Robot đã làm được gì và còn vướng ở đâu

Có một nghịch lý quen thuộc trong ngành: việc con người thấy khó thì máy làm dễ, việc con người thấy dễ thì máy làm rất khó. Một cánh tay robot hàn hàng nghìn mối mỗi ngày với sai số nhỏ hơn sợi tóc, nhưng gấp một chiếc áo thì vẫn chật vật. Hiểu đúng ranh giới này giúp đặt kỳ vọng và chọn việc để tự động hoá.

Nơi robot vượt xa con người

Lặp lại chính xác không mệt. Đây là thế mạnh gốc. Một robot giữ được sai số nhỏ suốt ca làm việc, không mỏi tay, không mất tập trung vào cuối ca.

Sức và tốc độ ổn định. Nâng vật nặng hàng trăm kilôgam suốt ngày, hoặc di chuyển nhanh trong không gian hẹp mà không giảm nhịp.

Môi trường con người không nên vào. Buồng sơn, lò nhiệt, khu vực bức xạ, dưới nước sâu. Ở đây robot không cạnh tranh với người mà thay thế cho việc lẽ ra không nên giao cho người.

Đo và ghi chép tự động. Robot có thể ghi lại từng thông số của từng chu kỳ, tạo ra dữ liệu truy xuất mà quy trình thủ công không có.

Nơi robot vẫn vướng

Vật mềm và vật biến dạng. Dây điện, vải, thực phẩm tươi, túi nilon. Hình dạng đổi khi chạm vào, nên mọi kế hoạch tính trước đều lệch ngay lúc tiếp xúc.

Môi trường lộn xộn không dựng trước. Một thùng đồ đổ chồng chéo, một căn bếp mỗi ngày một khác. Robot công nghiệp giả định thế giới nằm đúng chỗ; giả định đó tan biến ngoài nhà máy.

Tình huống chưa từng gặp. Con người gặp việc lạ thì dừng lại, suy nghĩ, hỏi. Robot theo lập trình cổ điển sẽ hoặc báo lỗi và dừng, hoặc tiếp tục làm sai một cách tự tin. Nhánh nghiên cứu hiện nay tập trung nhiều vào chỗ này.

Thao tác cần cảm nhận tinh tế. Luồn dây vào lỗ nhỏ, siết vừa tay, nhấc quả trứng. Những việc này cần phản hồi lực nhanh và mịn, và phần lớn robot vẫn thua xa bàn tay người.

Vì sao việc dễ với người lại khó với máy

Lời giải thích thường được nhắc tới là bộ kỹ năng vận động và tri giác của con người được tiến hoá mài giũa qua thời gian rất dài, nên chúng chạy tự động và ta không cảm nhận được độ phức tạp của chúng. Ngược lại, khả năng tính toán logic là thứ mới, ta phải nỗ lực có ý thức, nên ta cho rằng nó khó.

Với kỹ sư, hệ quả rất cụ thể: đừng ước lượng độ khó của một nhiệm vụ tự động hoá bằng cảm giác của chính mình khi làm nhiệm vụ đó. Hãy hỏi ba câu khác. Vật có luôn ở đúng chỗ không? Vật có giữ nguyên hình dạng không? Có bao nhiêu tình huống ngoại lệ trong một trăm chu kỳ?

Ba câu này dự báo độ khó tốt hơn nhiều so với trực giác.

Ranh giới đang dịch chuyển ở đâu

Vài mảng có tiến bộ rõ trong những năm gần đây, và đáng theo dõi.

• Gắp vật trong thùng rối: kết hợp camera chiều sâu với mô hình học từ dữ liệu đã cải thiện đáng kể, dù tỉ lệ thành công vẫn phụ thuộc nhiều vào loại vật.
• Robot di động trong kho: đã thành công nghiệp thực thụ, vì môi trường kho tương đối có cấu trúc và có thể cải tạo.
• Điều khiển học từ mô phỏng: huấn luyện trong môi trường ảo rồi chuyển sang máy thật đang cho kết quả ngày càng khá, đặc biệt với các kỹ năng vận động toàn thân.

Điều chưa thay đổi là độ tin cậy. Trong sản xuất, một kỹ năng đạt chín mươi phần trăm thành công thường chưa dùng được, vì mười phần trăm còn lại tạo ra công việc xử lý sự cố nhiều hơn phần tự động hoá tiết kiệm được.

Cách chọn việc để tự động hoá trước

Nếu phải xếp thứ tự, hãy ưu tiên theo bốn tiêu chí, từ trên xuống.

• Công việc lặp lại nhiều, chu kỳ ngắn, ít biến thể.
• Vật thể cứng, hình dạng cố định, có thể định vị bằng đồ gá.
• Môi trường có thể cải tạo cho phù hợp với máy, thay vì bắt máy thích nghi.
• Hậu quả của một lần sai là dừng máy chứ không phải hỏng cả lô hàng.

Việc thoả cả bốn tiêu chí thường tự động hoá được với công nghệ phổ thông và hoàn vốn dự đoán được. Việc chỉ thoả một hai tiêu chí vẫn có thể làm, nhưng nên coi là dự án thử nghiệm và dự trù thời gian gấp đôi.

Câu hỏi thường gặp

Đọc thêm trong Lộ trình học & nghề nghiệp và Ứng dụng theo ngành.