Trong khuôn khổ chuyến thăm và làm việc tại Hoa Kỳ vừa qua, đoàn đại biểu cấp cao của TP. HCM do Bí thư Thành ủy  Nguyễn Thiện Nhân làm trưởng đoàn đã tham dự tọa đàm với các giáo sư, chuyên gia của Đại học Harvard Kennedy (Thành phố Boston-Hoa Kỳ) trong đó có bàn đến vấn đề xây dựng thành phố thông minh.

Thông tin từ trang tin của Thành ủy TP.HCM, trong nhiều nội dung được trao đổi như: các kinh nghiệm phát triển đô thị trong bối cảnh có nhiều sự thay đổi, công nghệ phát triển mạnh mẽ như hiện nay. Các công nghệ về thành phố thông minh, trí tuệ nhân tạo… giúp cho sự quản lý đô thị thuận lợi hơn nhưng không giúp cải thiện thị trường. Do đó, cần cải thiện hệ thống ngân hàng, đẩy mạnh cho vay, nhất là trong lĩnh vực kinh tế tư nhân nhằm thúc đẩy kinh tế phát triển, cải thiện thị trường. Chính quyền thành phố không nên hoàn toàn dựa vào lĩnh vực đầu tư nước ngoài (FDI) mà nên chú trọng phát triển lĩnh vực kinh tế tư nhân trong nước.

Theo các chuyên gia của Trường Đại học Harvard Kennedy, việc xây dựng thành phố thông minh sẽ tạo ra nhiều cơ hội cho TP.HCM. Các dịch vụ số sẽ có cơ hội phát triển mạnh mẽ. Tuy nhiên, các chuyên gia nhấn mạnh: TP.HCM phải xây dựng cơ sở hạ tầng phù hợp, đồng thời làm rõ chính quyền thành phố sẽ quản lý những gì, người dân tham gia vào các công đoạn nào… trong quá trình xây dựng và vận hành thành phố thông minh.

Về lâu dài, dự án xây dựng thành phố thông minh sẽ tạo ra nguồn thu cho thành phố. Nhưng trước tiên phải xác định được nguồn vốn cho việc xây dựng thành phố thông minh từ đâu, bao nhiêu… để thực hiện dự án một cách khả thi, hiệu quả.

Trong việc xây dựng thành phố thông minh, con người có vai trò rất quan trọng, mỗi người đóng vai trò là một cảm biến. Do đó, sự hiểu biết, tinh thần tham gia tích cực và trách nhiệm của mỗi công dân sẽ góp phần quan trọng làm nên thành phố thông minh.

Xét về diện mạo, cả hai mẫu xe này đều sở hữu những nét thiết kế thể thao, hầm hố, hiện đại, mang những nét đặc trưng của phân khúc SUV.

Điểm chung của hai mẫu SUV thành thị này chính là những đường nét bo tròn, mang lại vẻ đẹp riêng biệt. Tuy nhiên, với kích lớn hơn hẳn so với Vitara thì Trax đem lại lợi thế cho một không gian cabin rộng rãi và thoải mái.

Trang bị nội thất

Chevrolet Trax và Suzuki Vitara đều được trang bị những tính năng tiện ích, hiện đại, khá đầy đủ và cần thiết. Tuy nhiên, không gian nội thất bên trong Vitara thoáng hơn hẳn so với Trax chính là bộ cửa sổ trời toàn cảnh panorama đem lại không gian thoải mái.

Nội thất trên Vitara được trang bị hệ thống ghế ngồi bọc da cao cấp, bảng táp-lô được bố trí gọn gàng và đơn giản, một cụm đồng hồ cơ đặt chính giữa đem lại vẻ sang trọng. Về phía Chevrolet Trax, hệ thống ghế ngồi được bọc da pha nỉ, đem lại vẻ thể thao cho xe, tuy nhiên, Trax được đánh giá cao hơn hẳn nhờ được trang bị hệ thống giải trí MyLink II.

Đó là một câu hỏi rất khó để trả lời vì có rất nhiều yếu tố kết hợp với nhau để tạo nên một bức ảnh. Nó có thể là bức ảnh rõ nét nhất, không có dấu hiệu bị nhòe hay nhiễu hạt, nhưng mặt khác, nó cũng có thể là bức ảnh mà ánh sáng thu được khiến nó trở nên hấp dẫn hơn, ngay cả khi trên lí thuyết nó không phải là bức ảnh tốt nhất.

Dù có thể bạn không nhận thức được điều này, nhưng não bộ của chúng ta có xu hướng tạo ra sự cân bằng giữa chất lượng kỹ thuật và sở thích thẩm mỹ khi đánh giá một bức ảnh. Điều này có nghĩa là ngay cả những nhiếp ảnh gia nghiệp dư cũng có thể chọn ra bức ảnh mình yêu thích nhất giữa những tấm ảnh gần như giống hệt nhau.

Vậy, nếu trí tuệ nhân tạo có thể chọn ra "bức ảnh tốt nhất" cho chúng ta thì sao? Một nhóm các nhà nghiên cứu của Google đã thử làm điều đó với mô hình AI có tên gọi Neural Image Assessment (NIMA – tạm dịch: Mạng thần kinh đánh giá hình ảnh).

Ở thời điểm hiện tại, chúng ta đã quen với các tính năng AI được đưa lên điện thoại, giúp nhận dạng các đối tượng có trong mỗi bức ảnh. NIMA tiến một bước xa hơn, sử dụng các kĩ thuật học sâu (deep learning) để huấn luyện một mạng nơ-ron tích chập (convolutional neural network – CNN) có khả năng đánh giá một bức ảnh, không chỉ về chất lượng kỹ thuật mà còn về sức hút tổng thể của nó đối với mắt người.

Thay vì phân loại hình ảnh theo chất lượng cao/thấp, NIMA dùng thang điểm từ 1 đến 10 để đánh giá tính thẩm mỹ của bức ảnh. Sử dụng phương pháp này, NIMA có thể kiểm tra mỗi điểm ảnh riêng biệt để đánh giá kỹ thuật, đồng thời tính đến cả "đặc điểm mức độ ngữ nghĩa có liên quan đến cảm xúc và vẻ đẹp trong các bức ảnh".

Điểm do NIMA đánh giá và điểm trung bình thu được của những người tham gia đánh giá ảnh (trong ngoặc)

Sau khi tiến hành thử nghiệm, có vẻ như hệ thống hoạt động đúng như dự kiến. Trong bài báo giới thiệu dự án, các nhà nghiên cứu của Google cho biết những đánh giá của NIMA khá giống với nhận định của trung bình 200 người mỗi bức ảnh.

Về tính thực tiễn của ứng dụng này, không khó để hình dung một tính năng mới trên điện thoại – có thể là một bản cập nhật trong tương lai cho chiếc Google Pixel 2 – giúp người dùng chọn ra bức ảnh tốt nhất mà không cần phải "vuốt tới vuốt lui" để tìm nữa. Các nhà nghiên cứu cũng gợi ý rằng NIMA có thể "giúp cải thiện khả năng chụp ảnh với phản hồi theo thời gian thực cho người dùng", và giúp các kỹ thuật hậu kỳ mang lại những kết quả tốt hơn.