Nếu vài năm gần đây AI khiến chúng ta bất ngờ vì có thể viết một bài báo, tạo một bức ảnh hay trò chuyện gần giống con người, thì một câu hỏi khác đang được đặt ra: Điều gì xảy ra nếu AI không chỉ biết trả lời, mà còn có thể hành động?
Đó là lúc chúng ta nói đến Physical AI.
Hiểu Physical AI theo cách đơn giản nhất
Physical AI có thể hiểu là trí tuệ nhân tạo được đưa vào những hệ thống có khả năng quan sát, hiểu và tương tác với thế giới vật lý. Robot, xe tự hành hay các hệ thống tự động thông minh là những ví dụ dễ hình dung.
Hãy lấy một việc rất bình thường: lấy một chai nước trên bàn.
Con người nhìn thấy chai nước, biết nó ở đâu, đưa tay tới, cầm lên và điều chỉnh lực để chai không rơi.
Một robot muốn làm được việc tương tự cũng phải giải quyết gần như từng bước như vậy.
Nó cần camera hoặc cảm biến để “nhìn”. AI giúp nó nhận ra đâu là chai nước, đâu là mặt bàn. Sau đó hệ thống tính toán cách di chuyển cánh tay và cuối cùng điều khiển động cơ để thực hiện hành động.
Nhìn → Hiểu → Quyết định → Hành động.
Nghe đơn giản, nhưng đây lại là một trong những bài toán khó của AI.
Tại sao thế giới thật lại khó?
Với một phần mềm, đầu vào thường khá rõ ràng.
Nhưng thế giới bên ngoài thì không.
Một chiếc cốc hôm nay nằm bên trái, ngày mai có thể nằm bên phải. Ánh sáng thay đổi. Có người đi ngang qua camera. Một vật khác vô tình che mất chiếc cốc.
Con người thích nghi với những thay đổi này rất tự nhiên. Robot thì phải học.
Đây cũng là điểm khiến Physical AI khác với những hệ thống tự động hóa truyền thống được lập trình để lặp đi lặp lại một số thao tác cố định.
Mục tiêu xa hơn của Physical AI là giúp máy móc có khả năng nhận biết tình huống và thích nghi với những gì đang thực sự xảy ra xung quanh.
Physical AI sẽ xuất hiện ở đâu?
Có lẽ nơi dễ thấy nhất là nhà máy và kho hàng: robot lấy hàng, phân loại sản phẩm, vận chuyển vật tư hoặc phối hợp với con người.
Nhưng phạm vi còn rộng hơn thế.
Robot dịch vụ có thể hỗ trợ con người trong các công việc hằng ngày. Robot kiểm tra có thể hoạt động ở những môi trường khó tiếp cận. Xe tự hành phải liên tục quan sát đường, dự đoán tình huống và đưa ra quyết định.
Điểm chung là AI không còn đứng ngoài thế giới để phân tích dữ liệu.
Nó trở thành một phần của thế giới đó và phải học cách hành động trong đó.
Physical AI vì vậy không chỉ là câu chuyện về robot.
Đằng sau một robot thông minh là cả một hệ sinh thái gồm cảm biến, dữ liệu, mô hình AI, hệ thống điều khiển, mô phỏng và hạ tầng tính toán.
Và đó cũng là phần thú vị nhất của câu chuyện.
Ở bài tiếp theo, chúng ta sẽ mở “chiếc hộp” đó ra để xem bên trong một hệ thống Physical AI thực sự có những gì.
