Hod Lipson: Robots that are "self-aware"

Hod Lipson chế tạo ra robot tự nhận thức

Translator: Hien Pham Reviewer: Hoang Ly

So, where are the robots?

Vậy, những chú robot đang ở đâu rồi?

We've been told for 40 years already that they're coming soon.

Cách đây 40 năm người ta từng nói rằng chúng sẽ sớm ra đời.

Very soon they'll be doing everything for us.

Chẳng bao lâu nữa chúng sẽ làm mọi việc cho chúng ta:

They'll be cooking, cleaning, buying things, shopping, building. But they aren't here.

chúng sẽ nấu nướng, giặt giũ, mua đồ, đi chợ, xây dựng. Nhưng tới nay thì vẫn chưa có.

Meanwhile, we have illegal immigrants doing all the work,

Trong khi chúng ta phải dùng người di dân bất hợp pháp để làm các việc đó,

but we don't have any robots.

chúng ta lại không có con robot nào.

So what can we do about that? What can we say?

Vậy chúng ta có thể làm gì, nói gì về việc này?

So I want to give a little bit of a different perspective

Tôi muốn đưa ra một vài cách nhìn khác

of how we can perhaps look at these things in a little bit of a different way.

về việc làm thế nào chúng ta có thể nhìn nhận việc này khác đi một chút.

And this is an x-ray picture

Đây là bức ảnh x quang

of a real beetle, and a Swiss watch, back from '88. You look at that --

của một con bọ cánh cứng và một cái đồng hồ Thụy Sĩ từ năm 88. Bạn thấy đấy -

what was true then is certainly true today.

những gì đúng trước đây cũng đúng với ngày nay.

We can still make the pieces. We can make the right pieces.

Cho đến nay chúng ta vẫn có thể làm đúng mấy thứ này,

We can make the circuitry of the right computational power,

ta có thể làm các mạch điện máy tính chuẩn xác,

but we can't actually put them together to make something

nhưng ta không thể kết hợp chúng thành một cái gì đó

that will actually work and be as adaptive as these systems.

có thể thực sự hoạt động và thích nghi được như các hệ thống này.

So let's try to look at it from a different perspective.

Ta hãy cùng xem xét nó dưới một cách nhìn khác.

Let's summon the best designer, the mother of all designers.

Hãy mời nhà thiết kế cừ nhất, nguyên mẫu của tất cả các nhà thiết kế:

Let's see what evolution can do for us.

hãy xem sự tiến hóa có thể làm được những gì.

So we threw in -- we created a primordial soup

Nói ngắn gọn - chúng ta tạo ra một món súp cơ bản

with lots of pieces of robots -- with bars, with motors, with neurons.

gồm các thành phần robot như: các thanh vật liệu, mô tơ, và các tế bào thần kinh.

Put them all together, and put all this under kind of natural selection,

Lắp ráp lại với nhau và đặt nó dưới sự chọn lọc tự nhiên,

under mutation, and rewarded things for how well they can move forward.

dưới sự biến đổi, và thưởng cho nó nếu nó có thể tiến lên được.

A very simple task, and it's interesting to see what kind of things came out of that.

Một nhiệm vụ rất đơn giản, thật thú vị chờ đợi xem chuyện gì xảy ra.

So if you look, you can see a lot of different machines

Các bạn thấy đấy, có nhiều loại máy móc khác nhau

come out of this. They all move around.

từ đó ra. Chúng đều chuyển động loanh quanh,

They all crawl in different ways, and you can see on the right,

chúng bò các kiểu khác nhau, và bạn có thể nhìn thấy ở bên phải,

that we actually made a couple of these things,

rằng chúng tôi thực tế đã làm một vài loại,

and they work in reality. These are not very fantastic robots,

và chúng hoạt động thực sự. Chúng không phải là những người máy hoàn hảo,

but they evolved to do exactly what we reward them for:

nhưng chúng tiến triển đúng như chúng tôi muốn:

for moving forward. So that was all done in simulation,

tiến lên phía trước. Vậy là đã hoàn thành phần việc trên máy tính,

but we can also do that on a real machine.

nhưng chúng tôi còn thực hiện trên những cỗ máy thật.

