Khi nói về AI thì thường sẽ được phân tách ra 3 hạng mục: AI, Machine Learning, Deep Learning.
Nhìn chung thì AI là chỉ tới tập các lệnh được đặt ra bởi con người và máy sẽ giải quyết, thực thi nó, ánh xạ lạ phải ứng theo cách con người đã thiết lập để giải quyết vấn đề.
Machine Learning là một tập hợp nằm bên trong của AI, nó sẽ giúp tự động hóa bằng phần mềm, tự suy nghĩ, đoán các tập lệnh đã được ra và sẽ tổng hợp, xử lý theo cách nó học và tự giải quyết được, lượng dữ liệu đầu vào để hình thành suy nghĩ càng lớn, nó sẽ giải quyết được các vấn đề càng nhiều, các kết quả đều là sự tổng hợp từ xác suất kết quả đầu vào khai phóng theo tự động hóa.
Deep Learning cũng là tập hợp thuộc về AI, ở bên trong Machine Learning, nó được biểu diễn và định nghĩa để giả lập lại bộ não con người thông qua hình thức kỹ nghệ là Neuron network. Và dĩ nhiên cách nó làm là hoàn toàn tự động vì nó đã có bộ não riêng với nền là tập các qui luật đã được cho ra. Nó vẫn là trí tuệ nhân tạo tức do con người tạo ra giả lập theo hành vi, cách thức suy nghĩ của con người dựa trên dữ liệu bất tận của con người cung cấp.
Robotic không phải là AI, đây là phần cứng, cơ khí, AI là phần mềm. Để vận hành phần cứng ta cần phần mềm, đặc biệt là vấn đề tự động hóa. Thấy con robot mà gọi là con AI thì trật búa.
AI ứng dụng trong Houdini
Có một cái course năm ngoái về Python cho Houdini, chuyên trị pipeline, tool cũng rất là hay đó là `Python States for Houdini TDs Course của tác giả và cũng là giảng viên Paul Ambrosiussen, anh này rất giỏi và đang ủ mưu phát triển rất nhiều định hướng máy học (ML) trong Houdini cùng với các đồng bọn từng làm ở Side FX trước đây
Paul đã từng cùng Moritz Schwind (đồng tác giả ở Engtagma) có bài phát biểu ở Siggraph 2013 về Machine Learning (MLOP) ứng dụng trong Houdini, cách đây 4 tháng mọi thứ còn đang rất cơ bản (so với dân chuyên), tuy nhiên AI mà, chưa biết rằng nó sẽ thành thứ khổng lồ gì trong tương lai sớm thôi
Video phát biểu về đề tài này ở đây:
https://www.youtube.com/watch?v=OEK94caFtVY
Như vậy ta thấy đại đa số, thứ được ứng dụng cụ thể trong các môi trường như Houdini sẽ là Machine Learning, vì cách mà phần mềm này làm việc là thông qua các thông số numeric. Lượng dữ liệu dồi dào này là giải pháp quá tuyệt vời cho Machine Learning làm dữ liệu đầu vào, sau đó được “train” (cho máy học) rồi tạo ra kết quả theo các tập điều kiện mong muốn do người dùng chỉ định (art, technical direction).
Đề tài Machine Learning trong Houdini thực tế đã bắt đầu từ trước 2019, với các thư viện không ngừng được tạo ra bởi các dân nghiên cứu không thuộc lĩnh vực điện ảnh, chủ yếu đến từ các nghành khoa học dùng Houdini làm công cụ mô phỏng, diễn họa dữ liệu, sau đó là tới công việc của lĩnh vực phát triển video games.
Nhưng kể từ 2023 sự trỗi dậy mạnh mẽ hơn bao giờ hết khi đi đâu cũng nghe nói về AI đã tạo bệ phóng giúp việc háo hức ứng dụng Houdini có Machine Learning vào trong môi trường sản xuất là điều mong muốn từ khắp nơi, một điều hiển hiện là do Houdini đã có sẵn ngôn ngữ nền chuyên trị tạo ra AI đó là Python.
Sử dụng làm và học Houdini đã khó, nay còn thêm món AI để tạo ra cái gì đó. Quả thật là khối lượng đồ sộ nhưng vô cùng thú vị. Cứi nghĩ tương lai những thứ như simulation đám đông crowd có các agent ngẫu nhiên một cách vô cùng tự nhiên theo mục tiêu, vellum vải vóc thời trang quần áo khớp với animation tự động hóa, các loại dynamic như cây cối đều được hỗ trợ bởi Machine Learning, vừa nhanh vừa ít phải ngồi chọt kỹ thuật, thật hạnh phúc nhưng chắc khi cần moi móc và gia giảm mọi thứ thì cũng khoai ra phết.
Thông tin đọc thêm:
- Tài liệu về Pytorch trong Houdini để ứng dụng cho tạo hiệu ứng đám đông https://ulyssesp.medium.com/pytorch-houdini-gym-24fed9050b7b
- Ứng dụng của Machine Learning vào Houdini trong diễn họa xe tự hành, kiểm nghiệm các loại tự hành đặc biệt trong lĩnh vực phát triển xe điện. Đó cũng là lý do mà ta không còn thấy Steven Knipping, và cùng nhiều senior lẫy lừng, họ đã chuyển qua làm cho các công ty phát triển xe tự hành ứng dụng Houdini trong đó có cả Apple, Google, …
- Vì đặc tính numeric đầu vào sẵn có là môi trường đặc trưng của Houdini khác với tất cả phần mềm 3D đang có mặt. Điều này cũng giúp Houdini có thể phát triển mạnh về mảng procedural, từ đó những thứ có kiểu pha trộn lặp dễ dàng được tạo ra như địa hình, và nó sẽ hoàn toàn thú vị hơn khi có Machine Learning https://www.sidefx.com/contentlibrary/ml-terrain/
- Ứng dụng cụ thể tạo tác https://www.willmacneil.com/blog
- Sản phẩm từ ứng dụng https://www.instagram.com/sidefxhoudini/reel/CrXr7l6tqRu/
- Thuần về machine learning với Houdini: Generating Synthetic Data in Unique Spectrums https://www.youtube.com/watch?v=dBSxKyJxtzE
- Sử dụng Stable Diffusion bỏ vô Houdini, tạo tác: https://ronald-fong.com/blog/stable-diffusion-in-houdini/
- Khóa học mới nhất đầu năm 2024 về Python, đến từ Rebelway là có nói cơ bản về sử dụng Python tạo AI trong Houdini. Video nội dung của tác giả nói về course học này: https://www.youtube.com/watch?v=Ynn80Lhz9eI
