Với mức giảm 7% giá cổ phiếu, cũng có nghĩa là giá trị vốn hóa của SnapChat bị thổi bay khoảng 1,3 tỉ USD.

Nhưng điều đó có đồng nghĩa rằng: Mỹ nhân có thể làm nghiêng nước nghiêng thành trong các tích cổ thì cũng có thể khiến một công ty công nghệ lớn lao đao trong thời hiện đại này hay không, vẫn còn khó có thể khẳng định.

Kylie Jenner được cho là một người dùng SnapChat và Instagram đầy quyền lực. Cô có 24,5 triệu người theo dõi trên SnapChat, và tất nhiên đa phần trong số đó là fans của cô, có thể hưởng ứng những gì cô làm hay kêu gọi. Đơn cử như việc cô từ bỏ chơi SnapChat, thì có thể kéo theo hàng triệu người hâm mộ cũng "bỏ cuộc chơi" theo. Cần biết rằng, hiện SnapChat có khoảng 200 triệu người dùng, nếu việc rời bỏ ứng dụng này của Kylie Jenner gây ra hiệu ứng tiêu cực thì sẽ tác động không nhỏ đến sự tăng trưởng người dùng của SnapChat.

Song dù là thế, thì cũng chưa hẳn "quyền lực" của cô hotgirl có thể đủ mạnh thổi bay giá cổ phiếu của SnapChat. Mà cần biết rằng, tính từ năm 2014 đến 2016, về tổng số người dùng SnapChat thì vẫn tiếp tục tăng, nhưng tốc độ tăng chậm dần. Cụ thể, trong năm 2014 ứng dụng này tăng trưởng người dùng ở mức từ 100% trở lên, thì từ 2015-2016 tỉ lệ tăng rơi xuống dưới mức 100%, và thậm chí đến quí IV/2016 lần đầu tiên rơi xuống dưới mức 50%. Công ty này cũng tiếp tục lỗ lã, cho thấy một tương lai khá u ám trong khi lại không có một chiến lược rõ ràng về đường hướng kinh doanh.

Với các ứng dụng truyền thông hay mạng xã hội như SnapChat, hay tầm cỡ hơn là Facebook, Instagram, WhatsApp, Viber.v.v…, số lượng người dùng là yếu tố cốt lõi quyết định mọi thứ. Người dùng ngày càng tăng và ngày càng nhiều lên, thì nguồn thu từ quảng cáo nói riêng và kinh doanh nói chung mới có tăng trưởng và có lãi. Facebook là một điển hình thành công của một mạng xã hội trên phạm vi toàn cầu. Và thay vì, quyền lực trước đây từng được Facebook trao trọn vào tay người dùng, thì sau khi lớn mạnh lên họ đã dần dần rút lại và bây giờ thì hầu như người dùng cá nhân và cả doanh nghiệp, tổ chức đều phải lụy vào Facebook. Nhưng muốn thâu tóm được quyền lực như thế, thì họ cũng phải lớn mạnh đến một ngưỡng nhất định; phải chiêu dụ, vỗ về người dùng bằng nhiều cách và đặc biệt là luôn biết cách cải tiến phục vụ người dùng tốt nhất để gây nghiện đến mức có thể nhằm giữ chân họ. Có thể kể ra thêm những trường hợp ép người dùng của Facebook gần đây mà người dùng phải đành "ngậm bồ hòn làm ngọt": bắt người dùng Facebook phiên bản di động muốn chat phải sử dụng ứng dụng OTT Messenger của họ; bắt người dùng phải lưu ảnh vào ứng dụng Moments; siết lại tỉ lệ hiển thị tin mới có dẫn link trên News Feed để khách hàng phải quảng cáo.v.v…

Người dùng là "thượng đế". Nhưng trong rất nhiều trường hợp, bị các đại gia công nghệ ép uổng thì "thượng đế" cũng phải chịu thôi. Chúng ta có thể thấy rõ điều này qua các trường hợp từ thời người dùng blog Yahoo!360 Plus, đến khách hàng của Apple trong vụ làm chậm hiệu năng iPhone đời cũ, và đặc biệt đậm nét ở "ông lớn" Facebook hiện nay…

