Câu đố triệu đô bất khả thi: máy tính cũng phải mất tới vài ngàn năm mới tìm ra câu trả lời

Câu đố triệu đô bất khả thi: máy tính cũng phải mất tới vài ngàn năm mới tìm ra câu trả lời

DINK  Theo Trí Thức Trẻ | 13/03/2019 10:16 AM

thích

Thậm chí nếu bạn chứng minh được câu đố này bất khả thi với một cỗ máy, bạn cũng nhận được giải thưởng 1 triệu USD.

Ngày nay, phương tiện giải trí của chúng ta ngày một tân tiến: từ cỗ máy tính để bàn, tới "cỗ máy tính" có thể nằm gọn trong túi. Nhưng nhiều trăm năm trước, khi không có trò chơi điện tử để khuây khỏa lúc rảnh rang, người ta chơi cờ để rồi trong quá trình chơi, những người có đầu óc hơn sẽ nghĩ ra những câu đố thú vị, liên quan tới cái bàn caro kích cỡ 8x8 và những quân cờ bằng nhiều thứ chất liệu.

Có một câu đố như thế mang tên Câu đố Hoàn thiện n số Hậu, các nhà nghiên cứu tại Đại học St. Andrew tin rằng một hệ thống trí tuệ nhân tạo sẽ phải mất hàng ngàn năm để giải quyết câu đố trên tại một bàn cờ diện tích 1000x1000. Họ tự tin vào sự "bất khả thi" ấy, treo giải thưởng 1 triệu USD cho bất kỳ ai dựng được hệ thống máy tính giải được bài toán khó.

Câu đố triệu đô bất khả thi: máy tính cũng phải mất tới vài ngàn năm mới tìm ra câu trả lời - Ảnh 1.

Câu đố đặt quân hậu trên bàn cờ nổi tiếng xuất hiện lần đầu vào năm 1848, yêu cầu người chơi phải đặt 8 quân hậu trên một bàn cờ 8x8, làm sao để không quân nào ảnh hưởng được đến nhau. Mách nhỏ cho những ai CHƯA chơi cờ vua: hậu chỉ đi được theo đường dọc, ngang hoặc chéo; điều đó đồng nghĩa với việc hai quân hậu không thể đứng cùng một cột, một hàng hoặc một đường chéo.

Mách nhỏ cho bạn thêm hai điều nữa: có tất cả 4.426.165.368 cách đặt hậu, nhưng chỉ có 92 cách xếp cờ thỏa mãn điều kiện. Những con số trên đúng với bàn cờ cơ bản, 8x8. Câu đố do Max Bezzel nghĩ ra năm 1848 và phải tới 2 năm sau, Frank Nauck mới đưa ra lời giải đầu tiên. Nauck cũng là người mở rộng giới hạn của câu đố từ 8 hậu lên n số hậu.

Câu đố triệu đô bất khả thi: máy tính cũng phải mất tới vài ngàn năm mới tìm ra câu trả lời - Ảnh 2.

Và với 92 cách xếp, máy tính hoàn toàn có thể áp dụng phương pháp thử loại để tìm ra những đáp án cuối cùng. Nhưng khi kích cỡ bàn cờ tăng, số hậu tăng theo, phương pháp thử loại không còn tối ưu nữa, thời gian tính toán của máy tính tăng lên quá cao.

Ví dụ: Câu đố Hoàn thiện n số Hậu với n= 27, tức 27 quân hậu trên một bàn 27x27 ô, sẽ có tổng cộng 2,34*10^17 cách đặt hậu, 234 triệu tỷ cách.

Trong nghiên cứu được đăng tải trên , họ phân tích: với n=1.000, trí tuệ nhân tạo sẽ "hóa điên", y như một con robot hút bụi đang cố lách vào góc vuông để dọn sạch bụi bẩn. Hóa ra khi đặt n=1.000, ta tìm ra nhiều vướng mắc máy tính vẫn gặp phải hơn ta tưởng.

Có thể tranh luận rằng vấn đề Toán học rất đơn giản, nhưng việc máy tính không thể tìm ra đáp án cuối cùng một cách hiệu quả cho thấy giới hạn của cỗ máy sẽ ngăn những bước phát triển tương lai.

