(Dân trí) - Một ngôi nhà hòa mình cùng thiên nhiên, tách biệt khỏi cuộc sống thị thành xô bồ, đặc biệt là căn nhà độc đáo được xây dựng trên tàn tích của núi lửa dưới đây, hẳn là mơ ước của rất nhiều người.
Năm 2017, ở tuổi 28, Prashant Ashoka, một nhà văn kiêm nhiếp ảnh gia người Singapore đã quyết định rời bỏ cuộc sống sung túc ở quê nhà để đến một vùng đất mới, Mexico. Đối với nhiều người, quyết định của anh là điên rồ. Nhưng Ashoka hiểu rõ mình muốn làm gì và đích đến của mình là ở đâu.
Casa Etérea - Ngôi nhà xây trên tàn tích núi lửa.
Ngày 29/9/2020, nhiếp ảnh gia người Singapore đã tiết lộ thành quả lao động của mình khiến nhiều người không khỏi kinh ngạc. Casa Etérea - ngôi nhà tuyệt đẹp với cảnh quan hùng vĩ nằm ngay cạnh một ngọn núi lửa không còn hoạt động và chính anh là chủ sở hữu của nó.
Từ mảnh đất vô dụng, chàng nhiếp ảnh gia đã biến nó thành căn nhà trong mơ.
Prashant Ashoka muốn căn nhà phải là một phần của thiên nhiên.
Ashoka tiết lộ, trong một chuyến đi bộ xuyên rừng anh đã gặp và trò chuyện với một nông dân địa phương. Nhiếp ảnh gia trẻ tuổi vô tình tiết lộ về ngôi nhà mơ ước của mình. Chính người nông dân này đã giới thiệu cho anh một mảnh đất ở trên sườn núi vốn đã được rao bán lâu nhưng chưa có người mua.
"Tôi có thể hiểu tại sao không ai mua nó", Ashoka nói. "Khu đất nằm nghiêng trên sườn núi, không có đường vào, không có điện, nước. Nó dường như là một mảnh đất vô dụng, ngay cả khai thác nông nghiệp cũng không được".
Toàn cảnh ngôi nhà nhỏ vào ban đêm.
Tuy nhiên, Ashoka đã nhận ra được đây chính là khu đất trong mơ của mình. Anh và một vài người bạn là kiến trúc sư đã lên ý tưởng cho một ngôi nhà biệt lập trên tàn tích của ngọn núi lửa không còn hoạt động.
"Tôi muốn căn nhà của mình phải là một phần của thiên nhiên. Vì vậy tính bền vững và thân thiện với môi trường được đặt lên hàng đầu", kiến trúc sư trẻ tuổi cho biết.
Cửa kính phản chiếu hình ảnh thiên nhiên vào ban ngày.
Ban đêm chiếu rọi trăng và những vì sao.
Và Casa Etérea ra đời. Trong tiếng Tây Ban Nha Casa Etérea có nghĩa là "Ngôi nhà thanh khiết", cũng chính là sự thể hiện chính xác nhất cho ngôi nhà mang từng hơi thở của tự nhiên của Ashoka.
Thiết kế của Casa Etérea mang âm hưởng của núi rừng. Nhìn từ trên xuống, ngôi nhà trông giống như một khe núi hình chữ V được bao bọc bởi những bức tường bằng kính trong suốt hòa lẫn vào thiên nhiên. Ban ngày, Casa Etérea phản chiếu hình ảnh cây cỏ và mây trời, ban đêm là trăng và những vì sao tạo nên khung cảnh vô cùng ấn tượng. Các tấm kính đều được phủ một lớp phủ tia cực tím đặc biệt an toàn với những chú chim.
Casa Etérea sử dụng hoàn toàn năng lượng bền vững.
Casa Etérea sử dụng hoàn toàn năng lượng từ những tấm pin năng lượng mặt trời. Hệ thống thu gom nước mưa dùng làm nước sinh hoạt đồng thời cũng có tác dụng điều chỉnh nhiệt độ tự nhiên trong căn nhà.
