Cựu tuyển thủ đi rừng của SK Telecom T1đã thể hiện lối chơi tấn công quen thuộc với Shyvana và Lee Sin và góp công lớn vào chiến thắng chung của toàn đội.

Ngay sau trận đấu ra mắt fan hâm mộ Longzhu, Peanut đã có màn trả lời phỏng vấn nhanh với trang Inven.

Bạn thấy thế nào sau chiến thắng ngày hôm nay?

Vì tôi đã từng tìm kiếm đội tuyển mới, nên tôi không có nhiều thời gian tập luyện. Tôi chỉ có trọn vẹn ba ngày để luyện tập và không đấu tập gì cả. Tôi đã xong màn ra mắt với Longzhu và đang cực kỳ vui khi chúng tôi thắng trận.

Bạn có thấy lo lắng về trận đấu ngày hôm nay khi mà có quá ít thời gian để chuẩn bị như vậy?

Bởi tôi thiếu hụt thời gian chuẩn bị nên tôi cũng lo ngại khi bước vào các ván đấu bởi sự quan trọng của chúng. Tôi đã tích cực phối hợp tốt với đội và trở nên hữu ích nhất có thể.

Bạn thấy sao khi gặp lại những người đồng đội cũ, cặp “PrillA”?

Do trước đây tôi đã chơi với họ rất nhiều, nên không quá khó khăn trong việc kết hợp với họ. Tôi vẫn chơi như vậy khi còn thi đấu với họ vào năm ngoái, nó hiệu quả với chúng tôi.

Tại sao bạn đáp trả lựa chọn Jarvan IV của đối thủ bằng Lee Sin?

Jarvan rất mạnh trong các pha giao tranh và khơi mào nó. Tôi chọn Lee Sin ở Ván 3, nhưng đây không phải là sự lựa chọn mà tôi đã tập luyện nhiều. Tại CKTG, đó không phải meta dành cho Lee Sin. Mặc dù tôi không thể chuẩn bị nhiều như mình đã từng làm, nhưng tôi nghĩ những ván đấu ngày hôm nay đều ổn cả.

Bầu không khí tại Longzhu thế nào?

Nó tươi sáng hơn nhiều so với những gì tôi tưởng tượng. Tôi nghĩ nó khác biệt hơn rất nhiều và bầu không khí thực sự tốt. Đã có rất nhiều lúc tôi được gánh ngày hôm nay. Mặc dù Ván 3 đã hoàn hảo với tôi rồi, nhưng tôi đã nhận được sự giúp đỡ của đồng minh và tôi đã không chơi tốt ở các Ván 1 & 2.

Bạn thấy sao khi chuẩn bị đối đầu với SKT tại vòng Bán kết?

Tôi nghĩ mình sẽ học được rất nhiều điều khi chạm trán với SKT.

Bạn có áp lực gì không khi cạnh tranh vị trí với Moon "Cuzz" Woo-chan?

Tôi không thấy quá nhiều áp lực vào lúc này. Tuy nhiên, giống như cuộc cạnh tranh ôn hòa tại SKT, tại đây luôn có nhiều hơn đôi chút áp lực.

Bạn có muốn gửi gắm điều gì tới fan hâm mộ không?

Đầu tiên, tôi vui vì đã giành chiến thắng ngày hôm nay. Tôi hy vọng sẽ trình diễn phong độ tốt hơn trong tương lai. Có một điều tôi muốn nói. Có rất nhiều tin đồn xoay quanh tôi, và fan đang tranh cãi nhau vì chúng. Có tin đồn cho rằng tôi đã bị đuổi khỏi SKT hoặc tôi rời đi do hợp đồng tệ bạc. Tất cả những tin đồn là hoàn toàn sai. Tôi mong mọi người ngừng giả định về mọi thứ. Sau một cuộc thảo luận vui vẻ, tôi rời đội với một tinh thần tốt. Tôi mong các fan hâm mộ sẽ ngừng đả kích nhau.

2016 (Theo Inven Global)

Loạt Bo5 diễn biến đúng với những gì fan hâm mộ mong đợi ở một trận đấu LMHTđỉnh cao giữa hai đội tuyển có mặt trong top 4 LCK Mùa Hè 2017. Và với sự tỉnh táo, quyết đoán trong những thời khắc quyết định, KT đã là đội có được thắng lợi cuối cùng, trong thế bị dẫn trước, để lần đầu tiên vô địch một kỳ KeSPA Cup.