Here's a physical robot that we actually

Đây là một người máy thực sự mà chúng tôi đã

have a population of brains,

cấy một số não bộ,

competing, or evolving on the machine.

biết cạnh tranh, tức có tiến hóa, vào chiếc máy.

It's like a rodeo show. They all get a ride on the machine,

Nó tựa như buổi trình diễn mô tô: chúng đều được điều khiển cỗ máy,

and they get rewarded for how fast or how far

và được thưởng cho việc đưa cỗ máy

they can make the machine move forward.

đi nhanh hay đi xa đến cỡ nào.

And you can see these robots are not ready

Bạn có thể thấy những con robot này chưa sẵn sàng

to take over the world yet, but

để thay đổi thế giới, nhưng

they gradually learn how to move forward,

chúng dần dần học cách đi về phía trước

and they do this autonomously.

và chúng làm việc này một cách tự động.

So in these two examples, we had basically

Trong hai ví dụ này, chúng tôi cơ bản

machines that learned how to walk in simulation,

có các cỗ máy học đi trong mô phỏng,

and also machines that learned how to walk in reality.

và cả những cỗ máy học cách đi ngoài đời thật.

But I want to show you a different approach,

Nhưng tôi muốn chỉ ra một cách tiếp cận khác,

and this is this robot over here, which has four legs.

và đó là con robot này, nó có bốn chân,

It has eight motors, four on the knees and four on the hip.

có 8 mô tơ, 4 cái ở đầu gối và 4 cái ở hông.

It has also two tilt sensors that tell the machine

Nó có hai bộ phận cảm ứng độ nghiêng giúp xác định

which way it's tilting.

nó đang nghiêng hướng nào.

But this machine doesn't know what it looks like.

Nhưng nó không hề biết nó trông thế nào.

You look at it and you see it has four legs,

Các bạn thấy nó có 4 chân,

the machine doesn't know if it's a snake, if it's a tree,

nó không biết nó là một con rắn hay là cái cây,

it doesn't have any idea what it looks like,

nó không biết tí gì về hình dạng của nó,

but it's going to try to find that out.

nhưng nó sẽ cố gắng để tìm ra điều đó sớm thôi.

Initially, it does some random motion,

Trước tiên, nó thực hiện một số chuyển động ngẫu nhiên,

and then it tries to figure out what it might look like.

sau đó nó cố xác định xem hình dạng nó thế nào -

And you're seeing a lot of things passing through its minds,

và bạn thấy có rất nhiều thứ đi qua "não" nó,

a lot of self-models that try to explain the relationship

nhiều mô hình tự rút ra để giải thích mối quan hệ

between actuation and sensing. It then tries to do

giữa thực tế và cảm biến - sau đó thử làm

a second action that creates the most disagreement

hành động thứ hai để tạo sự khác biệt lớn nhất

among predictions of these alternative models,

giữa các dự đoán của các mô hình khác nhau này,

like a scientist in a lab. Then it does that

giống như nhà khoa học trong phòng nghiên cứu. Sau đó nó

and tries to explain that, and prune out its self-models.

cố giải thích và lược bớt các mô hình tự rút ra đó.

This is the last cycle, and you can see it's pretty much

Đây là chu trình cuối cùng, bạn có thể thấy nó gần như

figured out what its self looks like. And once it has a self-model,

nhận biết được hình dạng của nó, và khi nó đã tự mô hình hóa

it can use that to derive a pattern of locomotion.

nó có thể sử dụng cái đó để rút ra khuôn thức chuyển động.

So what you're seeing here are a couple of machines --

Và các bạn đang thấy một cặp người máy -

a pattern of locomotion.

với một kiểu chuyển động.

We were hoping that it wass going to have a kind of evil, spidery walk,

Chúng tôi hi vọng rằng nó sẽ đi kiểu ghê rợn giống như nhện vậy,

but instead it created this pretty lame way of moving forward.

nhưng nó lại đi kiểu khập khiễng như thế này.

But when you look at that, you have to remember

Nhưng khi bạn nhìn nó, bạn phải nhớ rằng

that this machine did not do any physical trials on how to move forward,

cái máy này không được tập đi về phía trước,

nor did it have a model of itself.

cũng như không có mô hình của chính nó.

It kind of figured out what it looks like, and how to move forward,

Nó tự nhận ra hình dạng của mình và xác định cách tiến lên phía trước,

and then actually tried that out.

sau đó nó thử nghiệm.

