Chỉ thông minh thôi thì không thể chuyển động: Sự liên kết cần thiết giữa “Cơ thể” và “Não bộ” của Robot

Như chúng ta đã thấy trong các chương trước, Công nghệ AI (AI technology / AI技術) trong Robot đã mang lại thị giác, khả năng hiểu ngôn ngữ, di chuyển tự do, và thậm chí là khả năng học hỏi. Tuy nhiên, cho dù được trang bị Thuật toán (Algorithm / アルゴリズム) cao cấp đến đâu, để chuyển hóa điều đó thành “Hành động (Action / 行動)” trong thế giới thực, sự tồn tại của Phần cứng (Hardware / ハードウェア) vẫn là điều không thể thiếu.

Hãy thử liên tưởng đến Con người (Human / 人間). Dù não bộ có xuất sắc đến mấy, nếu mắt không nhìn thấy thì không thể nhận thức tình huống, nếu cơ bắp không chuyển động thì không thể hành động. Tương tự như vậy, đối với Robot cũng có những vai trò tương đương như “Cảm biến (Sensor / センサー) = Ngũ quan (Five senses / 五感)“, “Cơ cấu chấp hành (Actuator / アクチュエーター) = Cơ bắp (Muscle / 筋肉)“, “Chip AI (AI chip / AIチップ) = Não bộ (Brain / 脳)“. Chỉ khi những bộ phận này liên kết chặt chẽ với nhau thì những “Hành vi có trí tuệ (Intelligent behavior / 知性ある行動)” mới trở nên khả thi.

Trong chương này, chúng ta sẽ khám phá những tư tưởng và công nghệ ở Tuyến đầu (Frontline / 最前線) từ góc độ thiết kế: làm thế nào để Dung hợp (Fusion / 融合) “Cơ thể (Body / 身体)” và “Đầu não (Brain / 頭脳)” của Robot. Để không chỉ dừng lại ở việc Điều khiển (Control / 制御) đơn thuần mà còn đưa “sự thông minh” vào các Chuyển động vật lý (Physical movement / 物理的な動作), chúng ta hãy cùng xem cơ chế nào đang được sử dụng.

Sự liên kết giữa Cảm biến, Cơ cấu chấp hành và Chip AI

Trước tiên, tôi muốn hệ thống lại 3 Yếu tố cấu thành (Component / 構成要素) cần thiết để Robot có thể “chuyển động trong Thế giới thực (Real world / 現実世界)“.

1. Cảm biến: Bộ phận dùng để phát hiện thông tin xung quanh. Tương đương với mắt, tai, da.

2. Cơ cấu chấp hành: Bộ phận thực hiện các động tác thực tế. Tương đương với tay chân, cơ bắp.

3. Chip AI / Bảng mạch điều khiển (Control board / 制御基板): Xử lý thông tin thu thập được, tương đương với “đầu não” đưa ra phán đoán về động tác.

Ba yếu tố này Liên kết chặt chẽ (Close cooperation / 密接に連携) với nhau, trao đổi thông tin theo Thời gian thực (Real-time / リアルタイム) để làm cho Robot chuyển động. Ví dụ, có một Quy trình (Process / プロセス) như sau:

● Camera Phát hiện (Detect / 検出) khuôn mặt người (Cảm biến) ● Chip AI xử lý thông tin về hướng và khoảng cách của khuôn mặt, phán đoán rằng “Họ đang nói chuyện với mình” ● Điều khiển Động cơ servo (Servo motor / サーボモーター) ở cổ, xoay sao cho ánh mắt chạm nhau (Cơ cấu chấp hành)

Để quá trình này diễn ra một cách tự nhiên trong chớp mắt, mọi thứ như Tốc độ xử lý (Processing speed / 処理速度), Độ chính xác (Accuracy / 正確性), và độ chuẩn xác về Thời điểm (Timing / タイミング) đều phải được căn chỉnh đồng bộ. Chỉ cần lệch vài trăm mili-giây thôi, người ta sẽ cảm thấy “cử động thật thiếu tự nhiên”.

Gần đây, các Chip AI tại biên (Edge AI chip / エッジAIチップ) chuyên dụng cho xử lý AI đang thu hút nhiều sự chú ý. Đây là công nghệ giúp hoàn tất quá trình xử lý AI bằng Bộ vi xử lý (Processor / プロセッサ) được gắn ngay trên bản thân Robot mà không cần thông qua Đám mây (Cloud / クラウド). Các sản phẩm nổi tiếng như NVIDIA Jetson hay Google Coral có thể thực hiện Xử lý suy luận (Inference processing / 推論処理) tốc độ cao mà vẫn Tiết kiệm điện (Power saving / 省電力), do đó cực kỳ tương thích với các Robot cỡ nhỏ (Small robot / 小型ロボット) và Robot di động (Mobile robot / モバイル型ロボット).

