Nhận định, soi kèo West Ham vs Bournemouth, 21h00 ngày 5/4: Khách tự tin

Wi-Fi có khó mang theo?

Mùa du lịch đến, chỉ cần gõ từ khóa “hành lý du lịch” trên các công cụ tìm kiếm trực tuyến như Google, bạn sẽ nhận được hàng trăm nghìn kết quả liên quan. Bạn còn có thể dễ dàng lựa chọn chỗ ăn uống, nghỉ ngơi cho chuyến đi chỉ với vài cú click chuột trên màn hình, tất tật thông tin về nơi ăn chốn ở, địa điểm vui chơi, thăm thú, hay cả những kinh nghiệm được các cộng đồng yêu du lịch, nhóm “phượt” chia sẻ. Từ danh sách đồ dùng, vật dụng nhất định phải đem theo đến hướng dẫn chi tiết cách xếp đồ… đều chẳng khó để tìm thấy thông tin hay thậm chí đặt mua giao tận nhà. Nhưng vẫn có một thứ khó chuẩn bị và chắc chắn cần thiết trong mỗi chuyến đi, đó là sóng Wi-Fi để kết nối thông tin liên lạc.

Đi du lịch nước ngoài, du khách sẽ gặp không ít khó khăn khi mua SIM điện thoại bản địa vì một số nước mức giá SIM khá cao, dung lượng data có sẵn cực không nhiều, việc nạp tiền khó khăn. Trong khi đó, du lịch trong nước sẽ rất nhiều vùng miền núi, đảo hay khu du lịch còn hoang sơ thì khái niệm Wi-Fi khá xa lạ.

Từng đến Nhật Bản du lịch hè, bạn Ngô Hồng Giang (Đà Nẵng) chia sẻ: “Việc mua SIM điện thoại khó khăn hơn mình tưởng, loại SIM mình mua lại chỉ để gọi là chính chứ sóng 4G tốc độ rất chậm và dung lượng thấp. Cứ lúc nào cần dùng mạng là mình phải vào các quán café hoặc siêu thị tiện lợi. Nhưng cũng không phải giải pháp tốt vì một số nơi muốn dùng mạng công cộng phải đăng ký bằng chứng minh thư hoặc số hộ chiếu rất phức tạp”.

Trong khi đó, có những người thích du lịch bụi bằng xe phân khối lớn như Nguyễn Hoàng (Hà Nội) lại cho biết: “Mình đi du lịch bụi theo nhóm nên sẽ hay qua khu rừng núi, những cung đường ven biển không một bóng người. Lúc này mà tìm nơi có Wi-Fi đúng là thách đố. Nhóm mình muốn tìm một thiết bị phát Wi-Fi tiện để dùng trong trường hợp này”.

Xu thế người người, nhà nhà dùng mạng xã hội và đi đâu cũng muốn check-in khiến việc tìm nơi có Wi-Fi, 3G hay 4G tốc độ cao cũng theo đó thành nhu cầu thiết yếu. Du khách hiện đại coi internet là hành lý không thể thiếu như quần áo, giấy tờ cá nhân vậy.

Thiết bị phát sóng Wi-Fi, vật bất ly thân của dân du lịch

Người ta ngày càng nói nhiều hơn về AI, công nghệ này bắt đầu xâm nhập sâu vào đời sống xã hội. Không chỉ các trợ lý ảo như Siri, Alexa hay Cortana mà ngay cả ứng dụng bàn phím trên smartphone cũng được trang bị AI, cũng có khả năng học hỏi.

Tương lai rất gần, các nhà sản xuất sẽ hướng đến việc đưa AI vào mọi thiết bị thông minh có kết nối Internet. Samsung đã có tham vọng bán ra 500 triệu sản phẩm gia dụng có AI mỗi năm trong vòng 2 năm tới.

Tuy nhiên, công nghệ này cũng có những nhược điểm cố hữu. AI có thể học rất nhanh, rất tốt nhưng lại không thể hiểu những điều đã học và suy nghĩ giống như con người.

Máy không thể suy nghĩ

Bất kì công ty nào thông báo rằng sắp ra mắt sản phẩm với tính năng AI đều đồng nghĩa với việc họ sẽ sử dụng "máy học" (Machine Learning - ML) để xây dựng một hệ thống nơ-ron nhân tạo. ML là kỹ thuật cho phép một hệ thống máy có thể "học" được cách thực hiện tốt hơn đối với một công việc cụ thể.

Trí tuệ nhân tạo theo cách hiểu như trong những phim khoa học viễn tưởng là một loại bộ não máy tính hoặc rô-bốt có khả năng suy nghĩ và hiểu mọi thứ như con người.

Kiểu trí tuệ nhân tạo này có thể xem là trí thông minh nhân tạo tổng hợp. Nghĩa là máy có khả năng học hỏi nhiều vấn đề khác nhau và áp dụng nó vào nhiều lĩnh vực khác nhau. Một khái niệm khác đã được các nhà khoa học đề cập đến là "AI mạnh", theo nghĩa cỗ máy có khả năng ý thức giống như con người.

