Doanh nhân AI Danijar Hafner khai thác robot “tự dự đoán” để thích nghi môi trường bất ngờ

Khởi đầu đầy bí ẩn

Vào tháng 9 năm 2026, một văn phòng gần trung tâm khu SoMa, San Francisco, của Danijar Hafner – nhà sáng lập 31 tuổi – vẫn còn hầu như trống rỗng. Startup mới của anh vẫn ở chế độ “stealth”, chưa có biển hiệu hay tên công ty trên cửa. Bên trong, thay vì bàn ghế sang trọng, chỉ có một vài robot người hình treo trên giá, sẵn sàng “học” cách di chuyển trong môi trường chưa từng được huấn luyện. Hafner cho biết dự án này là bước tiếp theo trong hành trình dài của mình nhằm giúp AI tự định hướng trong những không gian thực tế chưa biết tới.

Chi tiết dự án và hành trình của Hafner

• Môi trường và công nghệ: Hafner dựa trên “model‑based reinforcement learning” – một phương pháp cho phép AI xây dựng các mô hình thế giới (world models) mô phỏng thực tế, sau đó huấn luyện các tác nhân (agents) trong môi trường ảo này. Các tác nhân học cách dự đoán và lên kế hoạch hành động, rồi áp dụng những kinh nghiệm ảo vào thực tế, giúp robot phản ứng linh hoạt khi gặp những tình huống chưa từng thấy, như di chuyển trong nhà khách hàng với bản đồ và nội thất hoàn toàn mới.

• Chuỗi thành tựu Dreamer:
• PlaNet – mô hình đầu tiên cho phép tác nhân lên kế hoạch trước khi thực hiện hành động.
• Dreamer 2 – đạt mức độ hiệu suất con người trong các trò chơi Atari 2600, sử dụng world model.
• Dreamer 3 – tự giải quyết thử thách “Diamond” trong Minecraft, tự khai thác kim cương trong trò chơi.
• Dreamer 4 – học khai thác kim cương chỉ từ dữ liệu video đã ghi, mà không cần tương tác trực tiếp với trò chơi.

• Dự án DayDreamer: Áp dụng thuật toán Dreamer để robot tự vận hành trong môi trường mới, phản ứng khi bị đẩy hoặc gặp chướng ngại vật, mà không cần được huấn luyện cụ thể cho từng tình huống.

• Quá trình phát triển cá nhân: Hafner lớn lên ở một thị trấn nông thôn phía đông bắc nước Đức, cha mẹ là nhạc sĩ cổ điển. Anh tự học lập trình từ hàng xóm, và từ thời trung học đã tham gia các khóa học trực tuyến về AI. Năm 2015, khi còn là sinh viên năm hai ngành kỹ thuật tại Hasso Plattner Institute (Potsdam), anh nhận được vị trí nghiên cứu sinh tại Google Brain. Sau đó, Hafner thực hiện hơn mười đợt thực tập và công việc tại Google, bao gồm cả Google DeepMind ở Anh, Canada và Mỹ. Trong thời gian này, anh hợp tác với những nhân vật lừng danh như Geoffrey Hinton và Ashish Vaswani (đồng tác giả của “Attention Is All You Need”). Timothy Lillicrap, đồng nghiệp và người quản lý cũ tại DeepMind, nhận xét: “Anh ấy nằm trong top 0,5 % những người thông minh nhất mà tôi từng gặp; nhiều khi anh tự mình tạo ra những công trình mà cả một đội kỹ sư mới có thể hoàn thành.”

• Bước ngoặt mới: Vào mùa thu 2025, Hafner rời Google DeepMind để thành lập công ty riêng, vẫn chưa công bố tên và chi tiết kinh doanh. Tuy bí ẩn, anh đã hé lộ mục tiêu “giải quyết một vấn đề có thể thay đổi thế giới”, ám chỉ việc đưa robot có khả năng dự đoán và thích nghi vào các không gian sống và làm việc của con người.

Bối cảnh ngành và những khác biệt nổi bật

Trong bối cảnh các công ty công nghệ đang đua nhau đưa robot vào nhà thông minh, nhà máy và dịch vụ giao hàng, phần lớn vẫn dựa vào phương pháp “trial‑and‑error” thực tế để huấn luyện. Hafner’s approach – sử dụng world models và học tăng cường dựa trên mô phỏng – hứa hẹn giảm đáng kể thời gian và chi phí thử nghiệm, đồng thời nâng cao độ an toàn khi robot tiếp cận môi trường con người. So với các nỗ lực khác, như robot di chuyển tự động của Boston Dynamics hay các hệ thống tự lái của Tesla, dự án của Hafner tập trung vào khả năng “tưởng tượng” và lên kế hoạch trước cho những tình huống chưa từng gặp, thay vì chỉ phản hồi theo dữ liệu đã thu thập. Nếu thành công, công nghệ này có thể mở ra kỷ nguyên robot thực tế ảo‑thực, nơi các tác nhân AI được “đào tạo trong mơ” rồi thực hiện trong đời thực, đáp ứng nhu cầu ngày càng tăng của thị trường robot gia đình và công nghiệp.