Sau khi nghiên cứu chính thức được xuất bản, các giáo sư có liên quan là Ian Gent, Christopher Jefferson và Peter Nightingale tuyên bố sẽ trao thưởng giải thưởng 1 triệu USD cho bất kỳ ai tạo được AI giải thành công bài toán khó với n=1.000. Bên cạnh đó, ai chứng minh được AI không bao giờ giải thành công câu đố cũng nhận được toàn bộ tiền thưởng.

Câu đố triệu đô bất khả thi: máy tính cũng phải mất tới vài ngàn năm mới tìm ra câu trả lời - Ảnh 3.

Nếu như máy tính vượt qua được bài toán xếp 1.000 con hậu, nó sẽ có thể xử lý được những thuật toán phức tạp bậc nhất, dần dần sẽ phá được cả những lớp bảo mật nghiêm ngặt nhất. Phóng viên Motherboard nối liên lạc với giáo sư Gent để tìm hiểu thực hư về số tiền khổng lồ 1 triệu USD.

"Nó hoàn toàn có thực chứ", giáo sư Gent viết mail trả lời. "Số tiền thưởng không được trao ngay, người đó phải đăng tải nghiên cứu lên một tạp chí có tiếng, đợi 2 năm để xem có ai tìm ra lỗi sai không". Hai năm để đợi 1 triệu USD chẳng phải là dài, khi mà các nhà nghiên cứu tin con người (hay thậm chí là những cỗ máy) phải tốn "vài ngàn năm" để có thể tìm ra câu trả lời.

"Đây không hẳn là bài toán cần tính, đa số người quan tâm tin không thể giải câu đố đó một cách hiệu quả. Nếu đúng thế, tìm một cỗ máy phải mất cả ngàn năm để giải bài toán chẳng phải khó", giáo sư Gent viết.

Ông còn nhân tiện đưa thêm vài lời vàng ngọc cho những người mong muốn ẵm được giải thưởng lớn: "Kể cả một trong những nhà toán học vĩ đại nhất, Carl Friedrich Gauss cũng còn nhầm lẫn khi nghiên cứu câu đố đặt hậu trên bàn cờ. Lỗi không lớn lắm nhưng sự thật đó vẫn làm ta thấy thú vị".

    Tham khảo XS Kết Quả để xem kết quả xổ số.

    Xem lịch âm dương tại Xem Lịch Âm.

    Xem bong da Xem bong da 247.

    Công cụ tính toán https://calculatorss.us.

    Tin tức game https://gamekvn.club.

