1.730 nhiệm vụ trong 24 giờ: Robot hình người vẫn lúng túng với những việc thường ngày

Cuộc thử nghiệm đã kiểm tra dịch vụ khách hàng, việc xử lý sản phẩm, chuẩn bị thực phẩm và vệ sinh. Ảnh: IE.

Sáu robot hình người vừa trải qua 24 giờ làm việc tại một cửa hàng tiện lợi ở Thượng Hải, từ chào đón khách, pha cà phê, phục vụ đồ ăn đến bổ sung hàng lên kệ. Tuy nhiên, khi ca làm kết thúc, chỉ có 4 robot vượt qua bài đánh giá hiệu suất. Kết quả cho thấy máy móc vẫn gặp nhiều trở ngại khi phải xử lý những công việc thường ngày trong môi trường luôn thay đổi.

Thử nghiệm mang tên “Robot không bao giờ hết giờ làm” (Robots Never Clock Out) do công ty robot Trung Quốc AGIBOT tổ chức, diễn ra từ 10 giờ sáng ngày 2/11 đến 10 giờ sáng ngày 3/11 tại một cửa hàng tiện lợi đang hoạt động ở quận Từ Hối, Thượng Hải.

AGIBOT đưa vào thử thách 6 robot hình người G2 có bánh xe và phát trực tiếp toàn bộ quá trình trên các nền tảng trực tuyến, thu hút hơn 2 triệu lượt xem.

Theo công ty, 6 robot đã thực hiện tổng cộng 1.730 nhiệm vụ trong đợt thử nghiệm. Tuy nhiên, hai robot được giao phụ trách vệ sinh, kiểm tra và bổ sung hàng lên kệ không đáp ứng các tiêu chí đánh giá hiệu suất.

1.730 nhiệm vụ qua 4 ca làm việc

Sáu robot được phân công những công việc khác nhau tại cửa hàng, bao gồm hỗ trợ khách hàng, lấy và vận chuyển sản phẩm, pha chế cà phê, phục vụ đồ ăn nóng và vệ sinh.

AGIBOT cho biết các robot đã thực hiện 683 lượt tương tác với khách hàng, 369 lượt lấy và giao sản phẩm, pha 147 đơn cà phê và phục vụ 126 suất ăn sáng. Ngoài ra, chúng còn hoàn thành 277 nhiệm vụ kiểm tra, bổ sung hàng lên kệ và 128 lượt lau dọn bàn.

Thử nghiệm kéo dài qua 4 khung giờ hoạt động: cao điểm buổi trưa, giờ đông khách buổi tối, ca làm xuyên đêm và đợt cao điểm phục vụ bữa sáng ngày hôm sau. Nhờ đó, robot phải thích ứng với nhiều mức độ hoạt động của khách hàng cũng như những thay đổi trong điều kiện vận hành của cửa hàng, thay vì chỉ thực hiện một nhiệm vụ ngắn trong môi trường được kiểm soát.

Công ty đánh giá robot dựa trên thời gian làm việc, tỷ lệ hoàn thành nhiệm vụ, phản hồi của khách hàng, tốc độ phản ứng và khả năng xử lý các tình huống bất ngờ.

Kết quả, 4 robot vượt qua bài đánh giá cuối cùng, trong khi 2 chiếc còn lại được đưa vào nhóm theo dõi để tiếp tục cải tiến.

Vì sao 2 robot không vượt qua bài kiểm tra?

Các nhiệm vụ vệ sinh và quản lý hàng hóa trên kệ được đánh giá là đặc biệt khó khăn.

Theo TechSpot, dẫn thông tin từ trang tin công nghệ Trung Quốc ITHome, robot phụ trách vệ sinh đã gặp một thùng rác đầy chắn ngang lộ trình di chuyển dự kiến. Thay vì tìm cách xử lý chướng ngại vật, robot đi chệch khỏi tuyến đường được giao, rời khỏi cửa hàng và không thể quay lại vị trí làm việc.

Robot đảm nhiệm việc kiểm tra và bổ sung hàng lên kệ cũng không theo kịp yêu cầu vận hành. Theo thông tin được công bố, máy thiếu khả năng chủ động nhận diện và bổ sung sản phẩm một cách nhất quán khi hàng hóa được khách mua đi.

Những trục trặc này cho thấy một khác biệt quan trọng trong lĩnh vực robot: thực hiện nhiệm vụ trong điều kiện có thể dự đoán không đồng nghĩa với khả năng hoàn thành công việc một cách đáng tin cậy trong môi trường liên tục biến đổi.

Một robot có thể được lập trình để đi theo lộ trình vệ sinh cố định, nhưng một thùng rác đầy bất ngờ chắn đường lại tạo ra tình huống mà nó không biết cách giải quyết. Tương tự, việc bổ sung hàng lên kệ không chỉ đơn giản là tìm một khoảng trống. Robot phải nhận diện sản phẩm, tìm những món hàng bị đặt sai vị trí, thao tác với bao bì và xác định thời điểm cần bổ sung hàng.

AGIBOT cũng chủ động đưa ra một số bài kiểm tra khó trong suốt thử thách. Những người đánh giá yêu cầu robot phân biệt Coca-Cola thông thường với loại không đường, xáo trộn vị trí kẹo cao su trên kệ để robot sắp xếp lại, đồng thời dùng một người và một chiếc hộp chắn lối đi nhằm kiểm tra khả năng phát hiện chướng ngại vật và điều hướng.

Thử nghiệm AI hiện thân ngoài phòng thí nghiệm

Cuộc thử nghiệm cũng là dịp AGIBOT trình diễn nền tảng tác nhân AI hiện thân Genie Master, hệ thống kết nối các khâu lập kế hoạch, thực thi nhiệm vụ và thu thập phản hồi giữa những robot.

Thông qua Giao thức thực thi hiện thân (Embodied Execution Protocol), hệ thống điều phối công việc được giao và thu thập kết quả thực hiện để phân tích. AGIBOT cho biết nền tảng có thể lưu giữ cả những kinh nghiệm thành công lẫn thất bại, sử dụng chúng để tìm nguyên nhân sự cố và chuyển các điều chỉnh hiệu quả thành dữ liệu huấn luyện nhằm cải thiện hành vi của robot trong những lần vận hành tiếp theo.

Cách tiếp cận này có ý nghĩa quan trọng bởi robot hình người cần kết hợp khả năng nhận thức, ra quyết định và thao tác vật lý để hoạt động bên ngoài những môi trường được kiểm soát. Máy móc không chỉ phải nhận diện một vật thể mà còn cần xác định cách tiếp cận, nắm bắt và di chuyển vật thể đó mà không làm hư hại những món đồ xung quanh hoặc gây nguy hiểm cho con người.

Thử nghiệm tại cửa hàng tiện lợi mang đến cái nhìn thực tế về thách thức này. Dù hoàn thành hơn 1.700 lượt hoạt động theo thống kê của công ty, việc hai robot không vượt qua đánh giá cho thấy những công việc bán lẻ tưởng chừng đơn giản vẫn có thể bộc lộ hạn chế về khả năng tự chủ và thích ứng của máy móc.

Với AGIBOT, bước tiếp theo là cải thiện hiệu suất thông qua phản hồi từ quá trình vận hành và đưa robot vào thử nghiệm tại nhiều môi trường thực tế khác. Kết quả cho thấy robot hình người ngày càng có khả năng đảm nhận một số công việc cụ thể trong cửa hàng, nhưng để tự vận hành đáng tin cậy suốt cả ca làm việc vẫn là một bài toán khó hơn nhiều.