Thiết bị mở khóa iPhone có giá hơn 600 triệu đồng

Yann LeCun là một trong những chuyên gia đầu ngành về AI. Ông đã làm việc trong lĩnh vực này hàng chục năm nay và là đồng tác giả của mạng nơ-ron xoắn, một loại chương trình cực kỳ hữu ích trong việc phân tích dữ liệu thị giác và có thể được trang bị cho mọi thứ từ công nghệ xe tự lái tới nhận dạng khuôn mặt. Chính vì thế, rất đáng chú ý khi LeCun cho rằng những tiến bộ công nghệ gần đây sẽ không khiến loài người phải đối mặt với những robot siêu trí tuệ như trong phim ảnh.

LeCun hiện đang là giám đốc của FAIR, cơ quan nghiên cứu AI của Facebook. Ông đang góp phần áp dụng những công nghệ AI vào thế giới thực. Phần mềm mà nhóm của ông phát triển đã tự động miêu tả ảnh cho người khiếm thị và thực hiện tới 4,5 tỷ bản dịch bằng AI mỗi ngày.

Yann LeCun, giám đốc FAIR, cơ quan nghiên cứu AI của Facebook

"Chúng tôi đã có ảnh hướng lớn tới các sản phẩm hơn những gì Mark Zuckerberg mong đợi", LeCun nói. Nhưng ông nói thêm rằng còn rất lâu nữa AI mới có trí thông minh ngang với một đứa trẻ hoặc thậm chí một loài vật cụ thể. Và ông cũng muốn tất cả chúng ta nên dừng việc sử dụng hình ảnh Terminator (kẻ hủy diệt) trên các bài viết về AI.

Dưới đây là một số chia sẻ đáng chú ý của LeCun trong cuộc phỏng vấn gần đây:

Gần đây xuất hiện rất nhiều bài viết về việc Facebook phải tự khai tử AI của mình vì nó quá thông minh, tới nỗi có thể tự tạo ra ngôn ngữ riêng. Cũng đã có rất nhiều bài viết khác cho rằng thông tin ấy là không chính xác, vậy ông và đồng nghiệp phản ứng như thế nào với những thông tin kiểu như vậy?

Ban đầu chúng tôi cảm thấy rất buồn cười. Chúng thậm chí còn có ích với chúng tôi vì nó khiến chúng tôi hiểu cách mà các phương tiện truyền thông hoạt động và chúng tôi đã có một số cách phản ứng với điều ấy.

Tôi đã đăng nhanh một vài dòng trên Facebook để giải thích. Chúng tôi cũng đã có những buổi nói chuyện với một loạt nhà báo, những người muốn tìm hiểu về câu chuyện thực sự để rồi viết những bài viết khác cho mọi người thấy rằng thông tin trên hoàn toàn sai lầm.

Theo ông, trong vài năm qua chúng ta thấy nhiều hay ít hơn những thông tin kiểu như vậy?

Ít, theo nghĩa là mọi người trong giới truyền thông và công chúng dường như biết rất ít về những gì đang diễn ra. Trước đây, bạn chẳng thể thấy một bài viết nào về AI trên báo mà không dùng hình của Terminator để minh họa. Luôn luôn là Terminator, 100% là như thế. Bây giờ, điều ấy ít diễn ra hơn và đó là một điều tốt. Nhưng thỉnh thoảng bạn vẫn thấy một tờ báo nào đó đưa ra một vấn đề theo cách hoàn toàn sai về những gì đang diễn ra.

Khi thấy những thông tin kiểu ấy, ông có thông điệp nào muốn truyền đạt tới mọi người? Ông muốn nói gì với họ?

Tôi sẽ lặp lại điều này bất cứ khi nào có cơ hội chia sẻ với công chúng: Chúng ta còn lâu mới xây dựng được những cỗ máy thực sự thông minh. Tất cả những gì bạn đang chứng kiến, tất cả những thành tựu của AI như xe tự lái, đánh bại kỳ thủ cờ vây giỏi nhất thế giới, chẩn đoán y khoa..., đều là những trí tuệ trong phạm vi hẹp và chúng thực sự đã được huấn luyện cho một mục đích cụ thể. Đó là những tình huống mà chúng ta có thể thu thập được rất nhiều dữ liệu.

