển động, cần có một hệ thống nhận lệnh, giải thích và xuất ra dưới dạng tín hiệu điều khiển một cách chính xác. Họ đóng vai trò tinh chỉnh “hệ thần kinh” của Robot, bao gồm Giao diện giao tiếp (Communication interface / 通信インターフェース), điều khiển thời gian thực và lớp hệ điều hành (OS layer).

Và, sự tồn tại đóng vai trò trung tâm chính là Kỹ sư AI (AI engineer / AIエンジニア). Họ thiết kế các thuật toán để mang lại trí thông minh cho Robot và giúp chúng thích ứng với môi trường. Họ đảm nhận nhiều nhiệm vụ đa dạng như huấn luyện Mô hình học máy (Machine learning model / 機械学習モデル), tích hợp xử lý ngôn ngữ tự nhiên và nâng cao độ chính xác của thị giác máy tính. Để AI phán đoán chính xác, các tập dữ liệu chất lượng cao và chiến lược học tập là điều không thể thiếu.

Hơn nữa, một sự tồn tại không thể bỏ qua là Nhà thiết kế UX/UI (UX/UI Designer / UX/UIデザイナー). Đối với những Robot tiếp xúc với con người, việc thiết kế Giao diện người dùng (User interface / ユーザーインターフェース) là vô cùng quan trọng. Cần có người thiết kế “cảm giác dễ chịu” và “tính dễ sử dụng”, từ việc bố trí các nút bấm, phản hồi bằng giọng nói, sự tự nhiên của chuyển động cho đến biểu cảm khuôn mặt.

Người bao quát dự án và làm cầu nối giữa các nhóm là Quản lý dự án (Project manager / プロジェクトマネージャー). Họ hỗ trợ cho tiến trình phát triển diễn ra suôn sẻ thông qua việc điều chỉnh thời hạn, quản lý ngân sách, đàm phán với khách hàng. Vì đôi khi cũng được yêu cầu đưa ra những phán đoán mang tính kỹ thuật, nên lý tưởng nhất là họ cũng có một mức độ kiến thức kỹ thuật nhất định.

Các phương pháp phát triển hỗ trợ sự hợp tác

Trong việc phát triển Robot có sự tham gia của nhiều chuyên gia như thế này, việc quản lý dự án trở nên cực kỳ quan trọng. Không chỉ năng lực triển khai kỹ thuật, mà chất lượng của sự giao tiếp sẽ quyết định thành quả cuối cùng. Chính vì vậy, tại hiện trường phát triển, các phương pháp như “Agile (Phát triển linh hoạt / アジャイル)” hay “Scrum (スクラム)” đang được tận dụng.

Ví dụ, trong phát triển Agile, bằng cách lặp đi lặp lại việc triển khai và kiểm thử trong những khoảng thời gian ngắn, người ta sẽ tạo ra Bản mẫu (Prototype / プロトタイプ) ở giai đoạn sớm, sau đó vừa tích hợp phản hồi thực tế của người dùng vừa tiến hành cải tiến. Điều này giúp tránh được rủi ro lãng phí thời gian và ngân sách do quá ám ảnh với một “thiết kế hoàn hảo”.

Ngoài ra, trong phát triển Robot, việc Kiểm thử ảo (Virtual testing / 仮想テスト) tận dụng các môi trường mô phỏng cũng rất phổ biến. Trước khi đưa vào môi trường thực tế, việc tiến hành kiểm chứng hoạt động hay kiểm chứng khả năng tránh chướng ngại vật trên không gian 3D sẽ giúp giảm thiểu chi phí khi thất bại. Các công cụ như ROS (Hệ điều hành Robot / Robot Operating System) hay Gazebo đang đóng góp to lớn vào việc nâng cao hiệu suất phát triển này.

Hơn thế nữa, các công nghệ vận hành phát triển như quản lý phiên bản hay CI/CD (Tích hợp liên tục / Giao hàng liên tục / 継続的インテグレーション／継続的デリバリー) cũng là không thể thiếu. Để nhiều người có thể đồng thời cùng viết mã, nếu không có cơ chế theo dõi các điểm thay đổi hay tự động kiểm thử, dự án sẽ nhanh chóng đổ vỡ.

