Robot, việc làm và chính sách

Robot, việc làm và chính sách
​

Tương lai việc làm trong các ngành công nghiệp sản xuất giá rẻ sẽ đi về đâu nếu xu hướng tự động hóa và robot hóa tăng nhanh trong thời gian tới ? Chính phủ cần tập trung vào những biện pháp “chống sốc” cụ thể và dài hạn như thế nào? Vai trò và trách nhiệm của tổ chức công đoàn ra sao ?

Đó chính là những nội dung chính được thảo luận trong hội thảo quốc tế “Tương lai việc làm trong các ngành công nghiệp sản xuất giá rẻ” diễn ra đầu tháng 5 tại TPHCM. Hội thảo do trường Đại học Khoa học Xã hội và Nhân văn TPHCM và Viện Friedrich Ebert (FES) phối hợp tổ chức

Tự động hóa sẽ lấy việc làm của các ngành công nghiệp giá rẻ ?

Viễn cảnh được đưa ra thảo luận là giả thuyết lợi thế về lao động giá rẻ ở các quốc gia đang phát triển ở châu Á đang phải đối mặt với thách thức khi máy móc tự động kỹ thuật số và robot ngày càng được ứng dụng nhiều. Đặc biệt, những quốc gia có mô hình phát triển phụ thuộc vào xuất khẩu, ít ứng dụng công nghệ, nền sản xuất giá rẻ, người lao động càng phải đối mặt với nguy cơ mất việc làm. Sự phát triển này diễn ra sâu rộng đến mức nào, các quốc gia sẽ bị ảnh hưởng sâu sắc ra sao và đâu là thời điểm cho sự thay đổi... là những câu hỏi còn đang gây tranh cãi giữa các viện nghiên cứu, nhà nghiên cứu

Câu hỏi ở đây không phải là “liệu có hay không ?” mà là “khi nào ?”. Chắc chắn trong những năm tới sẽ có sự chuyển dịch vì chi phí công nghệ sẽ giảm trong khi chi phí lao động tăng lên

Theo Tổ chức Lao động quốc tế (ILO), tất cả quốc gia ở châu Á nói chung đều bị ảnh hưởng bởi mối nguy hại về mất việc làm đối với những công nhân được trả lương thấp bởi vì nền sản xuất tự động, theo nghiên cứu của ILO. Cụ thể, tỷ lệ này ở Việt Nam là 70%, Campuchia là 57%, Indonesia là 56% và Thái Lan là 45%

Tiến sĩ Jörg Mayer đến từ Diễn đàn Thương mại và Phát triển Liên hiệp quốc (UNCTAD) không hoàn toàn đồng tình với các quan điểm đó. Ông cho rằng: “Ngoài các bàn luận ra thì có rất ít bằng chứng thực tế cho thấy hiện tượng đưa việc sản xuất có sử dụng nhiều lao động trở lại các quốc gia công nghiệp hóa đang diễn ra. Nếu điều đó xảy ra thì tỷ lệ nhập khẩu các sản phẩm sử dụng nhiều lao động của Mỹ sẽ giảm. Tuy nhiên, trong những năm gần đây, nhập khẩu sản phẩm sử dụng nhiều lao động không kém hơn so với nhập khẩu các sản phẩm khác và thị phần của Việt Nam trong các mặt hàng nhập khẩu này đã tăng mạnh, đặc biệt là trong lĩnh vực điện tử và giày dép”

Bình luận về dự báo của ILO về khả năng, mức độ máy móc thay thế người lao động, ông Trương Văn Cẩm, Phó chủ tịch kiêm Tổng thư ký Hiệp hội Dệt may Việt Nam, cho rằng đó là điều sẽ xảy ra và đáng lo. Theo ông, trên thực tế, nếu xét về mặt kinh tế, thì thay thế tự động hóa trong các khâu cơ bản là cần thiết để cải thiện lợi nhuận. Trong thập niên tới, có một số công đoạn như sản xuất tơ sợi hóa học, nhuộm (các khâu độc hại và các khâu lặp lại) có khả năng thay thế rất cao. Nhưng khâu may sẽ có tỷ lệ thay thế thấp, chỉ khoảng 30%. Khâu này khó thay thế một cách ồ ạt, hay thay thế sớm trong vòng 10-15 năm tới

