Chia sẻ với VietNamNet, Trương Ngọc Ánh khá bất ngờ khi con gái Bảo Tiên được khán giả quan tâm những ngày qua. Dù vậy, cô bé vẫn chưa biết mình được lên báo nhiều như vậy.

"Devon (tên ở nhà của Bảo Tiên - PV) rất nhút nhát, cháu cao lớn thế thôi nhưng còn "tồ" lắm. Tôi và bố cháu là nghệ sĩ nên cháu được mọi người quan tâm, tôi cảm ơn điều đó. Tôi thường chỉ đăng hình con lên trang cá nhân'', cô cho biết.

Trương Ngọc Ánh luôn hào hứng nói về con gái bằng lời thương yêu: "Hôn nhân của tôi đổ vỡ nhưng đổi lại, tôi có con gái quá đáng yêu. Con cái là tài sản vô giá, là phước đức lớn Trời cho. Tôi từng tự hỏi vì sao ngày xưa mình không sinh nhiều hơn".

Hiện tại, Bảo Tiên theo học một trường quốc tế với mức học phí hơn nửa tỷ đồng mỗi năm. Trương Ngọc Ánh kể, nhà trường liên tục gửi mail để bố mẹ biết con học gì, ở trường thế nào, qua đó nắm được tiến trình phát triển của con. Cá nhân cô thường xuyên trao đổi qua mail, ký sổ liên lạc, họp riêng với giáo viên... rất bận rộn. Trương Ngọc Ánh và các bố mẹ khác hay đùa nhau: “Con học bao nhiêu, bố mẹ học đủ bấy nhiêu”. Hôm 19/6 vừa qua, cô và chồng cũ đến tham dự tiệc kết thúc lớp 6 của Bảo Tiên.

12 tuổi, Bảo Tiên đang trong giai đoạn dậy thì, tâm sinh lý chưa ổn định nên Trương Ngọc Ánh phải dõi theo con sát sao. 

Trương Ngọc Ánh và Trần Bảo Sơn tái ngộ vì con.

"Nuôi dạy con tuổi dậy thì rất cần kiên nhẫn. Tôi hầu như không mắng con, việc đánh con lại càng không bao giờ. Bạn chỉ có thể được con chia sẻ mọi bí mật với mình khi là bạn thân của cháu. Mỗi ngày, tôi lắng nghe con tâm sự từng chuyện nhỏ nhất như ở trường chơi với ai, hôm nay đi học có cậu bạn nhìn con, bắt chuyện với con,…

Nghe “chị ấy” kể huyên thiên, đôi khi cũng đau đầu đấy nhưng mình phải kiên nhẫn để biết con đang gặp vấn đề gì, tâm sinh lý thay đổi thế nào. Cháu cũng hay thay đổi tâm trạng thất thường nhưng luôn báo trước cho mẹ và bà vú biết. Sau mỗi sự việc, tôi thấy nhờ mình kiên nhẫn chuyện trò với con mà có thể giải quyết tốt", diễn viên tâm sự. 

Trương Ngọc Ánh nói thêm, Bảo Tiên bộc lộ năng khiếu: hát hay, nhảy đẹp, diễn xuất tốt, biết đánh võ và nói tốt 3 ngoại ngữ, nhất là tiếng Anh. Dù vậy, cô bé không định nối nghiệp mẹ. Theo Trương Ngọc Ánh, Bảo Tiên định tốt nghiệp trung học sẽ sang Mỹ học làm kiến trúc sư, vẽ nhà cửa và thiết kế nội thất.

Bảo Tiên từng nhận nhiều lời mời đóng quảng cáo nhưng Trương Ngọc Ánh đều từ chối vì muốn con tập trung vào học tập. Cô và chồng cũ Trần Bảo Sơn luôn ủng hộ con gái trở thành kiến trúc sư hoặc theo đuổi nghệ thuật nếu con đổi ý.

Trước đó, Trương Ngọc Ánh từng khẳng định, con gái Bảo Tiên là điều kiện tiên quyết để cô chọn người bạn đời gắn bó với mình: "Người bạn ấy phải yêu con mình và được bé yêu lại. Để được trẻ con yêu, anh ấy phải chơi với bé, lấy lòng và trở thành bạn của bé. Trẻ con rất nhạy bén, bạn phải yêu chúng thì được đáp lại chứ không giả tạo được. Tôi nói thật, nếu con không yêu anh ấy thì mình cũng không".

