Trong những năm gần đây, sự phát triển của trí tuệ nhân tạo trong lĩnh vực khoa học và công nghệ diễn ra nhanh hơn bao giờ hết. Học máy, một nhánh của trí tuệ nhân tạo, đã thu hút được sự chú ý rộng rãi, và học sâu, một nhánh của máy học, đã trở thành một điểm nóng nghiên cứu trong những năm gần đây.

Trí tuệ nhân tạo đã từng bước phát triển như thế nào? Hôm nay, chúng ta sẽ cùng nhìn lại lịch sử của trí tuệ nhân tạo.

Năm 1949, Donald Olding Hebb xuất bản cuốn sách "The Organization of Behavior", trong đó mô tả các quy tắc học tập của Hebb và đề xuất khái niệm về trọng số (Metrics). Lý thuyết này đặt nền tảng cho thuật toán học của mạng nơ-ron nhân tạo trong học máy. Mạng nơ-ron nhân tạo là tiền thân của học sâu hiện đang rất phổ biến.

Năm 1950, Alan Turing đã xuất bản một bài báo nổi tiếng có tựa đề "Máy móc có thể suy nghĩ?", trong đó ông đưa ra khái niệm về tư duy của máy móc và đề xuất phép thử Turing (một bài kiểm tra khả năng trí tuệ của máy tính. Phép thử như sau: một người chơi thực hiện một cuộc thảo luận bằng ngôn ngữ tự nhiên với một con người và một máy tính, cả hai đều cố gắng chứng tỏ mình là con người. Ba bên tham gia phép thử được cách ly với nhau). Vì vậy, Turing còn được mệnh danh là "cha đẻ của trí tuệ nhân tạo". Sau đó, để tưởng nhớ những đóng góp của Turing, Hiệp hội Máy tính Hoa Kỳ đã thành lập Giải thưởng Turing để ghi nhận những người có đóng góp xuất sắc trong lĩnh vực khoa học máy tính.

Năm 1952, Arthur Samuel đã phát triển một chương trình chơi cờ có khả năng tự học và thậm chí có thể đánh bại những người chơi cờ chuyên nghiệp sau khi được đào tạo.

Samuel đề xuất khái niệm "học máy", được định nghĩa là "cung cấp cho máy tính một chức năng nhất định mà không được lập trình rõ ràng".

Năm 1956, khái niệm "trí tuệ nhân tạo" được đề xuất tại Hội nghị Dartmouth, vì vậy năm 1956 được gọi là năm đầu tiên của trí tuệ nhân tạo.

Năm 1957, Rosenblatt phát minh ra perceptron, mô hình nơ-ron sớm nhất trong lý thuyết mạng nơ-ron nhân tạo máy học. Ngay sau đó là sự xuất hiện của hàng loạt nghiên cứu lý thuyết học sâu, tế bào cảm thụ được so sánh với mô hình nơ-ron để hiểu sâu hơn về đơn vị cơ bản của mạng nơ-ron...

Do sự đột phá của lý thuyết mạng nơ-ron nhân tạo, lĩnh vực trí tuệ nhân tạo đã được quan tâm rất nhiều, các cơ quan chính phủ đã đầu tư nhiều kinh phí để thành lập nhiều dự án liên quan.

Năm 1960, Vidro là người đầu tiên sử dụng quy tắc học delta cho bước huấn luyện perceptron. Phương pháp này sau đó được gọi là phương pháp bình phương nhỏ nhất. Sự kết hợp của hai điều này tạo ra một bộ phân loại tuyến tính tốt.

Năm 1967, Giải thuật k hàng xóm gần nhất (k-Nearest Neighbor, KNN) xuất hiện, từ đó máy tính có thể thực hiện nhận dạng mẫu đơn giản.

Năm 1969, Marvin Minsky xuất bản cuốn sách "Perceptrons", trong đó ông đề xuất những hạn chế của mạng nơ-ron nhân tạo. Do vị trí quan trọng của Minsky trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, và do những trở ngại trong lĩnh vực nghiên cứu trí tuệ nhân tạo, các nhà nghiên cứu của các dự án trí tuệ nhân tạo đã không thể thực hiện lời hứa trước đó của họ. Kỳ vọng lạc quan của mọi người về trí tuệ nhân tạo đã bị ảnh hưởng nặng nề, và nhiều các dự án nghiên cứu đã bị dừng lại hoặc chuyển hướng sang các dự án khác. Theo đó, nghiên cứu về AI đã rơi vào tình trạng tụt dốc.

