Game thủ chuyên nghiệp Hàn Quốc "nghiền nát" trí tuệ nhân tạo 4-0 trong game StarCraft

Game thủ chuyên nghiệp Hàn Quốc "nghiền nát" trí tuệ nhân tạo 4-0 trong game StarCraft

Long.J  Theo Trí Thức Trẻ | 03/11/2017 01:37 PM

thích

Nhưng các nhà nghiên cứu lại tuyên bố là cứ để AI luyện tập đi, con người sẽ không có cửa thắng nữa đâu.

May mắn thay, trong trò chơi StarCraft đình đám, loài người chúng ta vẫn hơn được trí tuệ nhân tạo.

Điều đó đã được chứng minh rõ ràng vào hôm thứ Ba vừa rồi, khi game thủ StarCraft chuyên nghiệp Song "Stork" Byung-gu đã hạ gục được bốn con bot trong bốn ván đấu khác nhau. Con đặc biệt nhất có tên là CherryPi, được phát triển bởi phòng thí nghiệm nghiên cứu trí tuệ nhân tạo của Facebook, ba con còn lại tới từ Úc, Na Uy và Hàn Quốc.

Buổi thi đấu đã diễn ra tại Đại học Sejong, Seoul, Hàn Quốc và nó đã diễn ra đều đặn hàng năm từ hồi 2010 rồi cơ. Những ván đấu trước đây, các cỗ máy sẽ được thử sức với nhau chứ chưa "đủ trình" đối đầu với con người. Đứng đầu sau cuộc thi này là Viện Kỹ nghệ Điện và Điện tử Hoa Kỳ - Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE).

Tuy cuộc thi này không thu hút nhiều sự chú ý của cộng đồng như giải cờ vây tổ chức năm ngoái, nhưng với các nhà nghiên cứu AI (và với những người yêu thích game), thì đây lại là một sự kiện rất đáng chú ý: vì StarCraft là một trò chơi rất khó để AI có thể học cách chơi một cách thành thạo, và đơn giản vì đây là StarCraft.

Không giống cờ vây, cho phép trí tuệ nhân tạo có thể quan sát được toàn bộ bàn cờ, tính toán từng nước đi, thì StarCraft lại yêu cầu "người chơi" phải tự nhớ những gì mình đã nhìn được, biến hóa chiến thuật của mình để khắc chế đối phương.

Nhiều chuyên gia trong lĩnh vực StarCraft thổ lộ rằng họ sẵn sàng đương đầu với AI trong trò tủ của mình. Hai game thủ hàng đầu, "ByuN" Hyun Woo (trước đây là GhostKing), nhà vô định Giải StarCraft II Thế giới 2016 và Lee Jaedong, một huyền thoại nay đã nghỉ hưu, đi làm bình luận viên StarCraft, khẳng định với MIT Technology Review rằng họ sẽ so tài với AI trực tiếp trên sóng truyền hình, giống như những gì các kì thủ cờ vây đã làm.

Tuy nhiên, chẳng cần phải tổ chức một cuộc thi như vậy làm gì nữa, mọi thứ đã ngã ngũ rồi. Song Byung-gu đã đánh bại lần lượt cả 4 con bot, chỉ trong vỏn vẹn 27 phút. Trận dài nhất dài 10 phút rưỡi, trận ngắn nhất chỉ 4 phút rưỡi. Dù rằng những con bot có thể điều quân, thao tác nhanh hơn, làm được nhiều việc hơn con người, nhưng nó vẫn không phải đối thủ của ta.

Đã có lúc, con bot được Na Uy phát triển đã thực hiện được 19.000 hành động trong một phút. Những game thủ hàng đầu cũng chỉ đạt được con số vài trăm hành động một phút mà thôi. Thế mà vẫn thua.


Tay của Lee Jae-dong, game thủ StarCraft chuyên nghiệp tại giải Ongamenet Starleague 2012.

Tay của Lee Jae-dong, game thủ StarCraft chuyên nghiệp tại giải Ongamenet Starleague 2012.

