Vai trò của Trí tuệ Nhân tạo (AI) và Học máy (Machine Learning): “Bộ não” của xe tự hành hoạt động như thế nào?

Từ những dòng code đến những cú đánh lái “thần sầu”: Giải mã bộ não thông minh đằng sau vô lăng.

1. “Xe tự hành có ‘não’ không?”

Đã bao giờ bạn kẹt xe một tiếng đồng hồ ở ngã tư Sở vào giờ tan tầm, nhìn dòng người len lỏi như một đàn cá hỗn loạn và tự hỏi: Liệu có một cỗ máy nào đủ “thông minh” để xử lý được mớ bòng bong này không? Hay một câu hỏi trực diện hơn: Làm thế nào một ‘cục sắt’ biết đi như xe tự hành lại có thể luồn lách qua dòng xe cộ đông đúc một cách mượt mà hơn cả nhiều tài xế ‘lụa’?

Câu trả lời nằm ở một khái niệm vừa quen vừa lạ: Trí tuệ Nhân tạo (AI) và một nhánh cốt lõi của nó là Học máy (Machine Learning). Nếu xem chiếc xe tự hành là một cơ thể hoàn chỉnh, thì AI chính là “bộ não” toàn năng, là trung tâm chỉ huy, là vị nhạc trưởng điều khiển mọi hoạt động. Nó không phải là một bộ não sinh học, nhưng cách nó hoạt động lại mô phỏng một cách đáng kinh ngạc những gì tinh túy nhất trong não bộ con người.

Trong bài viết “nhập môn” nhưng không hề “lơ mơ” này, XecoV.Com sẽ cùng bạn đọc thực hiện một cuộc “giải phẫu” chi tiết “bộ não” AI này. Chúng ta sẽ “mổ xẻ” để xem nó được cấu thành từ đâu và hoạt động như thế nào theo một quy trình 4 bước kinh điển mà bất kỳ tài xế nào cũng thực hiện mỗi giây sau vô lăng: Nhận biết -> Phân tích -> Ra quyết định -> Hành động.

Hãy thắt dây an toàn, chúng ta cùng bắt đầu hành trình khám phá này!

2. Giải phẫu “Bộ não” AI

Giống như não người, “bộ não” AI của xe tự hành không phải là một khối đồng nhất. Nó được chia thành các khu vực chức năng khác nhau, phối hợp nhịp nhàng để tạo nên những cú đánh lái “thần sầu”.

2.1: Perception (Nhận biết) – “Đôi mắt và đôi tai” siêu phàm

Trước khi có thể suy nghĩ, bộ não phải “nhìn” và “nghe”. Đây là lúc các “giác quan” của xe tự hành vào cuộc. Chúng không ngừng quét môi trường xung quanh và gửi dữ liệu thô về cho bộ não xử lý.

• Camera: Được ví như “đôi mắt tinh tường” của chiếc xe. Camera có thể nhận diện màu sắc, đọc biển báo giao thông, vạch kẻ đường, đèn tín hiệu. Ưu điểm là chi phí rẻ và cung cấp thông tin hình ảnh phong phú. Tuy nhiên, đôi mắt này cũng có lúc “nhập nhèm”, dễ bị “lóa” bởi nắng gắt hoàng hôn hay “mờ” đi trong sương mù, mưa lớn.
• LiDAR (Light Detection and Ranging): Đây là “con mắt thứ ba” của thần thánh. LiDAR phát ra hàng triệu tia laser mỗi giây và đo thời gian chúng quay trở lại để tạo ra một bản đồ 3D điểm ảnh (point cloud) cực kỳ chính xác của môi trường xung quanh, bất kể ngày đêm. Nó có thể “nhìn” rõ hình dáng của một chiếc xe, một người đi bộ ở khoảng cách xa với độ chính xác đến từng centimet. Nhược điểm? “Đắt xắt ra miếng”.
• Radar (Radio Detection and Ranging): Nếu LiDAR là mắt, thì Radar là “đôi tai thính”. Nó sử dụng sóng vô tuyến để phát hiện vật thể, đặc biệt xuất sắc trong việc đo khoảng cách và vận tốc của các phương tiện khác. Radar có thể “nghe” xuyên qua mưa, tuyết, sương mù. Tuy nhiên, nó đôi khi lại hơi “lãng tai”, khó phân biệt một lon bia trên đường với một tảng đá vì độ phân giải không cao bằng LiDAR.
• Sóng siêu âm (Ultrasonic Sensors): Đây là những “chuyên gia khoảng cách gần”, thường được trang bị trên cản trước và sau để hỗ trợ đỗ xe. Chúng rất giỏi trong việc phát hiện các vật cản ở cự ly cực gần.

Trọng tâm của Nhận biết: Sensor Fusion (Hợp nhất dữ liệu cảm biến)

Mỗi cảm biến đều có điểm mạnh và điểm yếu. Vậy làm sao để bộ não có một cái nhìn toàn diện? Đó là nhờ Sensor Fusion.