Xem thêm: Trương Ngọc Ánh hát "Ơi cuộc sống mến thương":

Gia Bảo

Trương Ngọc Ánh: Nếu con gái không yêu anh ấy, tôi cũng không

"Nếu tôi cứ nay yêu anh này, mai anh khác, chính con gái cũng hoang mang, không biết ai mới là bạn đời của mẹ'' - Trương Ngọc Ánh nói.

Mùa đông internet đang tràn đến các công ty công nghệ Trung Quốc

Trong hơn một thập kỷ qua, những người khổng lồ công nghệ Trung Quốc – Alibaba, Tencent, baidu, JD.com – đã trở thành điểm đến đáng mơ ước cho những người trẻ tuổi, được đào tạo tốt của nước này. Tăng trưởng bùng nổ của ngành công nghệ kéo theo lương cao, tiền thưởng lớn, quyền chọn cổ phiếu và uy tín xã hội có thể biến các nhân viên thành triệu phú sau mỗi đợt IPO.

Ngay cả văn hóa công ty cũng rất hấp dẫn. Vào dịp team-building, nhân viên có thể nhận được các chuyến đi miễn phí đến Universal Studios hoặc đi trượt tuyết. Các bữa tiệc hàng năm của mỗi công ty là sự hiện diện của những ngôi sao ca nhạc nổi tiến. Một cựu nhân viên ByteDance nói với Rest of World: "Ngay cả cái ghế tôi dùng ở ByteDance cũng có giá 740 USD."

Nhưng những ngày hoàng kim đó đang kết thúc. Không chỉ phải chật vật đối phó với sự kiểm soát gắt gao từ chính phủ, tình trạng phong tỏa do Covid-19, ngành công nghệ Trung Quốc còn phải chứng kiến sự suy giảm đầu tư và chi tiêu của người dùng. Những người khổng lồ công nghệ Trung Quốc, bao gồm cả Alibaba và Tencent, đang ghi nhận mức tăng trưởng doanh thu thấp nhất trong nhiều năm nay cùng các kế hoạch sa thải với mức độ chưa từng có.

Trong khi Alibaba và Tencent cho biết đang sa thải hàng chục nghìn lao động, ByteDance – công ty mẹ của TikTok – đã sa thải hàng trăm người trong lĩnh vực game và công nghệ giáo dục. Người khổng lồ gọi xe Didi Chuxing cũng thông báo kế hoạch sa thải toàn cầu. Xiaohongshu, phiên bản Instagram của Trung Quốc, thông báo sẽ cắt giảm ít nhất 9% lao động. Các kế hoạch cắt giảm nhân sự tương tự cũng được hàng loạt công ty khác công bố.

Một "mùa đông internet" đang tràn đến đe dọa sự thống trị của ngành công nghệ đối với thị trường tài năng trẻ của Trung Quốc. Các lao động trẻ đang đặt câu hỏi, liệu công việc với áp lực căng thẳng kéo dài nhiều giờ của ngành công nghệ còn xứng đáng với hay không.

Thời kỳ huy hoàng đã qua với những người khổng lồ công nghệ Trung Quốc

Mới chỉ một vài năm trước, nguồn tiền đầu tư khổng lồ rót vào các công ty công nghệ Trung Quốc với nỗ lực xây dựng nên các hệ sinh thái bao trùm lên mọi mặt cuộc sống của người dùng, từ thương mại điện tử, trò chơi cho đến cả giáo dục, tài chính và phim ảnh. Điều này cũng thúc đẩy sự mở rộng nhanh chóng của các công ty công nghệ Trung Quốc.

Năm 2011, Alibaba có 13.000 nhân viên, nhưng đến tháng Ba năm 2022, con số này là 250.000 người. Nhân sự của hãng Tencent cũng tăng vọt từ 12.000 người năm 2011 lên 112.000 người trong hơn một thập kỷ qua. ByteDance, được thành lập từ năm 2012, hiện cũng đã có hơn 100.000 nhân viên.