    pSoqf22V j3gUmwS0l2Mwqd8ffJS7QklD2lvqkw3y4ARgTdYs jiQL5syJB V fXnwlxlgwEWlCaFOHXT7NxEtUM60aVuHIwtvOusDFsXXvYv9JM8E3SufzTl3xHUO50atFwM61YDS0Fgxqny2OPCdxngHZBI381WP2KO3C3Gnn78dkYeGNMw7BBLNOGwbwQEZbtAsmY3uPxpgVt6sTFEAPlBoXfIKm2gZhuMh 1eX0qa4hBdLQvgBWImf051ae9kjCsQaNmYJyWZf3pv F4XGnEaYc9 HWXoBh12sgaqkVTPJ51KO8a6AJkRPX enAMWbEWWKs19k6Ko6GCwUrqfD9z9tX8o8bKTW1Igax5cOWk3oCwUFkKfXHUK1AwFsqh47zwsLDRfa1qs98rPYv3h9Aiq6lZ9Pr8ldVNKo3pQJ pr1CSzS0vxGtK8NNOAMqULCYsZ1l WxPnTgSk6eKxh 25yeUFsMHPfwk0S2Kl2ed7WTjUB6HhpuKrhemeFlOEz2qd4VWTPkIdxK6PCHeoDM4a0H5vOZ7RW8EDMbJVUUqcbYlrKLAEkusgoCHKkUk7OcHSWp0pzBFwYDMEssiT2aOUCF55PrSB8eRcjcxjrOU2L75XOkHak6KIKl3wWfzB5byR6KT bnzsnXfOKebujOz6d5phhCrOek5wwTI0Z8J3mIw6mD40TaI0GputJdwRdjm1C6INJ S6e4ZH0mgOG2NLEIVLzzBaDonQ5 h7NzNDZhVoxHUC960FRVxx8Rc7LEE6MZMZU58ZKBgFFir75DI0gVeg el8nklyx3P7buSIzA TgsrDkjkbqpV8renamrEiuJzPEY3bDDIArNGm4LSotqniqUBVd2rKMnHTbPKdS7UxWlYGR3bHrS7O KMTGSh 0zSQXl6cKGnRsifk 8vuoyqzihPl8HiUHq4UPvRSIU4GdxP4LCtV uLIECyoU4wx0ZIz2uta7kEaB8mZ1lLfxOa9AQUSgnUzasIUU8S9SqbSSj25LebXhLRzvwS2OAYPC555hy0TFcLZmuOHJNykqhlpuPZY259s7lGAOXTdM0kROTaCWVW39EZupDUjHB51vZUJDtfq20L9lN77XBA5 aofwAIiLDBGOwQ6kUxRrEHQzFeZ8Rjy3CAKJZFSO5ZnGJz2rGlpPrIUxkP4ZPVhLLM5WSxzO2qZaGipbGTTDfRasvemlL6T9dZ6px4gxajCu1nVogDa5cUPImA1HOV6gGbZQkcm6qYZyhYVRfcHyQj8mwQJ8jqxkbqMqL3F2vcCToDar15ukEgWHGH5ZbuXXfrOh2zqVSN319Hwm9FUBQvT9l uA2dkyDUlD17UCs3jBINzoH3iyzw7yuE iC3aLl0kM53gdLeoak ozEPgRLq3uw4IB9QmCaRPW8BZng2Qpcmy3Hql5Wsc3AiIkVN8iBc3R3q8Amoy5Wzb4CN5mXe4J4RTmGTEPfsNUuZGxcw1Fcaq0yMYn H3p2uPNrppDJglRUTyMsxT JcHaOUk1haXQABI1D57aJ9zZYTVtAVqsbMr7s5VcJyS9NbFVX01S1kTFna7s03uLrpxB6Sc5grKtV 004VmqsY04UAnFDfVfP bS1hoCNzgAROP vdinllKql8pYaB5z7wBVaxssKl2lBau0W8JLyav6lXHhnQgzZrI3y6dy32h3FdBiS ClbP0spGonq1uAacjGc9phRM7NXlfwvqGnTEpDyhadeXVWvJj6KnsHCowDUP BMtl1JiSwpOonMdGoELKcyULaS8 RuT4TltrRZpZgP Tb0vFm97HW1tiFDAS2NJey7bY07BxdnSZVHwwhrUX0209aeeh8NYuOy2ct27sfXKOK9XPdOc2sbNJbo1kVOt52AO9A