Đánh đổi: góc nhìn từ chính sách

Bài phát biểu của ông David Lamotte, Phó giám đốc ILO khu vực châu Á - Thái Bình Dương, trình bày tại một buổi tham vấn chính sách tại Hà Nội vào năm ngoái đưa ra một nhận định khác. Theo ông David, “những tiến bộ gần đây về công nghệ đã giúp cắt giảm chi phí đáng kể và giúp tăng khả năng của robot, và thế hệ máy móc mới có thể lập trình lại và sử dụng cho nhiều chức năng đã được đưa vào áp dụng. Theo một số ước tính, vốn đầu tư vào robot công nghiệp có thể được thu hồi trong vòng dưới hai năm”. Xu hướng này có thể đúng như một số diễn giả đánh giá là còn chưa lan tới Việt Nam, do giá lao động vẫn còn cạnh tranh và chi phí đầu tư công nghệ tương đối đắt đỏ. Tuy vậy, theo ông Lamotte, câu hỏi ở đây không phải là “liệu có hay không ?” mà là “khi nào ?”. Chắc chắn trong những năm tới sẽ có sự chuyển dịch vì chi phí công nghệ sẽ giảm trong khi chi phí lao động tăng lên

Câu hỏi “khi nào ?” đặt các nước đang phát triển vào một vị thế phải hành động, xét về mặt chính sách công nghiệp quốc gia, lẫn việc làm sao quản trị quá trình chuyển đổi này để có thể đảm bảo mọi người được hưởng lợi từ công nghệ tiên tiến và cạnh tranh công bằng, đồng thời các tiêu chuẩn vẫn được duy trì. Giáo sư Hansjörg Herr, nghiên cứu viên cao cấp của Trung tâm Nghiên cứu Quốc tế (SCIS) thuộc trường Đại học Khoa học Xã hội và Nhân văn TPHCM, tỏ ra bi quan: “Nếu bạn không có chính sách công nghiệp toàn diện, các công ty đa quốc gia sẽ đưa công nghệ đến, nhưng nó sẽ bị cô lập. Bạn có được những hòn đảo công nghệ cao mà không có bất kỳ liên kết nào với phần còn lại của nền kinh tế, điều mà bạn có thể thấy trên toàn khu vực Đông Nam Á, điểm này trái ngược với Trung Quốc. Tại Trung Quốc, các mối liên kết đang được tạo ra do áp lực từ chính sách”

Tiến sĩ Pavida Pananond (Đại học Thammasat, Thái Lan) đặt câu hỏi về khả năng chuyển đổi nền kinh tế tại các quốc gia đang phát triển. Bà Pananond nhận xét rằng luôn có một trở ngại ngầm đối với những công ty ở các nước đang phát triển trong việc nâng cấp các quy trình sản xuất và các sản phẩm ở đoạn sau (marketing) hoặc đoạn trước (nghiên cứu và phát triển) trong chuỗi giá trị. Lý do chính, theo bà, là những hoạt động đó có thể không nằm trong lợi ích của các doanh nghiệp chủ đạo ở các nước phát triển đang kiểm soát các chuỗi giá trị toàn cầu. Chừng nào chưa khắc phục được trở ngại này, các nước và các doanh nghiệp khó gặt hái được hết lợi ích mà cách mạng công nghiệp 4.0 có thể mang lại

Ông Marc Saxer, Trưởng đại diện Viện FES tại Ấn Độ, đặt câu hỏi ai là chủ thể của cuộc cách mạng này. Con người và những ý nghĩa xung quanh - trong nhiều trường hợp - bị che phủ bởi ý muốn “vươn xa hơn”, “bay cao hơn” của chính họ. Con người không phải là đối thủ của robot, mà chính là “chủ nhân” của nó, người điều khiển và vận hành công nghệ. Nền sản xuất thay đổi, làm cuộc chơi cũng thay đổi, và “chúng ta cũng cần thay đổi cả tư duy và cách tiếp cận trong phương thức ứng xử với các xu thế mới”, ông Marc nhận định. Cụ thể hơn, theo ông, “(chúng ta) cần phải tạo ra sân chơi bình đẳng giữa robot và con người. Robot không phải trả thuế và không cần các quyền lợi về an sinh xã hội, điều này góp phần đẩy cán cân nghiêng về robot. Vì vậy, bạn cần nghĩ đến các thước đo chính sách để tạo ra sự cạnh tranh lành mạnh giữa robot và con người”. Đó là vai trò của công đoàn, của các đoàn thể xã hội công dân và những đóng góp của các nhà khoa học, nghiên cứu