Hãy tưởng tượng Sensor Fusion như một “cuộc họp tác chiến” của bộ tổng tham mưu. Camera (trinh sát hình ảnh) báo về: “Có một vật thể màu đỏ phía trước”. Radar (trinh sát vô tuyến) bổ sung: “Vật thể đó đang di chuyển với tốc độ 50km/h và cách ta 70 mét”. LiDAR (trinh sát không gian 3D) xác nhận: “Vật thể có hình dáng của một chiếc xe 4 chỗ”.

“Bộ não” AI, trong vai trò một vị tướng tài ba, sẽ tổng hợp tất cả các báo cáo này, đối chiếu, loại bỏ nhiễu và tạo ra một bức tranh 360 độ duy nhất, đáng tin cậy về chiến trường giao thông. Nó biết chính xác đâu là xe hơi, đâu là xe máy, đâu là người đi bộ, họ đang ở đâu và di chuyển với tốc độ nào. Đây là nền tảng tối quan trọng cho mọi quyết định sau này.

2.2: Perception & Planning (Phân tích & Ra quyết định) – “Bộ não trước” của nhà tiên tri

Sau khi đã có một bức tranh toàn cảnh, “bộ não trước” của AI bắt đầu quá trình “tư duy” thực sự. Quá trình này gồm 3 giai đoạn.

• Giai đoạn 1: Phân tích & Gắn nhãn (Object Detection, Classification, Segmentation)Bộ não AI bắt đầu “dán nhãn” cho mọi thứ nó thấy trong bức tranh tổng hợp từ Sensor Fusion. Sử dụng các công nghệ như Mạng Nơ-ron Tích chập (Convolutional Neural Networks – CNNs), vốn được huấn luyện từ hàng tỷ hình ảnh, nó có thể phân loại: “Đây là xe Honda SH”, “Đây là người đi bộ đang cầm ô”, “Đây là vạch kẻ đường cho người đi bộ”, “Kia là chị gánh hàng rong đang chuẩn bị qua đường”. Nó không chỉ nhận diện, mà còn hiểu rõ bản chất của từng đối tượng.
• Giai đoạn 2: Dự đoán (Prediction)Đây chính là phần “ảo diệu” và khác biệt nhất so với các hệ thống hỗ trợ lái xe thông thường. AI không chỉ thấy những gì đang xảy ra, mà nó còn “tiên tri” những gì sắp xảy ra. Dựa trên dữ liệu đã được huấn luyện từ hàng triệu tình huống giao thông, nó bắt đầu dự đoán hành vi.
  • “Chiếc xe máy kia đang đi lấn sang trái, có 75% khả năng sẽ tạt đầu để vượt.”
  • “Đứa trẻ đang chơi bóng bên đường, có 40% khả năng sẽ lao ra nhặt bóng.”
  • “Chiếc xe phía trước vừa bật xi-nhan phải, 95% sẽ chuyển làn.”Kỹ năng này không khác gì kinh nghiệm của một tài xế “già rơ”, người có thể “đọc vị” những hành vi bất thường của các phương tiện xung quanh, thậm chí “đọc vị đối phương trên bàn nhậu” xem họ sắp làm gì tiếp theo.
• Giai đoạn 3: Lập kế hoạch (Planning)Từ những phân tích và dự đoán trên, bộ não AI giờ đây như một kỳ thủ cờ vua thiên tài. Trong một phần nghìn giây, nó vạch ra hàng ngàn kịch bản di chuyển khả thi: “Nếu mình phanh nhẹ và giữ làn, chuyện gì sẽ xảy ra?”, “Nếu mình tăng tốc một chút và chuyển sang trái, có an toàn không?”.Sau khi tính toán tất cả các nước đi tiềm năng, nó sẽ chọn ra một quỹ đạo (trajectory) tối ưu nhất, cân bằng giữa các yếu tố: An toàn (tránh va chạm tuyệt đối), Êm ái (không phanh gấp, giật cục) và Hiệu quả (đúng luật và đến đích nhanh nhất có thể).

2.3: Control (Hành động) – “Tủy sống” phản xạ tức thời

Khi “bộ não trước” đã quyết định xong con đường tối ưu, lệnh sẽ được gửi xuống “tủy sống”. Đây là bước cuối cùng, biến ý định thành hành động vật lý. Hệ thống điều khiển (Control) sẽ nhận lệnh và chuyển thành các tác động cơ học cực kỳ chính xác.

Các lệnh này không phải là “rẽ trái đi” chung chung, mà là:

• “Xoay vô lăng 2.7 độ sang trái trong 0.5 giây.”
• “Kích hoạt hệ thống phanh với lực 35%.”
• “Tăng ga thêm 15% để duy trì tốc độ.”

Sự vượt trội của máy móc so với con người được thể hiện rõ nhất ở đây. Phản xạ của AI là tức thời, chính xác đến từng mili giây. Quan trọng hơn, nó không bao giờ bị cảm xúc chi phối. Nó không biết “cay cú” khi bị tạt đầu, không mệt mỏi sau 8 tiếng lái xe, không phân tâm bởi một cuộc điện thoại. Nó chỉ có một mục tiêu duy nhất: thực thi kế hoạch đã được vạch ra một cách hoàn hảo.

