Việc Chanathip vắng mặt ở AFF Cup 2022 rõ ràng là tin vui đối với HLV Park Hang Seo khi tất cả đều nhớ thất bại mà tuyển Việt Nam nhận ở giải đấu diễn ra cuối năm 2021 trước Thái Lan phần nào đó bởi sự xuất sắc của tiền vệ này.

Thái Lan không có Chanathip, chắc chắn sẽ giúp chiến lược gia người Hàn Quốc vơi đi một cơn đau đầu vốn chẳng mấy dễ chịu tại giải đấu diễn ra vào cuối năm nay.

2. Theo kế hoạch sau vòng 16 V-League 2022 diễn ra vào ngày 14/9, tuyển Việt Nam hội quân đợt đầu tiên nhân dịp FIFA Days và đây cũng là quá trình chuẩn bị cho AFF Cup 2022.

Những nỗi lo không thể tìm kiếm được đối thủ giao hữu trong khoảng 2 tuần tập trung của HLV Park Hang Seo giờ đang được tháo gỡ.

Cụ thể, VFF đã lên kế hoạch sẽ tổ chức một giải đấu tứ hùng gồm tuyển Việt Nam và 3 đội khách mời quốc tế (chưa được xác định) nhằm tạo điều kiện cho HLV Park Hang Seo rèn quân.

Đây rõ ràng là một tin vô cùng tốt lành đối với chiến lược gia người Hàn Quốc lẫn tuyển Việt Nam trong quá trình làm mới chính mình trước khi bước vào mục tiêu quan trọng nhất trong năm – vô địch AFF Cup 2022.

3. Không chỉ có những tin tốt đến từ đối thủ hay quá trình chuẩn bị nói ở trên, vào lúc này HLV Park Hang Seo cũng đang nhận hàng loạt “điềm lành” khác ở V-League 2022.

Hàng loạt cầu thủ trụ cột đang trên đường bình phục chấn thương như Bùi Tiến Dũng, Công Phượng hoặc đã xuất hiện trở lại tại V-League những vòng đấu đã qua với Văn Hậu, Đình Trọng…

Ngoài ra, nhiều nhân tố trẻ đang chơi bùng nổ tại giải đấu cao nhất Việt Nam cũng là niềm vui khác dành cho chiến lược gia người Hàn Quốc sau những lần than thở trước đây.

Dù nhận nhiều tin như thế nhưng HLV Park Hang Seo có thể tận dụng hay không cũng như làm cách nào để đổi mới với tuyển Việt Nam sau vài năm cũ kỹ lại phải chờ.

Chờ vì đơn giản trước đây chiến lược gia người Hàn Quốc từng có cơ hội để làm điều đó, nhưng rốt cuộc lại bỏ lỡ để thất bại ở AFF Cup 2020 đến lúc này vẫn là niềm đau rất lớn.

Hy vọng, sau thất bại đó ông Park sẽ biết cách làm thế nào để tuyển Việt Nam tốt hơn trước khi rời ghế nóng, nếu không tái ký cùng VFF.

Ngày 5/12, OpenAI đã chính thức phát hành mô hình AI ChatGPT o1. Công ty OpenAI cho biết mô hình này "có khả năng lập luận, được thiết kế để suy nghĩ kỹ hơn trước khi đưa ra phản hồi".

Một số chuyên gia đã trải nghiệm và đánh giá o1 đang dần đạt đến "cảnh giới" AGI.

Có thể nói AGI dần trở thành hiện thực nhờ các mô hình ngôn ngữ tiên tiến, nhưng vẫn còn nhiều câu hỏi lý thuyết và thực tiễn cần được giải quyết.

Giấc mơ của AGI

Trong nhiều thập kỷ, trí tuệ nhân tạo tổng hợp (AGI) luôn là Eldorado - miền đất hứa của các nhà nghiên cứu trí tuệ nhân tạo.