Trung Quốc bàn về cách mạng công nghiệp 4.0

Cuộc cách mạng công nghiệp lần thứ tư, cả về khái niệm lẫn những nội hàm của nó đang được bàn tán và thảo luận rộng rãi ở Trung Quốc. Một trong những dự án nổi bật của chính phủ nước này là chiến lược “Made in China 2025”, hướng tới tăng cao năng suất và thúc đẩy tự động hóa trong các lĩnh vực sản xuất. Giáo sư Huang Yu, Đại học Khoa học và Công nghệ Hồng Kông, cho biết việc khuyến khích sử dụng thêm nhiều robot, không chỉ trong các ngành chế biến chế tạo, là trụ cột chính của chiến lược này. Gần đây, thông qua việc sáp nhập các công ty, Trung Quốc đã mua được một công ty sản xuất robot lớn của thế giới và đang có kế hoạch tập trung phát triển mạnh lĩnh vực này

Tiến sĩ Maximilian Mayer (Đại học Đồng Tế, Thượng Hải) cho rằng mặc dù có những yêu cầu nghe rất “kêu”, 95% trong số toàn bộ các công ty ở Trung Quốc còn cách công nghiệp 4.0 rất xa. Quan trọng hơn, “nền kinh tế Trung Quốc đang từ từ chuyển đổi từ sản xuất hàng loạt (Công nghiệp 2.0) sang sản xuất tự động hóa (Công nghiệp 3.0) và bản thân quá trình đó cũng đã làm phát sinh nhiều vấn đề”

Một điểm mà các chuyên gia thảo luận về tình hình Trung Quốc nhấn mạnh là ai được phép và đủ khả năng tham gia vào cuộc “chuyển hóa vĩ đại này”. Theo GS. Huang Yu, xu hướng thúc đẩy tự động hóa cũng như robot hóa được thúc đẩy chính bởi Chính phủ Trung Quốc và các tập đoàn kinh tế lớn. Các nhóm xã hội khác vẫn chưa tham gia, đặc biệt là công đoàn hay các đoàn thể xã hội chưa có một bức tranh tổng thể về tình hình, và những lát cắt chi tiết về kỹ thuật, nên chưa tạo ra một tiếng nói đóng góp có trọng lượng. Đây là một nguy cơ không những xét về khía cạnh kinh tế, mà còn cả khía cạnh xã hội, việc làm của Trung Quốc trong thời gian tới

Việt Nam trong vòng xoáy công nghệ tự động hóa mới toàn cầu

TS. Jörg Mayer (UNCTAD): Cơ hội tăng năng suất

Mức độ sử dụng robot tự động hóa xét về mặt bằng chung ở các nước đang phát triển thì còn thấp, nhưng đang tăng với tốc độ nhanh trong những năm gần đây và tập trung vào một số ngành cụ thể, như trong ngành sản xuất ô tô là 40-50%. Việc sử dụng robot đang chỉ tập trung ở một số quốc gia nhất định, ở châu Á cao nhất là Hàn Quốc và Nhật Bản. Việt Nam hiện chỉ ở mức thấp trong làn sóng tự động hóa này, hầu hết robot được sử dụng trong hai ngành sản xuất là cao su và nhựa

Theo đánh giá của tôi, năng suất là một trong những vấn đề quan trọng của nền kinh tế Việt Nam. Việc sử dụng robot và thúc đẩy xu hướng tự động hóa có thể giúp Việt Nam chuyển đổi từ phát triển quy trình sản xuất sang phát triển sản xuất một cách trực tiếp

Thực chất tác động tiêu cực của robot tới các ngành sản xuất và lao động cho tới hiện tại vẫn chỉ là sự thổi phồng, hoặc chưa có nhiều bằng chứng cụ thể hơn để cho rằng robot sẽ thay thế con người và “cướp” đi việc làm của lực lượng lao động Việt Nam

Trong khi đó thì cơ hội tạo ra nhờ cải thiện công nghệ và robot là hết sức rõ ràng đối với sự phát triển kinh tế, đặc biệt là khi Việt Nam có thể liên kết với các nhà cung ứng toàn cầu dựa vào các hiệp định thương mại tự do mà Việt Nam đã ký kết để tạo thành một mạng lưới sản xuất phục vụ cho các mục tiêu công nghiệp hóa và tăng trưởng của mình