Ashoka cũng thiết kế riêng một chiếc hồ bơi bên cạnh khu vườn nhỏ. Trong vườn, anh trồng những loại cây địa phương, phù hợp với khí hậu và điều kiện sống ở đây như xương rồng, ô liu, lựu và cam.
Hồ bơi nhỏ bên cạnh khu vườn.
Casa Etérea cũng là nơi tuyệt vời để tận hưởng những khoảnh khắc thiên nhiên kỳ thú.
"Hàng năm, từ tháng 10 đến tháng 11, loài bướm chúa bắt đầu cuộc hành trình di cư từ Canada đến Mexico. Một ngày nọ, tôi đang ngồi trong hồ bơi thì phát hiện ra 5 con, rồi 10 con, và chẳng bao lâu sau, bầu trời đã ngập tràn những con bướm đầy màu sắc. Đó là một cảnh tượng mà tôi không thể quên được", Ashoka nói.
Phòng ngủ nhìn thẳng ra cảnh quan thiên nhiên bên ngoài.
Nhiếp ảnh gia không bao giờ hối hận với quyết định chuyển đến Mexico của mình. Chính mảnh đất này đã mang đến cho anh những trải nghiệm vô cùng tuyệt vời với một căn nhà trong mơ.
Không riêng con người, AI cũng mang tính thiên vị rất cao. Ảnh: Science.
Ngay từ khi các nhà khoa học máy tính tạo ra mô hình học sâu, họ đã phải quyết định xem rốt cuộc cái họ muốn đạt được là gì. Ví dụ xử lý dữ liệu khách hàng tiềm năng cho một công ty tín dụng. Công ty muốn trí tuệ nhân tạo tìm ra những khách hàng tiềm năng nhất cho họ. Nhưng “tiềm năng nhất” là gì? Là có nhiều tiền hay nhiều khả năng mang lại lợi nhuận cho công ty thông qua vay tín dụng?
Bởi máy tính cần phải số hóa được các tiêu chí đưa ra, chúng chỉ xử lý và phân tích xem các con số của người dùng là lớn hay nhỏ để có thể xem đó là “tiềm năng”.
Như vậy, nếu khách hàng có nhiều tiền nhưng họ không vay tín dụng thì công ty tín dụng sẽ ít lợi nhuận, nhưng ngược lại những người hay vay tiền lại là đối tượng mang lại lợi nhuận lớn hơn, đổi lại tỷ lệ trả tiền của họ có thể thấp hơn, dẫn tới rủi ro cao hơn.
“Từ thuở khai sinh, các thuật toán ra đời để giải quyết mục tiêu số hóa khác nhau của người dùng, chứ không phải để đánh giá công bằng bản chất của họ”, Solon Barocas, trợ lý giáo sư tại đại học Cornell cho biết. Anh là chuyên gia trong lĩnh vực kiểm soát "yếu tố công bằng” của AI.
Như vậy, nếu thuật toán phát hiện ra đối tượng người dùng thích vay tiền và vay nhiều tiền trong quá khứ, nó sẽ kết luận họ là đối tượng “tiềm năng” cho công ty tín dụng. Tuy nhiên, trên thực tế các đối tượng này lại là đối tượng cần tránh xa do rủi ro mà họ mang lại.
Do các vấn đề trên mang tính lựa chọn và cả triết học (đâu là lựa chọn đúng, đâu là sai), xử lý dữ liệu đầu vào tốt có vẻ vẫn là cách khả thi hơn để giải quyết sự thiên vị của máy tính.
Sự thiên vị của AI không dễ để khắc phục bởi phụ thuộc vào tính lựa chọn và cả triết học khi định nghĩa một lựa chọn. Ảnh: Medium.
Dữ liệu cung cấp bị thiên vị
Có hai cách mà sự thiên vị thể hiện trong dữ liệu cần xử lý: Hoặc dữ liệu bạn thu thập không thể hiện đúng thực tế, hoặc nó phản ánh những định kiến hiện có.
Trường hợp đầu tiên có nhiều khả năng xảy ra. Ví dụ, nếu một thuật toán học sâu được cung cấp nhiều hình ảnh về khuôn mặt có màu da sáng hơn so với khuôn mặt có màu da tối, hệ thống nhận diện khuôn mặt chắc chắn sẽ cho rằng gương mặt tối là “không tốt bằng”.