Nhưng đà tăng trưởng bùng nổ trong một thập kỷ qua cùng với ảnh hưởng ngày càng to lớn của các hãng công nghệ này cũng kéo theo sự chú ý của chính phủ Trung Quốc. Từ cuối năm 2020, một đợt trấn áp gắt gao của chính phủ Trung Quốc đã nhắm vào những người khổng lồ công nghệ nước này, nhắm vào các hành vi độc quyền, xâm phạm quyền riêng tư người dùng và nội dung thô tục. Bên cạnh đó, các lệnh cấm dạy thêm và giới hạn phát hành game cũng tác động mạnh đến các công ty trong ngành.

Hàng tỷ USD giá trị vốn hóa của các công ty công nghệ bị thổi bay cũng như buộc Ant Group và ByteDance phải dừng kế hoạch IPO. Thay vì theo đuổi lợi nhuận và mở rộng, giờ đây ưu tiên chính là kiểm soát rủi ro chính trị.

Không chỉ sự theo dõi gắt gao của chính phủ, điều đáng ngại hơn đang đến khi nền kinh tế nước này đang tăng trưởng chậm lại. Tình hình còn tồi tệ hơn với các biện pháp phong tỏa để kiểm soát dịch Covid-19. Hoạt động sản xuất công nghiệp, doanh số bán lẻ, bất động sản liên tục sụt giảm trong các tháng gần đây. Chưa kể các biến động lớn trên thế giới khi cuộc chiến Nga và Ukraina bùng phát, sự sụt giảm thị trường chứng khoán toàn cầu…

Hàng loạt yếu tố tiêu cực cùng lúc đổ ập xuống khiến việc sa thải trở thành phổ biến đối với toàn ngành công nghệ Trung Quốc.

Không chỉ những gã khổng lồ phải cắt giảm nhân sự, tình trạng chung cũng lan sang cả các công ty nhỏ, khi doanh thu và các khoản đầu tư sụt giảm. Trả lời phỏng vấn của Rest of World, nhà quản lý tại một startup công nghệ ở Hàng Châu cho biết, anh vừa được yêu cầu sa thải 1/3 nhân sự trong nhóm để cắt giảm chi phí. Thậm chí anh còn được chỉ dẫn không nói đến từ "sa thải" – thay vào đó là thông báo "Giờ bạn cần phải rời khỏi công ty."

"Tôi cảm giác như trời đất đang sụp xuống"

Đối với những người còn giữ được việc làm, phải chứng kiến các đồng nghiệp rời đi là một trải nghiệm tồi tệ. Hầu hết những người được Rest of World phỏng vấn đều cho biết, năng suất làm việc của đồng nghiệp họ đều giảm sút rõ rệt khi ai cũng lo ngại dự án của mình sẽ bị loại bỏ.

Không phải ai cũng cảm thấy đau khổ vì đợt sa thải này. Đối với các lao động cổ cồn trắng của Trung Quốc, sự bất mãn đã kéo dài trong nhiều năm nay với văn hóa làm việc khắc nghiệt 996 – thời gian làm việc kéo dài từ 9h sáng đến 9h tối, 6 ngày/tuần. Lịch trình làm việc khắc nghiệt này từng được xem là nguyên nhân gây ra cái chết đột ngột của một số người vì làm việc quá sức.

Thậm chí, năm 2019, nhiều nhân viên công nghệ đã dùng nền tảng code mã nguồn mở GitHub để phản đối các công ty công nghệ dùng văn hóa làm việc 996 cùng những lời hứa hẹn về tương lai để vắt kiệt sức lực nhân viên. Vì vậy, đối với một số nhân viên, bị sa thải lại trở thành cú hích cần thiết để họ giải thoát bản thân khỏi lĩnh vực công nghệ.

Nhưng đối với đa số các nhân viên của thế hệ Millennial ở Trung Quốc (những người sinh từ năm 1980 đến 1995), đợt sa thải này lại là một cú sốc lớn cho họ. Nhiều người đã phải trải qua quá trình giáo dục khắc nghiệt với hy vọng nhận được công việc trong mơ tại các hãng công nghệ lớn.

Giờ đây cuộc khủng hoảng việc làm này đã giáng một đòn mạnh vào những người xây dựng cuộc sống phụ thuộc vào thu nhập hào phóng của ngành công nghệ. Trong nhiều năm, đa số họ đã quen với mức thu nhập cao và các khoản thưởng tăng lương đều đặn, giúp họ mua được nhà tại các thành phố lớn cũng như đưa con đi học ở những ngôi trường đắt đỏ - các biểu tượng của tầng lớp trung lưu thành công tại Trung Quốc. Giờ đây bọn họ phải nghĩ đến các kế hoạch mới khi không còn nguồn thu nhập này nữa.

