Tương lai robot AI phổ biến trong đời sống vẫn còn xa hơn chúng ta nghĩ

một giờ trướcBài gốc

Trong vài thập kỷ tới, hàng tỷ robot tự hành tích hợp AI sẽ dần xuất hiện trong đời sống hàng ngày của con người. Chúng sẽ làm việc trong các nhà máy, xử lý những công việc lặp đi lặp lại ở kho vận, chăm sóc người cao tuổi, hỗ trợ tại những khu vực thảm họa nguy hiểm, giao hàng tận cửa nhà và sau cùng có thể trở thành trợ lý ngay trong chính ngôi nhà của chúng ta.

Một số robot sẽ mang hình dáng giống con người nhưng phần lớn có thể sẽ không như vậy. Dù ở hình thức nào, điểm chung của chúng vẫn là phụ thuộc rất lớn vào AI để có thể hoạt động hiệu quả và tạo ra giá trị thực tế.

Năm 2025, tổng vốn đầu tư vào các công ty robot đạt mức kỷ lục 40,7 tỷ USD, tương đương khoảng 9% tổng vốn đầu tư mạo hiểm toàn cầu. Điều đó cho thấy niềm tin rất lớn của giới công nghệ và tài chính vào tương lai của robot AI.

Tuy nhiên, câu hỏi quan trọng nhất vẫn là cần bao lâu và cần những điều kiện gì để robot thật sự tạo ra tác động kinh tế ở quy mô lớn?

Hiện nay, nhiều công ty robot và AI liên tục đưa ra những tuyên bố đầy tham vọng, chẳng hạn robot hình người sẽ sớm xuất hiện trong từng gia đình. Nhưng giữa những lời hứa đó và khả năng ứng dụng thực tế vẫn còn một khoảng cách rất xa.

Ý tưởng về những robot sống và làm việc cùng con người vốn đã xuất hiện trong khoa học viễn tưởng từ nhiều thập kỷ trước. Dù vậy, thế giới thực phức tạp hơn rất nhiều so với những gì các chương trình máy tính truyền thống có thể xử lý.

Môi trường vật lý luôn thay đổi, khó đoán và chứa vô số tình huống mà robot phải thích nghi liên tục. Chính vì thế, AI đang thay đổi hoàn toàn cách robot được tạo ra. Thay vì chỉ làm theo các lệnh lập trình cứng nhắc, robot giờ đây có thể học hỏi từ dữ liệu và trải nghiệm thực tế.

Với đủ thời gian huấn luyện, chúng dần biết cách quan sát môi trường xung quanh, hiểu điều gì đang diễn ra, suy luận về tình huống và thực hiện các nhiệm vụ một cách hữu ích, đáng tin cậy và an toàn hơn.

Những người làm việc trực tiếp trong lĩnh vực này suốt nhiều năm qua cho rằng AI sẽ tạo ra bước ngoặt lớn cho ngành robot học nhưng không phải theo kiểu một phát minh mang tính thần kỳ như ChatGPT xuất hiện rồi lập tức thay đổi mọi thứ.

Thay vào đó, tiến bộ sẽ đến từ việc kết hợp nhiều hệ thống AI khác nhau, mỗi hệ thống đảm nhận một vai trò riêng và phối hợp chặt chẽ với nhau trong những môi trường thực tế phức tạp.

Dù AI đang tạo ra sự phấn khích rất lớn trên toàn thế giới, ngành robot học vẫn phải đối mặt với nhiều thách thức khó khăn trước khi những cỗ máy thông minh thực sự có thể bước vào cuộc sống thường ngày của con người ở quy mô rộng lớn.

ẢO ẢNH VỀ ROBOT THÔNG MINH

Trong nhiều năm qua, chúng ta liên tục bắt gặp những video trên YouTube ghi lại cảnh robot hình người thực hiện các động tác rất ấn tượng, từ nhảy múa cho đến vượt chướng ngại vật.

