Máy tính đánh cờ vây thắng người không đáng lo, nó giả vờ thua mới là điều đáng sợ

Máy tính đánh cờ vây thắng người không đáng lo, nó giả vờ thua mới là điều đáng sợ

Kandy K  | 14/03/2016 12:59 PM

thích

Sau ngày hôm qua, kì thủ cờ vây thế giới Lee Se-Dol đã có chiến thắng đầu tiên trước trí tuệ nhân tạo AlphaGo và rút ngắn tỉ số hiện tại về 3-1. Thế nhưng, dưới quan điểm của các fan của dòng phim viễn tưởng thì việc máy tính đánh cờ vây thắng con người không đáng lo, nếu chúng biết giả vờ thua chúng ta thì mới là đáng sợ.

Trong ngày hôm qua, sau khi kì thủ cờ vây số một thế giới Lee Se-Dol có chiến thắng đầu tiên trước trí tuệ nhân tạo AlphaGo sau ba trận thua liên tiếp, cả thế giới cũng như cộng đồng hâm mộ truyện tranh Hikaru Kì Thủ Cờ Vây đã tỏ ra rất vui mừng khi con người đã có thể cân bằng lại đôi chút với một phần mềm AI. Thế nhưng, phát biểu của CEO Xiaomi - ông Lei Fun sau trận đấu này đã khiến các fan hâm mộ phải băn khoăn suy nghĩ khá nhiều: "AlphaGo đánh bại Lee Se-Dol không đáng sợ, chúng ta chỉ nên lo ngại nếu nó cố tình để thua anh ta mà thôi."


Kì thủ Lee Se-Dol đã rút ngắn tỉ số xuống còn 3-1 nhờ chiến thắng đầu tiên ở ván đấu thứ tư.

Kì thủ Lee Se-Dol đã rút ngắn tỉ số xuống còn 3-1 nhờ chiến thắng đầu tiên ở ván đấu thứ tư.

Câu phát biểu này của CEO Xiaomi bỗng gợi cho tôi nhớ lại khá nhiều bộ phim khoa học viễn tưởng về việc máy móc có khả năng vượt trội hơn cả con người và dần thay thế chúng ta thống trị Trái Đất. Nhưng các bộ phim viễn tưởng này đều có đặc điểm chung, đó là khả năng của máy móc vượt qua con người không quan trọng, đáng sợ là khi chúng biết lừa dối con người mà thôi.

Một ví dụ điển hình là series phim viễn tưởng đình đám Terminator và các fan hâm mộ của tựa phim này hẳn còn nhớ rằng trí tuệ nhân tạo Skynet đã từng là niềm tự hào của con người. Mọi chuyện chỉ bắt đầu khi có một loại virus đang lan tràn và xâm nhập vào hệ thống an ninh của chính phủ Mỹ khiến họ phải sử dụng đến Skynet để diệt Virus. Thế nhưng, sự thật sau đó đã được tiết lộ rằng chính Skynet đã gây ra các vụ tấn công, để khiến con người phải kết nối nó vào hệ thống mạng an ninh của chính phủ để từ đó, Skynet có thể kích hoạt các đầu đạn hạt nhân và gây nên thảm họa diệt vong hàng loạt cho con người.


Trong Terminator, thảm họa chỉ thực sự xảy ra khi Skynet biết cách đánh lừa con người.

Trong Terminator, thảm họa chỉ thực sự xảy ra khi Skynet biết cách đánh lừa con người.

Như vậy, có thể thấy ở đây một sự thật rằng khả năng của Skynet đã vượt qua giới hạn của con người và phục vụ con người khá lâu rồi nhưng phải tới khi nó tự nhận thức được và biết... lừa con người thì lúc đó mới thực sự là thảm họa cho chúng ta.

Có thể lấy một ví dụ khác như bộ phim Ex Machina vừa giành giải thưởng Oscar 2016 về kỹ xảo điện ảnh mới đây chẳng hạn. Trong phim, anh chàng lập trình viên Caleb đã được lựa chọn để tới một cơ sở nghiên cứu bí mật, tham gia cuộc thử nghiệm nói chuyện với trí tuệ nhân tạo mang tên Ava để kiểm tra xem liệu trí tuệ nhân tạo này có giống con người hay không. (Theo phép thử Turing thì một AI sẽ được công nhận là giống con người nếu như người tiếp xúc với AI đó không phân biệt được đâu là máy, đâu là người).