Ý tưởng tạo ra một cỗ máy có khả năng suy luận và vượt qua nhận thức của con người trong mọi lĩnh vực vừa mê hoặc vừa đáng sợ.

Những thế hệ AI tiếp theo sẽ có khả năng tự động giải quyết các vấn đề cực kỳ phức tạp như biến đổi khí hậu, các đại dịch trong tương lai, tìm ra phương pháp chữa trị những căn bệnh thế kỷ như ung thư và bệnh Alzheimer.

Điều này có thể thúc đẩy sự phát triển của khoa học và công nghệ với tốc độ chưa từng có, cách mạng hóa các lĩnh vực như khám phá không gian, năng lượng sạch, giao thông và giáo dục.

Mặt khác, trí tuệ nhân tạo siêu tổng hợp sẽ có sức mạnh to lớn và có khả năng không thể kiểm soát được nếu chúng không phù hợp đúng mức với các giá trị của con người.

Cha đẻ của deep learning (học máy), người tiên phong nghiên cứu AGI, Yoshua Bengio cảnh báo: "Những điều khủng khiếp có thể xảy ra nếu chúng ta lạm dụng AI hoặc mất kiểm soát nó".

Nhắc đến điều này, chúng ta lại nhớ đến những kịch bản ngày tận thế được tưởng tượng bởi các nhà khoa học tầm cỡ như Stephen Hawking.

AlphaGo và những hạn chế của hệ thống AI hiện tại

Chỉ vài năm trước, AGI dường như là một ảo ảnh xa vời, những tiến bộ trong AI rất ấn tượng nhưng chỉ giới hạn ở các nhiệm vụ cụ thể.

Ví dụ như AlphaGo, hệ thống AI do Google DeepMind phát triển có khả năng đánh bại các nhà vô địch thế giới trong trò chơi cờ vây. Tuy nhiên, một kết quả mang tính lịch sử không khiến AlphaGo trở nên thông minh theo nghĩa chung: nó chỉ biết chơi cờ vây, không thể ứng biến với tư cách là một nhà văn, nhà soạn nhạc hay nhà khoa học.

Đây là giới hạn của các hệ thống AI hiện tại, thậm chí là tiên tiến nhất: chúng là những kẻ "biết ngu" cực kỳ giỏi nhưng không thể chuyển những kỹ năng này sang các lĩnh vực khác.

AI hiện tại thiếu khả năng khái quát hóa và trừu tượng, vốn là hình tượng của trí thông minh con người.

Cuộc cách mạng của mô hình ngôn ngữ

Những cuộc cách mạng gần đây của các mô hình ngôn ngữ như GPT-3 của OpenAI, LaMDA của Google, DALL-E cho chúng ta thấy sự thể hiện chính xác hơn về diện mạo của trí thông minh nhân tạo nói chung so với những gì chúng ta nghĩ.

Đặc điểm khiến những mô hình này trở nên hứa hẹn là tính đa chức năng của chúng, không giống như các hệ thống AI hiện tại vốn "bị hạn chế" khi chúng chỉ có khả năng giải quyết các nhiệm vụ như viết văn bản, tạo hình ảnh... Tính đa chức năng này gợi nhớ đến trí tuệ con người.

Đặc biệt, thông báo gần đây về o1 - mô hình OpenAI mới nhất - có phần khả năng lý luận và học tập giống con người nhiều hơn so với các mô hình tiền nhiệm, đã khơi lại cuộc tranh luận.

Những thách thức cần giải quyết đối với trí tuệ nhân tạo tổng hợp

Nhà khoa học máy tính François Chollet, người tạo ra khung Keras AI nhấn mạnh: "Các mô hình ngôn ngữ chính hiện tại vẫn gặp phải những hạn chế lớn khiến chúng "không đủ để đạt được AGI".