Tuy nhiên, trong giới robot học vẫn có một nguyên tắc gần như bất thành văn là không nên tin hoàn toàn vào các video trình diễn robot trên YouTube. Lý do là vì vẫn tồn tại một khoảng cách rất lớn giữa những robot thực sự có thể hoạt động trong môi trường con người phức tạp, không được kiểm soát, những màn trình diễn được dàn dựng, lập trình và chỉnh sửa kỹ lưỡng.

Một ví dụ gần đây thu hút nhiều sự chú ý là tiết mục võ thuật của robot hình người Unitree biểu diễn cùng trẻ em tại Gala Lễ hội Mùa xuân Trung Quốc 2026. Dù màn trình diễn này rất ấn tượng về mặt kỹ thuật, nó vẫn thuộc về nhóm các màn biểu diễn được biên đạo từ trước, trong đó mọi chuyển động đều được tính toán và sắp xếp cẩn thận.

Tiết mục võ thuật của robot hình người Unitree biểu diễn cùng trẻ em tại Gala Lễ hội Mùa xuân Trung Quốc 2026 thu hút được nhiều sự chú ý vào đầu năm nay

Các khả năng như điều khiển chuyển động cấp thấp, đồng bộ hóa và phối hợp giữa các robot thực sự rất đáng nể. Nhưng mức độ tự chủ và trí thông minh của chúng vẫn chưa vượt ra khỏi phạm vi của các robot công nghiệp trong nhà máy, chứ chưa phải dạng robot có thể tự do xuất hiện trong đời sống hằng ngày.

Điều này dẫn đến một câu hỏi tự nhiên rằng nếu robot có thể nhảy múa, nhào lộn hay biểu diễn võ thuật, tại sao chúng vẫn chưa được sử dụng rộng rãi trong các nhà máy, hay thậm chí chưa thể làm những việc đơn giản như rửa bát sau bữa ăn?

Câu trả lời nằm ở chỗ việc phát triển robot AI có khả năng thực hiện các nhiệm vụ tổng quát trong môi trường con người vẫn cực kỳ khó khăn. Trong những màn trình diễn nói trên, AI chủ yếu chỉ đóng vai trò giữ thăng bằng và điều khiển chuyển động cơ bản, tức là mới chỉ giải quyết một phần rất nhỏ của bài toán để robot có thể hoạt động linh hoạt trong thế giới thực.

Song song với đó, bài toán dữ liệu cũng vẫn là một thách thức lớn chưa có lời giải trọn vẹn. Các mô hình ngôn ngữ lớn như OpenAI ChatGPT hay Anthropic Claude ban đầu được huấn luyện trên kho dữ liệu văn bản khổng lồ từ Internet. Nhờ đó có thể giao tiếp linh hoạt bằng ngôn ngữ tự nhiên, thậm chí tạo ra văn bản ở nhiều dạng khác nhau như hội thoại hay thơ ca.

Những mô hình này cho thấy khả năng tổng quát hóa rất tốt và ngày nay còn có thể xử lý nhiều loại dữ liệu như hình ảnh hay video, đồng thời tạo ra các dạng đầu ra đa phương thức. Điểm quan trọng là chúng được huấn luyện từ nguồn dữ liệu khổng lồ, chủ yếu do con người tạo ra, vốn là điều kiện lý tưởng cho việc học của AI.

Tuy nhiên, khi AI được gắn vào một cơ thể vật lý như robot, mọi thứ trở nên phức tạp hơn rất nhiều. Robot phải hoạt động trong môi trường thực, nơi luôn có sự thay đổi, nhiễu loạn và vô số tình huống khó lường.

Các mô hình AI dành cho robot không chỉ cần hiểu dữ liệu, mà còn phải tuân thủ đồng thời nhiều ràng buộc về vật lý, hình học, thời gian và an toàn, vốn thường xung đột với nhau.

