Nhận định, soi kèo Jeddah vs Ohod Medina, 23h05 ngày 24/2: Cửa trên ‘tạch’

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.

Thiên Long Tranh Bá là giải PK cá nhân, lấy tuyển thủ là top 20 Hoa Sơn Luận Kiếm của các server, lập nick mới tranh tài công bằng trong server thi đấu riêng. Ngôi vương lần đầu tiên được trao cho game thủ Báthông tại Cụm 1 và DuĐãng tại cụm 2. Danh sách game thủ top 10 của 2 cụm cho thấy ưu thế vượt trội của hai môn phái Thiên Sơn và Thiếu Lâm - Một môn phái có tuyệt kỹ tàng hình và kỹ năng bạo kích cao, cùng một môn phái có thủ cao và kỹ năng định thân đối phương.

Tuy vậy, vẫn có những hảo thủ tài năng thuộc phái khác có thể đưa môn phái của mình rạng danh chốn giang hồ. Điển hình là game thủ VôTâm phái Nga My đã lọt vào đến trận chung kết, và giành ngôi á quân Cụm 2.

Tiền đề cho Thiên Long Tranh Bálàhàng loạt giải đấu, bao gồm cả online lẫn offline, được tổ chức liên tục suốt 6 tháng đầu năm. Đầu tiên phải kể đến Thiên Long Tứ Tuyệt – giải đấu offline 4vs4 được tổ chức tại 5 tỉnh thành trên cả nước: Hồ Chí Minh, Hà Nội, Đà Nẵng, Cần Thơ và Hải Phòng. Mỗi giải là một sự kiện giao lưu ấm áp tình đồng chí giữa các game thủ tại từng địa phương.

Nối tiếp giải Thiên Long Tứ Tuyệt là chương trình sinh nhật 1 tuổi của TLBB3D Mobile. Các game thủ đã có cơ hội gặp nhau trong buổi giao lưu lớn nhất năm, được tổ chức tại hai đầu cầu Hà Nội và Tp Hồ Chí Minh. Tại đây game thủ không chỉ được so tài PK, mà còn được giao lưu cùng ban điều hành game và anh em đến từ nhiều tỉnh thành khác.

Sau sinh nhật 1 tuổi, game tiếp tục đẩy mạnh các giải thi đấu offline, từ Hoa Sơn Luận Kiếm đến việc chia cụm Quần Long Tụ để thi đấu. Song song là quá trình thi đấu onine Võ Lâm Đại Hội, chọn ra Thiên Long Đệ Nhất Nhân. Kết quả của hàng trăm trận chiến là giải đấu online Thiên Long Tranh Bá lần 1, đánh dấu sự trưởng thành của cộng đồng game thủ, cả về quy mô người tham dự lẫn chất lượng các trận chiến.

Tiếp nối sự thành công của Thiên Long Tranh Bá lần 1, TLBB3D Mobile dự kiến tiếp tục tổ chức giải lần thứ hai vào cuối tháng 12 cho Cụm 1 tổ chức tranh tài. Sau đó là đầu tháng 1/2017 đối với Cụm 2. Với kinh nghiệm đúc rút từ quá trình tổ chức thi đấu lâu dài và đặc biệt là từ giải Thiên Long Tranh Bá lần 1, game thủ hoàn toàn có thể kỳ vọng những giải đấu sắp tới với quy mô và cách tổ chức sẽ  ngày càng chuyên nghiệp hơn nhằm mang đến 1 sân chơi bổ ích cho game thủ.

Chi tiết xem thêm: http://tl3d.360game.vn

Tải game tại đây:  http://goo.gl/7bLjc1

Kun

Cách đây một vài tuần, một tin đồn xuất hiện cho biết Apple đã có kế hoạch phát hành một phiên bản màu Jet White (trắng bóng) vào dòng sản phẩm iPhone 7 của mình. Trong khi chi tiết dự đoán là khá mơ hồ thì nhiều người đã đặt niềm tin vào việc Apple có thể giới thiệu phiên bản iPhone 7 Jet White trong thời gian mua sắm bận rộn cuối năm.

Mặc dù vậy, mùa Giáng sinh đã đi qua và đến nay Apple vẫn chưa phát hành phiên bản Jet Black của iPhone 7 như các tin đồn, vì vậy nhiều người bắt đầu đặt nghi vấn về khả năng này. Bất chấp đã có nhiều ý tưởng thiết kế về iPhone 7 màu Jet White được đăng tải, đến nay mọi thứ về iPhone 7 Jet White vẫn đang ‘bặt vô âm tín’.

Tuy nhiên, trong một đoạn video được đăng tải lần đầu tiên bởi người dùng Twitter có tên Sonny Dickson - được biết đến là người chuyên đăng tải hình ảnh sản phẩm và thành phần phần cứng chưa được phát hành ra thị trương - đã cho chúng ta thấp mặt phía sau của một chiếc iPhone mà theo gợi ý từ Dickson thì đó là phiên bản iPhone 7 Jet White.

Rõ ràng, khi mà niềm tin của người tiêu dùng về một phiên bản Jet White của iPhone 7 đang đặt dấu hỏi thì sự xuất hiện của video từ Dickson khiến mọi người bắt đầu vui trở lại. Dĩ nhiên, người dùng vẫn hoàn toàn có thể đặt dấu hỏi về độ chính xác của video khi mà hình ảnh đăng tải chỉ hiển thị mỗi logo Apple ở phía sau. Vì vậy cũng có thể đó chỉ đơn giản là một chiếc vỏ bảo vệ được cung cấp từ đối tác bên thứ ba.

Trong thực tế, Dickson cũng không cung cấp thông tin rằng phiên bản Jet White của iPhone 7 sẽ trông như thế nào. Đó có thể là dạng trắng bóng như Apple Watch. Nhưng dù thế nào đi chăng nữa thì giới phân tích cho rằng phiên bản Jet White sẽ là sự bổ sung cần thiết nếu như Apple muốn kích cầu thị trường iPhone đang có dấu hiệu sụt giảm.

Theo Công lý