Đối với sự thành công của việc hợp tác, không chỉ đơn thuần là “triển khai công cụ”, mà văn hóa nhóm có tính An toàn tâm lý (Psychological safety / 心理的安全性) cũng rất quan trọng. Nếu không có một môi trường nơi mọi người có thể đưa ra ý kiến và thảo luận mang tính xây dựng, thì dù có xuất sắc về mặt kỹ thuật đến đâu, sự đổi mới thực sự cũng không thể ra đời.

Lộ trình để bắt đầu học tập

Vậy, những người đang muốn học phát triển Robot AI từ bây giờ nên bắt đầu từ đâu?

Trước tiên, bước đầu tiên là làm rõ “bản thân hứng thú với vai trò nào”. Nếu quan tâm đến phần cứng, bạn nên học từ những kiến thức cơ bản về chế tạo điện tử và thiết kế cơ cấu. Nếu bị thu hút bởi phần mềm, lý tưởng nhất là thành thạo các ngôn ngữ như Python hay C++ và các khái niệm cơ bản về điều khiển Robot.

Nếu có hứng thú với chính bản thân AI, trước hết hãy thử chạm vào các thư viện học máy cơ bản như Python và NumPy, Pandas, scikit-learn. Sau đó, tiến lên Học sâu (Deep learning / 深層学習), việc thiết lập các mô hình bằng các Khung làm việc (Framework / フレームワーク) như PyTorch hay TensorFlow là một diễn biến tự nhiên.

Đối với lĩnh vực đặc thù của Robotics, việc học ROS là vô cùng hữu ích. Đây là phần mềm trung gian mã nguồn mở dành cho phát triển Robot được sử dụng rộng rãi, và cũng được dùng như một tiêu chuẩn tại nhiều doanh nghiệp và trường đại học. Nếu sử dụng môi trường mô phỏng tương thích với ROS (ví dụ như Gazebo hay Ignition), bạn có thể tiến hành học tập ngay cả khi không có một Robot vật lý trong tay.

Thêm vào đó, việc tham gia vào các cuộc thi Hackathon (ハッカソン) hay các cuộc thi phát triển cũng được đặc biệt khuyến khích. Quá trình tạo ra một bản mẫu và thuyết trình trong một thời gian ngắn sẽ giúp bạn mài giũa khả năng làm việc nhóm và năng lực giải quyết vấn đề cùng lúc với kỹ năng phát triển. Trên mạng cũng tổ chức rất nhiều “cuộc thi với chủ đề phát triển Robot AI”, mở ra nhiều sân chơi để ngay cả những người mới bắt đầu cũng có thể thử sức.

Cuối cùng, điều quan trọng là “không cố gắng học tất cả mọi thứ cùng một lúc”. Phát triển Robot AI là một tập hợp của các kiến thức phức hợp, nhưng nếu bạn dần dần mở rộng kỹ năng từ lĩnh vực thế mạnh của mình, sự hiểu biết về các lĩnh vực khác rồi cũng sẽ tự nhiên trở nên sâu sắc hơn.

Trong chương này, chúng ta đã giới thiệu về những kỹ năng đa dạng được yêu cầu trong phát triển Robot AI, cấu trúc nhóm để tận dụng chúng, cũng như lộ trình để bắt đầu học tập. Việc phát triển Robot không chỉ tiến hóa bằng sức mạnh kỹ thuật đơn thuần, mà còn bằng sự liên kết của những người có các góc nhìn khác nhau.

Tuy nhiên, dù công nghệ có tuyệt vời đến đâu, sức mạnh đó cũng không được phép đe dọa đến “sự tự do và tôn nghiêm của con người”. Trong chương tiếp theo, chúng ta sẽ đào sâu vào các vấn đề về quy định pháp luật, đạo đức và quyền riêng tư liên quan đến Robot AI, và hãy cùng nhìn xem những vấn đề xã hội mà chúng ta đang đối mặt cũng như những động thái hướng tới việc giải quyết chúng.