Trường hợp thứ hai đã xảy ra khi Amazon phát hiện ra công cụ tuyển dụng nội bộ của họ liên tục sa thải các ứng cử viên nữ. Bởi nó được học về các quyết định tuyển dụng trong lịch sử công ty, vốn ưa thích đàn ông hơn phụ nữ, nên nó đã chọn cách làm tương tự.
Sự thiên vị có thể xuất hiện trong giai đoạn chuẩn bị dữ liệu, tức việc chọn thuộc tính của đối tượng cho thuật toán xem xét. Ví dụ như trong việc đưa ra các tiêu chí cho “khách hàng tiềm năng” của công ty tín dụng trên, các thông số có thể là tuổi tác, thu nhập, số lần đã trả nợ. Trong trường hợp của Amazon, các thông số có thể là giới tính, trình độ học vấn, số năm kinh nghiệm.
Chính vì các thông số đó dễ bị nhầm lẫn và không hoàn toàn đánh giá đúng đối tượng là con người, việc chọn ra bộ thông số phù hợp với nhu cầu người dùng và đưa cho máy tính xử lý sao cho kết quả ra công bằng là không thể đạt được.
AI có thể đưa ra đúng đối tượng mà bạn mong muốn, nhưng nó chắc chắn sẽ mang tính thiên vị khi loại ra những đối tượng khác.
Rất khó khắc phục sự thiên vị của AI
Ngay cả chúng ta, những con người tạo ra máy móc cũng mang tính thiên vị rất cao. Do đó, có những nguyên nhân căn bản bên trong mang tính triết học mà ngay cả con người còn chưa vượt qua được, huống hồ máy móc.
Đầu tiên là việc không lường trước cái chưa biết. Khi thả bom nguyên tử xuống Nhật Bản, người Mỹ chưa nghĩ tới bụi phóng xạ sẽ còn tồn tại và gây ung thư cho rất nhiều người sau này. Hoặc khi tìm ra xăng dầu vào đầu thế kỉ XX, chưa ai từng nghĩ đến vấn đề nóng lên toàn cầu mà ngày nay chúng ta phải đối mặt.
Mọi vật đều có liên quan ít nhiều đến nhau, các thông số đặc trưng của đối tượng này sớm muộn cũng sẽ bị ảnh hưởng bởi thông số đặc trưng của đối tượng khác.
Amazon tá hỏa khi công cụ của mình loại bỏ toàn nhân viên nữ. Ảnh: Timeslive.
Các kĩ sư của Amazon không ngốc tới mức không lường trước sự thiên vị của AI mà họ xây dựng. Họ đã lập trình để nó bỏ qua các cụm từ về giới tính như “dành cho nam giới”, “của phụ nữ”.
Tuy nhiên người ta sớm phát hiện rằng hệ thống ngôn ngữ của nhân loại hết sức đáng sợ. Các cụm từ khác ám chỉ về giới tính đã được cỗ máy đưa vào dữ liệu cần học như “đao thủ” (100% các đao thủ trong lịch sử là nam giới) hoặc “nội trợ” đã biến khối dữ liệu đầu vào trở nên thiên vị.
Đâu là công bằng?
Chắc chắn rất khó để định nghĩa “sự công bằng” trong xã hội, ngay cả trong triết học cũng không có khái niệm thuyết phục về "tính công bằng”. Đó là lý do các hệ thống pháp luật luôn có kẽ hở và suốt chiều dài lịch sử, loài người luôn tìm kiếm một tầng lớp, một vật thể nào đó gánh hết “bất công” của xã hội như nô lệ, súc vật, máy móc.
Đối với khoa học, “công bằng” chỉ đơn giản là sự cân bằng các đại lượng. Chính sự khác nhau rất lớn giữa 2 khái niệm “công bằng” trong toán học và thực tế xã hội, mà A.I còn lâu mới có thể trở nên công bằng như cái cách mà người ta mong muốn, vì suy cho cùng, con người còn chưa xác định rõ cái “công bằng” mà họ muốn ở đây là gì.