Từ giữa những năm 1970, trí tuệ nhân tạo đã bước vào "thời kỳ tri thức". Một lớp các chương trình AI được gọi là "hệ chuyên gia" (Expert system) bắt đầu được các công ty trên thế giới áp dụng và "xử lý kiến thức" (Knowledge processing) trở thành trọng tâm của nghiên cứu AI chính thống.

Trong thời gian này, nhiều quốc gia tiên phong đã mạnh tay vào đầu tư các dự án tương tự với hy vọng chế tạo những cỗ máy có thể nói chuyện với con người, dịch ngôn ngữ, giải thích hình ảnh và suy luận giống như con người.

Hệ chuyên gia là một chương trình có thể trả lời hoặc giải quyết các vấn đề trong một lĩnh vực cụ thể theo một tập hợp các quy tắc logic rút ra từ kiến thức chuyên ngành.

Dendral, một dự án về trí tuệ nhân tạo được thiết kế từ năm 1965, có thể phân biệt các hỗn hợp dựa trên kết quả đo phổ kế. Năm 1972, MYCIN một hệ thống chuyên gia về chuỗi lạc hậu sớm sử dụng trí thông minh nhân tạo được ra đời, nó có khả năng xác định vi khuẩn gây nhiễm trùng nặng, như nhiễm khuẩn huyết và viêm màng não, và khuyên dùng kháng sinh, với liều điều chỉnh theo trọng lượng cơ thể của bệnh nhân. Theo đó, hệ thống cơ sở tri thức và kỹ thuật tri thức đã trở thành định hướng chính của nghiên cứu AI trong những năm 1980.

Năm 1982, Hopfield đề xuất một loại mạng nơ-ron mới, sau này được gọi là mạng Hopfield, sử dụng một cách hoàn toàn mới để tìm hiểu và xử lý thông tin. Đồng thời, thuật toán lan truyền ngược, một phương pháp huấn luyện của mạng nơ-ron, được đề xuất, và thuật toán này cũng là một trong những thuật toán quan trọng của lý thuyết học sâu. Việc nghiên cứu theo hướng mạng nơ-ron nhân tạo vốn im hơi lặng tiếng nhiều năm thì cho tới thời điểm này đã lấy lại được sự phát triển.

Năm 1986, một thuật toán quan trọng được đề xuất bởi Quinlan, đó là thuật toán cây quyết định hay còn gọi là thuật toán ID3. So với mô hình mạng nơ-ron, thuật toán cây quyết định ID3 cũng được sử dụng như một phần mềm, bằng cách sử dụng các quy tắc đơn giản và các tham chiếu rõ ràng để tìm ra nhiều trường hợp sử dụng thực tế hơn. Cây quyết định là một kỹ thuật được sử dụng thường xuyên trong khai thác dữ liệu, có thể được sử dụng để phân tích dữ liệu cũng như đưa ra dự đoán.

Năm 1990, Schapire lần đầu tiên xây dựng một thuật toán cấp đa thức, thuật toán Tăng cường ban đầu. Một năm sau, Freund đề xuất một thuật toán Thúc đẩy hiệu quả hơn.

Năm 1995, Freund và Schapire đã cải tiến thuật toán Tăng cường và đề xuất thuật toán AdaBoost (Tăng cường thích ứng). Hiệu quả của thuật toán này gần như tương đương với thuật toán Tăng cường do Freund đề xuất năm 1991, nhưng dễ áp dụng hơn vào các vấn đề thực tế.

Cùng năm đó, một trong những đột phá quan trọng nhất trong lĩnh vực học máy, hỗ trợ máy vectơ (SVM), được đề xuất bởi Vapnick và Cortez trong một số lượng lớn các điều kiện lý thuyết và thực nghiệm. Kể từ đó, nghiên cứu học máy đã được chia thành hướng mạng nơ-ron và hướng máy vector hỗ trợ.

Năm 1997, siêu máy tính Deep Blue của IBM đánh bại nhà vô địch cờ vua thế giới Kasparov đã thu hút sự chú ý của cả thế giới.