Ví dụ, tôi không muốn đánh giá thấp những nghiên cứu và phát triển mà AlphaGo được phát triển bởi những người bạn của chúng tôi ở DeepMind đã đạt được, nhưng rất sai lầm khi đánh giá nó như một bước tiến quan trọng về trí tuệ nói chung. Một cỗ máy có thể đánh bại kỳ thủ cờ vây sẽ không thể đi lại trên phố. Hai lĩnh vực ấy hoàn toàn riêng biệt với nhau. Đó là ý kiến cá nhân của tôi, những người khác có thể có ý kiến khác.

Một trong những trung tâm dữ liệu của Facebook.

Còn rất lâu nữa máy móc mới có thể học những điều cơ bản nhất về thế giới theo cách mà con người và động vật có thể làm. Đúng là ở những lĩnh vực đặc biệt máy móc có năng lực siêu nhân nhưng xét tổng quát về trí thông minh, chúng ta thậm chí còn chưa thể tạo ra AI có trí thông minh ngang với một con chuột. Ý tôi không phải là chúng ta không nên để ý tới chúng nhưng hiện tại và trong thời gian tương đối dài sắp tới AI không tạo ra bất cứ mối đe dọa nào. Đúng là AI tiềm ẩn những rủi ro, những mối nguy hiểm thực sự nhưng chúng không thể trở thành kẻ hủy diệt Terminator.

DeepMind từng nói rằng công việc của họ với AlphaGo là các thuật toán mà họ tạo ra sẽ hữu ích với các nghiên cứu khoa học, ví dụ như gập protein và nghiên cứu về chất gây nghiện. Ông nghĩ rằng việc áp dụng nghiên cứu này ở bất cứ đâu trên thế giới có dễ dàng hay không?

AlphaGo đang sử dụng phương thức reinforcement learning, một hình thức khác của machine learning. Và reinforcement learning hoạt động tốt với các trò chơi, nó hoạt động trong các tình huống mà bạn có một số ít hành động rời rạc và nó hoạt động bởi vì nó cần rất nhiều thử nghiệm để chạy bất cứ thứ gì phức tạp. AlphaGo Zero (phiên bản mới nhất của AlphaGo) đã chơi hàng triệu trận cờ vây trong vài ngày hoặc vài tuần, nhiều hơn số trận mà con người đã chơi ở cấp độ cao nhất dù cờ vây đã xuất hiện từ hàng ngàn năm trước.

Điều này có thể xảy ra vì Go là một môi trường đơn giản và bạn có thể mô phỏng nó ở hàng ngàn khung hình trên giây trên nhiều máy tính. Nhưng điều này không thể hoạt động trong thế giới thực vì bạn không thể bắt thế giới thực chạy nhanh hơn thời gian thực.

Cách duy nhất để thoát khỏi vấn đề này là tạo ra những cỗ máy có thể xây dựng các mô hình nội bộ riêng của thế giới cho bản thân nó bằng cách học tập. Điều này giúp nó có thể mô phỏng thế giới nhanh hơn thời gian thực. Và quan trọng là với khoa học và công nghệ hiện tại chúng ta chưa thể tạo ra những cỗ máy có thể xây dựng các mô hình của thế giới.

Ví dụ, khi một người học cách lái xe, chúng ta có mô hình của thế giới cho phép lái xe nhận ra khi anh ta chệch khỏi đường hoặc đâm vào cây thì điều tồi tệ sẽ xảy ra. Chúng ta có một mô hình đầy đủ của toàn bộ hệ thống khi chúng ta bắt đầu lái xe, chúng ta biết chúng ta cần giữ xe đi đúng đường và không lao xuống vực hoặc lao vào cây. Nhưng khi bạn sử dụng kỹ thuật reinforcement learning thuần khiến để đào đạo một hệ thống lái xe trong thế giới mô phỏng, nó sẽ phải đâm vào cây 40.000 lần mới nhận ra rằng đó là một điều tồi tệ. Vì vậy, những tuyên bố cho rằng reinforcement learning là chìa khóa phát triển trí thông minh cho máy móc là hoàn toàn sai.

Theo ông ứng dụng nào của AI đang hữu ích nhất với người tiêu dùng trong tương lai gần? Facebook có kế hoạch gì cho điều này?

Tôi nghĩ rằng những trợ lý ảo sẽ thực sự trở thành công nghệ đột phá. Hiện tại trợ lý ảo hoàn toàn hoạt động theo kịch bản và những gì chúng có thể nói với bạn đều được sắp đặt sẵn. Vì vậy, làm ra những con bot như thế này là một quá trình tẻ nhạt, đắt đỏ và không bền vững mặc dù chúng có thể làm việc trong những tình huống nhất định như chăm sóc khách hàng.

