Có thể đọc mọi thứ về cách đi xe đạp mà vẫn ngã ở lần đầu. Có thể được mô tả kỹ về độ chặt của một cái nắp mà vẫn không biết phải vặn mạnh tới đâu cho tới khi tay chạm vào. Nhóm hiểu biết này có đặc điểm riêng.
Loại tri thức không nằm gọn trong lời
Có những thứ ta biết rõ nhưng không nói ra được thành quy tắc đầy đủ.
Người thợ lành nghề biết khi nào mối hàn đã đủ, biết nghe tiếng máy mà đoán ra vấn đề. Hỏi họ dựa vào gì, câu trả lời thường mơ hồ — không phải vì họ giấu mà vì tri thức đó không ở dạng phát biểu được.
Đặc điểm chung của nhóm này: nó được tích luỹ qua rất nhiều lần thực hiện với phản hồi, và nó gắn với cảm giác cơ thể chứ không với mô tả.
Điều này liên quan trực tiếp tới robot: phần lớn kỹ năng thao tác thuộc nhóm này. Đó là lý do dạy robot bằng cách cho xem người làm hiệu quả hơn nhiều so với mô tả bằng lời.
Vì sao hành động sinh ra hiểu biết
Ba cơ chế, và cả ba đều cần một cơ thể.
Hành động tạo ra thông tin không có sẵn. Nhìn một cái hộp không biết nó nặng bao nhiêu. Nhấc lên thì biết ngay. Thông tin đó chỉ xuất hiện khi có tương tác.
Hành động kiểm chứng giả thuyết. Ta đoán cái nắp vặn ngược chiều kim đồng hồ, thử, và biết ngay đúng hay sai. Vòng đoán và thử này rất nhanh và rất rẻ so với việc suy luận.
Hành động thay đổi tình huống để dễ hiểu hơn. Xoay một vật để nhìn mặt khuất, gạt bớt đồ để thấy thứ bên dưới. Ta không chỉ quan sát thụ động mà chủ động sắp xếp lại thế giới cho dễ đọc.
Cơ chế thứ ba đặc biệt đáng chú ý vì nó cho thấy nhận thức và hành động không phải hai giai đoạn nối tiếp mà đan xen liên tục.
Hệ quả với việc huấn luyện hệ thống
Nếu một phần tri thức chỉ sinh ra từ tương tác, thì hệ thống chỉ quan sát mà không hành động sẽ thiếu đúng phần đó.
Điều này giải thích một quan sát quen thuộc: mô hình học từ video người làm việc nắm được trình tự của thao tác nhưng không nắm được lực. Vì lực không có trong video — nó chỉ xuất hiện khi chính mình làm.
Hệ quả thiết kế: với các kỹ năng phụ thuộc lực và tiếp xúc, không có cách nào thay thế hoàn toàn dữ liệu tương tác thật. Mô phỏng giúp được phần nào nhưng chính phần tiếp xúc lại là phần mô phỏng mô tả kém nhất.
Đây là một trong những lý do sâu xa khiến nút thắt dữ liệu của robot khó tháo gỡ bằng cách tăng quy mô dữ liệu quan sát.
Thử một cách có phương pháp
Nếu hành động sinh ra hiểu biết, thì cách thử quyết định học được bao nhiêu.
Thử ngẫu nhiên cho ít thông tin. Thử có phương pháp cho nhiều hơn nhiều với cùng số lần.
Nguyên tắc chung là mỗi lần thử nên nhằm phân biệt giữa các khả năng. Nếu không chắc vật nặng hay nhẹ, hãy nhấc thử ở mức lực trung bình — kết quả sẽ loại bỏ được một nửa khả năng bất kể theo hướng nào.
Trong robot, ý tưởng này xuất hiện dưới dạng thao tác dò tìm: chạm nhẹ để xác định vị trí bề mặt, đẩy nhẹ để biết vật có cố định không, siết dần để tìm ngưỡng.
Các thao tác này tốn thời gian nhưng thay thế được cho cảm biến đắt tiền, và thường ổn định hơn vì chúng đo trực tiếp thứ cần biết thay vì suy ra gián tiếp.
Ranh giới của nguyên tắc
Không phải mọi thứ đều nên học bằng cách thử.
Khi hậu quả không đảo ngược được, thử là sai lầm. Không ai học nhiệt độ của bếp bằng cách chạm vào. Với robot, các thao tác như cắt, hàn hay siết chặt cũng vậy.
Khi có nguồn thông tin rẻ hơn. Nếu khối lượng vật đã ghi trên nhãn, đọc nhãn nhanh hơn nhấc thử.
Khi số lần thử cần thiết quá lớn. Có những thứ chỉ học được sau rất nhiều lần lặp, và nếu mỗi lần tốn kém thì cách này không khả thi.
Vì vậy nguyên tắc thực dụng là: thử ở nơi thông tin không có sẵn và hậu quả có thể hoàn tác. Đây cũng chính là mô tả khá chính xác cho cách con người khám phá một đồ vật lạ.
Câu hỏi thường gặp
Vì sao video người làm không đủ để robot học thao tác?
Vì video ghi lại chuyển động và trình tự nhưng không ghi lại lực. Với các thao tác mà lực là yếu tố quyết định như lắp khít hay cầm vật trơn, phần thông tin thiếu này chính là phần quan trọng nhất.
Thao tác dò tìm có làm chậm chu kỳ không?
Có, và đó là đánh đổi có chủ đích. Nó tốn thêm thời gian nhưng đo trực tiếp thứ cần biết nên ổn định hơn nhiều so với suy ra gián tiếp, và thường rẻ hơn so với lắp thêm cảm biến chuyên dụng.
Tri thức ngầm có chuyển giao được không?
Khó chuyển bằng lời nhưng chuyển được bằng cách làm mẫu và thực hành có phản hồi. Đây cũng là lý do học bắt chước từ dữ liệu người điều khiển hiệu quả hơn so với mô tả nhiệm vụ bằng văn bản.
Khi nào không nên để hệ thống học bằng cách thử?
Khi hậu quả của một lần sai không hoàn tác được, khi đã có nguồn thông tin rẻ hơn, hoặc khi số lần thử cần thiết quá lớn so với chi phí mỗi lần. Trong các trường hợp đó nên chuyển sang mô phỏng hoặc dùng tri thức có sẵn.
Đọc thêm trong Không gian, thời gian & vật lý trực giác và Học từ tương tác.