Nhà sáng lập AI xây dựng 'thế giới ảo' để robot có thể lên kế hoạch cho tình huống bất ngờ

Văn phòng của Danijar Hafner tại khu SoMa, San Francisco, hầu như còn trống trơn. Startup mới của anh vẫn đang ở chế độ "stealth" (bí mật), thậm chí chưa có cả tên công ty trên cửa. Vào ngày chúng tôi ghé thăm, chỉ có vỏn vẹn một người khác có mặt, cùng rất ít nội thất. Nhưng bù lại, thứ không thiếu ở đây chính là robot.

Các robot hình người (humanoid) đủ kích cỡ và hình dạng được treo lơ lửng như những con rối trên các giá đỡ chạy dọc theo không gian rộng mở. Hafner, 31 tuổi, không tiết lộ quá nhiều về dự án mới, nhưng anh mô tả đó là sự tiếp nối cho công trình nghiên cứu lâu năm của mình: giúp AI điều hướng trong các môi trường chưa từng gặp trong lúc huấn luyện. Những robot người hình này, được anh nhập khẩu từ Trung Quốc, chính là bước tiến hóa tiếp theo — phiên bản vật lý của công trình đó.

Robot cần khả năng phản xạ trong các tình huống chưa từng thử

Khả năng phản ứng của chúng trong các kịch bản chưa được kiểm tra trước đây sẽ là chìa khóa để đưa robot vào không gian sống của con người. Bởi nếu bạn muốn cử một robot vào nhà dân, ví dụ như vậy, nó cần phải xử lý được một bản vẽ mặt bằng và những món đồ nội thất mà nó chưa từng nhìn thấy bao giờ.

Để đạt được điều này, Hafner dựa vào một phương pháp gọi là học tăng cường dựa trên mô hình (model-based reinforcement learning). Anh phát triển các world models — mô hình AI được thiết kế để mô phỏng thực tại vật lý — và huấn luyện các "tác tử" (agent) bên trong chúng. Tác tử coi mô hình này như một mô phỏng thế giới thực để học cách hành động. Sau đó, nó dùng những trải nghiệm ảo đó để đưa ra dự đoán (hay như Hafner hay gọi là "mơ mộng" — to dream) về các kết quả trong tương lai. Điều này cho phép các tác tử — hay những robot nhúng chúng — có thể điều hướng trong các tình huống mới lạ ở ngoài đời thực.

Khác với các phương pháp khác, kỹ thuật của Hafner cho phép các tác tử và robot thực hiện các nhiệm vụ phức tạp mà không cần đến quá trình huấn luyện thử-sai ngoài đời thực — điều thường được sử dụng trong lĩnh vực robot học truyền thống.

Từ ngôi làng nhỏ ở Đức đến phòng lab của Google Brain

Hafner lớn lên ở một thị trấn nông thôn phía đông bắc nước Đức, nơi cha mẹ anh đều là nhạc công cổ điển. Anh học lập trình từ một người hàng xóm, rồi bắt đầu tự học các khóa AI trực tuyến từ thời trung học — niềm đam mê ấy nhanh chóng lớn dần: "Tôi luôn bị cuốn hút bởi cách tư duy vận hành," anh nói, và AI cho anh một cách để mô phỏng điều đó trên máy tính.

Năm 2015, khi đang là sinh viên năm thứ hai ngành kỹ thuật tại Viện Hasso Plattner (Potsdam), anh giành được vị trí nghiên cứu viên sinh viên tại Google Brain. Từ đó, anh có hơn một tá kỳ thực tập và nhiều vị trí khác tại Google (bao gồm các chi nhánh ở Anh, Canada và Mỹ) — nơi anh làm việc với các huyền thoại như Geoffrey Hinton — một trong những "cha đẻ" của AI — và Ashish Vaswani, đồng tác giả bài báo nền tảng "Attention Is All You Need" mô tả kiến trúc transformer của các mô hình ngôn ngữ lớn ngày nay.

"Anh ấy nằm trong top 1% những người xuất sắc nhất"

Timothy Lillicrap, một sếp cũ kiêm đồng tác giả của Hafner tại Google DeepMind, đánh giá rất cao anh: "Tôi có dịp làm việc với rất nhiều người thông minh tại Google, và anh ấy hoàn toàn nằm trong top 1%." Lillicrap chia sẻ: "Trong nhiều trường hợp, anh ấy có thể tự tay xây dựng những hệ thống mà thông thường phải cần cả một đội ngũ kỹ sư mới làm nổi."

Trong nhiều năm, Hafner đã hoàn thiện và chứng minh phương pháp của mình bằng cách đưa các tác tử được huấn luyện trong world models của anh đối đầu với các trò chơi điện tử phổ biến. Các cột mốc đáng chú ý bao gồm:

• PlaNet: Mô hình cho phép tác tử lên kế hoạch hành động dựa trên mô hình thế giới (tự đưa ra chuỗi hành động bằng cách dự đoán tương lai).
• Dreamer 2: Tác tử đầu tiên đạt đến trình độ đạt chuẩn con người khi chơi các trò chơi Atari 2600 bằng world model.
• Dreamer 3: Tác tử đầu tiên tự mình giải thành công thử thách "Minecraft Diamond" — đào ngọc trong game — mà không cần can thiệp từ bên ngoài.
• Dreamer 4: Vượt xa hơn khi học cách đào kim cương từ một bộ dữ liệu video game đã ghi sẵn, mà không cần tương tác trực tiếp với trò chơi.

Ra khỏi thế giới ảo, bước vào thực tại

Gần đây hơn, Hafner đã bắt đầu đưa các tác tử của mình rời khỏi thế giới ảo để vào thực tại vật lý. Dự án DayDreamer của anh đã dùng thuật toán Dreamer để cho phép robot vận hành trong những môi trường mới lạ và phản ứng nhanh với trải nghiệm mới (ví dụ như bị đẩy ngã) mà không cần bất kỳ sự huấn luyện cụ thể nào trước đó.

Hiện tại, Hafner đang phát triển startup mới của mình — anh rời Google DeepMind để thành lập nó vào mùa thu năm 2025. Dù anh vẫn khá kín tiếng về những bước đi sắp tới, rõ ràng anh đang nuôi tham vọng lớn khi hé lộ: "Tôi quan tâm đến một bài toán có thể thay đổi thế giới." Với bộ sưu tập robot người hình trong văn phòng ở SoMa, phần "thay đổi thế giới" của anh dường như vừa bắt đầu khi nó có hình thù, kích thước và khả năng của chính những cỗ máy đang được treo trên giá kia.