Tesla không chỉ muốn làm ra những mẫu xe điện tự hành mà còn tham vọng trở thành người khổng lồ AI

Ngày 20/8, sự kiện Tesla AI Day diễn ra theo lịch trình. Tesla đã phát hành các giải pháp tầm nhìn thuần túy với FSD (Lái xe tự động hoàn toàn), chip AI tự phát triển và siêu máy tính Dojo. Nhiều chi tiết kỹ thuật được Tesla tiết lộ và sức mạnh của phần cứng đã một lần nữa khiến giới công nghệ kinh ngạc. "Công nghệ của Tesla thực sự tuyệt vời".

Tuy nhiên, đối với những người đã theo dõi Tesla từ lâu, cho dù đó là các giải pháp trực quan thuần túy hay chip AI tự phát triển và siêu máy tính Dojo thì đó không phải là "tin lớn". Điều đáng ngạc nhiên nhất là khi Tesla thông báo rằng họ sẽ sớm ra mắt một robot hình người.

Đối với công nghệ trí tuệ nhân tạo, rõ ràng Musk ôm ấp một mục tiêu theo đuổi tham vọng hơn. Tuy nhiên, về tổng thể, việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong ngành hiện nay vẫn chưa khả quan. Ngay cả Tesla, mặc dù công nghệ lái xe tự động của họ dẫn đầu trong ngành, nhưng để phát triển rộng rãi sản phẩm trên toàn thế giới, họ vẫn cần rất nhiều thời gian.

Rõ ràng là có một khoảng cách lớn giữa tham vọng và thực tế trong cuộc đổ bộ trí tuệ nhân tạo.

Linh hồn hệ thống công nghệ AI của Tesla

"Khả năng AI và sự phát triển công nghệ AI nhanh chóng của Tesla vượt xa bất kỳ các công ty xe hơi cũ và mới khác trên thế giới. Điều này mang lại kỳ vọng lớn hơn cho việc ứng dụng và phát triển công nghệ lái xe tự động và robot cá nhân", theo ông Đặng Hồ Đông, giám đốc Trung tâm Nghiên cứu Trí tuệ Thị giác thuộc Viện Nghiên cứu Trí tuệ Nhân tạo Đại học Thanh Hoa.

Tại sự kiện AI Day, Tesla đã trình diễn những thành tựu của mình trong lĩnh vực AI với thế giới bên ngoài, bao gồm sự tiến bộ của giải pháp tầm nhìn thuần túy FSD, đào tạo lái xe tự động mạng thần kinh, chip D1, siêu máy tính Dojo,... Một trong những điểm nổi bật là sự phát triển của giải pháp hình ảnh thuần túy FSD.

Khác với lộ trình kỹ thuật của hầu hết các nhà cung cấp giải pháp lái tự động trong ngành, Tesla luôn tuân thủ một giải pháp tầm nhìn thuần túy, sử dụng camera để nhận biết môi trường, không sử dụng bản đồ có độ chính xác cao. Nói một cách tương đối, chi phí phần cứng của chương trình này tương đối thấp, nhưng các yêu cầu về dữ liệu và thuật toán cao hơn.

Kế hoạch được giới thiệu tại cuộc họp báo cho thấy Tesla thu thập thông tin ngoại vi của đường thông qua 8 camera bao quanh toàn bộ thân xe và ghép các hình ảnh khác nhau thông qua kiến ​​trúc mạng nơ-ron nhân tạo. Để thông tin được ghép nối trở nên thực tế và chính xác hơn, Tesla đã phát triển một bộ công nghệ có thể vẽ hình 3D từ thông tin camera và tạo thành một "mạng lưới đường" với các nhãn thời gian.

Tuy nhiên khi có một nền tảng dữ liệu đồ sộ, họ cũng cần phải xây dựng một mạng nơ-ron mạnh mẽ để tích hợp và phân tích lại các dữ liệu này.

Ông Đặng chỉ ra rằng đối với mô hình mạng nơ-ron lớn, nó thường đòi hỏi sự hỗ trợ của dữ liệu lớn và sức mạnh tính toán lớn. Trong lĩnh vực lái xe tự hành, Tesla đã đạt được quy mô lớn nhất. Dữ liệu lớn về giao thông đường bộ và hội nghị này cũng cho thấy những thành tựu của Tesla trong mô phỏng lái xe tự động.