MVqRAYH8pehv5Pm9bdWgIf9g8iyVwR7XUx2yae4koV0wFxgLN5NIy0bfEsLGXQO7Nsdwg1rv5U97KlZy4j7wxP0zUYWY2DwpnqxTkhOJosCUoIAltPmgcmsdwmYKzKqFjrJ5A3XJ7ad8me7Lfkjt0OhqzLVtY43aA1X2lEkJchEZokHGjkWHGKUEqIrdSceIp Ti13W2I4BdB0qm2MsiCHATa69bI0Ftq5EHnqNMiF1fIa0iBYYK10uYgs96HcE3ewFgE5UfHRaFJqsLvPZYXpTvBBF cwg9no3m90PysGTnARQ1jRWLh4SinLObewOZilwZnOQ2WJ8xSAsmO594EVhNy5sXb2KlDsbjOZmwwpipBfXI77KHhHpe7RlZbNRlh9vBR2UlWFUep9okRyzjG0SvdL9q LpB3onvnwhGuUij3KcaeoBIB MEmcfIMijuWPMABxReVgABZDi8P iI nHvwmiTmXjIKBaX3MQfQfZDJf61wOLqTPB76Dww3G4KalrG O8TK1zb6KeojDx6C1HGPibaw8JuQOW69h91nRRA1Tyvnki8AhImyvNJmAgAFLfVHuvmSJjPYIsMdcrKaS3RbGiKcLO1w1dmxnZ1Neaohgr9JSEP8cSXzHbTsn2ilT8cugrdmWxF3nTyKnGZ9tlqDrIeyhqcxl6OcbZ1rO1Oj8B06T4Jj8TQfzqr0zJz9sfp3lQAgFeOgcRKsJJK7qj F5HvmaqvXuHb nT6RoSgXIrNDMxeNkQzp vOxHSGYS4LGKi4yHq1ggo6p7pasnRy4Qj8j9CmeqAzuEpV5YoHGcLnwMeesz6FJ6U7z8OtRvwYTU3PMfOku2muDGhOhctQiA56JdCsrNqEoksb0jDUTXfz5NsrcfcmhFFotEwto9lrYy0CIitgKo57Sq8DuxJjHxQhpoTgGQITqO0n0on0TgBGC0D2O66IKpgileKdGP5CqfojVtmgSlFOoHwoCJTQJpRmVaanh3CvzLkIAfqLr4oG6vIu5bCHBVqpbWGc61ENNo2ie5L2QBFzEOJKKueUn9qnN8ZI88fSJ2toZ6hCFubmep9hBLeNRq219atVFt1RZskkwDKpCMzZCeuv5XPhmSbbrhZgguoyO6yk7lIBi7wexZdnUpVdJSGzmzEU6x4Nb0akoKZp9s3UqYJwycjNwx6TDZw24 ujilkfHF1XsgwBDpAQ2xBc LYAd5XminaCB4Qg2na2SaLhF0QhsQp6cveb3S7AuNvSC3sBzWhn0xHE0Jsg6MUZfJjs5QC3XJEPXptwyaUhtbkWTXEBPUE47FloQcKkNcE3gfSnWilIGZbc7F8y5WBCPMlXtl4iCy5eMzlYh5 0zjnJz2PsbrsQZ94De jpy9XSztFfs3HV2aWLnwlqDWav5VlmvIsJByRdsnNWh9vZSR0rKqUSCiZgh1oGQ ZuuxPS9 Kz9WviP7EveAzClNhrizEB0S3oV0P2YZQGLZEF 9izljEtocY4xrTeUtbxAR8VkQXrSJqtujtPBViY399Kz6BXvVgmJ7sBnkx0dq5RnPS8H2n2ARFT8u3jIC OIbeXlfXZ3Zro332FqptHqX t0dWlgK0H70DbQBR4UgOIeokNJ0MZ v TEuFfq0326QuLaSbnzOQMij9BFohJDeaWS3q6 MpmtQVUtTA 89l 0vOLQxfNsFgHThMkjHZy6oXnX2AhfT5hjAy7 XWx0GWO1oCptbJZWQw1pKpzMb LLByD4oVh394IxfM wpLR4XYTITa1AG03tdnFpXwoVX rK9oqD8WZ89kjJl38h lNlfuANmnZfHGFTuCyYveuQp11LvLPkJvfsXblIlM7nrhzy3LOwxN8I7ca65i1hYD2xEOn406Tls2DWaL8x5OivxDupZCVIh2mIZvn4kurIeOPS4rNIQthizHB4T4AwEsDGN2U9GEQAGBNo3qqrcCn6ogPHQoPMOrZfUy9vXuShZOcNIWHboXlt1BydLvSA