Facebook đang đầu tư khá nhiều vào trợ lý ảo.

Bước tiếp theo chính là tạo ra các hệ thống có khả năng học hỏi và đó là những gì mà Facebook đang theo đuổi. Chúng tôi muốn tạo ra một cỗ máy có thể đọc bản báo cáo dài sau đó trả lời bất cứ câu hỏi nào liên quan tới báo cáo đó...

Tiếp theo nữa chính là tạo ra những cỗ máy có kiến thức nền tảng tương tự như con người. Tuy nhiên, chúng ta sẽ không thể đạt được điều đó trừ khi tìm ra cách để máy móc có thể tìm hiểu thế giới bằng cách quan sát, xem video hoặc đọc sách. Và đó là thách thức quan trọng mà giới khoa học và công nghệ thế giới cần vượt qua trong vài năm tới. Tôi gọi nó là predicted learning trong khi một số người khác gọi nó là unsupervised learning.

Trong vài năm tới sẽ có những tiến bộ không ngừng trong lĩnh vực này bởi trợ lý ảo sẽ trở nên hữu ích hơn và ít mang lại cảm giác bực bội hơn khi trò chuyện với chúng ta. Chúng sẽ có nhiều kiến thức nền tảng hơn và có thể làm được nhiều việc hơn cho những ai không muốn phụ thuộc hoàn toàn vào kịch bản được tạo ra bởi những nhà thiết kế. Đây là một viễn cảnh mà Facebook cực kỳ quan tâm.

Huawei ra mắt smartphone trí tuệ nhân tạo Mate 10 & Mate 10 Pro

Huawei Mate 10 & Mate 10 Pro sẽ sử dụng chipset trí tuệ nhân tạo (AI) Kirin 970. Sự kết hợp này mở ra một kỷ nguyên mới về AI trên các thiết bị di động.

Thông tin mới nhất từ Tổng công ty Đường sắt Việt Nam cho hay, nhằm mục đích nâng cao chất lượng phục vụ hành khách, đảm bảo an ninh trật tự, tạo môi trường văn minh, thân thiện tại các nhà ga, đặc biệt là tăng cường đảm bảo an ninh trật tự, an toàn hành khách, trong tháng 11 tới, Đường sắt Việt Nam sẽ lắp đặt và vận hành thử nghiệm thiết bị soát vé tự động tại một số ga hành khách trọng điểm như Hà Nội, Đà Nẵng, Sài Gòn.

Cụ thể, tại ga Hà Nội sẽ lắp 6 làn với 10 cổng soát vé tự động; tại ga Đà Nẵng lắp 2 làn với 3 cổng soát vé tự động; tại ga Sài Gòn lắp 3 làn với 5 cổng soát vé tự động.

Đường sắt Việt Nam cũng cho biết, về quy trình, đầu tiên hành khách đi tàu quét mã vé trên giấy hoặc trên màn hình điện thoại vào đầu đọc của cổng soát vé. Cổng soát vé gửi thông tin đã giải mã từ QRCode về phần mềm kiểm tra của đường sắt để kiểm tra tính hợp lệ.

Theo đó, nếu vé hợp lệ, cổng sẽ tự động mở chốt cửa cho một người qua. Nếu vé không hợp lệ, cổng sẽ không được mở và thông báo cho hành khách biết trạng thái qua đèn LED và âm thanh. Trong trường hợp vé hợp lệ nhưng cổng kiểm soát vé tự động không mở; nhân viên Đường sắt sẽ trực tiếp sử dụng mã Code được cấp để mở cổng cưỡng bức, khi hệ thống lỗi hoặc gặp sự cố.

Theo Tổng công ty Đường sắt Việt Nam, vé hợp lệ là vé đã bán trên hệ thống, đi đúng chuyến tàu, ngày đi, ga đi, cửa vé do nhà ga quy định. Vé không hợp lệ là các trường hợp cụ thể bao gồm: không có thông tin trên hệ thống bán vé điện tử; vé đã đi tàu hoặc ra vào ga...