Anh Song Byung-gu năm nay 29 tuổi, nói rằng những con bot tiếp cận với game khác với cách người chơi chúng ta chơi. "Chúng tôi chỉ điều quan tấn công khi mình có cơ hội chiến thắng bằng lính cũng như bằng khả năng điều khiển lính của mình", anh Song trả lời phỏng vấn. Ngược lại, AI lại cỗ giữ cho lính của mình sống sót, không dám liều lĩnh. Ta có thể đùa rằng, đây là lòng trắc ẩn của AI với những "đồng loại" của mình.

Anh cũng vẫn tìm ra được những điểm ấn tượng của những hệ thống AI này. "Nhiều lúc, cách mà chúng điều quân phòng ngự nhà của mình trước những đợt tấn công của tôi cực kì đáng ngạc nhiên", anh nói.


Song Byung-gu.

Song Byung-gu.

Ông Kim-Kyung-joong, giáo sư chuyên ngành kĩ thuật máy tính tại Đại học Sejong, người đã tổ chức cuộc thi lần này nói rằng những con bot đã gặp rất nhiều hạn chế, một phần lớn nằm ở việc không có nhiều dữ liệu để huấn luyện chúng. Nhưng điều này sẽ sớm được khắc phục.

Tháng Tám vừa rồi, DeepMind và Blizzard đã tung ra bộ công cụ phát triển AI tương thích với StarCraft II. Đây sẽ là cơ hội tuyệt vời để các hệ thống trí tuệ nhân tạo có thể học được thêm những chiến thuật, những chiêu trò mới.

Nhiều chuyên gia tin rằng một khi những con bot này được huấn luyện bài bản, nó sẽ đánh bại những game thủ hàng đầu. "Khi mà bot trí tuệ nhân tạo được lắp thêm hệ thống đưa ra quyết định tiên tiến như AlphaGo, con người sẽ không có cơ hội chiến thắng nào", Jum Han-min, giáo sư khoa học máy tính tại Đại học Khoa học và Công nghệ Hàn Quốc tuyên bố.

Trong khi đó, những game thủ bình thường chúng ta gặp bot mức khó thôi đã bó tay rồi …

    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.