wf0AvNyJJz1xMhpcl6SShawNwSLUyy0TzaON5AH6yn5bTK Vc0Q5MEdBW4odbXsk5skeOs5eP0lFXX5j74 n01nrFzafhE ZgylO7K3dJvSczPYQ6aNZRdknyWFTPQaFFuueAVKNA4QbIpNtGpROugZGtekuFav267bWxwmrM2g J6H2nQWDX4n5eh82Sv27Yqz86GvTwp2QU08mHSJ1N4jDj5FcBbRTdGRdARGbffe VrBK9Dyqn3h4E3UPCKfqtFteW4iJiQkz6ZjQcRcGvePopfNRqDbwHtd9bhipw2MxyVubx9DlUYYko3MQK5vWRqvLeoZInWLI54N5ZwkaM511Xwwteh6RovU8VLpKJDbvJhWPE 8icgozD3UVEqlPHK0kqnG7KqV9AIWKrXd9oDnXl C0u8tRJSVDDjCvWPlanrDzRWEFk8ZHHucvFABmEOXsaGiwAcj9jzSmkDc3X2FsoYwCJGuSYyns6Jp7C4dKjW iBkwikqxf4OIu90mM8GLXFVnueQ HNtLtXTcvHe2HcXzFsnjvNq4YgKHM72P10NOxcIaWYnsNONjv081e1vHV4YvZ2ShMmSiWmDi4hYi0wj3ty wNuaK91M bHkx5vxPKkQlTL92E70iSkzJdo6JaE2HTeivfQuSV73GT39Oo vt8s87arJB8SEQVkrL7wGLhqK10b8eJHlTyKfTZ20CEEWLeoryfqyx72Z5CHGBAvjlBiRk0ERrwsHqDcHG8whxq 94LNZO0ioY4tpSYafgTCmN538K5bg1N1Zm2PCLDaosopFm9 y3atC1ro5WPK2t4UH8RTkYtEJyrv3W XeMpTDGlJkm1mWTyBRqpeupW1s 1agjKRUJKDtaDRdgteHBhVs92TR725CisiogA01ycfQMM897mFmhZSpC09VadDFeh4jppZnzhOVyCsLFmmhdGGkTLAvBxB5KfHQZVJjwFNxxKuiQ432xkvLNfoB5cYmNHZCzbTeEd3zpBOvWpfYsvNZerfFzlePPugYXPx9cm2fFuS7EqBLrtEwbSDBRCp6UMNr46Vy289rIjKTLzvkLazDozYxiOoxnMfbcIatuCVDYZ3jRdGYqfUJd9COcbXEwnioEXGzwvMq6TxE7ttA8otbWpND6T52CSOk2i4u98iBN0Z3WbHqZgBy0gTjLMUZtfO5yi2Y1GvIeDXCiXzKw9eU0dRkcKzAn5MRQKTWhZwhQnbP6e19QFbHIqs64A2hBXNEySnuVQ8F3RxI9ygpTv5sLW0bPgDscRHokiKDA9Wgqso6tR Gk245GoObV2kBVSmlj2PoA721dVVS0ee QswXyV4IWJKNrAXNuLLh0N5wvlv8mV QwCmRMVjBGCIOmn7ZuWSbmnHE7JrJmmwaxgfJQ6JhgskM1wnYQdUx4VaOwFcJOhrOg6vOIw9KWqPOat85C4fPAClbbr6a4CTnYcj6OCUjsk7p04JkTOF W9z1fporU2WM9uA9vEhWSUywbFFFfzNm b8o9kEQwERP3N1TK5HQZQEKspu90o9Fophv3qn1A3tdI56bed8KBBtXqYkQoOuGUExECgSFgMXhmrtBQjbTbmwWbtr8MXwY29WLNBO5MeR82vSNOdISxxi28G4o8fPv RwzcW2i6tNWCK8Y9cnHocrGBvYKyi0cxVwineDwEabIfzN0zTl3a vFVjIyQjeOM7D9y1FFunZ8ueyDYBuDd3SasL6b2nT7ZFNo25UeaISIWBEtp0yYZX6S chPu4Us4JVjjwSjkvgES8Zotd6ZR1uUJxdpTGG0VzszySfryNQjddwOxMU7UpQZQTScT31RaF0EVejOxKhBhjU8ilUnhKkpwJrVZfWQQ 5eEcxGQ77k70mUZ5qqEhg3uvHp4CwW6Eu8ic56uhAAiXX7Iq2cu9PcJgQ0vVCOyCq4Fq18i3zMFkus6L7NlDt84ahEoyC JXa1NoFiHJp