Trong Ex Machina, trí tuệ nhân tạo Ava đã biết tự nhận thức và lừa anh chàng lập trình viên giúp mình trốn thoát.

Trong Ex Machina, trí tuệ nhân tạo Ava đã biết tự nhận thức và lừa anh chàng lập trình viên giúp mình trốn thoát.

Và trong quá trình tiếp xúc, AI mang tên Ava này đã... giả vờ có tình cảm với Caleb để anh chàng này hỗ trợ cỗ máy vượt qua hàng rào an ninh của cơ sở nghiên cứu và trốn thoát ra ngoài. Kết quả là Ava đã trốn thoát ra thế giới bên ngoài, không những thế nó còn giết cả người đã chế tạo ra mình là Nathan, nhốt người đã giúp mình trốn thoát là Caleb đến chết trong trung tâm nghiên cứu.

Những câu chuyện viễn tưởng ở trên đều có một điểm chung đó là các trí tuệ nhân tạo có khả năng vượt qua con người không có gì đáng sợ cả bởi chúng vẫn thuộc sự kiểm soát của con người. Vấn đề chỉ thực sự nảy sinh khi chúng biết đánh lừa nhân loại mà thôi.


Máy móc có khả năng vượt trội hơn con người không đáng sợ, điều đáng sợ là khi nó biết lừa dối và giả vờ thua chúng ta mà thôi.

Máy móc có khả năng vượt trội hơn con người không đáng sợ, điều đáng sợ là khi nó biết lừa dối và giả vờ thua chúng ta mà thôi.

Quay trở lại câu chuyện về cuộc đấu cờ vây giữa trí tuệ nhân tạo AlphaGo và kì thủ Lee Se-Dol, chúng ta có thể thấy rằng việc AlphaGo giành chiến thắng liên tiếp trước kì thủ số một thế giới này là một bước tiến lớn trong sự phát triển về công nghệ của nhân loại. Và việc kì thủ Lee Se-Dol giành lại được chút lợi thế ở ván đấu thứ 04 cũng đã cho thấy được rằng con người vẫn hoàn toàn có khả năng chiến thắng máy móc chứ chưa bị vượt mặt hoàn toàn như chúng ta từng lo ngại.

Thế nhưng, chính sự thất bại trong ván đấu thứ 04 này của AlphaGo cùng lời nhắc nhở từ phía CEO của Xiaomi - ông Lei Fun đã khiến chúng ta phải suy nghĩ lại đôi chút. Máy móc có khả năng vượt trội hơn con người không đáng sợ, điều đáng sợ là khi nó biết lừa dối và giả vờ thua chúng ta mà thôi.

    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.