GS. Hansjörg Herr (nghiên cứu viên cao cấp của SCIS, trường Đại học KHXHNV TPHCM): Tận dụng chuỗi giá trị toàn cầu để thay đổi

Chính sách công nghiệp truyền thống cần có sự thích nghi khi một quốc gia hội nhập chuỗi giá trị toàn cầu. Chính sách công nghiệp truyền thống hỗ trợ sản xuất những mặt hàng có tính cạnh tranh quốc tế, có khả năng xuất khẩu hoặc hỗ trợ việc sản xuất hàng hóa có thể thay thế hàng nhập khẩu. Khi các chuỗi giá trị toàn cầu có vai trò quan trọng với một quốc gia, các chính sách đó sẽ trở nên khó khăn hơn. Tuy nhiên, một quốc gia cần cố gắng nghiên cứu một cách có hệ thống nhằm cải tiến để tiếp nhận các chuỗi giá trị toàn cầu

Với Việt Nam, mục tiêu trọng tâm của chính sách công nghiệp trong bối cảnh chuỗi giá trị toàn cầu cần xem xét trong hai khía cạnh song hành cùng một lúc. Thứ nhất là phát triển theo chiều dọc, di chuyển lên những mức cao hơn trong các chuỗi giá trị toàn cầu sẵn có. Thứ hai là tạo ra các ngành công nghiệp quốc gia phát triển đầy đủ và hội nhập (tham gia) vào những chuỗi giá trị mới, với nhiều thặng dư về công nghệ và chất xám hơn. Cả trong hai trọng tâm này thì tăng năng suất là then chốt

Các công ty nước ngoài hàng đầu cũng như những nhà cung ứng lớn và quyền lực cho các công ty hàng đầu, được định vị ở khoảng giữa của chuỗi giá trị, nên được tiếp cận để chuyển giao kỹ thuật và công nghệ sang Việt Nam

Ngược lại, Việt Nam cần nhận thức đầy đủ rằng các doanh nghiệp FDI chỉ có những tác động tích cực giới hạn. Trong cùng một chuỗi giá trị có sẵn, việc “mặc cả” để vươn lên một vị trí cao hơn là một việc rất khó khăn, và (có thể) cần nhiều yếu tố khách quan từ bên ngoài. Việt Nam cần hỗ trợ việc tăng năng suất trong các ngành công nghiệp đã hội nhập sâu vào thị trường thế giới, ngành điện máy, ngành dệt may, ngành sản xuất giày và da thuộc

Trong những ngành này, đặc biệt cần đến ba chiến lược chủ yếu. Đầu tiên, các nền kinh tế quy mô nên được khai thác. Thứ hai, các liên kết trước và sau sản xuất cần được hình thành. Câu chuyện doanh nghiệp phụ trợ là một vấn đề nghiêm túc, cần hành động chứ không thảo luận nữa. Và thứ ba, mọi thay đổi nhằm thúc đẩy đổi mới sáng tạo cần đưa thành một nguyên tắc sống còn

Để cải tiến phác thảo chuỗi giá trị toàn cầu, tiếp thị và xây dựng thương hiệu là rất quan trọng. Việt Nam cần cố gắng phát triển những thương hiệu của riêng mình

Nhi Nguyễn

 

Robot “xâm nhập” vào các công trường xây dựng
​

Những robot được trang bị các cánh tay cơ khí linh hoạt và các công nghệ tân tiến được kỳ vọng giúp giải quyết vấn đề thiếu hụt công nhân ở các công trường xây dựng tại Nhật Bản

Robot nâng vật liệu, hàn và siết bu-lông

Hãng tin AP đưa tin hôm 23-4, tại một cơ sở thử nghiệm ở Tokyo, Shimizu, một công ty xây dựng lớn có lịch sử hơn 200 năm ở Nhật Bản, đã triển lãm một số robot hỗ trợ công việc xây dựng bao gồm một robot có tên gọi Robo-Carrier đang được sử dụng tại các công trường xây dựng để nâng các vật liệu và đưa chúng vào một thang máy

Robo-Carrier được trang bị công nghệ xác định khoảng cách bằng laser để giúp nó có thể tự động di chuyển an toàn tại các môi trường làm việc