Song tầm cỡ của SnapChat thì chưa thể lớn được như Facebook, vì thế chưa thể đủ thế lực và cả sự bất cần phớt lờ người dùng. Cô hotgirl Kylie Jenner từ bỏ SnapChat vì cho rằng giao diện nâng cấp mới của ứng dụng này khó dùng. Và không chỉ cô mà trước đó, hơn 1,2 triệu người dùng khác cũng đã kí đơn kêu gọi Snapchat trở về phiên bản cũ vì giao diện nâng cấp mới không những khó dùng mà còn không phù hợp. Thế nhưng SnapChat bỏ ngoài tai. Đoạn Tweet mà Kylie Jenner viết trên Twitter đại ý rằng "có ai không còn mở SnapChat chơi nữa không? Hay chỉ có mỗi mình tôi…, thật là buồn" đã thu hút mấy chục ngàn Likes và cả chục ngàn Retweets không hẳn vì cô có quyền lực ghê gớm hay lời cô viết ra có phép thuật vô song, mà trên hết vì cô đã nói trúng điều mà cả triệu người đang bức xúc về giao diện cải tiến của SnapChat, từ đó làm gia tăng thêm hiệu ứng tâm lí tiêu cực trong lòng người dùng, dẫn đến kéo tụt giá cổ phiếu của công ty này.

Theo các chuyên gia, SnapChat ngoài những tính năng cơ bản và lạ lẫm từ ban đầu như tin nhắn hình ảnh, tin nhắn tự hủy, Stories bằng hình ảnh… thì trong vài năm qua chưa cho thấy những sáng tạo mới tiếp theo thực sự thu hút. Ngay trước thời điểm SnapChat IPO vào tháng 3/2017, cả Facebook và Instagram cũng ra tính năng tương tự Stories của SnapChat đã khiến người dùng bị phân tán sự quan tâm đến tính năng này của SnapChat, thậm chí các đối thủ còn chăm chút, hoàn thiện tính năng này tốt hơn cả so với SnapChat.

Tròn một năm qua, thị giá cổ phiếu SNAP của SnapChat không có nhiều biến động, phản ánh đúng thực tế công ty này đang phát triển bình bình mà không có sáng tạo đột phá. Nhưng một mặt khác cũng phải thấy rằng, sự cải tiến, sáng tạo không phải lúc nào cũng được người dùng đón nhận và thành công. Trường hợp cải tiến giao diện của SnapChat hiện nay rơi vào hoàn cảnh không khác mấy câu chuyện blog Yahoo!360 Plus thay thế blog Yahoo!360 trước đây, phớt lờ phản hồi của người dùng, biến sự nâng cấp đi đến mất tất.

Kylie Jenner vẫn là một ngôi sao xinh đẹp chứ không phải là một hotgirl phù thủy mà chỉ một đoạn Tweet của cô có thể thổi bay 1,3 tỉ USD vốn hóa của SnapChat. Song đoạn Tweet ấy đã đánh trúng vấn đề và đúng điểm rơi, khiến những lời của cô được lan truyền gây hiệu ứng manh mẽ.

Hướng tới Giờ Trái đất 2018 với thông điệp “Hôm nay, tôi sống xanh hơn”, Công ty Điện lực Đà Nẵng tích cực triển khai các hoạt động chuẩn bị, trong đó tập trung mạnh vào công tác truyền thông, tuyên truyền.

Theo đó, Công ty Điện lực Đà Nẵng đã thực hiện gửi gẩn 87.000 E-mail và 300.000  tin nhắn SMS đến khách hàng sử dụng điện; phối hợp cơ quan báo đài địa phương tổ chức tuyên truyền, đồng thời đăng tải thông tin các hoạt động hưởng ứng Giờ Trái đất trên các trang tin điện tử của ngành điện.

Chúng ta sẽ mở màn với một cái chết được cho là gây nên sự thương tiếc nhiều nhất cho các fan hâm mộ Dragon Ball Z. Đó là khi mà Piccolo cùng với Son Goku hợp sức lại để đối đầu với Raditz khi gã saiyan này lần đầu tới xâm lược Trái Đất.

Với sức mạnh vượt trội, Raditz đã dễ dàng hạ gục được cả Son Goku lẫn Piccolo của chúng ta. Đến cuối cùng, Son Goku đã phải dùng cách lấy thân mình lao ra ôm lấy Raditz để Piccolo có thời gian vận công, tung ra đòn tấn công kết liễu cả Raditz lẫn Son Goku.

