“Từ khi khởi nghiệp, tôi đã bắt đầu thi đấu ở những khu vực khác”, Mightybear nói trong bài đăng. “Tôi vẫn chưa có kinh nghiệm tại LCK Hàn Quốc nhưng với việc tập luyện rất nhiều và trải nghiệm của mình tại LCS, tôi sẽ thực sự giúp ích cho ROX Tigers đến được CKTG. Tôi tự tin rằng mình có thể đảm bảo vị trí của mình thậm chí đối đầu với những người đi rừng giỏi nên hãy tin tưởng và theo dõi tôi.”

Mightybear đã rời Vitality vào tháng 11 năm ngoái, khi anh bắt đầu tìm kiếm lời mời từ những đội tuyển khác. Anh đã thi đấu trong một quãng thời gian ngắn cho Giants Gaming tại IEM Gyeonggivào giữa tháng 12/2016, và vẫn chưa thuộc biên chế của bất cứ đội tuyển nào kể từ đó đến nay.

ROX đã ký hợp đồng với một tuyển thủ đi rừng là Yoon "SeongHwan" Seong-hwan ở đầu mùa giải 2017, và tổ chức này vẫn chưa khẳng định ai sẽ là người được ưu tiên hơn trong đội hình của nhà ĐKVĐ LCK Mùa Hè 2016. SeongHwan hiện đang có KDA trung bình 2.4 sau 21 ván đấu khi phần lớn sử dụng Elise.

ROX hiện đang xếp hạng tám tại BXH LCK Mùa Xuân 2017 với hệ số 2-6 và chuẩn bị có liên tiếp hai trận đấu gặp Jin Air Green Wingsvào ngay đầu tháng 3 sắp tới trong khuôn khổ Tuần 6.

Gamer

Theo Engadget, đây cũng là lúc để chúng ta làm rõ rằng AI là một thuật ngữ rất rộng cho nhiều loại công nghệ khác nhau. Chúng ta có trí tuệ nhân tạo ở trong các trợ lý ảo như Siri, Alexa, Cortana và Google Assistant. Bạn cũng sẽ tìm thấy trí tuệ nhân tạo ở trong những phần mềm như chatbot Messenger của Facebook, hay tính năng trả lời tự động của Gmail. Nó được định nghĩa là "trí thông minh được hiển thị bởi máy móc", nhưng nó cũng ám chỉ những tình huống máy tính có thể làm việc mà không cần đến sự hướng dẫn của con người. Rồi có cả máy học, là khi máy tính tự dạy bản thân cách thực hiện các tác vụ mà con người thường làm. Ví dụ, gần đây, một hệ thống nhận diện khuôn mặt của Viện Công nghệ Massachusetts (MIT) đã học được cách nhận diện con người giống như cách con người nhận diện lẫn nhau mà không cần đến sự giúp đỡ từ chủ nhân của nó.

Điều quan trọng là chúng ta không được nhầm lẫn những khái niệm này bởi máy học chỉ là một phần của trí tuệ nhân tạo. Chúng ta sẽ dùng thuật ngữ máy học khi nói về những khái niệm như mạng nơ-ron và các mô hình như thư việc TensorFlow của Google, và AI để ám chỉ các chương trình, thiết bị và phần mềm thực hiện các tác vụ mà chúng học được.

AI đã vượt qua con người trong những trò chơi như Poker hay cờ vây trong năm nay (ảnh: Engadget)

Trong năm nay, AI đã trở nên quá thông minh, như việc đánh bại con người ở trò Poker hay cờ vây, đạt điểm tối đa ở trò chơi Ms. Pac Man (điều chưa có con người nào làm được) và thậm chí giỏi ngang ngửa với những người chơi Super Smash Bros kì cựu nhất. Chúng ta cũng đã bắt đầu sử dụng AI trong y học để dự đoán bệnh tật và các điều kiện bệnh lý, cũng như phát hiện người dùng có ý định tự sát trên mạng xã hội. Không chỉ vậy, AI còn có thể biên soạn nhạc và viết kịch bản phim.

Dù bạn có nhìn đi bất cứ đâu, ở đó cũng có một người nào đó đang cố gắng thêm AI vào một thứ gì đó, và chúng đều được tạo điều kiện bởi những mạng nơ-ron do Google, Microsoft và nhiều công ty lớn khác đầu tư trong năm nay. Máy học cũng đã phát triển rất nhanh chóng, và nó sẽ tiếp tục được cải thiện trong những năm tới.

Một trong những sự phát triển lớn nhất khi chúng ta chuẩn bị bước sang năm 2018 là sự chuyển đổi từ việc vận hành các mô hình máy học trên đám mây sang ngay trên điện thoại. Trong năm nay, Google, Facebook và Apple đều đã tung ra các phiên bản framework (một thư viện với các lớp đã được xây dựng hoàn chỉnh, là bộ khung giúp phát triển các phần mềm ứng dụng) máy học trên di động của mình, cho phép các nhà phát triển tăng tốc các tác vụ dựa trên AI trong ứng dụng của mình.

Các nhà sản xuất chip cũng tăng tốc trong việc thiết kế các bộ xử lý tối ưu cho học máy. Huawei, Apple và Qualcomm đều đã điều chỉnh những con chip mới nhất của mình trong năm nay để quản lý các tác vụ liên quan đến AI tốt hơn bằng cách cung cấp các lõi "nơ-ron" chuyên dụng.