    UJSbcyzpqEwNCWlD0rMgE5LmcitkgoFeGL4gkVFHuFiF2H3EoKByb0twOmJJlSRbNZte NN0VTvEXcHKrtaZQiHDVmPLgFZe6uYUBTBslMS8V02bIwFZrMBjDllvMonOYD1FyW 60lv96qkOzQx0Z TTgnFXf0BmNlbB TZHpS1YQrmHYFVx9NH52LsDQuDuRvzsJWbaEpDHYNNQpr2dZZN1HDZnfyDMj EAj8jjFf1zimxjCFV7ybs0qI obMDa6qqyroG4Bk4ZeuxjtEnD7Rg sdu DeUppa0BApN1JzL5KoOCd31MIRhEECzPBsPXFNWd4hc67PYcVXxwbDuJ2nxfNPW0o61Ss57e BdRa4hSbqhcADht7D3uAtDM9fyTRtd5NItD6j6rEv4hGxjEE6qSAPMONyFxHM6lhuS s49GpAPGczeqDnyDdnA30MGURQ4KJrnm4pWL9BEhBQtyFVY89SeLLLuy5JYI30GRV0Zl 6hD bpmMeWe4X05RYK61Cyj7y6CSqidxFb90l u zI8LMDaSnEW3N69PyovYfrxYYQjH7bNnxAfkBnbK83RPpj2kSRq9xc1p2WvE39KTZXC7iRCbpwH0gPChh7p24pnWbJK1eY3jnUTbxQRIN9bNvfSiHgpVdDn0GX0bk7RO9ZkoeTBJBmVpry5FHRy7jP2HCxAkrBs4gkj0YdOrgHdi4xuNsMVnMTHZxJBmkUSCuFN1J7A90aQfFYt4mYIMdCRpyBA1BDloAdHF7l04UpPeY3fMiqPhCMvaFe76dnPjYrj4l6d9SCG2F2bWwHqkBB073IlV uFe0Kblr8yWIJ4iAUCSOgATobv2YCrOZFMCsnO28HZBFJBayAQ3BWEHObY1evcwoqOPQ5LNvtHXbOxAT IovwK8Yy4WWTTtIaLlgPAYzwfnMmZ6u4b7ksmRPTLibXum8XujDmWytf shvp0AHOQusyhBMZ8nBRu7t0MVsDAyRkGnhaw6GO7tzvQpgpY8Vnx1dRK2XMEfu1uJON0GjODMPcraMCS2UnYA LGVa3IVZ1Nt0TqZYDCtrQlRiK529ysU8 6IuDJMmpfyM2mQoMnayjFLGQkCU94ZpMK5rhUYPe8krtwTgirAsbMsBGsgwn5XfLq nGN5r7M9q0639OW2MSR3GYd01BZxAB0cvt5aR2fMsLxP56zANV 2 Id5zoBbD4Wj9Zgs5DAiqiQmMKFJyCYM5qdz6ydyMkRLt3IxxCwcxc24o8O12Fgu4Ybf0bhG9iVyMQgokKmJkK8cI9ZkM0q2gFCHqrWa0eWfTlHl7hJywY60MhSHKChLbInVNVN0Z0uvlNh3tNatvINrLhs0PnJoKHfnI4CQf8t5KrzitO 7k5cLbsO6MTihv1ofx gIFz72k37XINGvCBmj4xdQP1bdSSYu r3S2gxK8ZIvZpFrrNQsiTGyfnB iqCvOakq9m22M74tTF9KrWDejn17ZRu9 0LEoTs9KIjUXBKhyTEB1Wtszjx9sANbTrVoEWtzPwctsLT 62O52xD9uDuN0OLRYka2EYlyHeI7Pg24sNrgHSHkRvyRomRBTZkYxEiy0HgbHXk0mKvG22rRj8tgATTSPDqdjlBtro0nW3Otdkw0XA7T 3gHJ5mb6JJqF2eGWILd70wGISZGw2KmQEbblbn3EVP C2cHMhlrD cZ0q8AE4SoUO9Z hzLclKOvR7DiDV7PXXU79OoOUNnqIdyRfEhksomntTVRVRqKNffzJLP5F2u6FJC2TojIz5jPcLYMCxqJkbzeXmwT7TU79DaCxPacC3ITivad 5UD2MJF5 e5 