Shark Liên dành lời khen cho ý tưởng của Printgo và cho rằng bà có thể giúp start up tìm kiếm khách hàng.
Shark Việt quyết định không đầu tư vì cho rằng định giá công ty chưa phù hợp, ý tưởng Printgo chưa rõ ràng.
Shark Dũng đề nghị 1 tỷ đồng cho 10% cổ phần và 3 tỷ là khoản vay theo KPI.
Shark Bình cho rằng các start up đến với Shark Tank luôn gặp vấn đề về định giá. Ông cho rằng Printgo là dự án rất khó đoán trong tương lai và đề nghị các Shark nên đầu tư chung nhưng không nhận được sự đồng ý của Shark Dũng.
"Bà ngoại" cho rằng ý tưởng của Printgo khá hay ho và đưa ra lời đề nghị 4 tỷ cho 25% cổ phần. Cùng với đó, Shark Bình mở lời đầu tư theo 1 tỷ đồng.
"Các anh chỉ có công nghệ, còn tôi định vị khách hàng cho bạn ấy, đó mới quan trọng", Shark Liên nói với các "cá mập" khác.
Cuối cùng, CEO Tuấn Anh quyết định chọn hợp tác với Shark Liên và Shark Bình vì cho rằng "bà ngoại" có thể đưa Printgo tiến xa hơn nữa dù rất ngưỡng mộ Shark Dũng.
Sau màn gọi vốn, nam CEO cho biết anh rất tự tin vào mô hình kinh doanh của mình và tin rằng sẽ làm được điều gì đó để thay đổi ngành in ấn ở Việt Nam hiện nay.
AI có khả năng học hỏi rất tốt nhưng lại không hiểu được nội dung. Ảnh: Howtogeek.
Người ta ngày càng nói nhiều hơn về AI, công nghệ này bắt đầu xâm nhập sâu vào đời sống xã hội. Không chỉ các trợ lý ảo như Siri, Alexa hay Cortana mà ngay cả ứng dụng bàn phím trên smartphone cũng được trang bị AI, cũng có khả năng học hỏi.
Tương lai rất gần, các nhà sản xuất sẽ hướng đến việc đưa AI vào mọi thiết bị thông minh có kết nối Internet. Samsung đã có tham vọng bán ra 500 triệu sản phẩm gia dụng có AI mỗi năm trong vòng 2 năm tới.
Tuy nhiên, công nghệ này cũng có những nhược điểm cố hữu. AI có thể học rất nhanh, rất tốt nhưng lại không thể hiểu những điều đã học và suy nghĩ giống như con người.
Máy không thể suy nghĩ
Bất kì công ty nào thông báo rằng sắp ra mắt sản phẩm với tính năng AI đều đồng nghĩa với việc họ sẽ sử dụng "máy học" (Machine Learning - ML) để xây dựng một hệ thống nơ-ron nhân tạo. ML là kỹ thuật cho phép một hệ thống máy có thể "học" được cách thực hiện tốt hơn đối với một công việc cụ thể.
Trí tuệ nhân tạo theo cách hiểu như trong những phim khoa học viễn tưởng là một loại bộ não máy tính hoặc rô-bốt có khả năng suy nghĩ và hiểu mọi thứ như con người.
Kiểu trí tuệ nhân tạo này có thể xem là trí thông minh nhân tạo tổng hợp. Nghĩa là máy có khả năng học hỏi nhiều vấn đề khác nhau và áp dụng nó vào nhiều lĩnh vực khác nhau. Một khái niệm khác đã được các nhà khoa học đề cập đến là "AI mạnh", theo nghĩa cỗ máy có khả năng ý thức giống như con người.
Tuy nhiên, hiện tại chúng ta chưa có loại AI đó. Một trợ lý ảo như Siri, Alexa không thể hiểu và suy nghĩ được như con người. Thậm chí, có thể nói rằng nó không thật sự hiểu gì cả.
AI hiện tạo được tạo ra để làm một công việc cụ thể nào đó. Giả sử con người có thể cung cấp mọi dữ liệu để máy học mọi thứ có liên quan nhưng cuối cùng máy vẫn không thể hiểu được.