Shimizu cho biết hai robot khác có trên gọi Robo-Welder và Robo-Buddy, có những cánh tay cơ khí có thể xoay vặn, sẽ được triển khai ở các công trường xây dựng vào cuối năm nay

Shimizu cho biết trong công việc lắp ghép la phông, các công nhân phải sử dụng một tay và một cái đầu có đội mũ bảo hộ để đỡ một tấm la phông và giữ các bu-lông trong miệng, rồi sau đó, dùng một chiếc máy cầm tay để siết bu lông vào tấm la phông để cố định nó vào vị trí cần đặt nó

Robo-Buddy giúp công việc này trở nên dễ dàng hơn. Cánh tay cơ khí của nó sử dụng các giác hút để “tóm lấy” tấm la phông và sử dụng các cảm biến để đặt tấm la phông đó vào đúng chính xác vị trí cần đặt của nó, rồi một cánh tay cơ khí khác có thể xoay vòng để di chuyển từ điểm này đến điểm khác để siết chặt các bu lông vào tấm phông

Cánh tay cơ khí của Robo-Buddy có thể nâng khối lượng nặng đến 30 kg. Trong khi đó, Robo-Welder có một cánh tay cơ khí sử dụng máy đo hìng dạng bằng laser để xác định đường đường rãnh trên một cột thép rồi hàn lại

Ngành xây dựng của Nhật Bản đang phát triển bùng nổ nhưng các nhà thầu phải xoay sở giải quyết tình trạng thiếu hụt công nhân. Các robot của Shimizu có thể giúp giảm lượng công nhân cần thiết cho mỗi nhiệm vụ xuống còn 30% hoặc 25% so với mức hiện nay

Tuy nhiên, Masahiro Indo, GIám đốc mảng công nghệ xây dựng của Shimizu, cho biết công việc xây dựng có tính đa dạng, phức tạp và khéo léo đến nỗi các robot chỉ có thể xử lý chỉ 1% công việc xây dựng tổng thể. Ông nói tìm cách nâng con số này lên 10% là một thách thức lớn và có thể tốn kém rất nhiều

Giải pháp cho tình trạng thiếu hụt công nhân xây dựng

Robot đã được sử dụng phổ biến tại khu vực sản xuất chẳng hạn như các nhà máy lắp ráp ô tô nhưng các cỗ máy này đứng yên và thực hiện chỉ một nhiệm vụ lặp đi lặp lại thường là trong môi trường khép kín và vô trùng. Có hơn 2 triệu robot đang hoạt động trong các nhà máy trên toàn cầu. Trong lĩnh lắp ráp ô tô, trung bình có một robot trên năm công nhân, theo Liên đoàn robot quốc tế (IIFR)

Robot được sử dụng tại các công trường xây dựng phải di chuyển. Dù phần lớn công việc của chúng có thể mang tính lặp đi lặp lại nhưng chúng vẫn phải có khả năng giữ thăng bằng trên các sàn nhà không bằng phẳng và di chuyển theo các lối đi zic-zắc, tùy thuộc vào thiết kế của một công trình

Theo Masahiro, sự khác biệt lớn nhất là robot tại các nhà máy được thiết kế đứng yên một chỗ. Chúng tôi muốn những cánh tay robot được gắn trên các nền tảng có thể di chuyển nhưng các nhà sản xuất robot nói rằng đây là điều không thể”

Shimizu cho biết, đang phát triển hệ thống trí tuệ nhân tạo riêng để vận hành các robot do công ty Kuka Robotics của Đức sản xuất. Nếu làm việc hiệu quả, các robot này có thể giúp giảm rủi ro an toàn lao động và giảm thời gian làm việc dài trong mỗi ngày cua các công nhân xây dựng

Sử dụng robot là điều rất hợp lý ở các công trường xây dựng ở đô thị nơi các công trình thường là các tòa nhà cao tầng và nhiều công việc lặp đi lặp lại ở mỗi tầng lầu. Tuy nhiên, việc sử dụng chúng chỉ hạn chế ở các ca làm việc đêm khi hầu hết công nhân đã nghỉ ngơi nhằm bảo đảm an toàn lao động

Tại Nhật Bản, nơi tỷ lệ sinh giảm trong nhiều năm qua, lực lượng lao động cũng bắt đầu suy giảm. Các công ty xây dựng phải sử dụng nhiều công nhân lớn tuổi vì họ không tìm được công nhân trẻ thay thế