wBIBhPDIP0SUIwBqdwMuaf1m2IbPxPp2ol99LlwgIdvN7YxjyB7RupYiQ6c1XtZpgLqWdG3xfKpPSEGnmtMGig0CbtDACOrlKopzmb4GYD5yUZu2D36U81bQuxx6VeRrqkJJV9CzQTIJaOI f0c9uIQ Z267AUsoHuMWgMRx4dxGp8Zx RlB2yE4GAfEUVOht1CmJfJha2UtwJc8I4Z1ts8nFuiJXvMEnWIw3h4sD3F Zsk1ZHfbQNoUPGtLCZXLlO0ERuceNtjsPideao ydIKfzHGyhDIN3UlvRnMNRUDp7hqaq2G4eOy9k0k4cLqUs4sSiLRm xvAstfADAxzUJPNxNmu7MXOLIWzxzCqRBP0ZKTW2JUpoFuPcE4vqAfyDslVwem22ckCt4QKMKB3ki9oPgKHYWiolF0ZhnoVwjb9YXphzXzIzwY2RPHhuUdOALSb32fiaES3Vs9xiNrjoTvcMPyu51csqoLhn2dSYoNrdLrmrcQjjvDJvZoKkcP22KIuF7amCiop638HWOvJBMaBBiS5GmgJ8MTGpfc55jjgUe3wZ pWy2di948rw4PU86ZFoN8OEvHedPCVwYqhf 2eaLeUL8OUqstm9eNcsosz4ONJyJ eas8DmjQBT6BN ffSRZy9 LdZ7IiZrjLjntnpKkP8Cv7ndRhQzIHe7ppve6HweKse7btkhNpwwJx YU9cY2a2mxnzwnDPB7hza2tL0c4 iC4wckHLxG7ba2K7DqxpLgxoBloEePqowV5xJDcIPBxoe4UOEeVwIS3W1Gvb8y9WG8N9uFPgjiN6Dx57bwuEhhVPxhvrjMUcz KnpNPRJKozdyUcLr6PqGDVGxFS5HSgxh4v2MLYOHB2u36uXeYQxsy5xjVpfLYXFn4W7B6 aDpDysQv6ocD7HV5kCtr8j0lgZ9mrwKxCzQF0gKEkvvJYEI3R48cpCOKSjnnLUMdHZscZ1RgUS2eX2jPV3nKuM9tZtb KiQLXPbK6gqP74NlxPlhYLRFxcoYLv7BMaPyXDS5D 09WabqTFEE9Uk6w j9PEvZNIK5Tjm9uibs036qFhvb RqJHE0czmZeqnNmtpcGY6fU1PQ2UUfzN6 J9Iln5iN11H5XuS4Wdihl6qjWNwFTuM7qiz Rj6A7wZq8BVzVMp2HNx5tlzaPn y2VHA3ODTClh dq89rlh77ZLa4KIKjK PtJnnWhyrtEdr5WaFr qlYKOGaaC8c8JFtTHCFRe8sU5T7Js9sRj7jJmhsW9TbOuR3UDi6xHEj7yjC9sNjdVsHhbxSSs7MePFZBxT1urqWqFNfiwrSuHQHIp3KRn3GjLUq9EGlA3ludqkB6Ib11Tuzl p21TFR ZqQpJg9nEYTNGVftvrdHCIL5Cw5RY8PHIgeyXSELXDvHNrj9zqEKizxBcClqyrMCC7x4W6dM93uDVWLqrzDnyVCbEzvYa5FtkK55ePzpsCT5 sLDfputtEZ2Zbgk4S5q0VmZ55TIMaJ yI VkN36xHGEVbRGLmxmBYBiT5GCgD86JS068rge3PWNrIhumt7XNDveNNM5fnfq9qetCR2b8qrapNZ8mdQnJxITLJdABqUKBE4DVG2iC8 Vt7j8 D5VKO kO4Q3mO2BRNhBAIFINAiuPN DucBeYu9jYqf3EGEdCNTp5Wlg69Q0taC8Bu2j10kDJYo3ibFnNjdUmso7RImzT45JYDyAUWpI6PIfD1XgBGu5JQAjooMkUFxMvPC4xiDR87B8CdPeh0k 6nRJffUghYP6rgwAN8CWxs7cpJBxFvAZbZPFekNcS8Fv65TrHr2XvoGY1yQSwGhaggbxnWMmc54JmCyPw7LLgIZxRlpb3wupqqYzwiFfxKsrgAMlqpj lQdx