Một chuỗi bài đăng trên X của Martin DeVido những tuần qua thu hút sự chú ý của cộng đồng công nghệ khi anh đặt câu hỏi tưởng như đùa: Liệu AI có thể trồng được một cây cà chua? Tuy nhiên, đằng sau câu hỏi có phần vui vẻ đó là một thử nghiệm nghiêm túc nhằm kiểm tra cách AI ra quyết định, ghi nhớ và thích nghi trong một quá trình kéo dài hàng tháng, điều mà các mô hình ngôn ngữ hiện nay vẫn gặp nhiều hạn chế.
DeVido xây dựng một hệ thống mà anh gọi là Verdant, một AI agent sử dụng mô hình Claude của Anthropic làm "bộ não" ra quyết định. Verdant được kết nối với camera, cảm biến CO₂, nhiệt độ lá, độ ẩm không khí và độ ẩm đất để theo dõi tình trạng cây cà chua trong môi trường kín. Dựa trên dữ liệu này, hệ thống có thể bật đèn, điều chỉnh tưới nước hoặc bơm CO₂ khi cần thiết.
Ở giai đoạn đầu, Verdant đã tự động bật đèn khi phát hiện hạt giống nảy mầm, nhằm tránh hiện tượng cây con mọc vươn dài do thiếu sáng. DeVido cho biết các cây non đang phát triển tốt, đã xuất hiện lá thật sau giai đoạn lá mầm. Tuy nhiên, anh cũng nhấn mạnh rằng thí nghiệm chưa bước vào giai đoạn "hands-off" hoàn toàn, con người vẫn theo dõi và can thiệp khi cần, đặc biệt trước khi cây đủ lớn để chuyển sang chậu 5 gallon.
Một điểm đáng chú ý là hệ thống không chỉ phản ứng theo ngưỡng đơn giản. Verdant sử dụng nhiệt độ lá kết hợp với độ ẩm để suy luận xem quá trình thoát hơi nước (transpiration) có đang diễn ra hay không. Nếu điều kiện cho thấy khí khổng của lá đang mở, hệ thống mới bơm thêm CO₂ vào môi trường nhằm tăng hiệu suất quang hợp. Đây là logic dựa trên sinh lý học cây trồng, không đơn thuần là tự động hóa bật-tắt thiết bị.
Dù vậy, thí nghiệm cũng sớm bộc lộ giới hạn. Trong một cập nhật cuối tháng 12, DeVido cho biết cây cà chua từng bị chậm phát triển do rễ "bó chặt" trong khay ươm. Anh thừa nhận đã quá tin vào camera và khả năng thị giác của AI để phát hiện vấn đề, trong khi độ phân giải và góc nhìn của webcam không đủ để Claude nhận ra tình trạng rễ. Sau khi chuyển cây lớn nhất sang thùng trồng chính, tốc độ sinh trưởng tăng mạnh, cho thấy đây là rào cản vật lý và thị giác, không phải lỗi suy luận của AI.
Song song với việc trồng cây, DeVido dùng chính thí nghiệm này để thử nghiệm kiến trúc trí nhớ cho AI agent dài hạn. Do trồng cà chua là quá trình kéo dài nhiều tháng, Verdant không thể giữ toàn bộ lịch sử hội thoại. Thay vào đó, hệ thống chia thành hai lớp: một vòng phản ứng ngắn hạn để suy luận và dùng công cụ, và một cơ chế "ngủ" định kỳ để tự tóm tắt, cô đọng những quyết định quan trọng thành trạng thái gọn nhẹ trước khi tiếp tục hoạt động.
DeVido mô tả đây là một bằng chứng khái niệm cho mô hình nhà kính thông minh trong tương lai. Anh cho biết dự định sẽ mở mã nguồn và thậm chí bán bộ kit để người dùng có thể thử nghiệm tại nhà. Tuy nhiên, ở thời điểm hiện tại, thí nghiệm vẫn đang trong giai đoạn hoàn thiện hạ tầng, trước khi AI được giao toàn quyền chăm sóc cây mà không có sự can thiệp của con người.
Thay vì câu chuyện "AI trồng cà chua" mang màu sắc phô diễn, thử nghiệm của DeVido cho thấy một lát cắt thực tế hơn: AI có thể suy luận và tối ưu tốt trong thế giới vật lý, nhưng vẫn phụ thuộc rất lớn vào chất lượng cảm biến, thị giác và những giới hạn sinh học mà dữ liệu thuần túy khó phản ánh đầy đủ.
Thế Duyệt