Năm 2001, Brehman đề xuất mô hình cây quyết định tổng hợp, bao gồm một tập hợp con ngẫu nhiên của các cá thể và mỗi nút được chọn từ một loạt các tập con ngẫu nhiên. Do đặc tính này, nó còn được gọi là Random forest (RF).

Vào năm 2006, chuyên gia mạng nơ-ron Hinton đã đề xuất một thuật toán học sâu mạng nơ-ron, giúp cải thiện đáng kể khả năng của mạng nơ-ron, thách thức các máy vectơ hỗ trợ và bắt đầu làn sóng học sâu trong giới học thuật và công nghiệp.

Học sâu cho phép các mô hình tính toán với nhiều lớp xử lý để học từ dữ liệu với nhiều lớp trừu tượng. Những phương pháp này đã dẫn đến những cải tiến đáng kể trong nhiều lĩnh vực, bao gồm nhận dạng giọng nói hiện đại, nhận dạng hình ảnh trực quan, phát hiện hình ảnh và nhiều lĩnh vực khác như phát hiện ma túy và gen.

Học sâu có thể khám phá các cấu trúc phức tạp trong dữ liệu lớn. Nó sử dụng thuật toán BP để hoàn thành quá trình khám phá. Thuật toán BP có thể hướng dẫn máy cách lấy lỗi từ lớp trước và thay đổi các thông số bên trong của lớp này, và các thông số bên trong này có thể được sử dụng để tính toán, biểu diễn. Mạng tích hợp sâu đã mang lại những đột phá trong việc xử lý hình ảnh, video, lời nói và âm thanh, trong khi mạng lặp lại đã cho thấy những điểm sáng trong việc xử lý dữ liệu tuần tự như văn bản và giọng nói.

Đồng thời, với sự phát triển không ngừng của dữ liệu lớn, một số vấn đề hiện nay không còn có thể giải quyết theo cách thủ công và thường cần sự trợ giúp của máy tính để hoàn thành một số xử lý dữ liệu phức tạp. Sự kết hợp giữa trí tuệ nhân tạo và dữ liệu lớn là điểm nổi bật của các nghiên cứu hiện nay.

Các phương pháp học thống kê phổ biến nhất trong trí tuệ nhân tạo là học sâu và máy vectơ hỗ trợ, là phương pháp đại diện cho học tập thống kê. Có thể coi cả mạng nơ-ron và máy vectơ hỗ trợ đều có nguồn gốc từ các perceptron.

Mô hình mạng nơ-ron thường được sử dụng để thực hiện các nhiệm vụ khó khăn như nhận dạng đối tượng, nhận dạng giọng nói, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, v.v. Trong khi đó, tính đơn giản của SVM lại khiến nó vẫn là phương pháp học máy được sử dụng rộng rãi nhất.

Cải tiến là bản chất của công nghệ và tốc độ cải tiến của nó là cấp số nhân. Tăng trưởng theo cấp số nhân xảy ra khi số lượng tăng tỷ lệ với kích thước của một thứ gì đó. Ví dụ, tiền lãi trả cho một tài khoản ngân hàng tỷ lệ thuận với số dư của nó. Miễn là tăng trưởng theo cấp số nhân thì sẽ có thời gian không đổi.

Bởi vậy có thể nói sự phát triển của trí tuệ nhân tạo ngày hôm nay chỉ là một điểm khởi đầu. Nếu sức mạnh của công nghệ điện toán tiếp tục phát triển, thì trong tương lai, sự phát triển của AI sẽ là viễn cảnh khó lòng có thể dự đoán chính xác và có thể một ngày không xa, trí tuệ nhân tạo sẽ vượt xa sự thông minh của con người ở nhiều khía cạnh.

(Theo Trí Thức Trẻ)

Chiến trường Ukraine vén màn bí mật công nghệ của các ông lớn

Tháng 3/2022, Ukraine thông báo đã thu giữ được 1 đơn vị Krasukha-4, hệ thống tác chiến điện tử hiện đại nhất của quân đội Nga tại chiến trường gần Kiev. Ngay lập tức, hệ thống này được chuyển giao cho phía Mỹ “mổ xẻ”.