Theo báo cáo, Tesla đã thành lập một đội ghi nhãn dữ liệu 1.000 người để dán nhãn thông tin đối tượng và kết hợp khéo léo sức người và hiệu quả của máy móc. Đồng thời, Tesla cũng đã phát triển công nghệ mô phỏng để tạo ra các kịch bản ít phổ biến trong thực tế nhằm nâng cao hiệu quả đào tạo mạng nơ-ron.

"Công việc này không chỉ thu được dữ liệu tổng hợp quy mô lớn mà còn có ý nghĩa đặc biệt đối với quá trình ra quyết định và lập kế hoạch dựa trên deep learning, giải quyết các vấn đề dài hạn và các sự kiện có xác suất thấp trước khi ứng dụng được triển khai", theo ông Đặng Hồ Đông.

Khi dữ liệu cần xử lý bắt đầu tăng lên theo cấp số nhân, Tesla cũng đang tăng cường sức mạnh tính toán để đào tạo mạng nơ-ron, vì vậy siêu máy tính Dojo đã ra đời.

Bên cạnh đó, con chip D1 được trình làng lần này của Tesla đã được nâng cấp rất nhiều về mặt kiến ​​trúc và hiệu năng. Chip D1 sử dụng cấu trúc phân tán và quy trình 7 nanomet, được trang bị 50 tỉ bóng bán dẫn với diện tích đế chip lên tới 645 mm vuông, đạt được sức mạnh tính toán cực mạnh và băng thông cực cao.

Tesla khoe con chip này có hiệu năng mạnh nhất là 362 TeraFLOPs với tác vụ tính toán FP16 hoặc 22,6 TeraFLOPs nếu là FP32. Để bạn dễ hình dung thì GPU NVIDIA A100 Ampere hiện chỉ chạy được 312 TeraFLOPs với tác vụ FP16.

Musk thông báo Dojo sẽ được cung cấp cho các công ty khác muốn sử dụng nó để đào tạo mạng nơ-ron, điều này có nghĩa là Tesla có khả năng mở rộng các ứng dụng AI sang các lĩnh vực khác ngoài việc lái xe tự động.

Điểm nhấn của hội nghị là robot hình người, vận hành bằng trí tuệ nhân tạo AI. Tesla Robot cao khoảng 173 cm, nặng 57 kg, trang bị màn hình trên mặt để hiển thị thông tin hữu ích. Con robot sẽ có tốc độ tối đa 8 km/h, có thể mang 20 kg hàng hóa, nhấc vật nặng 68 kg hoặc giữ khối lượng 4,5 kg bằng cánh tay mở rộng. Tesla Bot sử dụng cơ chế đào tạo của siêu máy tính Dojo.

Musk cho biết: "Sẽ không thiếu lao động trong tương lai, nhưng lao động chân tay chỉ là sự lựa chọn. Tesla Bot có thể thực hiện một số nhiệm vụ nguy hiểm, lặp đi lặp lại và nhàm chán thay cho con người". Trong tương lai, với sự xuất hiện của robot, con người sẽ có quyền chọn làm hay không những công việc nặng nhọc này.

"Sử dụng phương pháp học tập tự chủ để giải quyết các thách thức như nhận thức, dự đoán và điều chỉnh có thể phát huy hết khả năng của máy móc và thậm chí là vượt qua con người. Đây là linh hồn cho hệ thống công nghệ AI của Tesla, và cũng là nơi tiên tiến nhất trong triết lý của Tesla", ông Đặng chỉ ra.

Những thách thức đối với tham vọng của AI

Với màn "phô diễn cơ bắp" này, mục đích của Tesla là tuyển thêm các chuyên gia trong lĩnh vực AI.

Mặc dù Tesla là "người dẫn đầu" trong ngành công nghiệp lái xe tự hành nhưng hãng vẫn còn một chặng đường dài nữa mới có thể thực sự phổ biến rộng rãi xe không người lái. Từ góc độ này, công nghệ AI cần được cải tiến hơn nữa để phát huy hơn nữa vai trò của mình.

Mới đây, Cục Quản lý An toàn Giao thông Đường cao tốc Quốc gia Mỹ (NHTSA) đã mở một cuộc điều tra về Tesla. Được biết, 11 vụ tai nạn mà NHTSA điều tra đều liên quan đến tính năng Autopilot (hỗ trợ lái tự động) của Tesla hoặc các chức năng lái tự động khác, trong đó có 7 vụ gây thương vong, tổng cộng 17 người bị thương và 1 người tử vong.