Ngoài ra, Cơ cấu chấp hành cũng đang tiến hóa, với sự ra đời của “Robot mềm (Soft robotics / ソフトロボティクス)” cho phép các chuyển động mềm mại, uyển chuyển, hay các cấu trúc động cơ mang tính Mô phỏng sinh học (Biomimetic / 生体模倣型). Nhờ đó, không chỉ là chuyển động đơn thuần, mà chúng còn được kỳ vọng sẽ hoạt động tích cực trong các hiện trường y tế, chăm sóc và giáo dục, nơi đòi hỏi những động tác “thân thiện với con người” và “không gượng ép”.

Cảm biến, Cơ cấu chấp hành, Chip AI. Tư tưởng thiết kế (Design philosophy / 設計思想) mang tính “Chúa ba ngôi” này đang dần trở thành “điều hiển nhiên” đối với các Robot thế hệ tiếp theo (Next-generation robot / 次世代ロボット).

Sự liên kết giữa ROS (Hệ điều hành Robot) và AI

Một yếu tố không thể thiếu khác trong việc điều khiển Robot chính là góc nhìn “nên xây dựng và vận hành Phần mềm (Software / ソフトウェア) như thế nào”. Đóng vai trò trung tâm ở đây chính là một Khung làm việc (Framework / フレームワーク) có tên là ROS (Hệ điều hành Robot / Robot Operating System).

Mặc dù trong tên gọi có chữ “Hệ điều hành (Operating system / オペレーティングシステム)“, nhưng nói chính xác thì bản thân nó không hẳn là một OS, mà là một Phần mềm trung gian (Middleware / ミドルウェア) giúp phát triển và tích hợp các Ứng dụng Robot (Robot application / ロボットアプリケーション) một cách Hiệu quả (Efficient / 効率よく). ROS sẽ Mô-đun hóa (Modularize / モジュール化) mọi yếu tố như cảm biến, động cơ, camera, xử lý AI… và kết nối, liên kết chúng với nhau dưới dạng các “Nút (Node / ノード)“.

Ví dụ, ta có thể hình dung một Cấu trúc (Structure / 構成) như sau:

● Nút cảm biến (Sensor node / センサーノード): Thu thập thông tin từ camera hoặc LiDAR ● Nút suy luận (Inference node / 推論ノード): Thực thi Nhận diện hình ảnh (Image recognition / 画像認識) bằng Mô hình học sâu (Deep learning model / 深層学習モデル) ● Nút điều khiển (Control node / 制御ノード): Gửi lệnh động tác đến Cơ cấu chấp hành ● Nút giọng nói (Voice node / 音声ノード): Thực hiện Nhận diện giọng nói (Voice recognition / 音声認識) từ đầu vào micro và diễn giải chỉ thị

Các nút này Giao tiếp không đồng bộ (Asynchronous communication / 非同期で通信) với nhau, trao đổi những thông tin cần thiết vào những thời điểm cần thiết, giúp Robot hoạt động như một “thực thể được tích hợp” duy nhất.

Lợi thế lớn nhất của ROS là tính Mã nguồn mở (Open source / オープンソース), được các nhà nghiên cứu và doanh nghiệp trên toàn thế giới hỗ trợ phát triển. Vì có sẵn vô số các Chức năng thực tiễn (Practical function / 実用的な機能), nó có thể được triển khai trong thời gian ngắn hơn rất nhiều so với việc phát triển từ con số 0. Ngoài ra, phiên bản thế hệ tiếp theo mang tên ROS 2 đã được tăng cường về tính năng thời gian thực và Bảo mật (Security / セキュリティ), mang một cấu trúc có thể chịu đựng được cả các Ứng dụng công nghiệp (Industrial use / 産業用途).

Sự liên kết với công nghệ AI cũng đang tiến triển, các Gói ROS (ROS package / ROSパッケージ) tích hợp các Thư viện học sâu (Deep learning library / ディープラーニングライブラリ) như TensorFlow hay PyTorch cũng đã trở nên phổ biến. Nói cách khác, một Môi trường (Environment / 環境) xử lý thống nhất cả việc điều khiển phần cứng của Robot lẫn xử lý AI đã trở nên khả thi nhờ có ROS.