Một trong những vấn đề chính là tính khái quát hóa: Mặc dù các hệ thống AI được đào tạo trên lượng dữ liệu khổng lồ (hàng terabyte văn bản và hình ảnh), chúng vẫn gặp khó khăn trong việc áp dụng những gì chúng đã học được vào các tình huống, thậm chí hơi khác so với những tình huống mà chúng được đào tạo.

Giáo sư Chollet giải thích: "Các mô hình ngôn ngữ không thể thực sự thích ứng với tính mới vì chúng không có khả năng kết hợp lại kiến thức của mình một cách nhanh chóng để áp dụng vào bối cảnh mới.

Cho đến nay, các mô hình ngôn ngữ đòi hỏi một lượng dữ liệu khổng lồ và việc đào tạo tốn kém để "học" các nhiệm vụ mới, trong khi con người chúng ta có thể nắm bắt được một khái niệm từ một hoặc rất ít ví dụ".

Những con đường bất khả thi đến với trí tuệ nhân tạo nói chung

Như một số thực nghiệm đã chứng minh, "những biểu hiện bên trong" mà các mô hình ngôn ngữ xây dựng từ thực tế thường mang tính hời hợt và thiếu nhất quán.

Ví dụ, một nhóm các nhà nghiên cứu của Đại học Harvard đã đào tạo một mô hình về các tuyến taxi ở New York, khiến nó dự đoán thành công điểm đến dựa trên điểm xuất phát với độ chính xác cao.

Tuy nhiên, khi kiểm tra "bản đồ tư duy" do hệ thống phát triển, các nhà nghiên cứu phát hiện ra rằng chúng vô nghĩa.

Đối với chúng ta, các phản ứng hiện diện trong não người - nơi thông tin truyền hai chiều giữa các lớp tế bào thần kinh khác nhau - cho phép bạn nhận thức, lý luận và hành động.

Cơ chế này vẫn còn thiếu trong các mô hình hiện tại, nhưng trí tuệ nhân tạo tổng hợp (AGI) có thể nhìn thấy "ánh sáng" trong tương lai gần.

Một số chức năng này hiện chỉ có thể đạt được theo cách thô sơ, bằng cách "thêm bên ngoài" các module đặc biệt, được gọi là "trình kiểm tra" vào các mô hình đánh giá và sửa kết quả.

Nhưng đó là một cách tiếp cận không có khả năng mở rộng và kém hiệu quả đối với tâm trí con người.

Bất chấp những hạn chế này, con đường hướng tới trí tuệ nhân tạo tổng hợp ngày nay có vẻ rõ ràng và khả thi hơn.

Từ quan điểm lý thuyết, dường như không có trở ngại nào không thể vượt qua: "Con người và một số loài động vật là bằng chứng sống cho thấy điều này có thể đạt được", Giáo sư AGI Mélanie Mitchell, Viện Santa Fe nhấn mạnh.

Các nhà khoa học đang nghiên cứu các hệ thống AI thế hệ tiếp theo nhằm khắc phục những hạn chế hiện tại và tích hợp các tính năng giống trí tuệ con người.

Như Giáo sư Yoshua Bengio đang nghiên cứu các kiến trúc mạng thần kinh mới mà ông gọi là "mạng dòng chảy tổng hợp", có khả năng học cách đồng thời xây dựng các mô hình của thế giới và các module để sử dụng chúng cho việc suy luận và lập kế hoạch. Đây là cách tiếp cận phần nào đó giống với hoạt động của bộ não con người.

Các nhà nghiên cứu khác như Jeff Hawkins của Numenta, đang cố gắng triển khai các nguyên tắc của bộ nhớ sinh học vào các hệ thống AI, với các cấu trúc riêng biệt cho quá trình củng cố và truy xuất thông tin cũng như trí nhớ ngắn hạn và dài hạn.

Giả thuyết cho rằng điều này có thể giúp giải quyết các vấn đề suy luận khái quát hóa và trừu tượng.