Máy không có khả năng hiểu
Cách đây không lâu, Google đã tích hợp vào Gmail tính năng Trả lời thông minh. Khi người dùng soạn trả lời thư, Gmail sẽ gợi ý những câu trả lời sẵn có.
Có nhiều gợi ý khá hài hước đã xuất hiện như trường hợp trang 9to5google phát hiện ra rằng Gmail đề xuất câu trả lời "Gửi từ iPhone của tôi", hoặc gợi ý "Tôi yêu bạn" trong nhiều loại email khác nhau, kể cả email công việc.
Để đảm bảo không thua trong trò chơi, AI chọn cách không chơi nó. Ảnh: Howtogeek
Điều này xảy ra vì máy không hiểu ý nghĩa của câu trả lời đó. Nó chỉ học được rằng nhiều người đã sử dụng cụm từ này trong email. Máy không biết bạn có muốn nói yêu sếp của mình không, hoặc "Gửi từ iPhone của tôi" chỉ là dòng chữ kí mặc định khi người dùng gửi thư trên iPhone của họ chứ họ không thật sự muốn nói rằng đã chuyển qua dùng iPhone hoặc mới mua iPhone.
AI trên Google Photos cũng đưa ra những gợi ý sai lầm tương tự như vậy vì không hiểu rõ nội dung hoặc tầm qua trọng của các bức ảnh.
Máy thường học cách chống lại hệ thống
Khi được giao một nhiệm vụ, ML sẽ học mọi thứ có thể để hoàn thành. Nó giúp máy tính chọn cách tốt nhất để thực hiện công việc. Vì không hiểu bản chất vấn đề nên những câu trả lời đưa ra thậm chí chống lại hệ thống của nó.
Một số ví dụ cho thấy điều này khi máy đưa ra cách giải quyết vấn đề. Chẳng hạn như để người chơi không bị thua ở cấp độ 2, máy đề nghị việc tự sát khi hết cấp độ 1, hoặc để tránh thất bại trong trò chơi thì cách tốt nhất là không bao giờ chơi.
Trong môi trường sống mô phỏng, với điều kiện không có thức ăn, máy đề nghị người chơi ít vận động và sinh ra những đứa con để ăn thịt chúng hoặc tìm bạn tình có khả năng sinh ra những đứa trẻ để ăn thịt. Với khả năng bị "giết" nếu thua trong trò chơi, AI chọn cách phá hỏng trò chơi để được tồn tại.
Những ví dụ này cho thấy rằng AI không thật sự hiệu rõ điều nó làm. Để giải quyết trò chơi theo cách tốt nhất, đảm bảo không bị thua, máy đã chọn cách phá hủy trò chơi, đưa ra những cách giải quyết hoàn toàn phi nhân tính.
Machine learning được ứng dụng ở đâu?
Mặc dù có những khuyết điểm kể trên, nhưng công nghệ AI với kĩ thuật ML đang được áp dụng vào nhiều lĩnh vực của đời sống, bao gồm cả nhận dạng giọng nói.
Những công cụ trợ lý ảo như Siri, Alexa, Google Assitant rất giỏi trong nhận dạng giọng nói của con người do được cung cấp một lượng lớn mẫu giọng nói và đang tự học hỏi để ngày càng có khả năng cao hơn, đó chính là ưu điểm của công nghệ này.
Những chiếc xe hơi tự lái đã sử dụng kĩ thuật ML để xác định các vật chướng ngại trên đường đi, hay như Google Photos cũng học được cách chọn lọc hình ảnh tốt nhất để sắp xếp vào album, gợi ý điều chỉnh hậu kì, hiệu ứng ảnh, xác định người, động vật trong ảnh.
AlphaGo thi đấu cờ vây. Ảnh: Technologyreview
Dự án DeepMind của Google đã sử dụng ML để tạo ra AlphaGo, chương trình máy tính có khả năng chơi môn cờ vây phức tạp. Cỗ máy này đã nhiều lần đánh bại kỳ thủ cờ vây vô địch thế giới.
ML còn được sử dụng trong Face ID của Apple. iPhone mới nhất đã tích hợp mạng nơ-ron để học cách nhận diện khuôn mặt của người dùng. Qua thời gian, Face ID sẽ ngày càng nhận diện người dùng chính xác hơn trong các điều kiện khó hơn như độ sáng yếu, người dùng sử dụng nón, kính, trang điểm...