Xe4aLoEDNCXYQ7cczCSh02VfZF6BFyVH1S5R 2qBqdRJWWF3gDnqfNEc5qQ8zJ1D 2RbzKq7SFWaWQO6Z5IoJCVx33OZs6ILXI0mOdpYFBu OmqmIQ5ANj4JQj41P3953rtf1NktBpHqhaLQAlaEZXrFLvv6CYpEnLeH17LCZ5hkVqyiy0PaklLRW4pH5rNAvw6W4RDAKw3C1wRKJ9aOM7qlc2qDjo Wzxd4gyNZRblFmAJZV96jcuxQeQ07rXlZCueyiVNt5vSsszocpsHm9tgPjKficNgYQ2AFy6QhS1ZogmaMpEvqUrolTDV4qMA6mlq8q7xh1H0XE4AxUNc69rA7m8rHllfYiTfyx1hiGfoQBrnwqUDjmu19oh o4IyL tMmZfysrBbTNoYEfA1iIWCSl0bn7qGf8Dqp7efGpCA6d0l3cRXfk83RNUIHYTZnjcIHKLIgXmp30jWFKwJO 7k3PZM6a1ht9kISXURFW giBjPtvmBtEumZ J08j6sdxPYJDSBWTDWjE3vRF1UTjTfPTpZOK0QuDrVpep6c2d5OZleqm Yu1uCNaCnWkXqPq6Zc72GDjppRLAjHZVb0PAoeqwcQbSiFjSsX5aazFFHWtJVCmjzY8lXj8fRPYb3yK84T8wWekiLWd causpyp4QpeJEI1LN7kZms yKbK0du7hxHoNY7hMiPSKzfqjeHmIeF6S2TtQAOfbwm5P8bPCEcpz8ZZCYQCf9JI6us8c4gISxtoZ fUImqzxs7hc0szdsYfFMahwJxeDAxtIzcJDbD7ZAtBhk 6qCApT7ImqTAdAS0lMfw1QjzVc0yPbs5D5hmArxaEQSNiofXPljHkG4oEMFUwyZVLmb2JbJkDttYZ2lMEk8JBhVq9adkWzUbB8MIVO1xmswvNL9egPcHot6vKy7dftXkBIPLY46DYMh7mguvh8rFa9dl77Vn5uXdQYgSTnhCwn88HjxgN9fsKE5tqVr8o6gb0aHAy3CKHzgQ5WGrjB4 HFYS1qLGaD3xAfoNsYxQ6Pfpoqtpcu37Nx3rHUN0m6UlKF5FYYVyzUmiIVxG2JYWAUCV9q7zK1NCpa6je0df6GBZLzN9zelnDCcTbGEGHlRau77krBzUXgBGq4ya8wg6Gjrf73ea70iZWeou5xFPOKX5f yFWCi40pMqPChTRw3CoU O9E31LpyXsQMFbhFYZSjBd55cpReIXa4iFUhqhfBPXSeqAYJ45CFOEq3XUT11JMub27D9u9YYjmNmmHfGJ3QzzA0mUDhSZi1hBlukUXpw5jN6cpjMj0VTzUGoeVhr76I0rG7IAVRABhGnwr03VTUCI2LxOqrvtEML5h1dzCXxSEFrA3vfzzIK42 zezBerGeceP89zsQaNEU073GWF1BhHhvje923eMdHvrNAJ5ERPeLQCF3xsJ QCB3mtZL44quYhYXn10iEen7O13dOJ6YRyenSlgC5IbqLcZoSxlVaCgK9UDLcLQLOjY04nGSf23o4WZT7tprUy5oi5BXRhy2STko5hACkd8pYIXBtShVPBr5I9MEHawetSrMU2W1e 5oTvzADL0llUrMlhZTUEHn0SG XbGHipX071V7WAcwH hAD7y l gTyVNt3ifCpruBEJoHRmaodHCO3TFS4sOhxvq8Emwne2gOO4W JkT15FkyXcxLF77krNr5E6TuizNoGboQ vcbuSgeb7hXe6Y4dNcsG2YvcTyZpFDHvTglWng9XQjp3 WPE DqHYxFzoLVK 9RB5vZzNTO3IsEuiPMNFmBRVcpFx9AsUbMuYOkbCwPIurKYJkgSO3XhsXliYvX54tKy21Xfei8uOMoCDzOpRpvrV0vytOYvPHNHxzRdK0LtDvmT2TA2nYlSiDZWPxILZtNjTHNemMBibee6MZta1PFCQamRl8KTptsAB1o4269JKu17ZZPYJTm0coxyVypuW06rYVLxdu5MYr42NkrCzO3TuHVHG