Có khoảng 3,4 triệu công nhân xây dựng ở Nhật Bản vào năm 2014. Con số này dự kiến sẽ giảm xuống còn 2,2 triệu người vào năm 2025, theo dự báo của công ty Shimizu

Hầu hết các nghiên cứu robot hiện nay ở Nhật Bản tập trung vào các robot có chức năng giải trí và làm bầu bạn với con người chẳng hạn như robot Pepper của Softbank hay robot Kiribo Mini của Toyota

Tuy nhiên, giờ đây, Nhật Bản xem việc phát triển robot để sử dụng cho các mục đích khác là một ưu tiên quốc gia. Toyota cũng đang phát triển các robot có thể sử dụng trong hoạt động xây dựng chẳng hạn như robot có hình dạng giống người T-HR3. Shimizu, đang tham gia nhiều dự án ở nước ngoài, cho biết công ty đang nghiên cứu xuất khẩu công nghệ robot xây dựng

Chánh Tài

 

Dạy robot suy nghĩ
​

- Robot thông minh – với sự hỗ trợ của công nghệ trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence - AI) – có trở nên quá thông minh hay không còn chưa biết được. Có một thực tế là bây giờ các nhà khoa học đang bắt đầu “dạy” robot theo hướng để chúng có thể suy nghĩ như con người

Preferred Networks Inc. – một công ty khởi nghiệp chuyên về lĩnh vực trí tuệ nhân tạo của Nhật Bản – bỗng nổi như cồn nhờ một chương trình ứng dụng sáng tạo, sử dụng công nghệ AI để tự động tô màu cho các bộ truyện tranh manga. Công ty khởi nghiệp bốn tuổi đời này hiện là công ty AI có giá trị cao nhất ở Nhật Bản với vòng gọi vốn mới nhất hơn 2 tỉ đô la. Người khổng lồ về sản xuất xe hơi của Nhật Bản, Toyota Motor Corp., cũng là nhà đầu tư lớn nhất vào Preferred Networks Inc. 110 triệu đô la rằng thuật toán của Preferred Networks Inc. sẽ giúp hãng này cạnh tranh với Google trong lĩnh vực xe hơi không người lái. Vào tháng 2 vừa qua, Thủ tướng Nhật Bản Shinzo Abe đã chụp hình chung với hai nhà đồng sáng lập của công ty Preferred Networks Inc. ở văn phòng của ông, nơi mà họ được trao giải thưởng cho những liên doanh mới tiềm năng

Tạo ra robot suy nghĩ cho các nhà máy

Vũ khí mà các công ty khởi nghiệp AI có giá trị đang sở hữu là những giải pháp AI cùng với những thuật toán mang tên máy học (machine learning), học sâu (deep learning) có thể giúp giải quyết một hay nhiều vấn đề nào đó theo cách đơn giản và có khả năng ứng dụng cao trong thực tế. Tuy nhiên, điều khiến các công ty này biến ý tưởng thành một công cụ bán được ra thị trường là nhờ vào sự hậu thuẫn tài chính hung hậu và điều kiện phát triển

Theo Bloomberg, Preferred Networks có cả hai thứ nhưng hơi khác biệt với các công ty khởi nghiệp AI ở chỗ công ty này nhận được một sự hậu thuẫn từ các mối quan hệ khăng khít của công ty với sức mạnh tinh thần của ngành công nghiệp sản xuất Nhật Bản mà đứng đằng sau đó là Toyota và Fanuc Corp., nhà sản xuất robot lớn nhất thế giới, những nơi sẽ cho phép công ty tiếp cận được với nhà máy sản xuất hàng đầu thế giới

Hai nhà đồng sáng lập Preferred Networks Inc. là Daisuke Okanohara và Toru Nishikawa gặp nhau ở trường đại học Tokyo, nơi họ học chuyên ngành khoa học máy tính vào đầu những năm 2000. Ý tưởng thành lập một doanh nghiệp đến trong khi Nishikawa và Okanohara đã làm việc bán thời gian tại một công ty công nghệ sinh học, viết phần mềm để giải trình tự bộ gen. Liên doanh đầu tiên của họ, với những người bạn đại học, đã xây dựng một nền tảng học máy có thể phân tích cú pháp văn bản nhanh hơn bất kỳ ứng dụng nào có thể tạo ra nó

