Tôi đã nhìn thấy tương lai của AI trong một robot có thể học ngay tại chỗ

Will Knight Kinh doanh Ngày 19 tháng 8 năm 2026 3:30 chiều Tôi đã nhìn thấy tương lai của AI trong một robot có thể học ngay tại chỗ Trong chuyến thăm Generalist AI gần đây, tôi đã xem một cánh tay robot ứng biến và sử dụng một quả chuối làm công cụ. Ảnh minh họa: Nhân viên WIRED; Hình ảnh Getty Trình tải bình luận Lưu câu chuyệnLưu câu chuyện này Trình tải bình luận Lưu câu chuyệnLưu câu chuyện này Tuần trước, tôi đã mạo hiểm đi cách nhà mình 15 phút để xem robot thực hiện một số công việc đáng kinh ngạc và đáng kinh ngạc. Tôi đã đến thăm văn phòng Cambridge, Massachusetts của một công ty khởi nghiệp có tên Generalist AI, nơi tôi quan sát cánh tay robot thực hiện những công việc đơn giản như xếp cốc, xếp khối vào bát và những việc tương tự. Tôi rất ngạc nhiên khi thấy họ phát hiện ra mọi thứ nhanh đến mức nào—điều đó gợi nhớ đến một con người bằng xương bằng thịt. Cánh tay thành thạo một loạt nhiệm vụ sau khi xem một video hướng dẫn ngắn và ấn tượng nhất là không được đào tạo cụ thể cho một nhiệm vụ nhất định. Một trong những ví dụ nổi bật nhất liên quan đến một robot được hướng dẫn quét một khối vào một cái bát bằng cách sử dụng chổi quét rác và bàn chải. Khi chổi được đưa ra khỏi hiện trường, robot đã ứng biến bằng cách sử dụng chổi quét rác như một chiếc chổi và hất khối đá vào bát. Được phép của Generalist AI Trong một trường hợp khác, một robot có hai tay đã xem đoạn video quay cảnh ai đó mở ví trước khi lấy một số tiền giấy. Tôi quan sát – hơi ngơ ngác – khi con robot mở khóa một loại ví khác và cẩn thận lấy các tờ tiền ra. Điều đáng kinh ngạc nhất là khi không thể lấy được tiền, nó chuyển từ sử dụng kẹp bên phải sang bên trái để có góc tấn công tốt hơn. “Ha,” một kỹ sư đứng gần đó nói. “Nó chưa bao giờ làm điều đó trước đây.” “Đây chính xác là điều mà mọi người thực sự hào hứng với GPT-3,” Pete Florence, người đồng sáng lập và Giám đốc điều hành của Generalist, nói với tôi khi đề cập đến mô hình ngôn ngữ lớn mang tính đột phá của OpenAI, được phát hành vào năm 2020. “Bạn có thể lấy mô hình đó và chỉ cần nhắc nó thực hiện một nhiệm vụ mới và nó sẽ có cơ hội thực sự thực hiện được điều đó.” Generalist dường như đang tập trung vào việc dạy robot của mình về vật lý của thế giới, điều này dường như được lấy cảm hứng từ cảm giác trực quan về vật lý mà con người thể hiện từ khi còn nhỏ. Điều đó có thể góp phần nâng cao khả năng của mô hình trong việc chuyển tải những gì nó đã học được trong kịch bản này sang kịch bản khác. Trên thực tế, một số bản demo của công ty khiến tôi liên tưởng đến cách trẻ em ứng biến và thử nghiệm khi được giao một nhiệm vụ. Các nhà nghiên cứu thường ngạc nhiên trước những gì robot quyết định làm – chẳng hạn như người ta chọn quét đồ bằng một quả chuối khi nó được đặt trước mặt nó. Điều này có vẻ tầm thường, nhưng trí thông minh vật lý là thứ vẫn còn thiếu trong máy móc và cách trẻ sơ sinh học hỏi hiệu quả về thế giới của chúng có thể mang lại những hiểu biết quan trọng cho các nhà nghiên cứu AI. Được phép của Generalist AI Tôi đã gặp Florence và Andrew Barry, người đồng sáng lập và CTO, trong một phòng họp nhìn ra các nhóm người đang huấn luyện robot với dụng cụ kẹp đặc biệt trên tay. Người đồng sáng lập và nhà khoa học trưởng khác của công ty