Anna, một người vợ nội trợ được Rest of World phỏng vấn cho biết, chồng cô giờ đã bước sang độ tuổi ngoài 30 khi bị sa thải vào tháng Tư vừa qua. Bên cạnh đó, cô còn tiết lộ hàng loạt khoản chi cho gia đình mình hàng tháng, bao gồm 1.099 USD tiền trả góp mua nhà, 560 USD khác cho đồ dùng, thực phẩm, 190 USD khác để chăm sóc con. "Tôi cảm thấy như trời đất đang sụp xuống." Anna còn không biết, liệu họ có đủ tiền cho con đi học hay không.

Berry Liu, người đứng đầu startup tuyển dụng tại Thâm Quyến cho biết, vào năm 2020, nếu một kỹ sư phần mềm cao cấp nhảy việc, anh ta có thể nhận được 10-20 lời chào mời với mức lương cao hơn từ 50% đến 100%. Nhưng giờ đây hầu hết các hãng lớn đều dừng tuyển dụng qua các công ty môi giới. "Mọi công ty đều nói về cắt giảm chi phí và gia tăng hiệu quả." Liu cho biết.

Dù đây chưa hẳn là một tín hiệu cho sự suy thoái dài hạn đối với ngành công nghệ, nhưng làn sóng sa thải quy mô lớn này cho thấy những người khổng lồ internet Trung Quốc không còn là công việc trong mơ hay tấm vé thành công cho các lao động trẻ nước này nữa.

Trên thực tế, việc kinh tế Trung Quốc đi xuống trong thời gian vừa qua đã kéo theo làn sóng sa thải ở cả những lĩnh vực khác nữa. Dù mất việc, những người trong ngành công nghệ thường nhận được các khoản trợ cấp thôi việc cao hơn và có tiến tiết kiệm tốt hơn so với các ngành khác. Nhưng với sự bất ổn gia tăng trong ngành, nhiều lao động trẻ đang xem xét các công việc khác.

Li Xiaotian, nhà nghiên cứu Đại học Hong Kong cho biết, với việc tham gia ngành internet, một lớp lao động tài năng đã từ bỏ cơ hội làm việc trong lĩnh vực Nhà nước để theo đuổi thu nhập cao và cơ hội có được tên tuổi riêng. Nhưng khi ngành internet Trung Quốc bước vào giai đoạn độc quyền và cạnh tranh khốc liệt, nhiều tài năng này xem mình chỉ như những người lao động bị các ông trùm công nghệ bóc lột.

"Nếu bạn bị Jack Ma sa thải, bạn sẽ khó có thể tìm được công việc với mức lương tương tự." Li cho biết.

Điều này có thể lý giải cho sự tăng vọt lượng đơn xin việc nộp vào kỳ thi công chức quốc gia trong thời gian gần đây. Năm 2021, khoảng 2,12 triệu thí sinh đã tham gia kỳ thi này để cạnh tranh 31.200 vị trí công việc trong Nhà nước. Điều đó cho thấy, thế hệ sinh viên Gen Z đang từ bỏ giấc mơ làm giàu để chọn lấy công việc ổn định – một vị trí an toàn – dù thu nhập thấp hơn.

Đối với Wang, cựu nhân viên của ByteDance và JD.com, cuối cùng cô cũng tìm được việc làm truyền thông xã hội tại một công ty dược phẩm vào tháng Tư vừa qua. Ngoài việc thu nhập bị giảm đến 40%, cô cũng phải làm quen với văn hóa công việc mới: mọi dự án đều phải được quản lý cấp cao phê duyệt, đồng nghiệp hầu hết là những người sắp đến tuổi về hưu và chẳng bao giờ làm việc xuyên ngày nghỉ.

Tuy nhiên, không bị căng thẳng do công việc lại làm cô lo lắng về vấn đề khác. Sau khi trải qua một giai đoạn thăng trầm của ngành công nghiệp internet, cô lo rằng điều đó lại xảy ra lần nữa: "Nếu công ty này cũng phá sản thì sao? Tôi không muốn bị nghiền nát khi một điều gì khác xảy ra."