Chiaotzu - Dragon Ball (King Piccolo Saga)

Quay trở lại phần Dragon Ball, Chiaotzu đã trở thành nhân vật thuộc phe chính diện thứ 3 bị chết dưới tay của Piccolo. Vào thời điểm đó thì Piccolo đang là nhân vật phản diện vô cùng mạnh với ước muốn được trở lại thời trai trẻ của mình để có sức mạnh vượt trội và thống trị Trái Đất.

Trong quá trình thực hiện điều ước trẻ lại của mình, Tien cùng Chiaotzu đã lao ra ngăn cản hắn nhưng thật không may, Chiaotzu chưa kịp làm gì đã bị Piccolo bắn một tia năng lượng trúng và chết ngay tại chỗ. Tien thì phải chứng kiến người anh em của mình chết ngay trước mặt khiến anh chàng đau buồn mãi không thôi.

Krillin - Dragon Bal GT (Super 17 Saga)

Có một câu đùa vui của các fan hâm mộ đó là chẳng có ai vô dụng và chết nhiều như anh chàng Krillin của chúng ta cả. Thế nhưng thực tế thì anh chàng này cũng đâu đến mức tệ như vậy đâu nhỉ. Nhưng mà dẫu sao thì Krillin vẫn sẽ có mặt trong danh sách này mà thôi.

Theo một thống kê thì trong hầu hết tất cả các phần từ Dragon Ball, Dragon Ball Z, Dragon Ball GT... mỗi phần Krillin đều phải chết ít nhất 1 lần. Và trong một phần, Krillin đã bị giết bởi chính Android 17 ngay trước mặt gia đình của mình. Thật là đáng thương cho anh chàng này.

Chi Chi & Goten - Dragon Ball Super (Future Trunks Saga)

Hầu như mọi cái chết có liên quan đến Goku đều khiến chúng ta cảm động. Có thể nhiều người chỉ trích anh chàng là một người bố vô trách nhiệm, chẳng lo lắng gì cho gia đình mà suốt ngày chỉ biết lao đầu vào tập tành võ nghệ mà thôi nhưng thực tế thì Goku của chúng ta vẫn rất quan tâm tới gia đình của mình đó nhé. Điều đó được thể hiện khá rõ trong Dragon Ball Super.

Goku bị đâm xuyên ngực và bị găm lên tường, trong lúc này anh bỗng nhìn thấy được cảnh tượng kinh khủng xảy ra đối với vợ con của mình trong phần timeline của Goku Black. Anh đã nhìn thấy cảnh Chi Chi bị chết thảm như thế nào và con trai Goten của anh chàng cũng bị giết ngay sau đó khiến Goku đau khổ mãi không thôi.

Sư phụ Rùa - Dragon Ball (King Piccolo Saga)

Vài phút trước khi Chiaozu bị giết bởi Đại Ma Vương Piccolo, Sư phụ Rùa đã cố gắng để đánh bại gã ma vương này theo một cách cũ, đó là dùng chiêu Ma Phong Ba để bắt nhốt hắn ta vào trong một chiếc... nồi cơm điện có dán bùa chú.

Tuy nhiên, do sai sót vào phút cuối mà chiêu thức này đã không thể thực hiện được và chính chiêu thức này cũng đã tiêu tốn của ông quá nhiều năng lượng khiến ông bị kiệt sức mà chết ngay sau đó. Còn Đại Ma Vương Piccolo thì sau đó cũng chẳng cần phải làm gì nhiều bởi ông đã chết rồi và cũng chẳng gây ảnh hưởng gì tới hắn cả.

Theo GameK

Trong dự án của các nhà nghiên cứu đến từ học viện Allen về AI (AI2, một tổ chức phi lợi nhuận ở Seattle, Mỹ), họ đã phát triển một tập dữ liệu mang tên AI2 Reasoning Challenge (ARC) bao gồm các câu hỏi nhiều lựa chọn trong lĩnh vực khoa học cấp tiểu học. Mỗi câu hỏi cần một số hiểu biết về cách thức vận hành của thế giới.

