Các nhà nghiên cứu đào tạo AI cách… nghĩ giống như một chú chó

0

Các dữ liệu về hành vi của chó có thể sẽ được dùng để huấn luyện robot trong tương lai.

Trí tuệ nhân tạo có thể học hỏi điều gì từ chó? Rất nhiều, theo các nhà nghiên cứu thuộc Đại học Washington và Allen Institute of AI. Gần đây, họ đã đào tạo các mạng thần kinh để giải thích và dự đoán các hành vi của chó. Theo trang The Verge, các kết quả cho thấy động vật có thể cung cấp một nguồn dữ liệu mới để đào tạo các hệ thống AI – bao gồm cả những hệ thống được dùng để điều khiển robot.

Để đào tạo AI cách nghĩ giống như một chú chó, các nhà nghiên cứu trước tiên cần phải có dữ liệu. Họ đã thu thập thông tin này dưới dạng các video và thông tin chuyển động từ một chú chó Alaska có tên Kelp. Tổng cộng 380 đoạn video ngắn đã được thu từ một camera GoPro gắn trên đầu chú chó, cùng với dữ liệu chuyển động từ các cảm biến gắn trên thân và chân của Kelp. Về cơ bản, Kelp đã được ghi lại giống như Hollywood sử dụng công nghệ ghi hình chuyển động (motion capture) lên các diễn viên đang diễn với CGI. Tuy nhiên, thay vì biến Kelp trở thành “chú chó đến từ địa ngục”, các nhà nghiên cứu chỉ ghi lại cuộc sống hàng ngày của nó – từ đi dạo, chơi nhặt bóng và đến công viên.

Với những thông tin này trong tay, các nhà nghiên cứu đã phân tích hành vi của Kelp bằng học sâu (deep learning). Trong trường hợp này, họ sẽ kết hợp dữ liệu chuyển động của Kelp và dữ liệu trực quan từ GoPro với nhiều hoạt động khác nhau. Mạng lưới thần kinh thu được dựa trên kết quả này sẽ có thể dự đoán một chú chó sẽ làm gì trong những tình huống nhất định. Ví dụ, nếu như nó thấy một người ném quả bóng đi, nó sẽ biết rằng phản ứng của một con chó sẽ là đuổi theo nó.

Chia sẻ với The Verge, tác giả chính của nghiên cứu, Kiana Ehsani, đã giải thích rằng khả năng tiên đoán của hệ thống AI của họ là rất chính xác, nhưng chỉ trong một thời điểm nhất định. Nói cách khác, nếu video cho thấy một cầu thang, bạn có thể đoán rằng con chó sẽ leo lên nó. Nhưng nếu đi sâu hơn, cuộc sống đơn giản là quá phức tạp để có thể dự đoán.

Tuy nhiên, điều đáng chú ý là những gì mà các nhà nghiên cứu thực hiện tiếp theo. Sử dụng mạng thần kinh được huấn luyện dựa trên hành vi của chó, họ muốn biết liệu nó đã học được điều gì khác về thế giới mà họ chưa lập trình một cách trực tiếp. Như họ giải thích trong nghiên cứu, chó “thể hiện rõ trí thông minh thị giác, nhận ra thức ăn, vật cản, con người và các loài vật khác”, vậy một mạng lưới thần kinh được huấn luyện để hành động giống như một chú chó có thể hiện được sự thông minh như vậy?

Câu trả lời là có – mặc dù vẫn còn rất hạn chế. Các nhà nghiên cứu đã áp dụng hai phép thử cho mạng thần kinh, yêu cầu nó xác định các cảnh khác nhau (ví dụ như trong nhà, ngoài trời, trên cầu thang, trên ban công) và “các bề mặt có thể đi lên”. Trong cả hai trường hợp, mạng thần kinh đều có thể hoàn thành các tác vụ với độ chính xác cao chỉ bằng cách sử dụng những dữ liệu cơ bản mà nó có về các chuyển động của chó và nơi ở.

Ehsani cho biết: “Trực giác của chúng tôi cho thấy những con chó rất giỏi trong việc tìm nơi để đi lên – những nơi chúng được phép và những nơi không. Đây là một tác vụ rất khó với máy tính vì nó đòi hỏi rất nhiều kiến thức”. Kiến thức này có thể là liệu bề mặt có quá dốc, hay quá gập ghềnh và không thoải mái. Sẽ mất rất nhiều thời gian để lập trình cho robot để chúng hiểu những quy tắc này, nhưng các chú chó thì hiểu hết. Vì vậy, bằng cách theo dõi hành vi của Kelp, mạng thần kinh học được những quy tắc đó mà không cần phải dạy. Nói đúng hơn, chúng đã học hỏi từ những chú chó.

Bây giờ, điều quan trọng là phải rút ra những điều kiện. Phần mềm được tạo ra bởi Ehsani và các cộng sự hoàn toàn không phải là một mô hình não hay ý thức của một con chó. Tất cả những gì nó làm là học một vài quy tắc rất cơ bản từ một tập dữ liệu giới hạn, ví dụ như nơi con chó thích đi bộ. Và như mọi hệ thống AI khác, phần mềm chỉ đơn giản tìm các hình mẫu trong dữ liệu. Đây không phải là điều gì mới mẻ, khi các nhà nghiên cứu luôn huấn luyện các hệ thống AI từ các dữ liệu tương tự nhau.

Tuy nhiên, như Ehsani chỉ ra, đây dường như là lần đầu tiên ai đó thử học hỏi từ một con chó, và việc nghiên cứu này thành công đã cho thấy động vật có thể là một nguồn dữ liệu rất hữu ích. Suy cho cùng, những chú chó biết rất nhiều điều có thể có ích cho robot. Ví dụ như con người trông như thế nào, hay sự khác biệt giữa người trưởng thành và một em bé. Chó biết cách tránh ô tô và đi trên cầu thang, và đây cũng là những bài học quan trọng đối với bất kỳ con robot nào hoạt động trong môi trường con người.

Tất nhiên, nghiên cứu này chỉ là một minh chứng rất đơn giản về cách chúng ta có thể học hỏi từ động vật, và còn rất nhiều việc cần phải làm để mô hình này có thể hiệu quả. Nhưng Ehsani rất tự tin với thành quả của mình, cho rằng nó sẽ có thể có một số ứng dụng hữu ích. “Điều mà tôi nghĩ đến đầu tiên chính là tạo ra một con chó robot. Việc chọn cách di chuyển và đi đâu khi chúng muốn đuổi theo một thứ gì đó là một tác vụ rất khó đối với robot. Nghiên cứu này chắc chắn sẽ giúp chúng tôi tạo ra một con chó robot tốt hơn và hiệu quả hơn”.

Duy Nguyễn

Leave a comment