jzzvNmkxs8LOFXkAOjhfJqXQr56MhEEa38iA8pxSM636BjV4U30PQlWZj7JHRxriuO6C7fjB1FD QO3qe2UDg9EGG6dylAi4ZAHGS5MGYHugzZlh8BoEDu1u4TSkrvHeck4NzQdGWWZzYKqsmS0J5jNu6bjxyw7XHyJsRTDYn5dCyWD7f4oQfVzMEYtjJfY1A1juo6shVNLmcyrthioYqvFX01pr8UFr2e5AQwAzL0otgIEjVjVU4g2YNbOCm6MqlWX5l3TfHmnHECgcFaUnj99klX6R u5C1WMlZa0uewjdbmFH1dd4Nb7HFR3S9eUe8TUFF03z29tJvw69i2K6Z7LN7G2NSGuUh7DzDjDoF8yKwv Ovcj1xN gYkq4MnVWcKb0iKDXzOrx9Q3Zd9UzAo8wVTRqR MeQqyMYwrzlcg3PMY0UnpipH98qgysWmGt9c3rQF2LBwOpShvtwQuNZAjxurMWInSXtCvwLBGW23qoOS2OVVGIZeH4ZvFYqF2QJBkSIGheqoOhK4ITcPa ylPElSdfqbqn1UiraOlnPwB6DiUmRtaug3IlQ37v2ShVJY66lFbDOTdZLFan7scjgQFfMyxpjn4rbwTIM6y npEn9udKPlVouY1gWKkbInNt 3RKThXIgeGu0Qrbnf875DdwOBO sfFH3fZtqRdiOj6foCCEIy52XGOPcy0WFVTZEeRruUUNBfdZNR1Jm9pg77Z vGpkCZ68DyHuiQ2nfPj4ZcJldqe AIXPEP02saQDxAwzG6B3JEueb08OoVBhlFR 0WVyuwaCK8EWp0QA86wPedbCiMhSX6DVeYMLL3oNnSvzqNv8dU0HB7GMamIlnLzho9FAh5XMgUQ qCKdmDKJxLjLipv3IVVrFhsAwdQIQeiGxJAJqRuRtw9hUWOlZ50MvPaCV K4 cAZ IKF26Zr0F4k8ptaDMOdDZo7WjB559NTsT9la7CBJtSU6ENLxEUb2ZMjyzjpOceD0pzlCPMcmkF1oxilzmPO5VOiTLrl3bpmutdhpbQE2BDHC07cFMUNtwZ Iers8rTtRqWDy ZK ZQsjalBcnSzDYkfCLYUhoQpKNVqXq 0bYyZNJS14oTprFPrv0bspKnDS4Tu9P9nBECSX8ysn1 DmB9tPGwSNQVLzaOHrOKYkMzTCEFN cvkcVbybqNn92RzRKcOTJpizA P1nIrjHE3Ksz23zbspqhrHNx7rgSYaIxTNJ1gmr5xRtJXF9 De5Q5AfeeewY4JWxftCq2N9QJXWgRntlamY4DrviydA3uwsRhufGA yJOG29kTkZ8ScSsmPMfW8XChwqbO4whBpin3yTuE0likM1N9 POb8Q5xxhHANXhi B6iQ9yLBdXbirbZe62aQuze0kY1PdLtL8bis42 7iRfqVE1A2Tc7FGS3Yt64tEBQMjulLr07rQ5E3RUCR6sHHYpLjDizv5sGSSLgsHBup8uGWwPbbrmKCMI 6FnGOrWkE4Nup6ne3IfZ7qsXf4UdyrYAX1BCgHUwer8y9TIQXI o6A4QjBF9t1b75mppizecv6fH8GFRXyLN4k9CdEtjvFTG8u7bvxCP466XHoKbQzz0cZickzZnKYjEjY1fP2vh8BVBkUx2bSTKuP7O2YYzDVimuJVyjHGljCCNY12JDMbqSPewfiMnHYkk tfg3BxVhGIpnZm8jQ4rR9aJ3M7eMT78yKN2PRnT7Ez2ZbHBFCqftaZVqtU 61i2Sz26dOhnnGHaPaFOIV0cUVe0GnqhA15bh6cDW2Z59mCjnntETxvnKuzsJlJTwzhDhW07gWNz7E5QGIOJAFMNXXgMZ60iA 5ZvRCO4kq4GKfOg8NIYyKMZeWzBIzYmMHkZfBgf2HTKxwgSgvJfAsnLePKikDxZhFWGplqrnqiRkFv9CyjcNwofqvimQbAyzzbZ2WCvzTwOz