Sau đó, vào năm 2012, những bước đột phá khoa học trong công nghệ học sâu đã làm cho máy tính có thể đáng tin cậy hơn trong việc hiểu lời nói và nhận biết đối tượng. Và các nhà nghiên cứu tin rằng sự tăng tốc xử lý và phân tích dữ liệu sẽ giúp mở ra những hướng ứng dụng mới. Nishikawa và Okanohara bắt đầu với Preferred Networks vào năm 2014 và quyết định tập trung vào việc làm cho máy móc công nghiệp thông minh hơn và được cho là một quyết định khôn ngoan vì Nhật Bản vẫn là nơi sản xuất thiết bị sản xuất tiên tiến và các siêu cường AI nhiềm tiềm lực như Google và Facebook lúc đó vẫn chưa có nhiều tiến bộ trong mảng AI

Một trong những người đầu tiên nhìn thấy tiềm năng của họ là Chủ tịch Fanuc Yoshiharu Inaba. Một doanh nhân có tiếng là người thận trọng và một kỹ sư xuất sắc tự mình phát minh ra các công cụ quan trọng để sản xuất xe hơi Inaba đồng ý gặp gỡ Nishikawa và Okanohara vào đầu năm 2015. Một cuộc trò chuyện kéo dài một giờ đã thuyết phục ông trao cho hai nhà khoa học máy tính 9 triệu đô la, cùng với một số bí mật thương mại được lưu giữ kỹ lưỡng nhất của ông - những luồng dữ liệu khổng lồ được tạo ra bởi hàng nghìn robot trên dây chuyền sản xuất của ông

Bốn tháng sau đó, Toyota đầu tư vào Preferred Networks 10 triệu đô la và thêm 100 triệu đô la vào tháng 8 năm ngoái, tiếp sau họ là các nhà đầu tư từ Hitachi Ltd., Mizuho Financial Group Inc., và Mitsui Co

Yutaka Matsuo, một nhà khoa học máy tính thuộc Trường Đại học Tokyo và là Chủ tịch Hiệp hội học sâu Nhật Bản (Japan Deep Learning Association – JDLA), nói: “Công nghệ học sâu hứa hẹn nhiều cơ hội mới trong lĩnh vực sản xuất”. Điều ông Matsuo muốn nói đến là cơ hội tạo ra robot biết suy nghĩ cho các nhà máy sản xuất, trước hết là ở Nhật Bản – nơi robotđược sử dụng vào lực lượng người lao động từ rất sớm

Tại cuộc triển lãm hàng điện tử tiêu dùng CES 2016 ở Las Vegas (Mỹ), Toyota đã trình diễn dàn ô tô đồ chơi cho thấy sức mạnh tiềm ẩn của AI trong mảng ô tô tự hành. Những chiếc Toyota Priuses thu nhỏ lúc đầu khó có thể di chuyển mà không va chạm nhau đã chạy một cách trơn tru như thể có tài xế ngồi ở bên trong sau hai giờ đồng hồ bị sai và học cách tự sửa sai. Hãng này cho biết, không có bất cứ chương trình lập sẵn nào hướng dẫn các xe đang biểu diễn đó. Thay vào đó, các xe tự thâu thập lấy dữ liệu tình huống thực tế để “rút kinh nghiệm” và chia sẻ chúng lên hệ thống kết nối, nhờ đó tăng tốc việc sửa lỗi. Nó tương tự như việc bạn rút ra được tất cả các bài học kinh nghiệm từ sự thất bại của bạn bè nếu như họ cho bạn biết hết mọi thứ, không giấu giếm một điều gì

Trong một cuộc triển lãm ở Nhật Bản vài tháng sau đó, những con robot Fanuc biết chọn nhặt được các vật phẩm từ trong một đống tạp nham nhiều thứ đã được trưng bày, hứa hẹn sự xuất hiện của những thợ máy, thợ thủ công robot có tay nghề không khác gì con người trong nay mai. Hai nhà đồng sáng lập Nishikawa và Okanohara đã khẳng định rằng, “máy móc có thể tự học lẫn nhau qua đêm” – ý là học rất nhanh và nếu có hàng ngàn hay hàng triệu con robot kết nối trên cùng một hệ thống như nói trên thì chúng sẽ cùng với nhau học nhanh hơn rất nhiều và trở thành những “tay chơi kiệt xuất” trong lĩnh vực của chúng