Tại các cụm cửa soát vé tự động, Tổng công ty Đường sắt Việt Nam sẽ bố trí nhân viên thường trực để hỗ trợ và hướng dẫn hành khách khi thao tác soát vé tự động và hỗ trợ hành khách là người cao tuổi, người khuyết tật, phụ nữ có thai có nhu cầu mang vác hộ hành lý, đẩy xe lăn trong phạm vi ga…

ĐỘI HÌNH CỦA ROYAL CLUB THAM DỰ LSPL MÙA XUÂN 2017:

• Đường trên: Lee “Sky” Kyung-min
• Đi rừng: inSec & Li “Unicorn” Wei-sheng
• Đường giữa: Zhou “Sask” Yi-xiang
• Xạ thủ: Wang “wuxx” Cheng
• Hỗ trợ: Le “L1ght” Yi

Toàn bộ các thành viên của đội ngoại trừ Sky đã từng thi đấu tại LPL. Unicorn trước đây được biết tới với cái tên xiaoxi, cựu đi rừng dự bị của LGD Gaming. L1ght trước đây là LeY, người đã từng chơi dự bị cho Royal Never Give Upbên cạnh wuxx.

Vào ngày 01/12/2016, một bài viết trên trang Inventiết lộ rằng, inSec đã rời đội tuyển đang thi đấu ở giải hạng hai Trung Quốc LSPL, Royal Club, trước đây được biết tới với cái tên Star Horn Royal Club. inSec muốn cân nhắc tới “bất cứ đội tuyển nào” để tiếp tục được thi đấu LMHTchuyên nghiệp.

Tổ chức Royal đã cho đăng tải một thông báo vào ngày hôm qua (28/12) về việc inSec sẽ quay trở lại đội tuyển Royal Club sau khi đã tái lập thương hiệu và tiếp tục là người đi rừng của đội tuyển LSPL.

inSec và SHRC đã từng là Á quân của CKTG Mùa 4. Tại LPL Mùa Xuân 2015, đội tuyển này đã bị xuống tham gia thi đấu ở LSPL. Tại thời điểm đó, inSec đã chuyển sang đội tuyển LPL là Team King và đảm nhiệm vai trò người đi đường trên trước khi đội này xuống hạng. Kể từ đó, inSec đã thi đấu cho SHRC tại LSPL. Họ xếp hạng ba tại LSPL Mùa Hè 2016, nhưng không thể giành chiến thắng tại Vòng Thăng Hạng LPL Mùa Xuân 2017.

2016(Theo Yahoo! Esports)

Theo PhoneArena, tại sự kiện giới thiệu sản phẩm gần đây, Google không nêu chi tiết nhưng thực sự Pixel 2/Pixel 2 XL đi kèm với một bộ vi xử lí bổ sung bên trong – được cho là để giúp những chiếc flagship mới nhất của Google hoạt động tốt hơn khi thực hiện các nhiệm vụ khác nhau.

Bộ vi xử lí Pixel Visual Core hiện vẫn chưa được kích hoạt, do đó Pixel 2/ Pixel 2 XL chưa tận dụng được các tính năng liên quan đến trí tuệ nhân tạo (AI). Tuy nhiên, chip đặc biệt sẽ được kích hoạt cùng với Android Preview của Oreo dành cho nhà phát triển (dự kiến sẽ đến trong vài tuần tới).

Bộ xử lý đồng bộ đã được Google và Intel đồng phát triển vì hiện tại không có con chip nào trên thị trường đáp ứng được yêu cầu của gã khổng lồ tìm kiếm. Tuần trước, một "teardown" Pixel 2 XL cho thấy số serial trên chip Pixel Visual Core bắt đầu bằng "SR3", cùng một nhóm các chữ cái và số được Intel sử dụng. Google đã xác nhận thông tin này ngay hôm nay nhưng không tiết lộ thêm chi tiết.

Khi Google cho phép bộ xử lý Pixel Visual Core hoạt động, Pixel 2/2 XL sẽ nhanh hơn khi chụp ảnh bằng công nghệ HDR+ cũng như xử lí các ứng dụng AI tốt hơn. Tuổi thọ pin cũng sẽ cải thiện, nhưng chỉ với một số tác vụ cụ thể.

Intel gần như đã từ bỏ thị trường chip di động sau khi họ phải hủy bỏ một số sản phẩm được thiết kế đặc biệt cho điện thoại thông minh và máy tính bảng. Tuy nhiên, có vẻ như chuyên môn của công ty vẫn đủ để đáp ứng yêu cầu của Google. Thật khó để nói liệu bộ xử lý đồng bộ mới có trở thành tiêu chuẩn trong các thiết bị di động trong tương lai không nhưng ít nhất nó cũng có tiềm năng rất lớn.

