Ông Nhậm Chính Phi

Nhà sáng lập Huawei Nhậm Chính Phi sinh năm 1944, trước khi cuộc cải cách văn hóa tại Trung Quốc bắt đầu. Ông sinh ra tại Quý Châu, nơi nghèo nhất đất nước. Năm 2015, ông trả lời BBC rằng mình xuất thân từ gia đình bình thường. Ông nói vì có muối để nấu ăn nên nhà ông được xem là giàu có.

30 tuổi, ông gia nhập quân đội Trung Quốc với tư cách kỹ sư. Mối liên hệ này có thể khiến người ta đặt ra nghi vấn về sợi dây giữa Huawei và chính phủ Trung Quốc. Ông bác bỏ cáo buộc chính phủ yêu cầu Huawei gián điệp. Khoảng thời gian này, ông cưới người vợ đầu tiên, Mạnh Quân, và có một con gái, chính là bà Mạnh Vãn Châu và con trai Nhậm Bình.

Mạnh Vãn Châu, hay còn có tên khác là Sabrina hoặc Cathy Meng, lấy họ mẹ khi còn là thiếu niên và nỗ lực để trở thành Giám đốc tài chính Huawei. Bà bị bắt tại Canada vào ngày 1/12. Trong khi đó, có khá ít thông tin về Nhậm Bình trừ việc đang làm cho một công ty con của Huawei và có ít hứng thú với việc thừa kế di sản cha ông để lại, theo New York Times.

Bà Mạnh Vãn Châu

Theo báo cáo của Wired, Facebook đang theo bước các ông trùm khác, sử dụng trò chơi chiến lược của Blizzard để giới thiệu AI của họ. Cụ thể, AI của Facebook có tên CherryPi, được xếp ở vị trí thứ 6, ba vị trí đầu tiên đều thuộc về những lập trình viên độc lập.

Những người chơi StarCraftđã bắt đầu sử dụng những "tay chơi" được lập trình của họ để chiến đấu với nhau từ những năm 2000. Thậm chí, năm ngoái Google cũng đã nhảy vào cuộc chơi với dự án DeepMind AI, sẵn sàng cho phần tiếp theo của trò chơi - StarCraft II.

Người chiến thắng trong cuộc chơi lần này là ZZKBot, được xây dựng bởi một lập trình viên duy nhất. Nhưng theo Wired, họ nhấn mạnh rằng những tài năng "lập trình solo" này sẽ chẳng còn chiến thắng được bao lâu khi mà các ông lớn trong làng công nghệ đã "nhúng tay" vào cuộc chơi này. Họ có cả một dự án riêng với sự đầu tư và về nhân lực và vật chất (CherryPi là sản phẩm của một đội 8 người).

Những AI chiến thắng hiện nay đều là do có sự học hỏi từ các đối thủ của chúng. Cả Google và Facebook đều đang có kế hoạch áp dụng Máy học cho Ai của mình. Hàng trăm phần chơi đã được lưu lại và tinh lọc chiến lược từ những người chơi đó. CherryPi đã không sử dụng máy học, nhưng kể cả AlphaGo của Google cũng đã từng bị đánh bại bởi con người hồi đầu năm nay.

Tuy nhiên, không có nghĩa là khi các ông lớn nhảy vào cuộc chơi thì những lập trình viên độc lập sẽ phải "về vườn". Google và Blizzard đã cho ra mắt bộ công cụ AI của StarCraft dành cho bất cứ ai để đào tạo bot của riêng mình hay sử dụng cho mục đích nghiên cứu.

Theo GenK

Ngay lập tức sau buổi ra mắt iPhone X hồi tháng 9 vừa rồi, Thượng nghị sĩ Hoa Kỳ Al Franken đã gửi một bức thư tới CEO Tim Cook bày tỏ nhiều quan ngại về mức độ bảo mật cũng như riêng tư của tính năng mở khóa nhận diện khuôn mặt Face ID. Một tháng sau, Apple mới đưa ra lời hồi đáp tới Franken.

Trong bức thư trả lời Al Franken của Phó giám đốc Chính sách cộng đồng Cynthia Hagan, Apple tỏ ra thấu hiểu và đồng cảm với mối lo của vị Thượng nghị sĩ, sau đó giải thích rằng mọi dữ liệu thu được về khuôn mặt người dùng được gửi tới Secure Enclave (một phân khu bộ nhớ riêng biệt không thể truy cập) để xử lý, không quên nhắc lại rằng dữ liệu Face ID được mã hóa hoàn toàn và không bao giờ rời khỏi thiết bị.

Nhận diện khuôn mặt không phải công nghệ mới. Một số hệ thống xác định khuôn mặt trước đây từ HP và Google đều thất bại thảm hại trong việc nhận diện chủ nhân có nước da tối màu. Năm 2009, webcam của HP gặp lỗi và không thể nhận diện khuôn mặt người da đen. Còn thuật toán nhận diện khuôn mặt của Google Photos hồi 2015 thì lại xếp ảnh người da màu vào mục... đười ươi.

Nếu Face ID khắc phục được những lỗi chí mạng này, công nghệ chắc chắn được đón nhận nồng nhiệt. Phó Giám đốc Cynthia Hogan đã trả lời một số thắc mắc về làm thế nào Apple thiết kế thuật toán của mình để nhận diện công bằng, chống thiên vị hay phân biệt chủng tộc:

"Khả năng tiếp cận của iPhone tới mọi chủng người không phân biệt sắc tộc hay màu da là điều đặc biệt quan trọng với chúng tôi. Face ID sử dụng hệ thống thần kinh nhân tạo xác nhận khuôn mặt được chúng tôi đào tạo qua hàng tỷ bức ảnh, bao gồm cả IR và ảnh 3 chiều thu thập qua các nghiên cứu được thực hiện với sự đồng thuận từ người tham gia. Chúng tôi làm việc với tình nguyện viên khắp thế giới bao gồm các đại diện từ nhiều nhóm người đa dạng về tuổi tác, giới tính, sắc tộc và nhiều yếu tố khác. Chúng tôi luôn sẵn sàng tăng cường nghiên cứu để cung cấp tính chính xác trong nhận diện khuôn mặt cao nhất có thể đối với nhiều dạng khuôn mặt nhất có thể. Thêm vào đó, mạng lưới thần kinh nhân tạo được lập trình để phát hiện và kháng cự lại gian lận, chẳng hạn như cố gắng mở khóa bằng ảnh hoặc mặt nạ 3D".