3. Các “Tế bào não” đặc biệt – Những công nghệ cốt lõi

Để “bộ não” AI có thể thực hiện những tác vụ phức tạp trên, nó cần được “nuôi dưỡng” và “dạy dỗ” bằng các công nghệ học máy tiên tiến.

• Học sâu (Deep Learning): Hãy coi Deep Learning là “người thầy” của AI. Thay vì lập trình cứng từng quy tắc giao thông (“Nếu thấy đèn đỏ thì dừng lại”), các kỹ sư sẽ “ném” cho hệ thống Deep Learning một kho dữ liệu khổng lồ: hàng triệu km đường đi đã được ghi lại, hàng tỷ tình huống giao thông khác nhau. AI sẽ tự “xem” và “học” các quy luật, các mẫu hành vi, các mối tương quan. Nó học cách nhận diện một người đi bộ trong mưa cũng giống như cách một đứa trẻ học nhận diện con mèo sau khi được cho xem nhiều ảnh mèo. Càng học nhiều, “bộ não” càng trở nên thông minh và tinh vi hơn.
• Học tăng cường (Reinforcement Learning): Đây là phương pháp học kiểu “thử và sai” trong một môi trường an toàn. Các kỹ sư tạo ra một thế giới ảo, một “game lái xe” siêu thực. AI sẽ là người chơi, lái xe trong thế giới ảo đó hàng triệu lần.
  • Mỗi khi nó thực hiện một hành động tốt (giữ đúng làn, dừng đèn đỏ đúng lúc, nhường đường hợp lý), nó sẽ được “thưởng” một điểm.
  • Mỗi khi nó phạm lỗi (lấn làn, va chạm), nó sẽ bị “phạt”.Cứ như vậy, giống như dạy một đứa trẻ bằng “kẹo và roi”, mục tiêu của AI là tối đa hóa điểm thưởng. Qua hàng triệu lần thử và sai, nó tự tìm ra chiến lược lái xe tối ưu nhất mà không cần con người chỉ dạy từng bước.

4. Tầm nhìn, Thách thức và Tương lai

Dù thông minh là vậy, “bộ não” AI không phải là toàn năng và con đường đến với xe tự hành hoàn toàn vẫn còn nhiều chông gai.

• Thách thức thực tế:
  • Thời tiết khắc nghiệt: Mưa bão lớn, sương mù dày đặc vẫn là kẻ thù của các cảm biến.
  • Những tình huống “dị”: Giao thông Việt Nam là một “đặc sản” với những tình huống khó đỡ: “ninja” Lead không xi-nhan, xe ba gác chở hàng cồng kềnh, người đi bộ qua đường bất chấp… Đây là những “edge cases” (trường hợp biên) mà AI cần rất nhiều dữ liệu để học cách xử lý.
  • Vấn đề đạo đức nan giải: Trong một tai nạn không thể tránh khỏi, xe nên chọn đâm vào đâu để giảm thiểu thiệt hại? Chọn cứu hành khách trên xe hay ưu tiên người đi bộ? Đây là câu hỏi mà cả các nhà triết học lẫn kỹ sư vẫn đang đau đầu.
• Tầm nhìn tương lai:Bức tranh tương lai không chỉ dừng lại ở một chiếc xe tự hành đơn lẻ. Hãy tưởng tượng một thế giới nơi tất cả các phương tiện đều được trang bị AI và kết nối với nhau qua mạng lưới V2V (Vehicle-to-Vehicle) và V2X (Vehicle-to-Everything). Chúng sẽ “nói chuyện” với nhau, chia sẻ thông tin về tốc độ, hướng đi, ý định chuyển làn. Chúng còn “nói chuyện” được với cả đèn giao thông, hạ tầng đường sá. Khi đó, tắc đường và tai nạn có thể sẽ chỉ còn là dĩ vãng.

5. Kết luận

Chúng ta vừa hoàn thành một chuyến “tham quan” sâu vào bên trong “bộ não” của một chiếc xe tự hành. Từ việc thu thập thông tin như một trinh sát viên, phân tích và tiên tri như một nhà chiến lược, đến việc hành động chính xác như một người lính, AI và Machine Learning đã và đang biến những cỗ máy vô tri thành những thực thể thông minh thực sự.

Dù công nghệ có phức tạp đến đâu, cốt lõi của nó vẫn là một nỗ lực không ngừng để mô phỏng, hoàn thiện và cuối cùng là vượt qua khả năng quan sát, phán đoán và xử lý của những người tài xế giỏi nhất. Chiếc xe tự hành không chỉ là tương lai của ngành ô tô, mà còn là tương lai của cách chúng ta di chuyển, cách chúng ta xây dựng các thành phố thông minh.

Vậy, câu hỏi cuối cùng dành cho bạn đọc của XecoV.Com: Bạn có sẵn sàng đặt niềm tin của mình vào một “bộ não” được tạo nên từ silicon và những dòng code trong tương lai không? Hãy chia sẻ suy nghĩ của bạn ở phần bình luận bên dưới!