Robot hỗ trợ AI thường được đào tạo trong môi trường mô phỏng trước khi chúng được thử nghiệm và giới thiệu trong môi trường thực tế. Các môi trường này cho phép các nhà phát triển thử nghiệm an toàn các kỹ thuật máy học của họ trên nhiều loại robot và trong nhiều tình huống có thể xảy ra mà không cần phải mua phần cứng, lắp ráp robot rồi mang chúng đến các địa điểm ở xa hoặc ảnh hưởng đến sự an toàn trong thế giới thực của các hệ thống được triển khai. 

Mới đây, Amazon Alexa AI đã tạo ra một nền tảng mô phỏng mới dành riêng cho nghiên cứu AI thể hiện, lĩnh vực chuyên phát triển rô-bốt tự động. Nền tảng này, với tên gọi Alexa Arena, đã được trình bày trong một bài báo xuất bản trước trên arXiv và có sẵn công khai trên GitHub.

Govind Thattai, nhà khoa học hàng đầu của nền tảng Arena nói: "Mục tiêu chính của chúng tôi là phát triển một khung AI thể hiện tương tác để xúc tác cho việc tạo ra các tác nhân AI thể hiện thế hệ tiếp theo".

"Một số nền tảng mô phỏng AI thể hiện đã được đề xuất trong những năm gần đây (ví dụ: AI2Thor, Habitat, iGibson). Những nền tảng này hỗ trợ các cảnh mô phỏng, trong đó các tác nhân thể hiện có thể điều hướng và tương tác với các đối tượng, tuy nhiên hầu hết chúng không được thiết kế để con người tương tác với các đại lý do thiếu người dùng làm trung tâm”, Qiaozi Gao, người đồng phát triển khuôn khổ Arena cho biết.

Vì hầu hết các nền tảng mô phỏng hiện có không lấy người dùng làm trung tâm để thu thập dữ liệu cho các tương tác giữa người và rô-bốt, nên các nhà phát triển cần tiến hành các thử nghiệm trong thế giới thực. Điều này thường tốn kém và mất thời gian. Ngoài ra, một số nhóm chọn phát triển "công cụ suy luận", một công cụ tính toán cho phép con người tương tác trực tiếp với môi trường mô phỏng, nhưng điều này cũng đòi hỏi thời gian và nỗ lực nghiên cứu bổ sung.

Các tác nhân hiện thân cần phải tương tác nhất quán với môi trường, đồng thời học hỏi và thích ứng với các tác nhân hoặc con người khác một cách an toàn và hiệu quả. Trong khi các nền tảng mô phỏng hiện tại tập trung vào phân tách và điều hướng nhiệm vụ, Arena cố gắng bổ sung những phần còn thiếu sẽ phát huy tác dụng trong quá trình triển khai và đánh giá thời gian thực của các robot cộng tác.

Arena được tăng cường với các tính năng lấy người dùng làm trung tâm để không chỉ thúc đẩy quá trình phát triển và đánh giá các tác nhân EAI mà còn thu hẹp khoảng cách giữa giai đoạn phát triển và triển khai. Điều này được thực hiện bằng cách làm cho con người trở thành một phần không thể thiếu trong quá trình đánh giá và phát triển EAI.

Suhaila Shakiah, nhà phát triển các thành phần của Arena ML cho biết: “Để giải quyết những thách thức này, chúng tôi đã tạo ra Alexa Arena. Nền tảng cung cấp một khung với các khả năng lấy người dùng làm trung tâm, chẳng hạn như hình ảnh mượt mà trong quá trình điều hướng robot, âm thanh và hoạt ảnh nền liên tục, các góc nhìn trong phòng để đơn giản hóa việc điều hướng giữa phòng với phòng và gợi ý trực quan được nhúng trong cảnh hỗ trợ người dùng là con người để tạo ra các hướng dẫn phù hợp để hoàn thành nhiệm vụ. Các tính năng này nâng cao khả năng sử dụng và trải nghiệm, cho phép đánh giá và phát triển AI thể hiện con người trong vòng lặp”.

Trên nền tảng Alexa Arena, các nhà phát triển có thể phát triển và thử nghiệm các tác nhân AI hiện thân khác nhau với khả năng đa phương thức. Các tác nhân này có thể tương tác với các đối tượng hoặc khu vực có liên quan trong môi trường mô phỏng dựa trên các yêu cầu cụ thể của người dùng, một khả năng được gọi là nền tảng trực quan. Họ cũng có thể học cách làm theo hướng dẫn sử dụng bằng ngôn ngữ tự nhiên, đây là một khía cạnh quan trọng trong tương tác giữa người và người máy.

Xiaofeng Gao, một nhà phát triển Arena, giải thích: “Alexa Arena đẩy ranh giới của sự tương tác giữa người và robot. Nó cung cấp một khung tương tác, lấy người dùng làm trung tâm, cho phép tạo các nhiệm vụ và nhiệm vụ robot liên quan đến việc điều hướng môi trường mô phỏng nhiều phòng và thao tác với đối tượng theo thời gian thực. Trong bối cảnh giống như trò chơi, người dùng có thể tương tác với robot ảo thông qua đối thoại bằng ngôn ngữ tự nhiên, cung cấp phản hồi vô giá và giúp robott học hỏi và hoàn thành nhiệm vụ của chúng”.

Trái ngược với các nền tảng mô phỏng hiện có khác, Alexa Arena có giao diện được đơn giản hóa rất nhiều cho nhà phát triển cũng như người dùng cuối. Người dùng có thể tạo các tác vụ và nhiệm vụ cụ thể cho robot trong môi trường mô phỏng bằng cách sử dụng các gợi ý tích hợp sẵn và các tính năng giúp vượt qua ranh giới tương tác giữa người với máy tính và AI thể hiện. Điều này cũng giúp thu thập dữ liệu tương tác giữa người và robot dễ dàng và hiệu quả hơn, đồng thời huấn luyện robot giải quyết hiệu quả các nhiệm vụ tương tác bằng nhiều đối tượng và công cụ khác nhau.

Nền tảng lấy người dùng làm trung tâm có thể sớm được các nhà phát triển và nhà nghiên cứu trên toàn thế giới sử dụng để phát triển các tác nhân AI được thể hiện và robot thông minh có hiệu suất cao. Trong khi đó, nhóm có kế hoạch nâng cao hơn nữa Alexa Arena, thêm các tính năng mới và các kịch bản mô phỏng.

Govind nói thêm: "Bây giờ chúng tôi sẽ tiếp tục cải thiện nền tảng Arena để hỗ trợ hiệu suất thời gian chạy cao hơn và tốt hơn, nhiều cảnh hơn, bộ sưu tập đối tượng phong phú hơn và phạm vi tương tác rộng hơn. Chúng tôi cũng sẽ tiếp tục đầu tư vào lĩnh vực AI hiện thân nói chung, bằng cách phát triển các robot thông minh thế hệ tiếp theo có thể hoàn thành các nhiệm vụ trong thế giới thực và tham gia giao tiếp tự nhiên với con người”.

Mỹ Linh