Như trong bài toán của Amazon, đôi khi đúng là các nhân viên nam giới mạnh hơn nhân viên nữ và sẽ phù hợp hơn cho công việc. Tôi mạnh khỏe hơn, tôi được tuyển dụng, chân lý đó chẳng phải đã có từ thuở chúng ta còn ăn lông ở lỗ hay sao? Như vậy, việc máy tính loại ra các nhân viên nữ tuy sai về mặt đạo đức công bằng xã hội , nhưng về mặt lợi ích kinh tế thì hoàn toàn đúng.
" alt="Không chỉ con người, AI cũng biết thiên vị" />Không chỉ con người, AI cũng biết thiên vị
Năm 2018, CEO Facebook Mark Zuckerberg từng chịu chỉ trích khi điều trần trước Nghị viện châu Âu về vấn đề tin giả và những nội dung cực đoan tràn lan trên Facebook. Ảnh: CNN.
" alt="Facebook, Google sẽ bị phạt hàng tỷ USD nếu để sót nội dung độc hại" />Facebook, Google sẽ bị phạt hàng tỷ USD nếu để sót nội dung độc hại
Tài xế công nghệ xếp hàng trước quán ăn chay ở Tân Bình (TP.HCM) - Ảnh: Hải Đăng
Thông thường vẫn có khách đặt mua thức ăn chay nhưng hôm nay ngày 6/3 nhằm vào mùng hai tháng hai Âm lịch nên đơn hàng tăng cao. Lượng đơn hàng nhiều, khách trực tiếp vào quán cũng nhiều nên quán ăn phục vụ không kịp, các tài xế công nghệ phải đứng chờ.
Tại quán này, có đầy đủ tài xế của 3 hãng lớn hiện nay đứng chờ lấy đồ ăn gồm Grab, Now, GoViet. Một tài xế cho biết đã đứng chờ hơn 5 phút dưới trời nắng nhưng vẫn chưa mua được thức ăn khách đặt.
" alt="Ngày đầu tháng Âm lịch, tài xế công nghệ xếp hàng dài ở tiệm ăn chay" />
...[详细]
Bên trong một click farm ở Trung Quốc bị triệt hạ vào năm ngoái. Ảnh: Weibo.
Theo lời của Grey Grey Technology, để có khoảng 100 lượt theo dõi trên Facebook, cần bỏ ra khoảng 1,5 USD đến 3 USD (tương đương 30.000 đến 70.000 đồng). Mặt khác, chỉ cần trả 223 USD (khoảng 5 triệu đồng), bạn sẽ mua được 10.000 lượt theo dõi. Đồng thời, chỉ tốn ít hơn 300 USD (không dưới 7 triệu đồng) bạn sẽ kiếm được 10.000 lượt follow trên Instagram.
Tuy nhiên, Twitter có giá đắt hơn hẳn. Để qua mặt Twitter là điều cực kì khó khăn. Tôi quyết định trả khoảng 5,3 USD (khoảng 120.000 đồng) mua 100 lượt theo dõi đầu tiên nhằm kiểm tra tính xác thực của dịch vụ.
Bên Grey Grey Technology giải thích rằng sử dụng bot sẽ cắt giảm được chi phí. Nhưng, tháng trước, tất cả các nền tảng mạng xã hội đều mạnh tay thanh trừng bot, nên cách này hoàn toàn không khả thi.
"Chúng tôi sẽ siết chặt chính sách kiểm duyệt, những hành vi sử dụng bot sẽ không được bỏ qua, chúng tôi luôn hết sức bảo vệ nền tảng", phát ngôn viên của Facebook phát biểu vào tháng trước.
Vì thế, đây là lúc các click farm phát huy tác dụng. Dịch vụ này có các công ty sử dụng hệ thống máy tính mạnh mẽ cùng hàng trăm SIM điện thoại giả để tạo tài khoản giả (clone).
Bên cạnh đó, click farm còn hack vào smartphone khác để tạo lượt truy cập giả bằng nhiều ứng dụng độc hại.
Mặt khác, chiến trường cày view cho video cũng sôi động không kém. Năm 2017, chỉ trong 1 ngày, 2 series phim Trung Quốc đã đạt lượt xem lên đến hàng tỷ.