Cụ thể, những vụ tai nạn này xảy ra trong khoảng thời gian từ ngày 22/1/2018 đến ngày 10/7/2021, trải dài 9 bang khác nhau. Hầu hết chúng xảy ra vào ban đêm và có một số vật thể như đèn xe cấp cứu, pháo sáng, bảng chỉ đường phát sáng và trụ giao thông ở hiện trường vụ tai nạn. Chức năng hỗ trợ lái xe tự động không thể xác định các vật thể và dẫn đến va chạm.

Khi phân tích nguyên nhân của loại tai nạn này, một kỹ sư quản lý từ Trung tâm Công nghệ Tập đoàn SAIC đã chỉ ra rằng cọc tiêu giao thông là vật cản điển hình, và rất khó để xác định bằng camera đơn giản hoặc thậm chí kết hợp cảm biến của camera + radar sóng milimet.

Tesla, công ty luôn nhấn mạnh vào giải pháp tầm nhìn thuần túy và triển khai giải pháp đào tạo bằng camera, nhưng rõ ràng cho đến nay họ vẫn chưa giải quyết được vấn đề này. Đối với Tesla, loại khiếm khuyết chức năng này cần được xử lý càng sớm càng tốt, điều này chắc chắn đòi hỏi hãng phải tăng cường hơn nữa đội ngũ liên quan đến AI.

Elon Musk hiện đang thể hiện những tham vọng lớn hơn. Các robot hình người được công bố tại hội nghị này cho thấy Tesla không chỉ là một công ty xe hơi thông minh với khả năng lái xe tự động, mà còn là một công ty trí tuệ nhân tạo bao phủ nhiều lĩnh vực.

Trong những năm gần đây, ngành trí tuệ nhân tạo toàn cầu đã đạt được sự phát triển nhanh chóng, số lượng các công ty trí tuệ nhân tạo ngày càng nhiều, và sự cạnh tranh về nhân tài trong ngành trí tuệ nhân tạo ngày càng trở nên gay gắt.

Một báo cáo của IY Think Tank cho thấy trong 10 năm qua, số lượng công ty AI mới tại các quốc gia lớn trên thế giới đạt mức cao nhất vào khoảng năm 2016. Trong đó, số lượng công ty AI mới ở Trung Quốc và Mỹ vẫn dẫn đầu kể từ năm 2017.

Nhân tài về AI đã luôn trong tình trạng thiếu nguồn cung trầm trọng. Nhiều tổ chức nghiên cứu đã đưa ra báo cáo rằng có khoảng trống lớn trong việc làm AI trên khắp thế giới.

Báo cáo Nhân tài AI toàn cầu năm 2019 do Giám đốc điều hành JF Gagne của Canada Element AI phát hành cho thấy đội ngũ nhân tài AI toàn cầu đang tăng lên, nhưng cầu vẫn vượt quá cung.

Báo cáo mới nhất do JF Gagne công bố đã chỉ ra rằng thiếu hụt nhân tài là hạn chế đối với sự phát triển của AI và ngành công nghiệp AI hiện tại cần nhiều hơn những nhân tài thông thạo các thuật toán phần mềm.

"Liệu tiềm năng của AI có bị thổi phồng quá mức hay không vẫn là một vấn đề chưa rõ ràng, nhưng chúng ta có thể nói rằng thành công của AI đòi hỏi nhiều hơn các chuyên gia tiên tiến và các thuật toán dữ liệu chính xác.

Ngành AI ban đầu tập trung vào các chuyên gia rất cao cấp vì chỉ họ mới có thể quản lý công nghệ mới, và áp dụng nó vào các lĩnh vực mới. Nhưng giờ đây mọi người nhận ra rằng công nghệ mới này còn đòi hỏi các kỹ sư và những người trẻ tuổi có thể xây dựng các mô hình và triển khai nó một cách hiệu quả".

Do đó, để AI hoạt động trên quy mô lớn, các công ty đều cần một số lượng lớn nhân tài mới trong các lĩnh vực như kỹ thuật, xây dựng cơ sở hạ tầng, phát triển mô hình kinh doanh mới và giám sát mục tiêu. Đây cũng là mục tiêu của Tesla khi tổ chức AI Day.

Theo Sina