Một ví dụ như câu hỏi này:Món nào dưới đây không được làm từ một nguyên liệu trồng trong tự nhiên? (A) áo sơmi cotton, (B) ghế gỗ, (C) muỗng nhựa, (D) rổ bằng cỏ

Câu hỏi này rất dễ khi bạn biết rằng nhựa không phải là cái trồng được trong tự nhiên. Câu trả lời liên quan tới bức tranh kinh nghiệm thực tiễn (common-sense) về thế giới mà hầu hết mọi người đều có, kể cả các trẻ nhỏ.

Nhưng với AI thì câu hỏi trên đây là một câu hỏi khó, vì kinh nghiệm thực tiễn là cái mà AI thua kém các trợ lý âm thanh, chatbot, và cũng là thiếu sót của các phần mềm dịch thuật. Đó là một trong những lý do khiến AI dễ dàng lúng túng trước câu hỏi này.

Cho tới nay, các hệ thống ngôn ngữ phụ thuộc vào học máy thường chỉ cung cấp các câu trả lời thuyết phục cho những câu hỏi mà chúng đã thấy qua nhiều ví dụ tương tự. Ví dụ, một hệ thống đào tạo hàng ngàn cuộc trò chuyện (chat) hỗ trợ công nghệ thông tin có thể tự nhận mình là người hỗ trợ kỹ thuật trong những tình huống giới hạn. Nhưng hệ thống này sẽ thất bại trong những câu hỏi cần kiến thức rộng hơn.

"Chúng ta cần sử dụng kinh nghiệm thực tiễn để lấp đầy những khoảng trống trong ngôn ngữ mà chúng ta thấy được, để có một bức tranh mạch lạc về những gì đang được phát biểu. Máy móc không có kinh nghiệm chung này, vì vậy chúng chỉ có thể hiểu được những gì được viết ra rõ ràng mà bỏ qua nhiều ẩn ý và giả định bên dưới văn bản", lời trưởng nhóm nghiên cứu dự án ARC, Peter Clark.

Thử nghiệm mới là một trong những sáng kiến của học viện AI2 để giúp các hệ thống AI thấm nhuần những hiểu biết dạng này về thế giới. Nghiên cứu này rất có ý nghĩa vì việc xác định cách thức mà một hệ thống ngôn ngữ hiểu rõ điều mình đang nói sẽ đòi hỏi sự tinh tế, khéo léo như con người.

Một ví dụ cho quan điểm trên là nghiên cứu của Microsoft và một nhóm ở Alibaba hồi tháng 1 vừa qua. Trong một thử nghiệm đơn giản mang tên Stanford Question Answering Dataset (tập dữ liệu trả lời câu hỏi Stanford), các nhà nghiên cứu đã phát triển một chương trình hỏi và trả lời thể hiện năng lực giỏi hơn con người. Những tiến bộ này đã xuất hiện trên tiêu đề các báo với các ý kiến cho rằng, giờ đây AI có thể đọc hiểu tốt hơn con người.

Thật ra thì các chương trình nêu trên chưa thể trả lời những câu hỏi phức tạp hơn hoặc truy cập được những nguồn kiến thức khác. Vì vậy, trong thời gian tới, các công ty công nghệ sẽ tiếp tục phát triển năng lực AI theo hướng mới này. Gần đây, Microsoft đã công bố việc phát triển một phần mềm có khả năng dịch các tin tức từ tiếng Anh sang tiếng Hoa và ngược lại, với kết quả được các tình nguyện viên độc lập đánh giá là tương đương các nhà biên dịch chuyên nghiệp. Để đạt được mức độ chính xác cao hơn, các nhà nghiên cứu của Microsoft đã sử dụng một kỹ thuật học sâu cao cấp. Kết quả này tuy rất hữu ích và có tiềm năng nhưng hệ thống AI vẫn sẽ phải vật lộn với việc biên dịch các hội thoại tự do hoặc văn bản trong một lĩnh vực xa lạ như các ghi chú y khoa.

Trong bối cảnh đó, bài kiểm tra mới thách thức năng lực AI của học viện AI2 đã nhận được sự ủng hộ của một giáo sư đại học New York. Theo ông, "đây là một liều thuốc giải độc rất tốt cho những chuẩn mực đo lường hời hợt đã quá phổ biến trong lĩnh vực học máy. Nó sẽ thật sự ép buộc các nhà nghiên cứu AI vượt lên trước trong cuộc chơi của mình".