Tuy nhiên, hiện tại chúng ta chưa có loại AI đó. Một trợ lý ảo như Siri, Alexa không thể hiểu và suy nghĩ được như con người. Thậm chí, có thể nói rằng nó không thật sự hiểu gì cả.

AI hiện tạo được tạo ra để làm một công việc cụ thể nào đó. Giả sử con người có thể cung cấp mọi dữ liệu để máy học mọi thứ có liên quan nhưng cuối cùng máy vẫn không thể hiểu được.

Máy không có khả năng hiểu

Cách đây không lâu, Google đã tích hợp vào Gmail tính năng Trả lời thông minh. Khi người dùng soạn trả lời thư, Gmail sẽ gợi ý những câu trả lời sẵn có.

Có nhiều gợi ý khá hài hước đã xuất hiện như trường hợp trang 9to5googlephát hiện ra rằng Gmail đề xuất câu trả lời "Gửi từ iPhone của tôi", hoặc gợi ý "Tôi yêu bạn" trong nhiều loại email khác nhau, kể cả email công việc.

Điều này xảy ra vì máy không hiểu ý nghĩa của câu trả lời đó. Nó chỉ học được rằng nhiều người đã sử dụng cụm từ này trong email. Máy không biết bạn có muốn nói yêu sếp của mình không, hoặc "Gửi từ iPhone của tôi" chỉ là dòng chữ kí mặc định khi người dùng gửi thư trên iPhone của họ chứ họ không thật sự muốn nói rằng đã chuyển qua dùng iPhone hoặc mới mua iPhone.

AI trên Google Photos cũng đưa ra những gợi ý sai lầm tương tự như vậy vì không hiểu rõ nội dung hoặc tầm qua trọng của các bức ảnh.

Máy thường học cách chống lại hệ thống

Để đảm bảo không thua trong trò chơi, AI chọn cách không chơi nó. Ảnh: Howtogeek.

Khi được giao một nhiệm vụ, ML sẽ học mọi thứ có thể để hoàn thành. Nó giúp máy tính chọn cách tốt nhất để thực hiện công việc. Vì không hiểu bản chất vấn đề nên những câu trả lời đưa ra thậm chí chống lại hệ thống của nó.

Một số ví dụ cho thấy điều này khi máy đưa ra cách giải quyết vấn đề. Chẳng hạn như để người chơi không bị thua ở cấp độ 2, máy đề nghị việc tự sát khi hết cấp độ 1, hoặc để tránh thất bại trong trò chơi thì cách tốt nhất là không bao giờ chơi.

Trong môi trường sống mô phỏng, với điều kiện không có thức ăn, máy đề nghị người chơi ít vận động và sinh ra những đứa con để ăn thịt chúng hoặc tìm bạn tình có khả năng sinh ra những đứa trẻ để ăn thịt. Với khả năng bị "giết" nếu thua trong trò chơi, AI chọn cách phá hỏng trò chơi để được tồn tại.

Những ví dụ này cho thấy rằng AI không thật sự hiệu rõ điều nó làm. Để giải quyết trò chơi theo cách tốt nhất, đảm bảo không bị thua, máy đã chọn cách phá hủy trò chơi, đưa ra những cách giải quyết hoàn toàn phi nhân tính.

Machine learning được ứng dụng ở đâu?

Mặc dù có những khuyết điểm kể trên, nhưng công nghệ AI với kĩ thuật ML đang được áp dụng vào nhiều lĩnh vực của đời sống, bao gồm cả nhận dạng giọng nói.

Những công cụ trợ lý ảo như Siri, Alexa, Google Assitant rất giỏi trong nhận dạng giọng nói của con người do được cung cấp một lượng lớn mẫu giọng nói và đang tự học hỏi để ngày càng có khả năng cao hơn, đó chính là ưu điểm của công nghệ này.

Những chiếc xe hơi tự lái đã sử dụng kĩ thuật ML để xác định các vật chướng ngại trên đường đi, hay như Google Photos cũng học được cách chọn lọc hình ảnh tốt nhất để sắp xếp vào album, gợi ý điều chỉnh hậu kì, hiệu ứng ảnh, xác định người, động vật trong ảnh.

AlphaGo thi đấu cờ vây. Ảnh: Technologyreview.

Dự án DeepMind của Google đã sử dụng ML để tạo ra AlphaGo, chương trình máy tính có khả năng chơi môn cờ vây phức tạp. Cỗ máy này đã nhiều lần đánh bại kỳ thủ cờ vây vô địch thế giới.

ML còn được sử dụng trong Face ID của Apple. iPhone mới nhất đã tích hợp mạng nơ-ron để học cách nhận diện khuôn mặt của người dùng. Qua thời gian, Face ID sẽ ngày càng nhận diện người dùng chính xác hơn trong các điều kiện khó hơn như độ sáng yếu, người dùng sử dụng nón, kính, trang điểm...