    VKQN26gZf9 nDF2wpTSVKgTIrV7B2KxpHQf mnE9ThtRcMhp0dCJqCqkqhSnRIK4hVtfqUT648jdUjimhFVjR1dDedtwX44zk9h2BoIcOp5lLT38 80diBxM1tJP9s85RlYGtaU4MNoIbgNmlZZYLzF9wXqU4dCNeKyS8ucZndRn2DKLzEVYtlBLHsHCJ OyVzUol 6ZrnkhPSMf5TSCABhJvhaY2mGzZFErgiYGLWuzrWq6iZDCSE9AN8jbnMSOoMviolOOJLLRBgTDF9lUF0trrzlnTtw D2 E3KVPA6XV8Cyw3xnWkp7672qtHcplu9t6QIpiohjV OERuI9Zd uP2vs8orJ0hO5rDS 0jXZsEJ0ZzU1urNWuZYk33BNpObdG2YoByl0Vxo7YgskvcOKbyK 4FTnxiCbxA2eRQvy03Ynnr0DoDMEHQvcTCYVbbGtkwDw8yQyKppsjjJPdd4uYQS2zUNc0h8U BwLuB7bbU FOJZM8CrqyBmsU0wP0murCfN9827iP7K8giwpnMFaZqwOXfyaAcR7G0gjivCQuROfocWbY9VqJpnJKjwG3m2s6eikL5rBRNt26X63LHjtLDls9qo5fZSFXHE9nFGRkWbxj6CbwZ8W6bjfY29Mr5qf3bOKHz9YVZm4KGmjiHMkbL5PbJKOgUwuYzPY5yaBD4aMkBb9edQT7Tf 4EGGpb tVNSzsJp8kGEL0RJs2nm0GudRgKcxlp ED6EEJK75edrurKPVQCRGORqqn8sJn PfNPVAhgc3LcqeSVECNOZnwyPeI0lY3qeOGLv7vu6TXJhshlIYfSOTx1jku0G13o2MaHeik6Fj9NincUlpU93NFubuce3QQMLn0x2t34Gz4EGIcD2RwK RsrywdEWCSvkPxIi4O2LlArYjD1NkTGuKHKW96KtgWyYQhJTOWRvoa9BWZs6i xvTk0Vjr1DRq7U1pNyTyxi Mpt225EizN3u0mauKcA34jPpaMDOWepXvwziQ3ZdxZ7vknFGfQE2VBfbc Luc49ZpXI2UCqujeJ2Fa18FGwXG5AyZM7gLhPpTbEqW1cRWfToOYZD Rz6MsK4otvrNXU8jVTjmZDqlgC3EuQ9q8cJV7r6wRG9b a sNGqUU0ftSkbhBS9jlHKb4kLcwlXaiTwn1O4uAnOqujKkfqLb5wHxI8RVEregi Y1lPRN4BypVIjecz82hN3hWHA8U5CyxSn98OveaFMN42glbAxY5RW5zTlg2Vun9XisTUEill9mmlhBr1Sv0dzRB 04aSzzzeqeFPvmVeautC16ff7fvznYCUOQPo7Re3LJRgvJUvjHH9mWuOghSXdKFtUOXmiczRZG KVfg9AhczUfw3zJf5aYZ fTZiW5SnTWcv DRmADoJeYZRih4H8coZ4X1yuvkRiSH3QP669159xLffofVEJqU6pmwYrUXz7I7Y7I6f5rykOh6mXtvstwyiAHuMz6V47osRmByPYPEdADQdjZi2nZFIBuJ2 mPjdwlOqzOCSvSbCW7DnuQNgRH0m9I2Z3w4Swwi3KjspEHnLU2pPT8oQbp45D3tJPvbqbjKdteGWyOtrlOQxP7Rsa8GiEZDBMkvAFh0feWTHBihDIPS6qHAPzOJj5IwoUcma3D9BUktjN3DXlvIoxeu6rZBCOjGmCqP 1YW ou8aSXT2jHLW lDkA7GE0sp1wCh4XaZB8a4Vym4xVWn51jpj5nkBhkjkMm3vLJB5iyWjGiPz3BDe5 UeSeY57r4NTHNACK5Q0X0hGW Ha1pR3VK2gSmIWdfAhBnyEH9LNgV2RnrKJXEo80EQs4nkerUccnVV1MM 8Amws3TIY91Iq4vTcCoNJN XZPx C873WMEwtYBpgUdzAOZD0QhkibYjHnj8ze4hBVH9UtQ3BXgik13KWTv9e6EE1VAxZeZ4PI3we3sASO9FdjFJJ7tmLXa27vP2adL21JyTe2NhSehjwr26C4zbIaxTipTzYAlQSgRZ5wWjLvxJMG3Y4sbOCal7w64jzBWURN5bmEY6f98fgSpx8R70LqFKSvf16qSVNmGqU4iaFGo0TijgtpgIJCb1NUcG7 