AI Integration trong Robotics

Thị giác máy tính cho phép robot "hiểu" được hình ảnh và video từ camera. Nó được sử dụng để nhận dạng vật thể, phát hiện khuôn mặt, đọc văn bản, theo dõi chuyển động, và xây dựng mô hình 3D của môi trường, giúp robot tương tác thông minh hơn.

Học tăng cường là một phương pháp mà robot học thông qua thử và sai. Robot sẽ nhận được "phần thưởng" cho các hành động đúng và "hình phạt" cho các hành động sai, từ đó tự học được các hành vi phức tạp như đi lại, cầm nắm vật thể mà không cần lập trình tường minh.

NLP cho phép robot hiểu và phản hồi lại ngôn ngữ của con người. Điều này tạo ra khả năng tương tác tự nhiên hơn, cho phép người dùng ra lệnh cho robot bằng giọng nói hoặc nhận được các câu trả lời hữu ích từ robot.

AI truyền thống (hay AI biểu tượng) dựa trên các quy tắc được lập trình rõ ràng (if-then). Machine Learning thì khác, hệ thống sẽ tự học các quy tắc từ một lượng lớn dữ liệu mà không cần lập trình tường minh.

Là kết quả của quá trình huấn luyện, trong đó mô hình đã học được các mẫu (patterns) từ dữ liệu. Mô hình này sau đó có thể được sử dụng để đưa ra dự đoán hoặc quyết định trên các dữ liệu mới mà nó chưa từng thấy. Ví dụ: một mô hình được huấn luyện để nhận dạng chó và mèo.

Có nhiều cách. Một là thông qua học tăng cường. Một cách khác là "học bằng cách trình diễn" (learning from demonstration), nơi con người thực hiện một nhiệm vụ và robot quan sát, sau đó cố gắng bắt chước. Một cách nữa là "học chuyển giao" (transfer learning), nơi robot áp dụng kiến thức đã học từ một nhiệm vụ này sang một nhiệm vụ mới tương tự.

Điện toán biên là việc xử lý dữ liệu AI ngay trên robot thay vì gửi lên đám mây. Điều này rất quan trọng để giảm độ trễ, cho phép robot phản ứng nhanh với môi trường, đồng thời tăng cường bảo mật và có thể hoạt động mà không cần kết nối internet liên tục.

CNN là một loại kiến trúc mạng nơ-ron nhân tạo đặc biệt hiệu quả cho các nhiệm vụ xử lý ảnh. Chúng là công nghệ cốt lõi đằng sau hầu hết các ứng dụng thị giác máy tính hiện đại, từ nhận dạng khuôn mặt đến xe tự lái.

Robot thường sử dụng các mô hình xác suất để biểu diễn sự không chắc chắn. Các thuật toán như Bộ lọc Kalman hoặc Bộ lọc hạt (Particle Filter) giúp robot ước tính trạng thái thực của nó (ví dụ: vị trí) từ các dữ liệu cảm biến nhiễu và không hoàn hảo.

Một trong những thách thức lớn nhất là "sim-to-real gap" - khoảng cách giữa thực tế và mô phỏng. Các mô hình AI hoạt động hoàn hảo trong môi trường mô phỏng có thể thất bại trong thế giới thực do sự phức tạp và không thể đoán trước của nó. Việc thu hẹp khoảng cách này là một lĩnh vực nghiên cứu tích cực.