Tuyến đầu của thiết kế Robot: “Sự hiện thân của trí tuệ” sinh ra từ sự dung hợp

Điều cuối cùng tôi muốn giới thiệu là hiện trường “Thiết kế Robot thế hệ tiếp theo (Next-generation robot design / 次世代ロボット設計)“, nơi được sinh ra sau quá trình dung hợp giữa phần cứng và AI.

Các Robot những năm gần đây không thiết kế “Phần cứng (Hard / ハード)” và “Phần mềm (Soft / ソフト)” như hai thứ tách biệt, mà chúng đang được thiết kế một cách thống nhất như một “Cơ thể có trí tuệ (Intelligent body / 知能を持った身体)“. Khái niệm này còn được gọi là “Sự hiện thân của trí tuệ (Embodiment of Intelligence / 知能の身体化)“, mang ý nghĩa rằng các phán đoán của AI được gắn kết chặt chẽ với những động tác thực tế.

Ví dụ, có những Tư tưởng thiết kế như sau:

● Hình dáng (Shape / 形状) và vật liệu của Robot ảnh hưởng đến phán đoán của AI (Vì là đôi bàn tay mềm mại nên sẽ ưu tiên động tác nắm) ● Vị trí đặt Cảm biến làm thay đổi Mẫu nhận diện (Recognition pattern / 認識パターン) của AI (Bằng cách đặt camera góc rộng ở trên đầu, những hành động dựa trên Tầm nhìn (Field of view / 視野) rộng hơn sẽ được sinh ra) ● Phương tiện di chuyển (Means of transportation / 移動手段) làm thay đổi phán đoán của trí tuệ (Đối với loại đi bằng 4 chân và loại dùng bánh xe, dù cùng một nhiệm vụ nhưng việc Lựa chọn lộ trình (Route selection / ルート選択) sẽ khác nhau)

Nói cách khác, đây là lối suy nghĩ rằng nội dung phán đoán của AI sẽ biến đổi tùy theo “Cơ thể” đó. Ngược lại, cho dù có tích hợp một AI ưu việt đến đâu, nếu không có một cơ thể tương xứng, trí thông minh đó sẽ không thể phát huy hết sức mạnh.

Vì lý do đó, các Nhà thiết kế Robot (Robot designer / ロボット設計者) hiện đại đang bắt tay vào việc thiết kế với sự đồng bộ nhất thể giữa Kỹ sư AI (AI engineer / AIエンジニア) và Kỹ sư phần cứng (Hardware engineer / ハードウェアエンジニア). Từ việc lựa chọn động cơ cho đến việc xây dựng Mô hình AI (AI model / AIモデル) đều được xử lý và Tối ưu hóa (Optimize / 最適化) như “một tác phẩm duy nhất”. Đây chắc chắn sẽ trở thành cách tiếp cận hiển nhiên trong việc phát triển Robot từ nay về sau.

Tương lai nơi Trí tuệ và Cơ thể hòa làm một

Chỉ có AI thì không thể di chuyển. Chỉ có Cảm biến thì không thể phán đoán. Chỉ có động cơ thì không định hướng được. Tất cả những yếu tố này liên kết với nhau để hình thành nên một “Thực thể trí tuệ (Intelligent entity / 知能体)” duy nhất. Đó chính là bản chất của các Robot hiện đại.

Cảm biến cảm nhận thế giới, AI thấu hiểu điều đó, và Cơ cấu chấp hành chuyển hóa thành động tác. Và thứ điều hòa tổng thể chính là Nền tảng tích hợp (Integrated platform / 統合基盤) như ROS. Chính vì có sự dung hợp này, Robot mới lần đầu tiên có thể hiện thực hóa những “Chuyển động có ý nghĩa (Meaningful movement / 意味のある動き)” trong thế giới thực.

Và đối với những Robot từ nay về sau, một vai trò nữa đang dần được kỳ vọng. Đó là cách tồn tại với tư cách một “Thực thể sống cùng con người (Entity living together with humans / 人間と共に生きる存在)“.

Trong chương tiếp theo, chúng ta sẽ tập trung vào những Robot làm việc ngay bên cạnh con người, chẳng hạn như Robot hình người (Humanoid robot / ヒューマノイド型ロボット) hay hỗ trợ chăm sóc y tế – giáo dục, từ đó phác họa nên bức tranh tương lai về những “Robot cộng sinh (Symbiotic robot / 共生するロボット)” dưới góc nhìn của Đạo đức (Ethics / 倫理), sự an toàn và Độ tin cậy (Reliability / 信頼性). Rốt cuộc, liệu Robot và con người có thực sự chung sống cùng nhau được hay không ―― chúng ta sẽ cùng đi tìm câu trả lời cho câu hỏi đó.