Wang đang thực hiện nhiều kế hoạch dự phòng: hoàn thiện kỹ năng đồ họa, đăng ký cho kỳ thi công chức sắp tới, học về an toàn kiến trúc cũng như các chứng chỉ giảng dạy khác. Wang hy vọng khi 30 tuổi, cô có thể trở lại một công ty như ByteDance, nơi cô có thể làm việc chăm chỉ vài năm để tiết kiệm tiền cho nghỉ hưu trước khi bước sang 35 tuổi – độ tuổi nghỉ hưu không chính thức của ngành công nghệ.

Là cựu nhân viên của ByteDance, cô vẫn sở hữu các quyền chọn cổ phiếu của công ty và hy vọng về đợt IPO được công ty lên kế hoạch từ năm 2020. "Tôi không có bất kỳ tham vọng lớn nào nữa." Wang cho biết. "Tôi chỉ muốn có đủ tiền nghỉ hưu".

(Theo Tổ Quốc, RestofWorld)

Trung Quốc phạt Alibaba, Tencent cùng hàng loạt doanh nghiệp công nghệ

Trung Quốc đã phạt Alibaba, Tencent cũng như hàng loạt doanh nghiệp khác vì không chấp hành quy định chống độc quyền về tiết lộ các giao dịch.

Theo Bộ GD-ĐT, tổng hợp từ báo cáo của 63 Sở GD-ĐT cuối năm học 2015 - 2016 cho thấy hầu hết giáo viên đều nhận thức được tính nhân văn, những quan niệm mới của Thông tư 30.

Lãnh đạo Bộ GD-ĐT cho biết giáo viên đã thay đổi, chuyển từ việc đánh giá nặng về kiến thức sang đánh giá toàn diện học sinh về cả năng lực và phẩm chất, chuyển từ đánh giá kết quả, chú trọng về điểm số sang nhận xét đánh giá quá trình học tập của học sinh, nhằm giúp học sinh học ngày càng tiến bộ và học tốt hơn… Cách đánh giá mới đã góp phần điều chỉnh cách dạy và học trong trường tiểu học.

Ưu điểm của Thông tư 30 còn ở chỗ học sinh đã bước đầu biết cách tự đánh giá bản thân mình và biết nhận xét góp ý cho bạn. Cán bộ quản lý, bước đầu đã quan tâm hơn đến việc tạo điều kiện cho giáo viên giúp đỡ, hỗ trợ học sinh phát huy tính tích cực trong học tập. Cách đánh giá theo Thông tư 30 góp phần giảm tình trạng dạy thêm, học thêm, khắc phục tình trạng chạy theo thành tích.

Tuy nhiên, theo lãnh đạo Bộ GD-ĐT, việc thực hiện Thông tư 30 còn có một số hạn chế.

Cụ thể là việc đánh giá thường xuyên giáo viên còn có khó khăn: Về sĩ số lớp học vượt quá quy định.

Vẫn còn cán bộ quản lý, giáo viên, cha mẹ học sinh chưa hiểu rõ bản chất, vai trò mục đích đánh giá thường xuyên và định kỳ.

Vẫn còn cán bộ quản lý, giáo viên, cha mẹ học sinh định kiến: Việc đánh giá học sinh chỉ thông qua điểm số thì mới chính xác. Chưa thấy sự khác biệt giữa đánh giá thường xuyên và đánh giá định kỳ.

Vẫn còn cán bộ quản lý, giáo viên, phụ huynh vẫn còn định kiến: Việc đánh giá thường xuyên học sinh bằng nhận xét, không chấm điểm, học sinh sẽ lười học hơn.

Giáo viên còn khó khăn là mất nhiều thời gian để viết nhận xét vào sổ theo dõi chất lượng giáo dục. Khả năng viết nhận xét còn hạn chế.  

Công tác quản lí ở một số trường chưa thay đổi kịp thời đồng bộ với đổi mới cách dạy, cách học và còn nhiều hồ sơ, sổ sách, gây áp lực giáo viên trong việc đổi mới đánh giá học sinh.

Bộ GD-ĐT cho biết trong năm học tới sẽ sửa đổi bổ sung một số điều thực hiện Thông tư 30, tiếp tục triển khai đổi mới đánh giá học sinh tiểu học.

