Robot học viết chữ Nhật rồi tự sao chép thành thạo tiếng Hindi, Hy Lạp và cả tiếng Anh
Các nhà nghiên cứu tại Đại học Brown đã huấn luyện một robot viết tay chữ Nhật, sau đó robot này có thể sao chép các ngôn ngữ chưa từng học như tiếng Hindi, Hy Lạp và tiếng Anh chỉ bằng cách quan sát mẫu chữ. Hệ thống học máy với hai mô hình riêng biệt giúp robot phân tích nét chữ và tái tạo chúng một cách tự nhiên. Đây là bước tiến quan trọng mở ra hướng giao tiếp mới giữa con người và máy móc.

Robot học viết chữ Nhật rồi tự sao chép thành thạo tiếng Hindi, Hy Lạp và cả tiếng Anh
Trong khi con người thường tự hào về khả năng ngôn ngữ phức tạp của mình, robot giờ đây đã chứng minh chúng cũng có thể học viết — thậm chí là sao chép những ngôn ngữ chưa từng được huấn luyện. Một nghiên cứu đột phá từ Đại học Brown đã cho thấy robot có thể viết tay chữ Nhật, sau đó tự động sao chép tiếng Hindi, Hy Lạp, tiếng Anh in và viết thảo chỉ bằng cách nhìn vào mẫu chữ.
Từ việc viết chữ Nhật đến sao chép đa ngôn ngữ
Các nhà nghiên cứu tại Đại học Brown đã đạt được thành tựu đáng kinh ngạc khi huấn luyện robot viết tay các ký tự tiếng Nhật. Điều bất ngờ là sau quá trình này, robot có thể sao chép các từ trong nhiều ngôn ngữ khác nhau — bao gồm tiếng Hindi, tiếng Hy Lạp, tiếng Anh (cả in lẫn viết thảo) — chỉ bằng cách quan sát các ví dụ viết tay. Thậm chí, robot còn tự vẽ lại bức tranh Mona Lisa trên bảng trắng.
Viết tay là một quá trình phức tạp hơn ta tưởng
Giống như đi bằng hai chân, viết tay là một trong những kỹ năng tưởng chừng đơn giản nhưng thực chất vô cùng phức tạp của con người. Khi viết một từ, bạn phải biết đặt bút ở đâu, kéo dài nét bao lâu và theo hướng nào, sau đó nhấc bút lên — đôi khi ngay giữa ký tự (như chữ A viết hoa) — và biết cách đặt bút xuống lần nữa.
“Họ đưa cho bạn những thuật toán nhỏ về các nét vẽ và thứ tự thực hiện để tạo thành ký tự,” — Stefanie Tellex, nhà robot học tại Đại học Brown, người phát triển hệ thống cùng Atsunobu Kotani, giải thích. “Và đó là điều mà thuật toán của chúng tôi học được.”
Kiến trúc hai mô hình học máy
Hệ thống học của robot được chia thành hai mô hình riêng biệt:
- Mô hình cục bộ (local model): Chịu trách nhiệm về những gì đang diễn ra với nét bút hiện tại — căn chỉnh hướng đi và xác định cách kết thúc nét.
- Mô hình toàn cục (global model): Chịu trách nhiệm di chuyển dụng cụ viết đến nét tiếp theo của ký tự.
Để huấn luyện robot, các nhà nghiên cứu đã cung cấp một kho dữ liệu các ký tự tiếng Nhật cùng thông tin về cách các nét thành phần hoạt động.
“Từ đó, robot học được một mô hình có thể nhìn vào pixel của hình ảnh và dự đoán vị trí cần di chuyển để bắt đầu nét tiếp theo, cũng như cách di chuyển trong khi vẽ nét để tái tạo hình ảnh,” Tellex nói.
Thử thách với các ngôn ngữ chưa từng thấy
Sau khi huấn luyện thành công với tiếng Nhật, các nhà nghiên cứu quyết định thử thách robot với những ngôn ngữ hoàn toàn khác biệt như tiếng Hindi, Tamil và Yiddish — tất cả đều sử dụng hệ thống chữ viết độc đáo. Đáng kinh ngạc là robot có thể quan sát từng từ bằng thị giác máy và tự sao chép chúng, mặc dù chỉ được huấn luyện để viết tiếng Nhật.
Ngay cả khi các em nhỏ mẫu giáo đến thăm phòng thí nghiệm và để lại những nét chữ “không được đẹp”, robot vẫn có thể sao chép dễ dàng.
“Chỉ cần nhìn nó tái tạo lại nét chữ lảo đảo của những đứa trẻ 6 tuổi, điều đó thật đáng kinh ngạc, vì robot chưa từng thấy hay được huấn luyện với những mẫu chữ đó,” Tellex chia sẻ.
Hạn chế của hệ thống
Dù ấn tượng, hệ thống vẫn có những hạn chế nhất định. Vì robot được huấn luyện với tiếng Nhật hiện đại — viết từ trái sang phải — nên nó có thể khái quát hóa sang tiếng Anh (cùng chiều viết). Tuy nhiên, robot gặp khó khăn với các ngôn ngữ viết từ phải sang trái.
Ý nghĩa đối với tương lai
Nghiên cứu này cho thấy sự kết nối sâu sắc giữa các ngôn ngữ — nhiều hệ thống chữ viết khác nhau nhưng đều bắt nguồn từ cùng một bàn tay con người (và giờ là robot). Đây là bước tiến quan trọng mở ra một kênh giao tiếp mới giữa con người và máy móc.
Có lẽ trong tương lai không xa, robot hình người có thể để lại cho chúng ta những ghi chú viết tay thay vì in ra từ cơ thể — dù hy vọng nội dung sẽ không đáng sợ như “defenestrate! defenestrate! defenestrate!”
Robot viết chữ trên bảng trắng