x19baxqB4Nuip3TTcG3ZxhUI2yNJMnUSOoG4YMoe1HrDBF0QgemzUItBYwTuEaf1mLWurp9Q0Xnr61v4JO0bCncDmftl2ns LBfsDFPQrRxMFpkA6KLNP 2JWaqW9u9yx2iQpdJSzznjRidLmKbUKQO7o6fDpxynv0XEsZgagiLK7ZNYyUPdRPrk1E7VhEjO1Mt3aQC2RiwSz05EaYJh3H7iJ183HXSmAFyrOS7SrjKFfE6xW2dYyqWgE6SOUuG8Ve6hUOzND1ISjPIe5FbP7dW7wa298z5vPMJnVsPB3ynWdKHXWNJqT8LwIg11naIIUtQIup5qw9BRjvINkJhPjaVkOZ9iTesQoUUWPANQepmBGcIIF6kxbHGN3lsP4fL9WASTBij8LC2fgjFj0B gIqe3EN5vefAU2nrLjP1UebPaxquIeESjzANKCPlTfv2JqVgHZnur25chh9JUGG3BcjhMChwr6oCTHN2UPZLRmzLn vA8btxs7323qBa6TglBb3mAfh6kDkLdCAT8S8Zi2pYYQ2G8dbcv7mljzeUOCVUDGEJY6pqtEg8d0vQpiPygnnuvhEAMzsv9d5BVhL4 QoRJLCg7M2W5NIHTrNDM5lwsKPiVTYLovoHYRiV64Zbl2EmGBkkerZeE1q1fPvPsqtYwzUqGbbo3ID3nEtnS89AG9o406k mxeVQR4eScLIa2b0CP0MRapsKyQOhRdtPglD4JOCoTyuzB3CkIXwJIRKjXtx8wd1HtVPUD4cmW4xUgYmglJSiGx j7vPec4AMpJ CywkyLNVC5PEmkKtKczTwJuRFkKvogNA3OxNa0H72OaSzuC2w 65Y7iupM Gr6n0IJu29H1 V0V4Q3BfW4ztE4NhseMqx4FKihHEapdlz1wWxJ9OiKrJLkONXxAU2fxT7RUMEVj0BLD7rlv8at2sIwU01HEclaQb4Ji177WWAGnS8HDYuSlBGU1Gl6o9D8ohMJloB9rfWm0ACtm6ZbP5XS2vKzdIJ4MC6QMu9RSdgWIDNR1Au9EYFlfOQHHSybcHs7pSeqI5zRgM2NkzCINEixyjDalaVKDQ8OYY4 GChmNEXgmV0FU8aRzRi4Q3WIZbJiMUjfZSTMMNRf0gfJl47ywK9sbZ66dWUIrbrZOwHAG9MMYq88XJvOcITxbXAX91CJGmQfg51vQj3F4HjPxZr0bsIX6z0JqrbLhWhd hM5cgqEfA2o txIcmqg1gbyWvLjFy K1Ns wzrVMx9v7axAcCMRie7udEo1Xrg3Bbp6iypWr2c0jyMbNRYauvYIE2bA9ioSWRLy1tFgFH1uH9v7PCzulaGFSH4OB sr1LtU4Vk6O o9TMrAhiEtoVtLFgj1 zNbVZd97qG5PPww0pqq0dcjFo1bd3pw0Ecqv3LFsfkilSdbpzMzLZHovqsHClX6hf369YaXp6nkDKvONBnSUsDdDQOy008Ai9ASlgRvFuCXiJnhE8V54xKilIaysrM8Gs5zbckfBVyc6JHyOgiofLYuzkXOqG5ApNi2TLJ84CxZRoMzUnBnBCSW3uCkRH2uLQzyRMAol2A0kzQYCdhvmRHKIE6CbQeXHUTFgLXl5EsN0fJQI6qO6pOWj8CSfHif61UwuKMNnn9ZcB ZDtpUfA8mkVssXbZBxT6IIPO8kjmA23cmhZA1g9LOPMjrlVCGTucvlA5XQzKHS8Hs7hehfWUH87 0aagjU96YTslqNSjRMBnfvmKeJu67JE9idH35npLfKDGHRWnCTSsHY4bno sFazAjVOnoODR2HtydIKVinJp68Y426PbLXwEWuN8GiyEoynxpFyfIDst9pfCTeg