Longzhu là đội có được khởi đầu thuận lợi khi họ dễ dàng đè bẹp KT với tỉ số 16-4 sau 32 phút thi đấu ở Ván 1. Đáng nói, KT không có được bất cứ một mục tiêu lớn nào tại ván đấu đầu tiên và để cho Longzhu lấn lướt từ đầu tới cuối.

Hai ván đấu sau đó diễn ra trong thế giằng co quyết liệt và mỗi đội giành được một điểm khi bộ đếm giờ đã gần chạm mốc 50 phút. Sau đó, KT có màn đáp trả Longzhu bằng chiến thắng thuyết phục ở Ván 4 sau 28 phút thi đấu – với đầu tàu là Kalista (KDA 9/1/4) trong tay Deft.

Kịch tính được đẩy lên cao trào ở Ván 5 quyết định khi cả hai đội đều phô diễn những gì tốt nhất nhất của họ. Longzhu là đội có được Điểm Chiến Công Đầu sau một pha di chuyển lỗi của KT ở khu vực sông.

Giao tranh nổ ra liên tục và đây cũng là lúc thành viên của cả hai đội mắc hàng tá những sai lầm chí mạng. Nhân vật chính của ván đấu này là người đi rừng kiêm đội trưởng của KT, Score. Chính anh là người đã để cho Peanut cướp đi con Rồng Lửa và cũng đã tước đoạt loại Baron để khiến BLV của đài OGN gọi mình là “Thần Trừng Phạt”.

KT dồn ép Longzhu ở cả ba đường và cuối cùng đã tìm được thắng lợi sau pha Quét Sạch ở đường giữa để khép lại ván đấu sau 47 phút thi đấu.

Chiến thắng của KT càng thêm phần ý nghĩa hơn khi đây mới là danh hiệu đáng kể đầu tiên họ có được kể từ khi thành lập nên “Super Team” hồi đầu mùa giải 2017. Bên cạnh đó, Score cũng đã có thể nở nụ cười mãn nguyện khi có những pha Trừng Phạt xuất sắc, nguyên nhân không nhỏ khiến KT thi đấu kém thành công trong những mùa giải đã qua.

KT đã “đút túi” 40 triệu Won (hơn 36,000 USD) dành cho nhà vô địch LoL KeSPA Cup – tạo bước chạy đà cho họ trước thềm mùa giải mới đang cận kề.

Còn về phía Longzhu, những gì mà tân binh Peanut thể hiện ở vị trí đi rừng là rất tiềm năng và ngôi Á quân có thể coi là chấp nhận được. Giờ thì họ sẽ có thêm thời gian khớp lại đội hình trước khi bước vào hành trình bảo vệ chức vô địch LCK Mùa Xuân 2018, giải đấu sẽ khởi tranh vào tháng 01 năm sau.

2016

Khó tin nhưng là thực: Một AI của Google đã tạo ra được một AI khác.

Tháng 5 năm 2017, các nhà nghiên cứu ở Google Brain – mảng chuyên nghiên cứu về AI của Google, từng công bố họ đã tạo ra thiết bị AutoML - một trí tuệ nhân tạo, có khả năng tạo ra các một trí tuệ nhân tạo khác của riêng nó.

Khi đó, nhiều người cho rằng, “thật là một ý nghĩ điên rồ”, nhưng gần đây, họ đã đưa ra thách thức lớn nhất từ trước đến giờ cho AutoML và thật khó tin, AI này đã tạo ra một “AI con", vượt trội hơn tất cả những AI khác tạo bởi con người.
Theo đó, các nhà nghiên cứu ở Google đã tự động hoá việc thiết kế các “mô hình học máy” bằng cách sử dụng một phương pháp gọi là “học tập củng cố”. Qua đó, AutoML đã hoạt động như “một bộ điều khiển mạng nơ-ron” để phát triển một “AI con” để đảm nhiệm một nhiệm vụ cụ thể khác.

“AI con” này được các nhà nghiên cứu ở Google đặt tên là NASNet. Nhiệm vụ của nó là nhận dạng vật thể, như xe hơi, đèn giao thông, túi xách, ba lô,.... trong một video có thời gian thực.

AI mẹ – AutoML, sẽ đánh giá hiệu suất của “AI con NASNet” và sử dụng những thông tin đó để cải thiện cho chính AI con, rồi lặp đi lặp lại quá trình này nhiều lần.

Khi kiểm tra lại trên bộ phân loại hình ảnh ImageNet và bộ dữ liệu phát hiện đối tượng COCO - là hai hệ thống được các nhà nghiên cứu của Google đánh giá là "hai trong số những bộ dữ liệu học thuật có quy mô lớn nhất về thị giác máy tính", các nhà nghiên cứu của Google thấy rằng, NASNet thậm chí hoạt động còn tốt hơn các hệ thống thị giác máy tính khác.