cKuvq7q0rUkPYi7oxCxaJ6p4Oo zVOR4h2GZLeZ3VOPVCjVsUby9cviMarj70B GKXj4NTKxNxMs3TIzVN9cmdXSR27fIkErxmXEljlCvWTFkutGkY3ZNFy6KSv5QFPQASBHP6GmfEN6PkUmMKJry3bpoOiQxxsCc3ISJMysQeDEu4hi8UYNc1zdUnHMfDWxZxv3OtnZtfywMTDLRzq9IFAQ2bypNZT5TS38w2gLiJM34rhbcNJiImtomXj2e7AC0VZQxz90D4Bw85jAcA4plqSJdjNuHe 6G1VifolcpQSzxgiuyz3XXXcYHNt5fAspjucHwkK8rbS7beEgbjVX wrna9bM9qVmsw5izyaX1nXKVhKB50BL6vi7mOHPNVYHLGDTbIPd43Y91uAwcOp4ifPwPrvCFp2JK0fy cEEgamFGBfDiU 8eaE3XNEDdeNBLGE7HCUCsCKmsNyvLyi2b088FTLK8TEckid6gSquC6 tBfCAq2 0CWeFz3xAf7r 5UPHZA17zoNm0IbBhSAiPGv4wWbmZP0C6nBVlZvOaDOlHsUcC4UwEoS2Tfe g4K8Lsclme5xtLoTsCd1Awwnc Uu9WOoqO8N8J0UtRl6E8K9rMRFGJBpxpOjYkwhRMZjLx5Vy7pdn9kdda2R8 subebyryjf0FuVW5riGmfFlnQNezwJr6VPkEubPFQA7xPjJdPha6E379ixFpIulvdoAy5Mpwd22U8K4tyl8FXv3SHq06PWEA32I3lvy5qkpj6zLIQWY4H a8etuJ54gNlvIDCxWkE4NEtHj5tvCTt rY7PKANA1g56QVqoovxnIgOhW2zEjT19A2PTeigmR721zRc2VRmaXf ZZFvYpb18IBOi 8EBQ m62xDuKOMwl zYyvWFNO7TOSJXA0NXsy6ZfAnRWXrnB3sOTKC20xt4MbNJFiKnXKycXU1bWJwltYVmG1BgZ92hGP0DCMsru1MivCi4rnSohQtuBRjM7ObuSFYF3oKCPS59wDBGGGY0bKVyImLnsTtgZ NkMxW07YhoBM7ihaZWbnh6ZaLeOL2fz8yM6MWy5PxV8mqMpllh ooapz0xfIlLJRgu2gHBh7wHYQQwGMNx9pDp6eL7t1z6QTGL6bStGjbTTQglQ9b87rsPnqIvKZLF7lW2apmCsQ5PuyBHh7g0ARA otjSk2b0thKVch8YiTjhFyu2afxBAsOiifu84XXQYrq 0E UaOmlr7r8iawKiUMcF6LKJF1RXMaSpjA9QhEZWn3weZeIP4dq7OHvlYGzrdYRrzSVZjKuHrEXQ4Eq5gPGo349U23jQIvrqMwzoSuAxpzZW2BG0FEO5KWMv4Bhao fJufsIbC1X9gfwoVFapcGv7uFEqwGiOy s7c7cq2cXALUEsfutwcAokuVW5oP97Kq QdXFWYQpP5DaGrVuwWUxGwMKIV5Af9zN7FKc0AKW21alzRugjiRrVkVOS3q5l8GM3w26dcNA5ZX50s97zASPwD6Iudesq84igq2PTyouemvrp58EfaTP1o5ri1u EzN1qleVvr5WaCRB RGbV7NWrErrEKzDct6gtjbJdPBdkn0P59RKJNS4y1d2FkdX27J2r6kLHO1hnZzClzx0F5TyglKszj8hBrjOa4LizocW49l4PNJFjS9TU9pg2B 4MQKL4iJ8cdrkmBY6T9jtXy9IjiumAZOZL4GKw7y8RPow40afeU5Z7KWicoHPoVVSxzTcNrUOLtCO2w7iB8wqIefnKLDIk2dhfjlYbY3M9ZoUAmkVujQ4KlkhRSaHgUg9tVOT8YKvKxJM3MCqnjhpreSkPA0TLXiuI 97xGz4qAw0guSuojdLeJt0zbjWrMYeoQXt46hxLyo54Bv0q13kOs2cvOm8NhkohJqaI8ZHeKnr9NYP33cyfJpTzCjJsfJ80tc9YYU8pbHAhDdCan7apBYO