Trong khi đó, chỉ có khoảng 750 triệu lượt người dùng Internet cùng thời điểm đó. Vì sự cố này, trang iQiyi - được xem là Netflix của Trung Quốc - đã bỏ hẳn cơ chế tính lượt xem để đo độ phủ sóng của một chương trình. Kết quả, hãng phim đứng sau phải chịu mức phạt lên đến 2 triệu NDT (hơn 6 tỷ đồng).
Thị trường buôn bán like dạo thịnh hành ở các nước châu Á. Ảnh: Weibo.
Thị trường buôn bán like dạo, lượt theo dõi không chỉ nở rộ ở Trung Quốc. Khách hàng phương Tây còn mua hàng ở các nước châu Á đông dân khác như Indonesia, Philippines, Bangladesh hay Ấn Độ.
Hiện tại, đối tác của tôi đã làm rất tốt công việc của mình. Tôi đã có thêm 56 lượt theo dõi và con số này tiếp tục tăng thêm. Tôi chỉ mong Twitter đừng xóa tài khoản của tôi.
Game xếp gạch sinh tồn Tetris 99Thêm thắt tính năng sinh tồn, Nintendo đã làm tựa game xếp gạch huyền thoại bùng nổ trở lại.
" alt="'Tôi đi mua like ảo như lựa rau trên Taobao'" />
...[详细]
Nhận định, soi kèo Abha vs AlLịch thi đấu của Incheon United để người hâm mộ đồng hành cùng Công Phượng
Sự phát triển bùng nổ các thuật toán trí tuệ nhân tạo như học sâu “deep learning” đã biến AI (trí tuệ nhân tạo) thành công cụ đắc lực phục vụ cho chọn lọc dữ liệu, tìm kiếm thông tin, đối tượng tiềm năng…
.jpg)
.jpeg)
.jpg)
Nhận định, soi kèo Al Taawoun vs Al
Phạm Xuân Hải - 26/01/2025 05:25 Bồ Đào Nha
...[详细]
Không có nhiều vị tướng trong LMHTcó mối liên quan chặt chẽ đến các tuyển thủ thi đấu chuyên nghiệp và gắn mác là “lựa chọn của riêng họ”. Nguyên nhân lớn nằm ở việc các cao thủ thường xuyên phải sử dụng các vị tướng hợp metagame.
Lucian lại là một trường hợp hoàn toàn khác biệt. Chỉ có duy nhất một tuyển thủ tại LCS Bắc Mỹ có thể liên tục sử dụng vị tướng này – và đó là Heo "Huni" Seung-hoon khi anh này đánh dấu màn quay trở lại đấu trường LMHTsố một Bắc Mỹ đầy ấn tượng trong màu áo Echo Fox.
Gươm của Vua Vô Danh và 
Rìu Đen – khá phổ biến ở những người chơi Lucian hồi đầu năm 2017.
Gangplank được coi là một trong những lựa chọn phổ thông nhất ở cả đấu trường chuyên nghiệp lẫn Xếp Hạng Đơn nhờ Ngọc Siêu Cấp Đạo Tặc.
Thùng Thuốc Súng (E) trứ danh của hắn ta có thể khiến kẻ địch khốn khổ từ khoảng cách rất xa. Lucian, vốn là một vị tướng có tầm gây sát thương ngắn ngủi, hoàn toàn có thể bị Gangplank uy hiếp – ít nhất về mặt lý thuyết.
giúp cho Lucian tránh né khỏi những pha nổ thùng một cách tương đối dễ dàng, khác biệt lớn so với các tướng đường trên. Thời gian hồi chiêu của bộ kỹ năng mà Lucian sở hữu cũng khá ngắn ngủi, điều đó buộc Gangplank phải tính toán thật kỹ trước khi đặt thùng và thực hiện cú combo sao cho hiệu quả nhất.
Pha lê - 27/01/2025 09:00 Nhận định bóng đá g
...[详细]
.jpg)
.jpg)
Hư Vân - 26/01/2025 04:35 Máy tính dự đoán
...[详细]
...[详细]