là Andy Zeng. Bộ ba này có nền tảng kiến ​​thức ấn tượng: Trước đây họ đã từng làm việc tại Google DeepMind và Boston Dynamics trên một số mô hình phần cứng và robot tiên tiến nhất hiện nay. Theo truyền thống, việc đào tạo một robot được hỗ trợ bởi AI để thực hiện các nhiệm vụ khác nhau có nghĩa là đưa hàng nghìn ví dụ vào mô hình. Tuy nhiên, đây nổi tiếng là một kiểu học tập không hoàn hảo và robot sẽ gặp khó khăn với nhiệm vụ này nếu bạn thay đổi thứ gì đó đơn giản như ánh sáng. Generalist và một số công ty khởi nghiệp về robot khác đang đầu tư mạnh vào mô hình robot nói chung do con người đào tạo. Công ty chế tạo những chiếc găng tay đặc biệt giống như kìm robot có gắn camera, sau đó mọi người sử dụng để thực hiện các công việc khác nhau. Tôi nhìn thấy một chiếc thùng chất cao với hàng trăm chiếc kẹp này dành cho công nhân ở Mexico và những nơi khác. Florence và nhóm không biết chính xác công thức họ đang sử dụng để huấn luyện robot nhưng họ cho biết công ty đã thu thập được một lượng lớn dữ liệu huấn luyện chất lượng cao. Ngược lại với một số công ty khác theo đuổi robot thông minh hơn, họ cũng đã xây dựng mô hình AI của mình hoàn toàn từ đầu thay vì dựa vào mô hình ngôn ngữ nguồn mở. Danfei Xu, một nhà nghiên cứu robot tại Georgia Tech, người quen thuộc với công việc của Generalist, nói rằng công ty khởi nghiệp này nổi bật trong số các công ty theo đuổi các mô hình robot tổng quát hơn. Xu nói: “Họ đã đẩy điều này đến mức cực đoan và họ đã thực hiện rất tốt công việc thực hiện”. Ông nói, bên cạnh việc thu thập một lượng lớn dữ liệu chất lượng cao, “họ còn là những nhà chế tạo robot xuất sắc và họ đã thực hiện những nghiên cứu khoa học thực sự tốt”. Xu cũng nói rằng những gì Generalist đã demo cho đến nay cho thấy rằng họ đang quan tâm đến việc triển khai robot trong môi trường thương mại thực sự. Ông nói: “Chúng là thứ gần nhất có thể triển khai được. Karen Liu, một nhà chế tạo robot tại Đại học Stanford, người cũng biết về công ty, cho biết: “Phương pháp tiếp cận dữ liệu của Generalist là thu thập dữ liệu tương tác vật lý ở quy mô lớn mà không ràng buộc nó quá chặt chẽ với một robot cụ thể”. “Kết quả mạnh mẽ nhất của họ cho thấy rằng vụ cá cược này có thể có hiệu quả.” Điều đó nói lên rằng, Generalist cho biết kỹ năng học tập của các mô hình của họ vẫn chưa đáng tin cậy lắm. Trung bình, một robot chỉ có thể hoàn thành một nhiệm vụ mà nó đã được hiển thị khoảng 59% thời gian; lý tưởng nhất là tỷ lệ thành công của nó sẽ lên tới 99%. Dường như cũng không rõ những kỹ năng này sẽ khái quát hóa tốt đến mức nào đối với mọi nhiệm vụ hoặc bối cảnh có thể tưởng tượng được. Mặc dù vậy, tiềm năng để robot nhanh chóng học các kỹ năng trong lĩnh vực sản xuất có vẻ rất lớn. Một trong những kỹ sư của Generalist dường như đã phát hiện ra điều này vào một buổi tối muộn gần đây. Một đoạn video ghi lại tập phim cho thấy kỹ sư đang xếp những chiếc cốc nhỏ lên bàn trước một con robot hai tay, chỉ để xem chiếc máy có thể làm được những gì. Robot đột nhiên tham gia, lấy và xếp chồng các cốc khác bằng hai dụng cụ kẹp của nó. Khi robot hoàn thành việc xếp những chiếc cốc thành một đống gọn gàng, người kỹ sư bắt đầu hét lên không có ai cụ thể, rất vui mừng với thao tác này. Đây là ấn bản của bản tin Phòng thí nghiệm AI của Will Knight. Đọc các bản tin trước đây tại đây.