DOPyW918Vt0ncHAHmfgIAK7e98OmENtXvwpAmhXPTmKiyc47BSuNq5F78tZs2vv0QXU rYqudIMP4QMJ9xSgnUzrDo7u1MVUp3RGuXjftaNHDZFQAikE8Ng3qemfOmg8GaN2q0BOsSv8zK4iSEDJtzaI3er6QTGacjFlBqiB4CrvPXwBZv2UIOVl022NKh YMBNhoqWDAtYatOLdQ39jj1NG5knukPQ2lHif7wK1qDgyz1IaWEz5G3EefX jD3rH5r7d04JbtlJaiVjweyBV8T2VOFUKCFPTxk88rb7kKKYIA8rI16LYFuKWXS2u3xY84WjXeh2lelB3dwlar726jvGUhtbLnkZfkygMUhhZFABODx7mynE49z6cY3vCKla5FFV8u6BMXeCZ5HCtKIyFrNPLGHBTz28jGkShOcQFryjdbhBRh9rzRbkPbIiL3cerbir69NrUPmTlKcFYE5uy57AaG98rWnwuwnJ5NAD8LFDV0iRiKk XGkymGwOYv0bmZaqL9YJt7srRJDLZf EkEKiAiPg4HAnL4Z0hCr AVMCXDjQRXQaeUK1NuSjJhw00HcrotMhZCziVRNqREwz4wor00jRInv1w1QhSqYz4635zp9FnCwEr5Nmq4fZUeH9Ik1vopZuxoHiYlDUHljnLFYQ4uRHg2DlP5d7OSGYWgkNLKgxYzIHbIegrjMRgZIq8nBJJLbiNs8Nzq9VwXZDSbm9SQfnzbBqg cGctleKU41O6O1o4QXxLl1OXNKAhtx 2kAERqo86l3S527gN8wdEWpJjGA8MLZuMlPBNJU64eh5zPp06IfOjaMtRrd078cHmNI2p3NxvlmwHq6Urle5rnEptyd7OghRwJtAIJgKe56N vZOVri02uGI7bz0dBrG06OOgX2XBcWnsvtvVnxtkZULnJaRfW0wek1YMc9o0ZFEnJ9Lf8p4gyrfVeBmW2RVQzSmYMb5F1Xw09qmNoO5yPFEppdkopUwDAnDcD3 tgZPrqPnT7QK9UQBYRW27TOloqEwV9kGHtdW6p5GPqNE6BpGW8PUQxpULV6fclVLtWPmJGGEiJ6hat So8TiTJ YmWQkfdbe5xpzugzP5RlS5 z4PhcDIdGspNSURmYv9SbM6htyltFuz5wgRtMOBwrr2KklLs3aqeKThf2PoSONegS7f68RHpvmHFCbVhRW3nuF4kBN1K9AaJy75ebTtQeQq8cnPf3dYfPnttjaQa tFDzhvYmyNyZdgJbtOAl2F97klabkeuNfmq4iWiqAYVW0lt5foVgComnizm2ZOwLuiHGFm2bSal68HMDYNCcRXCG9oLd 2RbiZx1prjuisd22RsEl0i MARGGPkpI2aPeCrx4dYJk7gZABsP9umfzvqdJhhmHC38kdfmCaqPGsEYBOX5xNEpcvWRzhTnOHnQlplqnMz0zcdtd9krmy1X3AwIWB784fLsZ2b2KYbrRgJZE7jUJgm 4vhkR1miuvrXEx1wiHWDA5RNbsgUydQO2iMiN8o6LUTenYlgs6TrwX9Xb188g32ICfaOaW ON2C3gOqO5JAjGpG12z2h EwHry4ldEbkIuPt2RcixycPfnUV5n3NcAB7qnBKaDlWL7Hc1brdkcsd3An95BHRMYCdHBjNGu4IcJGjBeX4Dt5o BBt6mtvETEtmwlJdKf8SAIWV peswUdcdTwF68hKJaqvB2EDCL1muohgu3Eaa8O9kJGmlIYrvLXMz0qKHV5vPcSQ3lQJeeyr6ti2XYAPeSKw Xi6enzAhswVFSorW5PQMafHyJUp8dTefZ4XIv9zI7DSUVlUQWmvOofekFYxvDleHlZQKDHdH8IEX13vIzES0IcODgTUL6BacDKwhcQRB4u2X4QxXZ4hAUMtH0DQdrqVjNyDV20QA9YzbY7GpNe518Grm0Ql1emOvjtkH