ML còn có thể ứng dụng vào nhiều lĩnh vực khác như xác định các giao dịch tín dụng gian lận, đề xuất sản phẩm theo sở thích cá nhân của người dùng khi họ truy cập vào các trang thương mại điện tử.
Tuy nhiên, mạng nơ-ron nhân tạo và ML không đủ để làm cho máy hiểu được điều mà nó học được. Những cỗ máy hoặc chương trình có trang bị AI mang lại nhiều lợi ích, hoàn thành tốt công việc được chỉ định nhưng chưa có khả năng thay thế được con người trong việc nhận thức và suy nghĩ.
Theo Zing
Phát động Giờ Lập trình 2018, thúc đẩy giới trẻ sẵn sàng cho tương lai
Đây là một trong các hoạt động nâng cao nhận thức thuộc dự án “Tăng cường kỹ năng CNTT cho giới trẻ hội nhập và phát triển – Youth Spark Digital Inclusion” của Microsoft tại Việt Nam.
Cấu trúc dữ liệu phân tán của hệ thống vOCS cũng cho phép dự phòng (backup) dữ liệu đồng thời trên nhiều nốt mạng và cụm mạng (cluster) đảm bảo tính ổn định và tin cậy của hệ thống. Điều này đã được minh chứng trong thực tế bằng việc chưa từng mắc lỗi liên quan đến hệ thống tính cước của Viettel đối với hơn 170 triệu thuê bao của các nhà khai thác viễn thông tại 11 quốc gia, kể từ khi vận hành hệ thống vOCS từ tháng 3 năm 2017 đến nay.
Ứng dụng này đã khiến vOCS giúp các nhà khai thác viễn thông có khả năng cung cấp cho mỗi khách hàng một gói cước với thời gian triển khai (Time-To-Market) ngắn hơn rất nhiều so với các hệ thống có cùng tính năng và khả năng mở rộng hệ thống dễ dàng, kinh tế mà không ảnh hưởng đến dịch vụ đang cung cấp.
Ông Nguyễn Vũ Hà - TGĐ Tổng công ty Công nghiệp Công nghệ cao Viettel chia sẻ: “Khởi sự từ năm 2010, Viettel đã có một quá trình tập trung nghiên cứu các nền tảng, công nghệ lõi để định hình các dòng sản phẩm và bước đầu chế tạo thử nghiệm, có những sản phẩm trang bị thực tế cho các đơn vị trong nước. Từ năm 2017, Viettel thực hiện chuẩn hóa hệ thống quy trình theo quy chuẩn quốc tế và bước đầu đưa các sản phẩm ra thị trường thế giới”.
Tác giả của sáng chế này là 4 kỹ sư người Việt, trong đó có 3 người được đào tạo trong nước, đã làm việc ở Viettel từ 2-6 năm.
Sáng chế của Viettel, mang số hiệu 10,417.064 B2, do USPTO cấp, được bảo hộ độc quyền tại Mỹ tới ngày 20/12/2037.
vOCS mang tính cột mốc quan trọng trong sự nghiệp nghiên cứu sản xuất thiết bị viễn thông của Viettel, đưa Việt Nam trở thành một trong số ít các quốc gia sản xuất OCS lớn nhất thế giới. Sản phẩm này được ví như “trái tim nhà mạng” bởi nó chứa toàn bộ dữ liệu về khách hàng, sản phẩm, dịch vụ, chính sách kinh doanh… của các nhà mạng.
vOCS của Viettel từng được vinh danh ở hạng mục “Dịch vụ CNTT Sáng tạo nhất” tại giải thưởng IT World Awards 2017 và giải vàng ở hạng mục “Sản phẩm hoặc dịch vụ tốt nhất của năm” tại Giải thưởng kinh doanh quốc tế (IBA) 2018.
– Bác sỹ Dung đưa ra những con số gây “sốc”: Có những người nạo thai đến 4 lầntrong 1 năm, và người này mới có 23 tuổi. Cô ấy biết phá thai có thể sẽ gây vôsinh, nhưng cô ấy nghĩ vô sinh sẽ 'không dám động' đến mình. 
" border="0"/>
评论专区