Để học được cách hành xử trong thế giới thực, robot cần được huấn luyện trên dữ liệu nằm trong một không gian rất phức tạp, nơi các yếu tố như ánh sáng, lực tác động, tốc độ chuyển động hay giới hạn khớp nối đều có ảnh hưởng.

Vấn đề là loại dữ liệu này rất hiếm và khó thu thập. Vì vậy, các phương pháp như điều khiển robot từ xa, phân tích video, ghi lại chuyển động của con người hay thử nghiệm trong môi trường mô phỏng đều được sử dụng để tạo dữ liệu huấn luyện.

Dù vậy, đây vẫn là một công việc khổng lồ. Chẳng hạn, tại dự án Everyday Robots ở Google X, người ta đã chạy tới hàng trăm triệu mô phỏng robot chỉ để thu thập dữ liệu cho một nhiệm vụ đơn giản như phân loại rác. Điều đó cho thấy để đạt được mức độ linh hoạt tương đương con người, lượng dữ liệu cần thiết là cực kỳ lớn và vẫn chưa thể đáp ứng đầy đủ.

Bên cạnh đó, sẽ không có chuyện một mô hình AI duy nhất có thể điều khiển mọi loại robot trong mọi tình huống. Robot trong thực tế có rất nhiều hình dạng và chức năng khác nhau như có loại dùng bánh xe, có loại đi bằng chân, có loại nhiều cánh tay, thậm chí có loại bay hoặc hoạt động dưới nước…

Môi trường mà chúng phải đối mặt cũng vô cùng đa dạng từ nhà máy, đường phố cho đến không gian có con người và động vật. Vì vậy, việc huấn luyện một mô hình duy nhất để xử lý tất cả tình huống một cách an toàn và đáng tin cậy là điều chưa khả thi trong tương lai gần.

Thay vào đó, hướng đi được kỳ vọng sẽ là các hệ thống AI mang tính tác tử, tức những mô hình cấp cao có khả năng suy luận, lập kế hoạch, sử dụng công cụ và học từ kết quả để điều phối nhiều hệ thống nhỏ hơn.

Các robot trong tương lai có thể sẽ không phụ thuộc vào một trí tuệ duy nhất, mà là sự phối hợp của nhiều mô hình chuyên biệt, cùng làm việc dưới sự điều khiển của một hệ thống điều phối thông minh hơn.

Đồng thời, việc các công cụ AI ngày càng được mở rộng và phổ biến, bao gồm cả mã nguồn mở, sẽ giúp công nghệ này lan tỏa nhanh hơn, tương tự như cách internet từng phát triển. Điều đó mở ra khả năng các hành vi phức tạp trong robot học sẽ dần trở nên phổ biến và dễ tiếp cận hơn trong tương lai.

CỖ MÁY THÔNG MINH NHƯNG THẾ GIỚI QUÁ KHÓ KHĂN

Phần cứng của robot vẫn là một thách thức rất lớn. Robot là những hệ thống phức tạp gồm nhiều bộ phận phải phối hợp với nhau một cách chính xác tuyệt đối. Để một robot vừa hữu ích vừa an toàn, mọi thành phần từ hệ thống nhận thức, máy tính điều khiển cho đến từng bộ truyền động đều phải hoạt động nhịp nhàng như một thể thống nhất.

Trong đó, bộ truyền động, tức các động cơ và cơ cấu bánh răng, là ví dụ điển hình cho thấy công nghệ hiện tại vẫn chưa đáp ứng được yêu cầu của tương lai. Những loại bộ truyền động đang được sử dụng phổ biến trong robot công nghiệp vốn được thiết kế cho môi trường tách biệt, không phải môi trường có con người.

Khi xảy ra va chạm, chúng tạo ra lực lớn và có thể gây hư hại, trong khi con người lại vận hành rất khác. Chúng ta tương tác với thế giới một cách linh hoạt, thường xuyên chạm, cảm nhận và điều chỉnh liên tục để hoàn thành công việc.

