Theo khảo sát của YouP**n, có tới 30% lượng người truy cập vào trang web này không thể tìm ra thứ họ thích trong một loạt các video được gợi ý. AI có thể khắc phục điều này nhờ vào khả năng xây dựng cơ sở dữ liệu và máy học, giúp đưa ra những gợi ý chính xác với nhu cầu của người dùng hơn.

Một số trang hiện tập trung vào nhận diện diễn viên, còn YouP**n lại chú trọng sắp xếp video theo chủ đề. Brad Burns, phó chủ tịch YouP**n cho biết trang web này đang xem xét việc sử dụng đặc điểm của đoạn phim để chọn ra nội dung được người dùng ưa thích.

Câu hỏi đặt ra là liệu công nghệ này có khả thi với số lượng nội dung khổng lồ trên các nền tảng không?

Về phía P**nHub, công nghệ này sẽ nhận diện khuôn mặt của diễn viên và tìm kiếm các đoạn phim do họ đóng. Mục tiêu tương lai của họ không chỉ dừng ở diễn viên mà sẽ mở rộng một số nội dung khác.

Tuy nhiên, trong suốt một tháng qua họ chỉ quét được 50.000 trên tổng số 5 triệu đoạn phim do trang web này quản lý. Cũng sẽ mất một thời gian dài để người dùng có thể thấy được sự thay đổi khi truy cập.

Ngoài ra, rào cản đạo đức cũng là vấn đề đáng quan tâm. Công nghệ này có thể bị sử dụng để tìm kiếm các đoạn phim khiêu dâm cho mục đích trả thù hoặc đơn giản là diễn viên muốn giữ kín danh tính. Tuy nhiên, YouP**n cho rằng họ không hướng đến tính năng nhận diện khuôn mặt. Trang này cũng khẳng định chỉ sử dụng dữ liệu từ các diễn viên nổi tiếng trong ngành nên sẽ khó ảnh hưởng tới vấn đề đạo đức.

Tuy vậy, các khẳng định trên không thể giảm bớt lo ngại về nguy cơ AI bị sử dụng để tìm kiếm những nội dung kém lành mạnh như phim quay lén, tin rác hay ấu dâm. Độ an toàn của công nghệ này tùy thuộc vào việc các trang web khiêu dâm quản lý tốt tới mức nào.

Theo Zing

Những trào lưu hình ảnh vốn không quá nguy hiểm. Nhưng tôi nghĩ kịch bản về nhận dạng khuôn mặt là khả thi nhất để giải thích trào lưu "10 năm trước" trên Facebook dạo gần đây. Người dùng nên nắm được điều này để cân nhắc hơn khi chia sẻ dữ liệu cá nhân. 

Kho dữ liệu gương mặt chính xác khổng lồ

Một số người chỉ trích thuyết âm mưu của tôi. Họ lập luận rằng những bức ảnh này đã và đang tồn tại trên mạng xã hội. Facebook có tất cả hình ảnh được đăng trên tài khoản cá nhân.

Trào lưu "10 năm trước" có thể nằm trong kế hoạch thu thập dữ liệu người dùng của Facebook. Ảnh: Wired.

Điều đó là đúng, Facebook có tất cả hình ảnh của người dùng. Nhưng với trào lưu ảnh "10 năm trước" lần này, người dùng được hướng dẫn đăng ảnh trước đây và hiện tại của họ với khoảng thời gian cụ thể là 10 năm.

Vì vậy, những hình ảnh này nói lên được thời gian cụ thể. Hơn hết chúng thường được người dùng đăng ở chế độ công khai.

Hãy tưởng tượng bạn muốn đào tạo một thuật toán nhận diện gương mặt về các đặc điểm liên quan đến tuổi tác và cụ thể hơn là quá trình lão hóa. Đầu tiên bạn cần nghĩ đến kho dữ liệu khổng lồ và chi tiết để đào tạo máy móc. Sẽ rất hữu ích nếu bạn có một kho dữ liệu hình ảnh nêu được sự thay đổi của con người trong khoảng thời gian cụ thể, 10 năm.

Facebook có thể khai thác bằng cách xem ngày đăng hay dữ liệu EXIF. Tuy vậy, loại dữ liệu này rất hỗn tạp. Người dùng có thể thường không tải lên Facebook hình ảnh theo đúng thời gian chụp bức ảnh. Một số hình ảnh được tải từ các nền tảng khác, chụp màn hình... dẫn đến dữ liệu EXIF không giá trị.

Bên cạnh đó, nhiều người dùng không để ảnh của cá nhân làm ảnh đại diện. Ảnh trên dòng thời gian lại đăng quá nhiều thứ không liên quan đến gương mặt. Chẳng hạn họ có thể đăng ảnh chú chó, một người bạn, nhân vật hoạt hình, mô hình trừu tượng...

Hashtag #10yearschallenge càng giúp việc thu thập dữ liệu dễ dàng hơn.

Nói cách khác, dữ liệu hình ảnh thu thập từ trào lưu "10 năm trước" rất sạch sẽ, đơn giản để dùng. Thậm chí, chúng còn được gắn hashtag.