Sao Hàn ngày 27/5: Trong tập 6 của phim tài liệu "Break The Silence", Suga (BTS) chia sẻ: "Lời bài hát "Tear" được viết cho các thành viên. Khi tôi viết phần giai điệu, nhóm đang trong thời điểm suy ngẫm sâu sắc về việc có nên từ bỏ hay không. Lúc mà tôi phát bài hát này cho các thành viên nghe thử, tất cả đã cùng nhau khóc". "Outro: Tear" sau đó được đưa vào album "LOVE YOURSELF: Tear", phát hành năm 2018.

Cube Euntertainment ra mắt ứng riêng dành cho người hâm mộ - 'U-Cube'. Đây sẽ là ứng dụng giúp nghệ sĩ CUBE (BTOB, CLC, PENTAGON, (G)I-DLE, A Train To Autumn, Jo Kwon, Jang Hyunseung, Yoo Seonho...) có thể giao lưu với người hâm mộ trên khắp mọi nơi, với các bài đăng được dịch ra nhiều ngôn ngữ. Kể từ nay, U CUBE sẽ cập nhật thông báo chính thức, lịch trình và các nội dung (chung cũng như độc quyền) từ nghệ sĩ CUBE Entertainment.

Dispatch đưa tin nhà sáng lập Pledis Entertainment - Han Sungsoo đã ghi tên vợ mình là người viết lời cho 6 bài hát của IZ*ONE.Bài báo Dispatch cho hay So Jay là một nhà sáng tác mà ngay cả các đồng nghiệp tham gia sản xuất album cho IZ*ONE cũng không rõ danh tính. Sau khi kiểm tra, đây là vợ của Han Sungsoo. Liên hệ với Han Sungsoo, ông trả lời: “Tôi đã tham gia sản xuất các bài hát. Mặc dù vậy, tôi thật bấn cẩn khi nhận tiền bản quyền dưới tên vợ mình. Lúc đó, tôi chỉ đơn giản muốn trả thù lao cho công sức của mình nên không suy nghĩ nhiều. Không có trốn thuế hay biển thủ gì ở đây cả" và gửi lời xin lỗi.

Irene và Seulgi (Red Velvet) đã ấn định ngày ra mắt nhóm nhỏ ngày 15/5 với mini album "Monster". Mini album này gồm 6 bài hát nhiều thể loại đa dạng, mở bàn trước trực tiếp sẽ bắt đầu từ hôm nay (27/05). Như vậy là Seulgi và Irene sẽ ra sản phẩm cùng ngày với IZ*ONE.

Jungwoo, Mark, Haechan (NCT 127) thể hiện màu sắc tươi mới, đầy sức sống trong bộ ảnh tháng 6 của @STAR1.

Mới đây, đại diện đài JTBC chia sẻ với TV Report rằng nhà đài đang lên kế hoạch phát sóng phim mới mang tên “Fly High, Butterfly” vào cuối năm nay. Ngoài ra, đài cũng đã gửi lời mời tham gia phim đến nữ diễn viên Kim Hyang Gi. “Fly High, Butterfly” lấy bối cảnh tại tiệm làm đẹp để mang đến những câu chuyện về con người. Kim Hyang Gi được mời tham gia phim trong vai một nhà tạo mẫu tóc. Về thông tin trên, công ty quản lý của Kim Hyang Gi xác nhận cô đang cân nhắc xem xét kịch bản.

Trong tập mới nhất của "Thanh Xuân Có Bạn 2", Lisa đã kết hợp cùng dàn học trò trên sân khấu "I’m Not Yours". Dù Lisa và các thí sinh không thể gặp nhau, biểu diễn trực tiếp nhưng đôi bên vẫn cố gắng tập luyện thật ăn ý. Đáng chú ý, Lisa tiết lộ cô học thuộc vũ đạo ca khúc "I’m Not Yours" trong vỏn vẹn 2 tiếng đồng hồ.

Bang Yedam (TREASURE) sẽ phát hành bài hát solo đầu tay kèm video ca nhạc vào ngày 5/6. Ảnh quảng bá của Bang Yedam vừa được YG công bố. Đây là sản phẩm làm nóng trước thềm debut của TREASURE.

TWICE sẽ nhá hàng một phần ca khúc chủ đề "More & More" trên Tiktok vào lúc 4h chiều ngày 31/05. Song song với đó, trong ngày hôm sau là 01/06, nhóm cũng sẽ khởi động thử thách nhảy #moreandmoretwice cho các fan hâm mộ toàn cầu.