Theo các nhà nghiên cứu, NASNet có thể dự đoán hình ảnh trên bộ xác nhận của ImageNet chính xác đến 82,7%. Con số này thậm chí còn cao hơn 1,2% so với tất cả các kết quả đã được công bố trước đây, và hệ thống cũng hiệu quả hơn 4%.

Thêm vào đó, một phiên bản NASNet đòi hỏi ít tính toán hơn đã hoạt động tốt hơn các mô hình với kích thước tương tự cho các nền tảng di động tới 3,1%.
Với kết quả này, các nhà nghiên cứu ở Google đang đặt nhiều hy vọng vào tương lai, vào những gì mà AI có thể làm được. Theo họ, việc “học máy” có thể giúp cho nhiều hệ thống AI có khả năng thực hiện các nhiệm vụ cụ thể. Mặc dù khái niệm “học máy” khá là đơn giản (thực ra là một thuật toán có thể học được bằng cách cho nó ăn 'cả tấn' dữ liệu), nhưng quá trình này đòi hỏi một khối lượng lớn thời gian và công sức.

Riêng đối với NASNet, các thuật toán thị giác máy tính hiệu quả và chính xác đang được các nhà nghiên cứu trọng dụng do có các ứng dụng thực tiễn cao. Một nhà nghiên cứu đã đề xuất rằng, các thuật toán này có thể được sử dụng để tạo ra các robot có trí tuệ nhân tạo, hoặc giúp những người khiếm thị có thể nhìn lại được.

Ở góc độ khác, các thuật toán thị giác máy tính này còn có thể giúp các nhà thiết kế cải tiến công nghệ xe tự lái. Nếu xe tự lái có thể nhận ra các vật thể trên đường đi nhanh hơn, chúng có thể phản ứng linh hoạt hơn, và theo đó, có thể tăng độ an toàn của những chiếc xe không người lái.

NASNet có thể rất hữu ích cho hàng loạt các ứng dụng - Các nhà nghiên cứu ở Google thừa nhận. "Chúng tôi hy vọng rằng cộng đồng học máy lớn hơn sẽ có thể xây dựng trên những mô hình này để giải quyết nhiều vấn đề về thị giác máy tính mà chúng tôi vẫn chưa hình dung được," - Các nhà nghiên cứu đã viết một bài trên blog.

Mặc dù các ứng dụng cho NASNet và AutoML rất phong phú, mở ra nhiều cơ hội, nhưng việc tạo ra một AI có thể xây dựng nên một AI khác cũng gây ra không ít lo ngại cho các nhà khoa học nói riêng và loài người nói chung. Và, chúng ta có thể làm gì để ngăn chặn việc các AI mẹ truyền các “lỗi không mong muốn” xuống cho AI con, để kết quả cuối cùng là chính chúng ta phải hứng chịu?

Cũng may là các nhà lãnh đạo thế giới đang nhanh chóng tìm phương cách để đảm bảo rằng, “các hệ thống như vậy không dẫn tới một tương lai u tối như trong phim viễn tưởng”.

Và, Amazon, Facebook, Apple và các công ty công nghệ khác đều là thành viên của “Partnership on AI to Benefit People and Society” - tạm dịch là Khối Quan hệ đối tác về trí tuệ nhân tạo để làm lợi cho con người và xã hội - một tổ chức tập trung vào sự phát triển có trách nhiệm của AI.

Chẳng hạn, Viện Kỹ sư Điện và Điện tử (IEE) đã đề xuất các tiêu chuẩn đạo đức cho AI. Hay DeepMind - một công ty nghiên cứu về AI thuộc sở hữu của Alphabet (công ty mẹ của Google), gần đây đã thông báo về việc thành lập nhóm tập trung vào những vấn đề liên quan đến ứng dụng đạo đức và nguyên tắc của AI.

Không chỉ có thế, nhiều chính phủ cũng đang thành lập các quy định để ngăn ngừa việc sử dụng AI cho các mục đích nguy hiểm, ví dụ như chế tạo vũ khí tự trị.

Thế nên chừng nào con người vẫn kiểm soát được hướng phát triển của AI, lợi ích của việc một AI có khả năng xây dựng được các AI con sẽ vượt xa những nguy hiểm tiềm tàng.

Trí tuệ nhân tạo sẽ biến smartphone thành Intelligent phone

“Nếu bạn nhìn vào toàn bộ hệ sinh thái, trí tuệ nhân tạo sẽ cơ bản thay đổi điện thoại từ “smartphone” sang "intelligent phone”.