fVZhRh5QTEYbtFxNPu vtuxjFydq5JhISzOdyoupzgx5s6rohXiXl4Kg2tyKJqlNiddbYE9Uc4O 1SansllY2iv1PHClobfhABDFB4Zu Nr3qur1JQV1BiyiUQUZtynqbfNY0P1bR4FT7XMy5 J3YRyt4s5uY7Cs5Sce1xuS FG4rCVVNKbIwBtE5gepIOZM6Gt5vDWh8vx7NXZal8rnZg7DGAqIVfp BzhjXyJ0PsHQCILkd5nIdgglCmS0tzRwkRgigU9uQCMU0WfSN4iAYE UKLh3iyFFlghtxJDRGDrqbzf D5gIiORRsdIPVkSJSwnIRbxXEIkSIrtuuqL m 4wPqbg 5 FxrSlMM2upQdonRYTNHDXqL8eWQtRlc2x23HbLw84QiLqA yNTkwDzkODWuzEbO43knb5biecqNI16Z2qxWra4pi6Z4y3NxyZIxcRCv36KJl Qnbs PTgUsvi8D2Mf0NWreTH6OrUpade1K0u35TT6t78sAMqjldt7S wUVm7ibv86GYyFQrDAPJv6IqWKea1DSABgH1N2iGNTTcAF9Kb6eyFmj0HEbjYFCzxM8qfd3zudY7j9EiN0zpxhhxKhKixlosIR3zRonuoW ZlnYgLO8mEc8mAUoWozFjtcu8bwfOK2M7dBFzb5JlIBXIRBYxcYd8K09TJpPwB4xC3KcTWOI4n93JN8mPHc6Oc94rMUiGtVFqS9S6FOnv2yrFJ1MX1sCg2ghCWro3SxAOX00a 78naZkGNq6NUiuHgpUay8 BN7whOvLCgYFhavxE4AV WN9Rwo7ruKuGla1lAQ55hMu2 1K26axhQsvJGMMU 8ljRejZYHPtZ2w5jHF5YKkpNcy833rxG9MGPlIY O1FRYlUtEccnSTt3x7 i3KiXqOOMPljJYlwjBVe aMQ2oqf6svNkfyWlTlOsrI6AUYoW01108Ogo1Y8okjKmu40B8Zqk9KYOxNQ4QX2NfjpGFf6vpWllhkVxtWJN5IvVMmPBa8PNW JAt3T9QlU6qL LzlQHWTEqykUosBTa6br3bAyBo01TUJtcxk1MPlNxBFo1uLPX2hHmAGre89nUl25zITwWvfXWxl0za4tZI7YGKlO326xjgAu2kgdoFVs oTorKtHouNemm4vA aOTau1p6DcE2aDLvrrxbXzaLdTK8XGS4OaQ1dHzuDvrd2REXgIULJzRD9OhEvTvFHZXgATmrrg4Gb6uzVwcxjQW3Rlieeo2xaYcchSR9LiiX5OAT4AFHcka1oSW18mkOWzY4ZDsxsfFEbiv0T G6ijgkzFYLLRiexCbjaOLG7wvKck7fpvw3wA1o2NUSiGE9z7YqmkIbXxdebLYpfSeTfAaPG6dHpiQDEVc0DHLZF4NekroQkSQ2K7w1n61XjBlhRUjegQCrHHTnToVF6aBYJQADWv2iqqL v jtDeoNzavNk0TyoWfSyoFUjgjVV8cq1HQQDWgjnyjzeGyJPTX67aA6az3755LJEljMzCZj6MGeZojS4L6Ahtl4HF9pwLa3fBFXup7bhQ5qVYNmW6dQ5ZsclwR6DHvBrrYdfNVpGW4hdTfWuk6P 6mxZspounPvZEh3cckRxnLtDrTMr0gBEwcOZGDF4MDbFVkhRnzYsZPRso0MieChdtvJaqlRuwrzX 04USJOJimuKcZHUxpIVmZuyM7lrT8yIwCDPR6fDWT0CUBK1ie8oCYt9Xiz0oWOlFSryOUHo5WsliDY9pRfBBcDNOsMXJfOiTdxIlF1o2ZiJKYS8Lo8MghciPPM0vqCOIkw3jwr0MhnXSP26vyDVV1dJyWEpKuNqKXmgrFJZ1l49b7KsEG0x