Dự kiến điểm chuẩn trường đại học Công nghiệp TP.HCM 2023 từ 23 đến 25

Trong một bài đăng công bố, Giám đốc Kỹ thuật của Google – nhà tương lai học Ray Kurzweil và Giám đốc Quản lý Sản phẩm Rachel Berstein nói rằng, hệ thống này không phụ thuộc vào hoạt động tìm từ khóa. Họ đã huấn luyện ứng dụng AI này bằng cách đưa cho nó "hàng tỷ những cặp câu hội thoại", để chúng có thể học cách để nhận ra một câu trả lời hay sẽ như thế nào. Khác với công cụ tìm kiếm Google, Talk to Books có thể giúp bạn tìm ra những tiêu đề, lời văn trong sách mà nếu chỉ tìm kiếm bằng từ khóa đơn thuần sẽ không đạt được. Đơn cử, khi tìm kiếm "Anh ấy nói rằng anh ta là thám tử vĩ đại nhất mọi thời đại", kết quả cho ra những câu trong sách được in đậm, và có những câu in đậm trong số này thậm chí không có bất kì một từ khóa nào trong câu hỏi vừa rồi, bởi vì bộ máy trí tuệ nhân tạo đã liên kết từ "detective"(thám tử) với "investigator"(nhà điều tra), hay nói cách khác, hệ thống tìm giúp người dùng trả lời câu hỏi theo đúng ngữ cảnh họ muốn nói đến.

Một trang web khác cùng được tung ra với "Talk to Books" là Semantris. Semantris là một trang bao gồm các trò chơi liên quan đến từ vựng, trong đó một trò chơi tương tự như trò chơi xếp hình Tetris, bằng cách bạn xếp những nói về cùng một chủ đề. Hai trò chơi chứng minh khả năng của AI có thể nhận diện và phân loại được những từ đồng nghĩa, từ không đồng nghĩa hay trái nghĩa, kể cả liên kết tiếng kêu như "vroom" với xe máy và "meow" với mèo. Bạn đọc có thể trải nghiêm các trò chơi của Semantris qua link này.

Sự phát triển trong véc-tơ từ vựng, một mô hình huấn luyện trí tuệ nhân tạo - từ những thuật toán - mà máy tính có thể học về mối quan hệ giữa các từ vựng dựa trên ngữ cảnh thực, đã đưa đên sự vượt lên của công nghệ xử lý ngôn ngữ trong vài năm qua. Theo Kurzweil và Bernstein, những trang web trên là một minh chứng cho thấy cách "máy tính học" có khả năng thực hiện hóa những ứng dụng tưởng chừng như không thể trước đây.Theo họ, những ứng dụng không tưởng khác còn bao gồm " khả năng phân loại, phân tích sự tương đồng ngữ nghĩa, phân nhóm ngữ nghĩa, lựa chọn phương án từ vựng phù hợp và tính năng tìm kiếm ngữ nghĩa (Talk to Book là một ví dụ về khả năng tìm ngữ nghĩa, không phải tìm từ khóa như Google bình thường). Google đã đưa ra một mô-đun từ tính năng này trên Tensorflow để những nhà nghiên cứu và lập trình khác có thể sử dụng, và việc công khai mô-đun này sẽ giúp cho công trình của Google có thể dẫn lối cho nhiều ứng dụng sử dụng trí tuệ nhân tạo khác, với mong muốn đưa các ứng dụng này đi xa hơn những ứng dụng trước đây.

Đảng viên đảng Cộng Hòa Frank Pallone, D-N.J., đã hỏi CEO Facebook liệu anh có sẵn sàng thay đổi những thiết lập mặc định của Facebook để giảm thiểu lượng dữ liệu mà công ty thu thập của người đùng.

"Đây là một vấn đề phức tạp và nó xứng đáng nhiều hơn là câu trả lời chỉ bằng một từ", Zuckerberg trả lời.

"Điều đó đối với tôi thật đáng thất vọng",Pallone đáp.

Việc Mark Zuckerberg cũng nằm trong số các nạn nhân bị Cambridge Analytica thu thập dữ liệu được tiết lộ trong một phiên câu hỏi có-không từ Nghị sĩ Anna Eschoo, người đã khuyến khích Facebook nên có một cách tiếp cận bảo mật dữ liệu nghiêm túc hơn.

Eschoo đã hỏi: "Dữ liệu của anh có nằm trong số dữ liệu bị bán cho các bên thứ ba hay không?"

Zuckerberg trả lời: "Có."

Việc đích thân Mark Zuckerberg sử dụng ứng dụng "thisisyourdigitallife" là gần như không thể xảy ra, nên nhiều khả năng một người nào đó trong danh sách bạn bè của anh đã sử dụng ứng dụng này và vô tình chia sẻ dữ liệu của anh cho Cambridge Analytica. Nhưng dù nguyên nhân là thế nào đi nữa, đây cũng là minh chứng cho thấy việc quản lý quyền riêng tư cũng như các chính sách bảo mật của Facebook lỏng lẻo như thế nào.

Cách đây không lâu, Facebook đã bắt đầu gửi thông báo cho người dùng nếu như tài khoản của họ nằm trong danh sách đã bị thu thập dữ liệu bởi Cambridge Analytica. Ngoài ra, người dùng cũng có thể tự kiểm tra bằng cách truy cập vào trang hướng dẫn của Facebook.

Tuy nhiên, Bên cạnh lối chơi hấp dẫn và độc đáo, một điểm khiến trò chơi này bị nhiều người “kêu ca” là bởi yếu tố “Pay to Win”. Theo suy nghĩ của hầu hết người chơi hiện nay, một game thủ mới hoàn toàn không thể leo lên rank Legend (thứ bậc xếp hạng cao nhất của trò chơi) nếu không nạp tiền. Sở dĩ có định kiến này là vì quá trình sưu tập bài trong Hearthstone cực vất vả. Nếu người chơi không đủ bài mạnh để “chinh chiến”, cứa thẳng của họ là rất nhỏ bé.

Mặc dù vậy, mới đây, một game thủ đặc biệt đã chứng minh điều ngược lại so với định kiến trên. Anh ta có tên Disguised Toast, là một streamer khá nổi tiếng trên Twitch. Chỉ với một tài khoản mới và 3 tuần cày kéo, Toast đã leo lên rank Legend (ước mơ mà rất nhiều game thủ Hearthstone khác phải thèm muốn).

Sau đây, mời các bạn theo dõi quá trình leo rank “thần thánh” của Disguised Toast:

Như vậy, với khả năng của mình, chàng game thủ của chúng ta đã chứng minh Hearthstone không phải là trò chơi “Pay to Win” như nhiều người vẫn nghĩ. Nếu đầu tư đủ thời gian và tâm sức, bạn hoàn toàn có thể chơi tốt tựa game này mà không phải tốn một xu nào.

Theo GameK