(Applause)

(Vỗ tay)

So, we'll move forward to a different idea.

Giờ chúng ta sẽ tiếp tục tới một ý tưởng khác.

So that was what happened when we had a couple of --

Đó là những gì xảy ra khi bạn có một cặp -

that's what happened when you had a couple of -- OK, OK, OK --

khi bạn có một cặp -- Thôi nào, thôi nào --

(Laughter)

(Tiếng cười)

-- they don't like each other. So

- chúng không thích nhau. Vậy nên...

there's a different robot.

Có một con robot khác.

That's what happened when the robots actually

Đó là những gì xảy ra khi các con robot

are rewarded for doing something.

được thưởng công vì đã làm gì đó.

What happens if you don't reward them for anything, you just throw them in?

Điều gì xảy ra nếu bạn không thưởng chúng cái gì đó, bạn chỉ ném nó vào?

So we have these cubes, like the diagram showed here.

Chúng ta có các khối lập phương này, giống như sơ đồ ở đây.

The cube can swivel, or flip on its side,

Khối lập phương có thể xoay, lật các cạnh

and we just throw 1,000 of these cubes into a soup --

chúng ta cho 1000 khối lập phương này vào một nồi súp -

this is in simulation --and don't reward them for anything,

đây là mô phỏng - và không thưởng cho chúng gì cả,

we just let them flip. We pump energy into this

ta chỉ để cho chúng trôi nổi. Ta tiếp năng lượng vào đây

and see what happens in a couple of mutations.

và xem điều gì xảy ra sau một vài biến đổi.

So, initially nothing happens, they're just flipping around there.

Trước tiên, không có gì xảy ra, chúng chỉ lật qua lật lại.

But after a very short while, you can see these blue things

Nhưng sau một lúc, bạn có thể thấy các hộp màu xanh dương

on the right there begin to take over.

ở bên phải bắt đầu giành quyền kiểm soát.

They begin to self-replicate. So in absence of any reward,

Chúng bắt đầu tự lặp lại. Do đó, khi không có sự thưởng công,

the intrinsic reward is self-replication.

phần thưởng bên trong thực chất là sự tự nhân bản.

And we've actually built a couple of these,

Và chúng tôi thực tế đã xây dựng một vài cái đó,

and this is part of a larger robot made out of these cubes.

và đây là một phần của con robot lớn hơn được tạo ra từ các khối này,

It's an accelerated view, where you can see the robot actually

đây là một đoạn băng chạy nhanh, nơi bạn có thể thấy con robot thực sự

carrying out some of its replication process.

đang tiến hành quá trình tự tái tạo.

So you're feeding it with more material -- cubes in this case --

Vậy khi bạn cung cấp thêm nguyên liệu cho nó - ở đây là các khối -

and more energy, and it can make another robot.

và thêm năng lượng, nó có thể tạo ra một con robot khác.

So of course, this is a very crude machine,

Tất nhiên đây là một cái máy còn rất thô sơ,

but we're working on a micro-scale version of these,

nhưng chúng tôi đang làm một phiên bản kích cỡ siêu nhỏ,

and hopefully the cubes will be like a powder that you pour in.

hi vọng những khối này sẽ nhỏ như bột nêm.

OK, so what can we learn? These robots are of course

Vậy chúng ta học được gì? Những robot này dĩ nhiên

not very useful in themselves, but they might teach us something

bản thân chúng không hữu ích lắm, nhưng chúng có lẽ dạy chúng ta một chút

about how we can build better robots,

về cách làm sao ta có thể chế tạo robot tốt hơn,

and perhaps how humans, animals, create self-models and learn.

và về cách con người và động vật tự tạo ra những khuôn mẫu và học hỏi.

And one of the things that I think is important

Một trong các điều tôi nghĩ là quan trọng

is that we have to get away from this idea

đó là chúng ta cần tránh xa với ý tưởng

of designing the machines manually,

thiết kế các máy bằng tay,

but actually let them evolve and learn, like children,

mà phải để nó tiến hóa và học, giống như trẻ con,

and perhaps that's the way we'll get there. Thank you.

và có lẽ đó là cách thức mà chúng ta có thể tiến lên. Cảm ơn các bạn.

(Applause)

(Vỗ tay)