Bên cạnh phần cứng, một vấn đề khác cũng quan trọng không kém là giá trị thực tế của robot. Có sự khác biệt rất lớn giữa những nhiệm vụ trông ấn tượng và những nhiệm vụ thực sự tạo ra giá trị trong đời sống.

Trong thực tế, phục vụ khách hàng là một bài kiểm tra khắc nghiệt, bởi họ chỉ quan tâm duy nhất đến việc vấn đề của họ có được giải quyết hay không. Vì vậy, nếu muốn triển khai robot AI, chúng không chỉ cần hoạt động được mà còn phải tốt hơn các giải pháp hiện tại, đồng thời chứng minh được độ an toàn và độ tin cậy trong môi trường thực.

Những thử nghiệm ban đầu của Agility Robotics với robot hình người Digit trong môi trường khách hàng đã cho thấy rào cản lớn đầu tiên chính là an toàn. Việc robot có thể giữ thăng bằng và thao tác trong không gian có con người tạo ra nhiều rủi ro mới trong môi trường làm việc.

Ở giai đoạn đầu, người ta buộc phải dùng hàng rào vật lý để phân tách khu vực hoạt động của robot, công ty đã phải dành nhiều năm để giải quyết bài toán an toàn. Điều này ảnh hưởng đến hầu hết các khía cạnh thiết kế robot, đồng thời phụ thuộc nhiều vào các phương pháp AI mới để nhận diện con người và kiểm soát hành vi.

Tương tự, dự án Everyday Robots tại Google từng triển khai robot tự động trong các tòa nhà văn phòng vào năm 2019, thực hiện những công việc như lau bàn hay phân loại rác.

Dự án Everyday Robots tại Google (Nguồn: Google Research)

Qua đó, họ nhanh chóng nhận ra rằng thế giới thực lộn xộn và khó dự đoán hơn rất nhiều so với môi trường thử nghiệm. Trải nghiệm này không chỉ giúp định hình kiến trúc hệ thống AI mà còn cung cấp dữ liệu thực tế để kết hợp với dữ liệu mô phỏng, nhằm cải thiện khả năng của mô hình.

Từ những kinh nghiệm đó, có thể thấy rằng việc tập trung vào các sản phẩm phục vụ nhu cầu cụ thể và triển khai robot trong môi trường thực tế là con đường duy nhất để xây dựng được hệ thống AI robot hiệu quả, cả trong ngắn hạn lẫn dài hạn.

Sẽ không có một khoảnh khắc bừng sáng duy nhất, cũng không có một thuật toán kỳ diệu nào có thể giải quyết tất cả, và cũng không có lượng dữ liệu nào đủ nếu thiếu trải nghiệm thực tế ở quy mô lớn.

Nhìn về tương lai, có thể thấy rõ rằng robot AI đang dần bước vào thế giới vật lý, nhưng không phải bằng một cú nhảy vọt, mà theo từng bước nhỏ nhưng chắc chắn. Chúng ta đang ở giai đoạn đầu của một “vụ nổ Cambri” các hệ thống máy móc thông minh hữu ích. AI không chỉ đơn thuần là một công cụ mà đang trở thành một lĩnh vực công nghệ rộng lớn có khả năng định hình lại nền kinh tế trong tương lai.

Quá trình này sẽ không diễn ra trong một khoảnh khắc duy nhất mà là chuỗi liên tục các tiến bộ nhỏ và lớn. Robot sẽ dần đảm nhận ngày càng nhiều nhiệm vụ có giá trị thực, mở rộng sang nhiều lĩnh vực khác nhau, tác động đến hàng loạt thị trường trị giá hàng trăm tỷ USD và từng bước cải thiện chất lượng cuộc sống của con người.

Minh Hiếu

Nguồn Thương Gia : https://thuonggiaonline.vn/tuong-lai-robot-ai-pho-bien-trong-doi-song-van-con-xa-hon-chung-ta-nghi-post570506.html