Nhóm nhỏ của Super Junior - Super Junior-K.R.Y sẽ phát hành mini album đầu tay tại Hàn Quốc mang tên 'When we were us' vào ngày 8/6. Ảnh nhá hàng đầu tiên được ra lò chính là ảnh của Yeseung.

Bách Văn

Bi Rain khoe thân hình nam tính, quyến rũ sau khi giảm 10kg

 - Bi Rain đã giảm 10kg nhờ tập luyện tại nhà và trở lại với cân nặng ở độ tuổi 20. Vẻ đẹp nam tính của nam ca sĩ nổi tiếng được thể hiện rõ qua hình thể cân đối và ánh mắt sắc sảo.

Thực tế cho thấy, trải nghiệm của khách hàng có thể quan trọng hơn giá cả, thậm chí hơn cả sản phẩm. Trải nghiệm (của khách hàng hoặc nhân viên) không tốt sẽ để lại ấn tượng xấu lâu dài và gây tổn thất cho doanh nghiệp. Do đó, cần có cách dự đoán và chủ động tránh các vấn đề về mạng để đảm bảo trải nghiệm tốt nhất. Để làm được điều này, đội ngũ CNTT cần tiếp cận được với các giải pháp cho phép họ chuyển từ việc ứng phó bị động với các vấn đề trong hệ thống mạng sang chủ động phòng ngừa các vấn đề có thể gây ảnh hưởng đến hoạt động kinh doanh.

Ông Dave West, Chủ tịch Cisco khu vực Châu Á - Thái Bình Dương, Nhật Bản và Trung Quốc cho biết: “Môi trường CNTT ngày càng trở nên phức tạp, đặc biệt trong bối cảnh các doanh nghiệp chuyển dịch sang mô hình làm việc hết hợp (hybrid work) và nền tảng đám mây ngày càng nhiều. Điều này khiến cho hệ thống mạng và trải nghiệm CNTT rời rạc hơn, kém an toàn và khó mở rộng. Chúng tôi tin rằng trải nghiệm CNTT hợp nhất là chìa khóa để mang lại tính linh hoạt trong kinh doanh trên khắp Đông Nam Á. Sức mạnh của đổi mới đến từ khả năng cung cấp, quản lý và dự báo các vấn đề về CNTT thông qua mô hình quản lý một lớp, cho phép các doanh nghiệp cung cấp trải nghiệm kỹ thuật số đẳng cấp thế giới, an toàn và liền mạch mà không xảy ra thời gian chết”.

Ông Dave West, Chủ tịch Cisco khu vực Châu Á - Thái Bình Dương, Nhật Bản và Trung Quốc

Để giảm thiểu các sự cố gián đoạn gây tốn kém cho doanh nghiệp, Cisco đã phát triển công nghệ mới có thể dự đoán chúng trước khi chúng xảy ra. Mạng dự báo Cisco (Cisco Predictive Networks) kết hợp các công nghệ dự đoán mới với danh mục rộng lớn của công ty về khả năng quan sát, hiển thị và công nghệ thông minh để cải thiện độ tin cậy và hiệu suất trong tất cả các tình huống hoạt động. Điều này phù hợp với tầm nhìn của Cisco trong việc cho phép đội ngũ CNTT làm việc một cách thông minh hơn và đơn giản hóa hoạt động vận hành của họ bằng những cải tiến mới trong kết nối mạng quản lý hoàn toàn bằng đám mây và các trải nghiệm công nghệ hợp nhất.

Mạng dự đoán đã trở thành một phương pháp tiếp cận mới quan trọng trong việc dự đoán và khắc phục các vấn đề trước khi chúng gây ảnh hưởng đến doanh nghiệp. Không giống như các mạng phản ứng định tuyến lại lưu lượng truy cập đến các đường dẫn thay thế sau khi sự cố được phát hiện (thường do sự cố kết nối hoặc dịch vụ bị xuống cấp), mạng dự đoán dựa trên dữ liệu thống kê và đo từ xa và các mô hình điện toán để dự đoán các sự cố trước khi chúng xảy ra và chủ động định tuyến lại lưu lượng. Do đó làm giảm đáng kể nguy cơ xảy ra sự cố và suy giảm chất lượng của người dùng.