Với trào lưu này, người dùng sẵn sàng chia sẻ chính xác hình ảnh vào đúng thời điểm chụp kèm theo mô tả chi tiết (ví dụ: tôi năm 2008 và tôi bây giờ), cũng như thêm các thông tin khác như chụp ở đâu, ai chụp, khoảnh khắc nào (ví dụ: bức ảnh Joe chụp tại Đại học ABC khi vừa nhập học...).

Đối với hình ảnh không có thật, các thuật toán nhận diện gương mặt tinh vi dẽ dàng loại bỏ chúng. Ví dụ, nếu bạn tải lên ảnh một con mèo cách đây 10 năm và ảnh người bạn để tham gia trào lưu ảnh 10 năm, cặp ảnh này sẽ bị thuật toán loại bỏ.

Đây không phải là trào lưu, trò chơi duy nhất lợi dụng sự ngây thơ của người dùng để thu thập dữ liệu. Vài năm gần đây, những ví dụ về trò chơi trên mạng xã hội và các trào lưu được thiết kế ra với mục đích này rất nhiều. Vụ trích xuất dữ liệu 70 triệu người dùng Facebook ở Mỹ được thực hiện bởi Cambridge Analytica là một ví dụ.

Một loạt các chuyến tàu từ những mỏ khai thác và các cảng đã và đang được chạy hoàn toàn không có sự can thiệp của con người. Những chuyến tàu có tên AutoHaul này di chuyển trong một hành trình dài khoảng 800km, mất 40 giờ để hoàn thành đủ tuyến đường bao gồm cả việc bốc dỡ hàng hóa. Mạng lưới đường sắt đặc biệt này nằm tại Pilbara thuộc Tây Úc.

Người phát ngôn của Rio Tinto cho biết: “Đây là mạng lưới đường sắt hạng nặng tự hành đầu tiên trên thế giới. Dự án tiêu tốn kinh phí khoảng 940 triệu USD và đem lại biến đổi năng suất rất lớn. Chúng tôi đang khai thác hình thức này với mạng lưới 1.700km đoạn đường giữa 16 mỏ quặng sắt và hai cảng”.

Ngoài yếu tố năng suất, “robot lớn nhất thế giới” này còn đem đến sự an toàn. Nó giúp giảm đáng kể những chặng đường mà công nhân phải di chuyển bằng những chiếc xe hạng nhẹ, hạn chế những rủi ro tai nạn trên đoạn đường nhờ phản ứng tự động của tàu dựa theo AI.

Ứng dụng xe lửa tự hành cho thấy xe hơi tự lái chỉ là một công nghệ giao thông trong số nhiều thay đổi về giao thông nhờ ứng dụng trí tuệ nhân tạo và robot. Những chiếc xe hơi tự lái mà các hãng sản xuất ô tô nổi tiếng đang ra sức nghiên cứu có lẽ đang là những chiếc xe nổi tiếng nhất, nhưng ngoài ra còn có nhiều biến chuyển khác, từ những chiếc thuyền tự hành, những chiếc máy bay không người lái, hay tương lai không xa biết đâu là những mẫu… ô tô bay.

“Thế giới giao thông” trong những năm 2020 có thể sẽ trông rất, rất khác so với bất kỳ thời điểm nào trước đây trong lịch sử. Bạn hãy chờ xem!

An Nhiên (theo DigitalTrends)

Sửa lỗi đơn xin việc bằng trí tuệ nhân tạo giúp tăng cơ hội thành công

Mới đây hai thành viên là Andrew Stetsenko và Alexandra Dosii đã giới thiệu công cụ CV Compiler giúp sửa lỗi hồ sơ xin việc (CV) để bạn có một hồ sơ xin việc thật hoàn hảo.

Kể cả khi mở khay đựng giấy ra, chiếc máy vẫn chỉ chiếm phần không gian khoảng nửa mét ở cả hai chiều, tiết kiệm không gian, tối ưu diện tích, đặc biệt là với văn phòng nhỏ.

Máy có bảng điều khiển xoay được, phù hợp cho người điều khiển khi ngồi ngang tầm với máy in, hoặc khi đứng dậy vẫn có thể điều khiển mà không cần khom lưng nhiều. Ngoài ra, nút nguồn được đặt ngay phía trước máy nên dễ dàng khi tắt/mở.

Máy có kết nối USB để in trực tiếp từ máy tính có kết nối. Ngoài ra còn có cổng enternet phía sau để kết nối với mạng nội bộ, cho phép nhiều máy tính trong mạng có thể in được. Tiện dụng nhất vẫn là kết nối Wi-Fi của máy, với kết nối này người dùng có thể dùng laptop, điện thoại để in không dây, không cần cáp nối.

Bên cạnh tính năng in cơ bản, HP MFP M130nw có thể quét, photocopy - đủ chức năng cho một máy in nhỏ gọn đặt trong văn phòng cần tiết kiệm chi phí.

Nhà sản xuất cho biết tốc độ in của máy đạt 23 trang/phút, thực tế cho thấy tốc độ in có thể đạt gần con số này khi máy tính kết nối với máy in qua cáp USB. Máy sử dụng công nghệ mực in Jet Intelligence giúp in nhanh và được nhiều trang hơn do tiết giảm lượng mực thải, tiết kiệm năng lượng và thân thiện với môi trường.