Bộ sẽ có chỉ đạo tránh thực hiện máy móc việc ghi chép nhận xét, giúp các cấp quản lý quy định hồ sơ hợp lý, khuyến khích sử dụng hồ sơ điện tử để giảm nhẹ sức lao động cho giáo viên tập trung vào hoạt động chuyên môn.

Trong quá trình thực hiện, Thông tư 30 sẽ được vận dụng linh hoạt vào hoàn cảnh, điều kiện cụ thể của giáo viên, sĩ số lớp học, vùng miền. Thực hiện Thông tư 30 sẽ theo khả năng  cho phép trong việc đánh giá thường xuyên để giúp đỡ học sinh nâng cao chất lượng giáo dục.

Chi Mai

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”.

Khi kết nối với điện tâm đồ (ECG) hoặc các cảm biến sinh học, loại mực điện tử này có thể gửi kết quả đo nhịp tim của bệnh nhân, cũng như các dữ liệu quan trọng khác như đường glucose và acid lactic hiển thị ra ngoài màn hình.

Hiện các nhà khoa học đang nghiên cứu ứng dụng công nghệ này mà không cần kết nối tới các cảm biến sinh học khác.

“Trong tương lai, chúng tôi hi vọng có thể kết nối loại mực này với một vi xử lý không dây để tạo ra kênh giao tiếp, gửi thông tin qua lại giữa cơ thể và thiết bị ngoại vi”, Steve Park, trưởng dự án cho biết.

Trên lý thuyết, các màn hình theo dõi có thể đặt ở bất kỳ đâu, kể cả ở trong nhà bệnh nhân.

Loại mực sử dụng có tính năng không xâm lấn, được làm từ các hạt dựa trên gallium, một kim loại mềm, màu bạc cũng được sử dụng trong chất bán dẫn hoặc nhiệt kế. Trong khi đó, các ống nano carbon được mạ bạch kim giúp dẫn điện và nâng cao độ bền.

“Khi được thoa lên da, ngay cả khi chà sát mạnh, mực cũng không bị bong ra, khác với việc sử dụng kim loại lỏng”, Park chia sẻ.

Vinh Ngô(Theo Reuters)

Tin nhắn gửi đến điện thoại của phụ huynh học sinh Trường THCS Ba Đình

Được biết, ngày 25/9, cơ quan CSĐT công an quận Ba Đình có nhận được đơn trình báo của ban giám hiệu Trường THCS Ba Đình về việc hệ thống sổ liên lạc điện tử của trường bị người khác xâm nhập nhắn tin có nội dung xấu đề các phụ huynh, gây mất uy tín nhà trường.

Sau khi nhận được tin báo, công an quận Ba Đình đã ngay lập tức vào cuộc điều tra và phát hiện, bắt giữ đối tượng xâm nhập hệ thống liên lạc điện tử của Trường THCS Ba Đình và đang tiến hành điều tra, củng cố chứng cứ để xử lý theo quy định của pháp luật.

Nhà trường đã công bố nguyên nhân và kính mong phụ huynh học sinh hiểu

Trước đó, khoảng 16h22 phút chiều 25/9, nhiều phụ huynh học sinh Trường THCS Ba Đình, Hà Nội nhận được tin nhắn từ sổ liên lạc nhà trường với nội dung: "THCS Ba Đình: Con ông bà học ngu như bò. Tôi không hiểu ông bà có biết dạy con hay không nữa????".

Tin nhắn được chuyển đến điện thoại của gia đình từ đầu số của sổ liên lạc điện tử nhà trường.

Ngay sau khi có sự cố xảy ra, ban giám hiệu Trường THCS Ba Đình đã xin lỗi tới toàn bộ phụ huynh học sinh vì xảy ra sự việc đáng tiếc.

Trên fanpage nhà trường, ban giám hiệu cũng cho biết, đây là một vụ hack vào sổ liên lạc điện tử. Nhà trường tuyệt đối không có phát ngôn gây sốc, khiếm nhã, kém tôn trọng như vậy đối với học sinh và phụ huynh của trường. Nhà trường đã kiểm tra lại hệ thống và đề nghị cơ quan công an vào cuộc để điều tra sự việc.

(Theo Mỹ Hà/ Dân Trí)