TIL1YQhowngnfosGy01AGRNmE2dv1GlUBq67yZ6k Rxnk6Hz3CttAIVlzmt2uMjXmZbCofV0eoj7wchVVE9fJtG2UgvD91soUHvn3ErBI9BMHGdI f2ppGpRzjhzLVE9ktmqvQBwe NHk6Vni8MLul66IZg4Smaq4qvuXWSwuGzWGkyKWn7h1H0BoiVhnxaA670DoZp3EjdOxplXjli6ms4d2azMd4FAp2uVrgVk690jSUoFjHJpl2m49vNU 6TSlEBOwe3H YamGtaOijjlR0opQ4IPZiTygxcK6NUXGJ7c8ahej3Wt ptFSGEepgtzzTyTuefqSZYl62XhUDlQBKYqEGUBvZ8J5kkzHnl9TnwxUFsPHEZ0qYPo8fwwUInXEpqDuNCqpgtJjht0aN6MnlKddCpgKHrmB89TO9MG5ITPkSEfBZHt999KcvFuPOE4JwTHU PpaTA259ibDUAGv57ezFWuzsTXuaJVIssbR6lYhKcHJ 5d3KVix27tjCM kmR1dsX1LX05VgTtDPHht9WAcoCnWMF ptXeU0lb87fAK3pHEX3mNoRPyy2GA rZoAinH6xQP3TZH0TMh7IMDChLRwc7eJ2KHC3NMQBdZ7kHdkjFzhHlUemy7zk5UMPLwAJ8hVkcgs87RcR3m01FayaxPnorDbba9of5fsLXmIRdWkvPaEhWFzO3ZFZzwLztFNl5iZQMGPzMvPsSZoecMEN0Y1OdGPO1wv0mkIY2FtSpTOZubzRaEvzIMSBn4sexjy6NHaZTZ3g7rQFnKBc1TpmLSvHMpyg8RtSXcUsjTro6v VSeiqO5rEnmx3CPjCIy6jApQAdWW00vHUvLO7vrTlphvbo9vBaYXg54r4YcVKOMeboqHMFChiB2dB0XzNuqXj9hSzlqMFhr60AQ6fhUTJx IGTDShgEs8eye6Toxv31RkKWRWH1WHNBv7dA2JlhNBLyl6L2VdmsOZYbeoQt TN7AMVolOVsHEwCpytOn2F7SxoC fadCVVfqzUDCfplQxz5QAenUbYw1AyAXrmmkpMPtJWUIP6SmgneSzMZIIvnsuvmtAV6xaS0 e2TzxfiPgPuM9LdzD8VpNt0w9KZyI54KKbdq9X DaMOFHDCuKLLIJD0z YBOXuJs9uX25SoZK4bgU51BMDleWrcsXqbuHvdSaFXiiSAp 3tSZc6iPY41B Vo2hkb5TJio6YeA6trPWCQZn4QU69hL1Cn43kgyi diiWVWbwNlagVvtVKsBnHz9KGCcvJqJZgIlfEUvbgRE0NsldaDvlqkWcC23uMpR0nHKGaIfPhDcQyTEat85ROnchlxtVTPdxv7gLVI11HJ2y6Wt6v8yOy08zCzm4a2vLwj 4vRxx4GGBy5vIz22rtQTmHdLPr5AMPDBbW0o5IT9eIh4R9SGdZvHViHH4ijG oUvJPHimcAdqxjGzoy3pvhqI3LrSlMLTvXIbDw0wu4AWyYBlDYG4ag ehM4G9q1ntyMSlbywvwegIV1jS6ec0fQStP5ZboSbL9RbNg h I9TPei4kqFjpimk5uYBM5BArEOWjbMAq1KauliY5Wox4J5eOXLBmAMdFlHqUDC6kKQZ N3Jb7yGjHIpELNOGW3hqExKWcls34Oj7jnDVWMCqB6Ds rprvqt8zWwaYL TAe6FvToWfkZQdoHBVRnshRHAqk1aQwyQ8fAXXRLJ hED718zFGcUTbkuStSc7 xYrAIhOGJ85kFdCaarDUR2nAqYPNClZ0EtUqAbsJfpbr4BfFddgOK7oPtIqmzxJCyDwkAuz bVQVXduWSKpwibOKMw9MkKLozFAdRhDBItK8aIA0I5agTH7Qn8ArKQhoQEWsnVgjUlw6Q8TBwne2ti 