Theo Vnreview

Về cơ bản, hệ thống Multi có những đặc điểm và cấu tạo tương tự điều hòa cục bộ. Tuy nhiên do chỉ có dàn nóng chung nên tiết kiệm diện tích, rất phù hợp với các căn hộ chung cư, nơi vốn luôn có các ban công rất hạn chế.  

Công nghệ “Multi - air conditioner” được các hãng như LG Electronics, Mitsubishi heavy, General, Fujitsu, Daikin sáng tạo và đăng ký bản quyền sáng chế từ cuối năm 2004 và tới năm 2008 mới công bố.

Hiện nay, điều hòa Multi đang dần được thay thế cho điều hòa cục bộ truyền thống bởi tính tiện nghi, hiện đại và tinh tế. Thậm chí nhiều chủ đầu tư cũng sử dụng hệ thống này cho các công trình chung cư cao cấp để thu hút khách hàng lựa chọn sở hữu căn hộ đẳng cấp, sang trọng.

Những ưu điểm chỉ có ở điều hòa Multi

Đặc điểm chung của các dòng sản phẩm điều hòa Multi là dàn nóng thiết kế nhỏ gọn, động cơ được cải thiện khỏe khoắn, bền bỉ hơn so với dòng máy thông thường đem lại khả năng tiết kiệm điện siêu việt. Chuyên gia Trần Thiện (Công ty CP Thương mại và Sản xuất Hợp Phát) cho biết thêm: “Điều hòa Multi sử dụng công nghệ biến tần giúp tiết kiệm lên tới 40% - 50% điện năng tiêu thụ, kết hợp với chức năng lọc không khí, bụi bẩn, mang lại một không gian trong lành. Hệ thống này còn có ưu điểm là vận hành êm ái và không gây tiếng ồn.”

Tại đây, QNF tư vấn cho khách hàng tháo cẩu máy để kiểm tra và đưa ra 17 chỉ dẫn sửa chữa, trong đó có việc thay gioăng và rà láng mặt máy. Chi phí sửa chữa cho toàn bộ là trên 30 triệu đồng, trong đó tiền công sửa chữa là 10 triệu đồng và 26 phụ tùng thay thế là hơn 20 triệu đồng. Tuy nhiên, sau khi sửa chữa xong xe vừa chạy ra khỏi xưởng sửa chữa được khoảng 5 km lại bất ngờ chết máy, khói từ máy xe tỏa ra nghi ngút. Sự việc này xảy ra, nhân viên QNF cho biết xe bị đứt đây Curoa nên phải đưa lại xưởng để mua phụ tùng thay thế. Tiếp đó, sau ngày 09/07/2016 nhận xe từ QNF về chiếc xe này tiếp tục sôi nước, tới ngày 19/08/2016 khi đang di chuyển trên địa phận tỉnh Yên Bái thì chiếc xe bất ngờ chết máy giữa đường. Kể từ sau thời điểm 28/06/2016 đến tháng 10/2016, xe của anh Tuấn phải vào xưởng Quảng Ninh Ford hơn chục lần và Thăng Long Ford 3 lần vì lý do hỏng đột ngột, chết máy.  Hiện tại, chiếc xe này đã được tháo rời động cơ để tiến hành bổ máy sửa chữa lần thứ 3 tại xưởng Quảng Ninh Ford.

Anh Tuấn cũng cho biết thêm: Trong biên bản kiểm tra kỹ thuật trước khi sữa chữa chiếc xe Ford của anh, ngày 26/10/2016 có nêu ra 25 hạng mục sửa chữa và thay mới, trong đó có vật tư là mặt máy, phải thay mới với nguyên nhân là do rà láng không đảm bảo kỹ thuật. Chiếc xe Ford Fiesta của anh bị bổ máy tới 3 lần khả năng hoạt động  và độ an toàn của xe sau này sẽ không đảm bảo được, việc xe hỏng kéo dài suốt gần 4 tháng khiển cuộc sống của anh bị ảnh hưởng, tốn kém. Do quá tập trung, lo lắng nên anh cũng đã bị ảnh hưởng nhiều tới sức khỏe. 

Không hài lòng với thái độ của Ford