Về cơ bản, AI đã liên tục được cải thiện trong nhiều năm, nhưng chủ yếu chúng đều dựa vào công nghệ đám mây. Lấy hệ thống nhận diện hình ảnh làm ví dụ. Ban đầu, nó có thể phân biệt nam giới và nữ giới, những người trông rất khác nhau. Nhưng khi chương trình tiếp tục được "dạy" thêm nhiều hình ảnh trên đám mây, nó sẽ có thể nhận diện tốt hơn nữa, và những sự cải tiến ấy sẽ được gửi đến điện thoại của bạn. Trong năm 2018, chúng ta sẽ đưa sức mạnh xử lý của AI vào trong những thiết bị nhét vừa túi quần. Việc có thể thực hiện những tác vụ này ngay trên điện thoại không chỉ khiến AI trở nên nhanh hơn mà còn giúp bảo vệ quyền riêng tư, khi dữ liệu sẽ không được gửi về các máy chủ đám mây nữa.

Rõ ràng, ngành công nghiệp đang cố gắng đặt nền móng để điện thoại thông minh và các thiết bị khác có thể tự học hỏi và cải thiện những thứ như phiên dịch, nhận diện hình ảnh... Nhưng khi số lượng phần cứng có khả năng xử lý các tác vụ AI ngày càng nhiều thì các nhà phát triển vẫn đang gặp khó khăn trong việc tìm ra cách tốt nhất để thêm AI vào trong ứng dụng của mình. Chưa ai trong ngành công nghiệp biết cách để khai thác triệt để AI, đồng thời gây được tiếng vang lớn.

Công nghệ Animoji trên iPhone X

Khi thời gian trôi đi, mọi ngành công nghiệp và mọi khía cạnh của cuộc sống chúng ta – từ mua sắm trong siêu thị cho đến đi xe tự lái – đều sẽ được biến đổi thông qua AI. Các cửa hàng sẽ biết khẩu vị, kích cỡ và thói quen của chúng ta, từ đó phục vụ chúng ta hoặc cho chúng ta biết nơi cần đến để có được thứ mình cần. Khi bạn bước vào, nhà bán lẻ sẽ biết (qua nhận diện khuôn mặt hoặc điện thoại) bạn là ai, bạn đã mua gì trong quá khứ, bạn dị ứng với thứ gì, gần đây bạn có đến bác sĩ hay không, hay màu sắc mà bạn yêu thích. Trí tuệ nhân tạo của hệ thống sẽ tìm hiểu xu hướng mua đồ của bạn trong khoảng thời gian nhất định, từ đó đưa ra những lời khuyến nghị tới các sản phẩm có tính cạnh tranh hơn...

Ô tô sẽ đủ thông minh để tránh các chướng ngại vật trên đường đi, sử dụng máy học nhằm nhận diện các mối nguy hiểm tốt hơn và tính toán các phương pháp phòng tránh. Thậm chí các bác sĩ cũng sẽ sớm dựa vào trí tuệ nhân tạo để phân loại ảnh X-quang, cộng hưởng từ với các hình ảnh y tế khác, cắt giảm thời gian chẩn đoán bệnh.

AI vốn đã rất phổ biến trong nhận diện hình ảnh, và nó sẽ sớm trở nên phổ biến hơn nữa. Các camera an ninh đang ngày càng giỏi hơn trong việc phân biệt người với người, động vật hay xe cộ. Bạn đừng ngạc nhiên nếu có một ngày chúng được dùng trong các phán xét pháp lý, tìm kiếm tội phạm hay người bị mất tích.

Các trợ lý ảo mà chúng ta hay nói qua điện thoại và loa thông minh sẽ không chỉ nhanh hơn và nói tự nhiên hơn bằng cách học hỏi từ các cuộc trò chuyện, chúng sẽ còn có thể nhận biết nhu cầu của chúng ta tốt hơn. Ví dụ, khi bạn vừa bước vào nhà sau khi đi làm về, đèn sẽ được bật, bộ điều khiển nhiệt độ bắt đầu làm việc và bản nhạc yêu thích của bạn sẽ được phát lên.

Tất nhiên, những thứ này đã tồn tại, nhưng các phương pháp thực hiện chỉ phụ thuộc vào những thiết lập do bạn cài đặt sẵn. Trí tuệ nhân tạo sẽ biết cách điều chỉnh mọi thứ trong ngôi nhà bạn theo như cách mà bạn muốn, ngay cả khi có những yếu tố ngoại cảnh tác động, như tự động bật điều hòa khi nhận thấy có sự thay đổi về nhiệt độ ở bên ngoài. Tất cả những sự tự động hóa này sẽ biến thế giới mà chúng ta hằng mong muốn thành sự thực (hay thế giới trong bộ phim Wall-E, điều này phụ thuộc vào chúng ta mà thôi).

Trong những năm tới, chúng ta sẽ thấy AI nhanh hơn, mạnh mẽ hơn và thực sự có khả năng thay đổi cách sống của chúng ta. Có thể nó sẽ không xảy ra ngay lập tức, nhưng sớm hay muộn thì AI cũng sẽ điều khiển cuộc sống của chúng ta – bất kể dù bạn có muốn hay không.