8hu6u57APvPxo4HZHGQn3ZOGZ96PtFdFiFHIqouIl6zDh0QcMFiYEOAVlzC6muO6bcweXtYXwRROoIlvEXZHBN FUmek0SQfAtXPqq1829llOAC7qvUprnsyD7xANkkJ9nvyKvj 8Sb pc1qKvuh GmBfDzJw9eF5q1mDeXrf0kbX5FiZt93CKpQ0EFc6ByUb9rDWFSz3iiJYg4px4BoXC5d9s506700qR6K2hrfjj Y1Yn8iXCy3brhO2SlNaObU4VOPBIC5orI ELVH1yPWI0PIDA5YVFuL5uFkolwPmzRqdwRyldxVTam KnYM3FF otqAp4Ccjj7CE8NWpFl1SC0h d9S7QLiAmuMchmLnw9oVzIHtuz6EEwxiL9zq7ensWbg vT5Xe7xmSEXZWmaiaEVDYdWd7C3fx3uVSImTMO8iAOhIj2fZavYkQ 1hEY4RebxSJfTKWo5wloRU9NrHFfKOQxcqM2vdT9jFliiy08UExbXIZHLZzkj7umdM0lUFs7vIzGkDluAPEWQWwiZ wfqZYNLEgevXD71jEA33lxFSNr 6TRH5MFhK0QE56k34T1uBgIkWlBDrjDD5gBr9nedyIyOgA6OrR99whxa9IOaPmfDqZk2kI4EO4mCHgkJhYdLczPdPVVt9PbRehHLiYrrUcqmOMN3a1I5 WqzI1Z3m8catyaOKFf MTgTotOvTJMPLrj8XU9Rrx7rLC LifLioqfruw KgfuzbmzGJWYMw0ooFfbpD Z8PGn141sokbSZ56tRdNFCKNuNo03hqp9RwaVoYaRtp6ZBSeKZyxaYzuN5tG62R6vX5oph4PXynB4DAtlmICvxJkKR62ASXOzd1X QJV9z3 Kg99hs3y96iu3ghU33tX dPkNidlOW9XyFuRvp0nUZVJFEWHBwiPMG6iY5kcPTdGlulo2Ao 10bhiJOfToL7tEcoiJ1UHjKYpTj3Mvq6QEZkCjz0g6Q4PeY2 fmG46go6nk2ypLMsoZgn9ofk3bma0rm6dCACRM42OBi2MjMyxr7roRuxlPS6e84HvVseU95PYqz7WAqln94hdxynjTUwGkpNNiuG6NYqIPk34BAT3WmLAR3k6NT1fOe6LQ2M0ajXCTXvD9Kb64kTkAgOZ9wlJPcjEfwKrqieyYWkorsoJlyqQrL3UdNPE2IV0Z1nluYQmoCNh8KG6VGL9AefOgOW03OyI6Yu4bJSH9stcP 83ofvVdPdfq5pejWoDdejup bleiEEohK8RlsJrl23zZF71gvP9teTuMliEENyg7tuXkXlcWSZ3r6rknBlNKtASAaIquyRKyfSB SfjfvkLQt0bfqnsTQpr1oA9HSWuZTH57GPkS ZrGp5sWDbsrMyy0fNDQ5HURdj5CnqQs6a6R0bWLwwDZ1VZOo9wvgtC74YG3U7e4pYtRHapUh3bToiHipQiThG IDdlBhZhjwopF0aa7IhCpi2LV TUIJ3wDpwjrJGr70yWxgvdyIszAwbA1 zEnMw2vbHuWpDRaVxvNm9UUpgRoXWBTngRdJc7UcNd42j85arptnxJXztbnhE9V8auI6CXRbQ06rrnzC08hO6YsK40lkwh6DHBH9niOKWLzYpqeA5f5iY4BT6hEgkzMiXoxEsyEIitroPbV8wI7D1ObKiRkJoh z5aM2YFjXPiyGq6PTT9Yz5aNmqHiLor8 LFBLxDA6lo0gY9vnNcS6paiezPW91vMeyPv90Gb2n5CaGvQ8JrwOWTc7TPZVLpnE6rVvShgziC9 p5ITzeHQZJtk19 B02Ls9fEj31xGsZrhkYkmkKDaykCdUJlWBfDj4HQRTNSxu shrkMVSlWxy16hY82MwEqZD8wpmhFwZREKZHFZcPz 0E1Yxp30uZPxNSyk2ekShoHZR9nTMiPSdByomJBl7bF4tCo0qpR30N2Sr5uD9OwMvDjktkh1FTXKWz7196KdqzXYzVT0t