Hay như nhà khoa học thần kinh lý thuyết Karl Friston (Đại học College London) đề xuất rằng, chìa khóa để giải quyết AGI là xây dựng các hệ thống không chỉ "tiếp thu" dữ liệu đào tạo một cách thụ động mà còn chủ động quyết định số lượng và loại dữ liệu đào tạo.

Các vấn đề đạo đức và an ninh của AGI

Về mặt lý thuyết, nếu việc xây dựng trí tuệ nhân tạo nói chung là có thể thực hiện được, điều đó không có nghĩa là nó không có rủi ro và các vấn đề nghiêm trọng.

Khi siêu trí tuệ nhân tạo vượt quá tầm kiểm soát hoặc không phù hợp với các giá trị của con người, nó có thể gây ra mối đe dọa hiện hữu cho loài người chúng ta.

Đó là chưa kể những tác động có thể xảy ra đối với nền kinh tế, công việc, sự bất bình đẳng, đời sống riêng tư và việc thao túng thông tin.

Vì lý do này, các nhà nghiên cứu như Stuart Russell (UC Berkeley) nhấn mạnh tầm quan trọng của việc phát triển các kỹ thuật "liên kết giá trị" ngay từ đầu để đảm bảo rằng hệ thống AGI có mục tiêu và hành vi phù hợp với đạo đức và hạnh phúc của con người.

Phương pháp tiếp cận đầy hứa hẹn này giúp AI sẽ tự học tập các hành vi và giá trị đạo đức mà không cần áp đặt chúng từ bên ngoài.

Một đề xuất thú vị khác là "học tập tăng cường nghịch đảo cộng tác" (CIRL).

Với CIRL, tác nhân AI được khen thưởng khi đáp ứng được sở thích của con người, nhưng bản thân những sở thích đó một phần được suy ra từ hành vi của tác nhân và được tinh chỉnh theo thời gian.

Các nhà nghiên cứu khác tin rằng điều cần thiết là sự phát triển của AGI phải diễn ra dần dần để tính bảo mật của hệ thống có thể được kiểm tra và xác thực ở từng giai đoạn, nó giống như những gì xảy ra trong quá trình phát triển của bộ não con người, trải qua các giai đoạn ngày càng phức tạp từ khả năng vận động và nhận thức cơ bản đến ngôn ngữ và khả năng nhận thức cao hơn.

Cuối cùng là câu hỏi về quy định và quản trị: Ai và làm thế nào để kiểm soát sự phát triển của những công nghệ mạnh mẽ như AGI? Chỉ các công ty tư nhân và phòng thí nghiệm hay cả Chính phủ và các tổ chức quốc tế?

Chúng ta đã tiến gần đến mục tiêu trí tuệ nhân tạo tổng hợp có thể so sánh hoặc vượt trội hơn trí tuệ con người đến mức nào? Thật khó để nói một cách chắc chắn; các ước tính của chuyên gia có thể thay đổi từ vài năm đến vài thập kỷ.

Điều chắc chắn là những tiến bộ trong những năm gần đây đã khiến AGI trở thành một mục tiêu hữu hình hơn và mang lại sự thúc đẩy ấn tượng cho lĩnh vực này.

Con đường đầy cạm bẫy, nhưng mục tiêu dường như chưa bao giờ dễ tiếp cận đến thế. Và nếu một ngày nào đó, hy vọng không xa, trí tuệ nhân tạo sẽ có thể đặt câu hỏi cho chúng ta, kiểm tra các giả thuyết, rút kinh nghiệm và thậm chí cảm nhận được cảm xúc.

Một trong những bản hợp đồng gây chú ý của Pau FC là Henri Saivet. Cựu cầu thủ Newcastle và là thần đồng một thời của bóng đá Pháp ở tuổi 31 nhưng vẫn được đánh giá cao về phong độ. Tuy nhiên hiện tại cầu thủ này đang chữa trị chấn thương, gần như chắc chắn không đá trận mở màn mùa giải vào ngày 31/7 tới.