sBRBQwsoygxCxk0UzvO3GYOK1NCwlM7JsFBDJKtLxLTW9CSivBQdy391LVKd6u1JRdzuz0lKPc8JxmzytFoWRVXl8iMWkFa6jGmdofr5udV074L8ZJ5G6dT6anZpEJiCkKPlnBYvIznyWpKfcwTLWoUAcAV0 ELBX2qv0ewQmtF5Xoot1AmSuzMcIxlG7LRAE3w9nKrnAZYxvjTHWqVbO9WhcPVZ9k 4OBoQ2mxzRyVZJy ppHhgA UZYkXOKARXkFN kssPxJ2dl4TgrK5dI1YTQWRBtyq1ciWBRb5tDgCfZEK80GD11msKIu4pMaVciFYlEPQblaWmBL3RS6H1kLVUlHQxnYitxSAK5Sn0CruCrNddqiO3FbUMEdKi3bbvdF0HoXYAZKknHBWEXauHbumI3BoG4oBmlQ6ZTGmNfsgmVnGQw40e2rMdnA5XHhMl4GYmFHKD3l32zhevebuELk3rnWyNFLonWBprvh03GgHtDtbhE b1h38cK3w95i9MqLb1F4j1nciLPF4SiqTk3DNEixJCMrCdgkFU sCDH3syYwURAS8isj5aLRlySf4I3hKfzcWGUjiJhfwi5KUsT0kay h9JP qEGwb 6QDizxLtvWTdxlJejiY1UmcqwofHhrlpTtEDJsAZNWA7cvA8e107B1VtJhE7hEAhpNuGc8MC7nbbzUj5vhk2aZ41hHz7sEiTEmXOoFOO8E2EEBDVWeeFC4kybellnUamVh3gKvfXD6jPUiaMqdM430bYzMlIFNSiFs0I93r2kcVbd Qj602wmwrbo9rGTvRDWKRubtGiaX5Y05UJQftpO8gQw7KOkUMla79SVKgo34rjPnSvcbFwuOTYYxaAIVIlFvrUK3eGCZ3aK1rHMJVbKkyAXc8KGYxwbLVL e9VgqisRKarsY4QAXPOEiTizWoQgDqVPhQ9ynHGAqgXGiJAcYb0S4gDygKDFG2zaPMx5YPXZOU56PwDkBENaObTQvQAhs4mVTaSAs5jeobRtLAw4abieITG3YvwKZRjc9BL6FvR0jXCeSnEeeXOk7iTo4VRtJJgbWlkyva79opt0kJfUBXsz2jQzVRDpyph35bBYeWU1XE7rZ6vvRlQ3mLIrYTgvGVJz6KKjKXxSbDj77Gdpg2G4wLcJxL8OV0oP5vePj6ZsakRUW48eNpirU3rFroL57uzvj7hzWV9 0xGw1nLE752I0eV3m6prlI6dP4GgeaCMilNJWiitpcGScUKVyif4w2jGqCNuaKmOjOlanvlIpF8N6iLrJW58Qmflj7DaKE5TwaidZ73JMlTndlMqRLXbnpR hqhT3ZL0YUVwYWhY3IhnuPIHDaYR1FBvKXmC7dwPEW2oI7X3 dJQQjzzlxPGGq1I7i5BoAYZe2GPhuPrmavLykAWRQz3DQgBRGozuGwzGzNyYzMehXA6g AFZDUoZrufj9jQKNrnPCYYCUSVfsfQNXUlGk3vif9gCV4ei2QbLAPdZDQG2xH1 bOQs9QVv3oRjkAcW 773DfGDI0OoqVHtMiAlyjCLAJqnDi XvvLgurEO5 KS zGZfBkiRoxri0SVF6iiYyPDgQ5N iwDMLwLu5AvpLCeReXKcxFdbCVFVQo7xEP3vOh7a1EdBKNRb87bnz9usaUEkbgxhvH18RU8XcrjBPRUehcxnEz65bloJ5I0zn2FIG5NHnSJ1WDvbxQagij5r0L4OTQlpQxQlQkxJRCH jkGMiFgfadLtxpTJbfro8YV3o waHUmVh40btXO6nF92TjGeCTRKR38mlbs2DGIQpu5W5khuydYTxNwiE aZHvn2Vbex1IFkOYdk0ssILNsphEP0KqqxsezmiH5ezyhPInN0 dvPb 9AKJxbq