ML còn có thể ứng dụng vào nhiều lĩnh vực khác như xác định các giao dịch tín dụng gian lận, đề xuất sản phẩm theo sở thích cá nhân của người dùng khi họ truy cập vào các trang thương mại điện tử.

Tuy nhiên, mạng nơ-ron nhân tạo và ML không đủ để làm cho máy hiểu được điều mà nó học được. Những cỗ máy hoặc chương trình có trang bị AI mang lại nhiều lợi ích, hoàn thành tốt công việc được chỉ định nhưng chưa có khả năng thay thế được con người trong việc nhận thức và suy nghĩ.

Người dùng lưu ý không cung cấp mã PIN, mật khẩu Internet Banking và mã OTP cho người khác.

Theo đó, khách hàng không cung cấp thông tin thẻ như số thẻ, ngày hiệu lực thẻ, 3 số ở mặt sau thẻ, mã PIN, mật khẩu Internet Banking và mã OTP cho người khác.

Cùng đó không nên ghi mã PIN ra giấy, sổ tay hoặc lưu trên điện thoại di động, tránh tiết lộ mã PIN hay cho người khác mượn thẻ. Ngoài ra, không nên đặt mã PIN bằng các số dễ đoán như ngày sinh, số chứng minh nhân dân, số điện thoại, biển số xe…nên thường xuyên đổi mã PIN để tránh bị lợi dụng.

Apple vừa phát hành một bản hướng dẫn dành cho hệ thống Face ID tấn tiến của hãng. Trong đó, công ty cho biết, công nghệ Face ID vận hành dựa vào hai dạng hệ thống thần kinh, với một trong số đó được huấn luyện chuyên để chống lại các nỗ lực giả mạo.

Cụ thể, các cảm biến của máy thực hiện 2 luồng thống kê: một "bản đồ chiều sâu" khuôn mặt, cấu tạo gồm hơn 30.000 điểm hồng ngoại nhìn thấy được trên đó và một chuỗi các bức ảnh hồng ngoại 2D. Các kiểu thống kê này được thực hiện một cách ngẫu nhiên, chuyên biệt cho từng thiết bị, khiến những kẻ có âm mưu tái tạo dữ liệu khó đạt được mong muốn. 

Sau đó, toàn bộ dữ liệu được chuyển đổi thành một công thức toán học mã hóa và so sánh với các dữ liệu mã hóa tương tự đối với khuôn mặt chủ nhân iPhone X, vốn được lưu trữ trong một phần "bảo mật" của vi xử lý. Phần khớp cuối cùng của quy trình phụ thuộc vào một hệ thống thần kinh mà theo lời Apple được huấn luyện để sử dụng hơn 1 tỉ bức ảnh hồng ngoại 2D, phân chia chấm.

Ngoài ra, Apple còn thiết kế một vi xử lý vi tính để khiến các bên thứ ba khó theo dõi những gì đang diễn ra. Tuy nhiên, kết quả của thiết kế là hệ thống vận hành như một chiếc "hộp đen".

Động thái của Face ID có thể quan sát được, nhưng các quá trình ẩn giấu đằng sau nó vẫn chưa rõ ràng. Vì vậy, trong khi Apple tuyên bố Face ID có khả năng nhận diện giữa khuôn mặt của một người thực sự với kẻ nào đó đeo mặt nạ bắt chước các đường nét trên khuôn mặt của người đó, hệ thống thỉnh thoảng vẫn không thể xác định được các manh mối thu thập.

Face ID không phải là hệ thống nhận diện mặt đầu tiên được xây dựng cho một thiết bị di động. Song, các công nghệ trước kia thường rất dễ bị qua mặt bằng các bức ảnh, đoạn ghi hình ngắn hoặc các mẫu 3D đặt trước cảm biến. Điều này khiến chúng không phù hợp cho việc xác thực thanh toán hoặc các trường hợp nhạy cảm về bảo mật khác.

Khi công bố tài liệu về Face ID hơn 1 tháng trước khi iPhone X chính thức mở bán, Apple hy vọng có thể loại bỏ quan ngại về những nhược điểm trên, đặc biệt khi thiết bị thiếu cảm biến vân tay Touch ID như các máy tính bảng và điện thoại iOS khác của hãng.

Tuấn Anh(theo BBC)

Để có thể chạy được chipset Coffee Lake, người dùng sẽ phải cần một bo mạch chủ hoàn toàn mới, chính vì thế Asus đã phát triển nhiều bo mạch khác nhau nhằm phục vụ nhu cầu của nhiều đối tượng sử dụng. Hãng sản xuất gần 15 mẫu mã khác nhau, thuộc các dòng bo mạch quen thuộc của Asus như ROG, TUF và Prime. Những mẫu bo mạch chủ này có thể phục vụ nhiều nhu cầu, từ việc tìm kiếm một hệ thống mạnh mẽ phục vụ công việc, cho tới xây dựng một cỗ máy chiến game khủng nhất.