Ông Inaba của Fanuc giải thích thông thường phải mất 10 năm để đào tạo một thợ máy lành nghề và kiến thức đó của người thợ đó không thể được tải xuống để chia sẻ cho người khác – nghĩa là bạn chỉ có duy nhất một người thợ giỏi đó thôi. Nhưng một khi có một chuyên gia robot, bạn có thể có được rất nhiều chuyên gia robot giỏi như vậy. Năm 2018 này, Nishikawa và Okanohara muốn có một sản phẩm độc lập riêng của Preferred Networks: PaintsChainer, một công cụ dành cho mảng phim hoạt hình và dĩ nhiên là đến nay vẫn giữ bí mật về chi tiết

Robot tự phê bình

Robot AI có khả năng tự học nhưng có khả năng tự đánh giá, phê bình hay không ?

Là một phần của chương trình Sáng kiến nghiên cứu đại học đa ngành cạnh tranh (MURI), Bộ Quốc phòng mới đây đã treo giải 7,5 triệu đô la cho các nhà nghiên cứu từ các trường Carnegie Mellon, Brigham Young, UMass Lowell và Tufts để phát triển các phương pháp mới để máy tự đánh giá về chúng

Nghiên cứu nhắm vào giao điểm của việc học máy và trí thông minh nhân tạo và đây được cho là một trong những lĩnh vực phát triển robot nóng nhất trong thập kỷ tới. Lý do là robot đang ngày càng trở nên tự chủ và các kỹ sư không thể tính đến mọi quyết định mà một hệ thống tự động sẽ thực hiện. Điều đó càng trở nên đúng khi robot bắt đầu hoạt động bên ngoài môi trường có cấu trúc như nhà máy và nhà kho

Cách thức con người tích lũy kinh nghiệm từ những lỗi sai giống như một vòng kiến thức được phản hồi liên tục, nhận diện điểm sai, sửa lỗi, bổ sung và củng cố hành vi để có kết quả tích cực, cho phép chúng ta chuyển những kết quả hành vi đó sang các tình huống tương tự và giúp chúng ta tránh thực hiện những hành vi tiêu cực. Nhưng việc gán các giá trị của sự nhận thức chủ động này vào các hệ thống robot, máy móc không phải là điều đơn giản

Có điều là các nhà khoa học đang tìm cách dạy cho robot học theo hướng chúng sẽ biết suy nghĩ để thực hiện các hành vi cư xử như con người, đặc biệt là với những tình huống phức tạp như hiểu được ý nghĩa của việc giết chóc, gây sự tổn thương, hay biết chăm sóc thú cưng, nhận diện cảm xúc của con người… Khoản tài trợ cho chương trình MURI sẽ kéo dài trong năm năm, trong thời gian đó các nhà nghiên cứu chủ yếu sẽ làm việc với các robot có nhiệm vụ điều khiển các đối tượng bằng cách cảm nhận và chuyển các bài học sang các tình huống mới theo thời gian thực

Cũng có liên quan đến việc dạy robot suy nghĩ như con người, hãng Google mới đây đã tuyên bố đã gán được các giá trị nhận thức về sự sống, cái chết cho một hệ thống máy tính sử dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo mới, cho phép cỗ máy này dự đoán một bệnh nhân sẽ qua đời hay không trong vòng 24 giờ sau khi người này nhập viện

Công nghệ AI sẽ xử lý và phân tích dữ liệu về tuổi tác, sắc tộc và giới tính của bệnh nhân, sau đó kết hợp với dữ liệu thông tin từ kết quả chẩn đoán y khoa, các dấu hiệu sống ở thời điểm hiện tại và các kết quả xét nghiệm ở bệnh viện. Ngoài ra, công nghệ dự đoán này còn có khả năng đọc được các điểm ghi chú hay các nội dung được các bác sĩ điều trị lưu ý trong hồ sơ bệnh án của bệnh nhân (từ kết quả xét nghiệm, biểu đồ, hình ảnh…). Nhờ vậy mà kết quả dự đoán, theo Google, chính xác đến 95%. Hiện nay, hãng này khuyên các bệnh viên áp dụng AI có thể sử dụng hệ thống AI này để “cải thiện việc chăm sóc” cho bệnh nhân

Phương Anh