Theo We Sport, Quang Hải mới là bản hợp đồng đáng giá nhất của Pau FC. Tờ báo của Pháp đánh giá: "Với biệt danh “Messi Việt Nam”, Quang Hải được kỳ vọng rất nhiều sau khi anh ký hợp đồng hai năm với Pau. Cầu thủ này tạo nên cơn sốt với giới truyền thông và người hâm mộ trong suốt 1 tháng qua".

"Là một ngôi sao được biết đến nhiều nhất ở Việt Nam, Quang Hải khiến các tài khoản của Pau FC bùng nổ trên mạng xã hội.

Chỉ trong 5 ngày, đội bóng này đã tăng từ 24.000 lên 60.000 người đăng ký trên Facebook và từ 22.000 lên 25.600 trên Instagram. Hiện tại, số lượng theo dõi trang fanpage của Pau FC là gần 300.000 người",We Sport nhấn mạnh.

Quang Hải rõ ràng là cầu thủ gây hiệu ứng nhất thời gian qua, tuy nhiên tờ báo nước Pháp cho rằng cả Pau và Quang Hải cần chứng minh trên sân cỏ chứ không phải là một ngôi sao truyền thông.

Pau FC bước vào trận mở màn mùa giải mới gặp Guingamp vào lúc 0h ngày 31/7 (giờ Việt Nam).

Ở lần tập này, U22 Việt Nam triệu tập 27 cầu thủ, trong đó đa số là các cầu thủ đã được làm quen với triết lý bóng đá của HLV Park Hang Seo.

U22 Việt Nam được tăng cường lực lượng đấu U22 Trung Quốc. Ảnh S.N

Bên cạnh đó, đội cũng được tăng cường sức mạnh với sự góp mặt của những gương mặt đã quen thuộc như thủ môn Bùi Tiến Dũng, hậu vệ Hồ Tấn Tài, Huỳnh Tấn Sinh, tiền vệ Trương Văn Thái Quý, Triệu Việt Hưng, Phan Thanh Hậu, Bùi Tiến Dụng, tiền đạo Hà Đức Chinh…

Cũng vì điền tên nhiều cựu binh, thầy Park đã thẳng tay gạt Martin Lo khỏi danh sách triệu tập, dù tiền đạo của Phố Hiến mới ghi bàn trong trận giao hữu gặp Kitchee (Hongkong).

Theo kế hoạch, U22 Việt Nam đóng quân tập luyện tại Trung tâm PVF bắt đầu từ ngày 26/8. Ngày 6/9, đội sẽ lên đường sang Trung Quốc để thi đấu giao hữu với U22 của nước chủ nhà.

Sau khi dẫn dắt tuyển Việt Nam đấu Thái Lan ở vòng loại World Cup 2022, HLV Park Hang Seo bay thẳng sang Trung Quốc để lần đầu tiên đọ sức với người đồng nghiệp cũ Guus Hiddink.

Huy Phong

Sai chính tả trong đề thi tiếng Anh lớp 10 ở TP.HCM

- Một câu hỏi trong đề thi tiếng Anh lớp 10 ở TP.HCM bị sai chính tả. Có thể học sinh sẽ được hưởng lợi điểm từ câu hỏi này.

Link 1: https://vietnamnet.vn/vn/the-thao/bong-da-viet-nam/truc-tiep-ha-noi-fc-vs-altyn-asyr-19h-ngay-20-8-afc-cup-2019-560279.html

Link 2: https://ibongda.tv/truc-tiep/ha-noi-vs-altyn-asyr-rpqKQO113.html

Link 3: https://xien.tv/truc-tiep/ha-noi-altyn-asyr-lm2942471.html

Link 4: https://bakien.tv/truc-tiep/ha-noi-altyn-asyr-lm2942471.html

Trận bán kết lượt đi AFC Cup 2019 liên khu vực giữa Hà Nội FC vs Altyn Asyr diễn ra vào lúc 19h ngày 20/8, trên sân vận động Hàng Đẫy.