Để dự đoán các sự cố trước khi chúng xảy ra, Mạng dự báo của Cisco thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn đo từ xa. Khi dữ liệu được tích hợp vào công cụ phân tích dự đoán, nó sẽ học các mô hình bằng cách sử dụng nhiều mô hình học máy khác nhau và bắt đầu dự đoán các vấn đề, mang đến cho họ các tùy chọn linh hoạt để mở rộng khi cần. 

Hệ thống mạng dự báo cho phép các nhà lãnh đạo CNTT tránh các vấn đề trước khi chúng xảy ra, giúp các nhà khai thác mạng ngăn chặn sự cố, bảo vệ trước các cuộc tấn công và nâng cao trải nghiệm người dùng và tăng hiệu suất mạng.

Sức mạnh của Mạng dự báo

Giờ đây, khách hàng có thể tận dụng những cải tiến của Cisco trong hệ thống mạng dự báo thông qua Cisco ThousandEyes. ThousandEyes WAN Insights là bước đầu tiên trong định hướng tầm nhìn của Mạng dự báo Cisco, giúp cho cho doanh nghiệp CNTT chuyển dịch từ hệ thống mạng phản ứng sang hệ thống mạng phòng ngừa, cải thiện hiệu quả hoạt động và đảm bảo trải nghiệm ứng dụng. 

ThousandEyes kết hợp nhiều kỹ thuật giám sát chủ động và thụ động, cung cấp cho cho đội ngũ CNTT cái nhìn sâu sắc về trải nghiệm người dùng trên các ứng dụng và dịch vụ đang được cung cấp và sử dụng. Hệ thống này cũng tận dụng bộ dữ liệu giám sát Internet mở rộng của mình để cung cấp khả năng phát hiện sự cố mất Internet theo thời gian thực, được hỗ trợ bởi trí tuệ tập thể.

Nền tảng này sẽ chủ động cảnh báo các đội ngũ CNTT về các vấn đề trước khi chúng xảy ra và gây hại cho trải nghiệm người dùng, đưa ra các đề xuất chính sách và hướng dẫn tối ưu hóa đường đi. Cùng với khả năng hiển thị chưa từng có của ThousandEyes về tần suất và hành vi sử dụng Internet, việc bổ sung ThousandEyes WAN Insights giúp tối ưu hóa Internet và môi trường tập trung vào đám mây, từ đó mang đến trải nghiệm kỹ thuật số hoàn hảo.

ThousandEye khai thác sức mạnh của khả năng hiển thị từ hàng nghìn điểm thuận lợi giám sát toàn cầu trên Internet và trong môi trường riêng để có cái nhìn toàn cảnh vào các dịch vụ kỹ thuật số từ bất kỳ ứng dụng nào đến bất kỳ người dùng nào trên bất kỳ mạng nào. 

Nền tảng này cung cấp nhiều điểm thuận lợi mà từ đó bạn có thể chạy các bài kiểm tra giám sát theo lớp để hiểu rõ hơn về hiệu suất mạng và ứng dụng cũng như trải nghiệm người dùng. Công cụ phần mềm dự đoán sẽ thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau trong mạng của công ty, tìm hiểu các mô hình và giúp các kỹ sư tìm ra các vấn đề phần cứng, mức tăng đột biến băng thông và các thay đổi cấu hình ứng dụng trước khi chúng gây ra khó khăn.

Khi các công nghệ truyền thống có thể phát hiện sự cố và phản ứng chỉ khi chúng xảy ra, nhưng nếu các mạng có thể dự đoán sự cố và chủ động thực hiện các thay đổi, người dùng sẽ có trải nghiệm tốt hơn rất nhiều. 

Cisco đang tăng cường mạng lưới cho tương lai, kết hợp các công nghệ dự đoán mới với danh mục rộng rãi về khả năng quan sát, khả năng hiển thị và công nghệ phát hiện để cải thiện độ tin cậy và hiệu suất trong tất cả các tình huống hoạt động. Công cụ phân tích dự đoán đầu tiên này sẽ giúp các nhóm CNTT ngăn chặn các vấn đề và nâng cao trải nghiệm người dùng.

An Nhiên