Hà Nội FC giành chiến thắng kịch tính ở lượt đi. Ảnh: SN

Ở Việt Nam, không có đài nào sở hữu bản quyền phát sóng trực tiếp AFC Cup 2019. Người hâm mộ có thể theo dõi trận đấu giữa nhà vô địch V-League và đại diện của Turkmenistan trên kênh Fox Sports.

Để phục vụ người hâm mộ, VietNamNet sẽ tường thuật trực tiếp và cập nhật link xem trận bán kết lượt đi AFC Cup 2019 liên khu vực giữa Hà Nội FC vs Altyn Asyr.

Ghi bàn: 

Hà Nội FC: Quang Hải (41', 61'), Văn Quyết (87', pen)

Altyn Asyr: Yakshiyev (4'), Annadurdyyev (64')

Đội hình xuất phát:

Hà Nội FC: Hà Nội: Văn Công, Văn Dũng, Thành Chung, Duy Mạnh, Đức Huy, Moses, Văn Đại, Hùng Dũng, Pape Omar, Quang Hải, Papa Kebe

Altyn Asyr: Orazmuhamedov, Babajanov, Saparov, Annadurdyyev, Nurmuradov, Yakshiyev, Annayev, Hojayev, Batyrov, Gurgenov, Geldiyev

Q.C

Sở GD-ĐT tỉnh Quảng Nam lấy ý kiến phụ huynh cho học sinh đi học lại từ ngày 2/3

Theo đó, để có sự đồng thuận trong phụ huynh và toàn xã hội nhằm tham mưu UBND tỉnh quyết định cho học sinh đi học trở lại từ ngày 2/3, Sở GD-ĐT  yêu cầu trưởng phòng GD-ĐT các huyện, thị xã, thành phố, hiệu trưởng các trường và giám đốc các trung tâm trực thuộc sở chỉ đạo lấy ý kiến của phụ huynh.

Việc lấy ý kiến nói trên phải hoàn thành trước ngày 26/2 đối với Phòng GD-ĐT, riêng các trường THPT, PTDTNT và các trung tâm trực thuộc Sở báo cáo trước ngày 24/2.

Phiếu lấy ý kiến phụ huynh

Trao đổi với VietNamNet, ông Hà Thanh Quốc lý giải: “Ngoài lấy ý kiến của Sở Y tế, lần này chúng tôi còn muốn được lắng nghe tâm tư từ phía phụ huynh. Qua đó, tạo sự đồng thuận giữa phụ huynh và các cơ quan chính quyền, sự yên tâm để phụ huynh cho con đến trường. Chúng tôi sẽ tổng hợp ý kiến của phụ huynh (đồng ý hay từ chối cho học sinh đi học trở lại) và ý kiến từ Sở Y tế rồi trình lên UBND tỉnh. Việc quyết định cho học sinh đi học lại hay không là ở Chủ tịch UBND tỉnh”, ông Quốc nói.

Trước đó, ngày 15/2, UBND tỉnh Quảng Nam đã có quyết định tiếp tục cho học sinh, sinh viên nghỉ học để phòng chống dịch bệnh Covid-19 từ ngày 17/2 đến hết tháng 2/2020.

Tối ngày 22/2, Bộ GD-ĐT chính thức có quyết định điều chỉnh khung kế hoạch thời gian năm học 2019-2020. Bộ cũng đề nghị chủ tịch UBND các tỉnh, thành xem xét, quyết định cho trẻ em mầm non, học sinh, sinh viên, học viên đi học trở lại từ ngày 2/3.

Lê Bằng

Bộ Giáo dục đề nghị cho học sinh đi học từ 2/3

Tối 22/2, Bộ Giáo dục-Đào tạo cho biết Bộ trưởng đã ký công văn đề nghị các địa phương để học sinh đi học từ ngày 2/3. Nếu muộn hơn thì vẫn phải hoàn thành theo những mốc thời gian mới.