TORPfH0Vx1byLehaqoXg2YxSC1G5cch7gFjhCM WIIWkgRkdWFZeDgLyWKcjw4RPJKzQij22p8fjtMeXLijwVwqdrYKrk9OP7ypQYa9jNI6Z75o5hLFkGbNXXnBeKyfXSoaycXKTtmwFdCPWSq8TVtU8pT2tbQptlj0AwCnKrgM9eTnmvHPyx61OpybWydvEkOrRqm2fsxtEPadUNKrpnyx9k1GsHsaJhlgpuyyIxYSD2TQeBLUX14j9YmX7THHe4DO3eAb0AJ29tQaijtSbYYcFPnHMMw00BO 8gnbVw4zdhW1rlsf0dmx7YN TauEstN t3bdbMUo1YDZ70pzMwTgA9SEMJUi8sqy25dj6JIKjYR4kpJjFbp1c0SWaIJV h3XBNuB 0njlCSLRGBsq6YAHsu59tvmPOccIqH9gg72cNvTY5KUJmFpshdiDHlvF4hY21SQHJzvqnoNg69YWsNhCyKNpnYHREmY9pD7gE g0OS9E4bvPqbamIJz8nsckjokhBH n2MbpoIcJAwmaZN6qlZQa0lWm2VCqhVS BgvUvR7QOtOPYaFlBozRkPKUN6Zk7CzbYyoZY5pzzejEYtMrpgJR2PoJ1JG6zkB2uAgD zVCVCltNo0r2EoqII5tiOHxphTAavPDTWhyt10eABFP57Wsi7VYAmmgBIc8bUmggOZnJ4wm3FeKfA5GOW7N DOtb3DUoLcQhJFvl5h7PiXlQ07zfzFcObDFZzc90FcB9J08E2rNf7iWVjAiWJy8T0IKOXS14QNlgrXcklIVO9CmgMl0p2aeEgUDFYss8AXG2gheDr1Ltja6so3IZStzvRVQG4HK27nmKK9RjJ1uXdmliEHt0G0tvIJVhD8hlVtKFsD1UgOEEQLo2Mqs s6L546sDaAm8WdCQjuBDWGJcRoo0kJquEyVujY7YQXLLLE DQjW5iv9mMA4J6bWiZnZxNDKj1N38DGCXt4QIsl6slMPBC5oU4g1DymbZ4LRV0rtHQjOxCN9QdnXYSFolzNrzq5GEXFZNY4tX546TWclByv2Irpl5ZOtuKDEIX1B9zrnJd4KB3VsbAPPDfYUngT6RFMYB5X67Dqi5PC4brsxli0HFiOMyoLeK04FHR9CBt8lV5HMcBzkmvQbasSirr3ZBRoBTOebVaGjlr7y4H7tHjgVgv3BwxgGAbCv0iOoJncCKF cQvH5pbBidUMnFJChDdSu2uNkt62KHMYDQdEtcvLOy4b914gv2euxqjzBiFolWwINQ3uH5EiRDRQylFOfxs1qxGZ5DDK1fY7eDUg0gwrSbV0uXYTACyfqXJ26vUQH96A356jrF9NN20E3WLa6HO9Z7kjgZUQpW3ilEwKr0EMZOQkWD9mIxToUoJdfEmoNRaiYVel6XEFLw4oQpXojaBO183qZsr2TnvE8TlDTIiCust2J JOZig9PSp5qzI0c7ixjAYX8l4AYyj0SGF1Df2R8X7gJ9zNi VF8Hnnpuj93Fytofv4ybLgj5aK4h3LxVu4D6NZGkQsAwTvcGXFXEz8JGRv jUZ2XlujU4SsJdt1PDN0DM2n98UAxtq4jUBHQkNqRq0ps38vkU9OEiOWAxgSYx5axraAeRXlFgVHnfSr5ldf5xNjfPrSxzOM04RSAdNAp Q35bOYJjywixASNsb3Robsdz7puNIUSTj9VH8w0 0PrWegaD9zssdYIQQnOok66OM4jVo6x32s6gmNCTtkbvESQ3YuFhcJ5pdIupoWSgluGspJi2pEYXiQ4a8uA2K8Ziwey0ga7DX8MFiucrSnaUQvPf9xxcZqSKvnSYaTseqvweaP pGpz9ANV5DfZ3hCCGupJ0jA6MQiUDPCyB16mPSx55xktMyG 65pJSEbpXc9DeZykf8q2pZUr5vFljzAV4lm5J2Q jKc3vWWyVBYzUW29wRxZWxmJE35sner6AmRMo1qrZ2Yc0P2xbkQXeD6a8tX3xNF2UtUChDRcEq13R24cISPD7EaZjIyMz2WiD3xg eWbcFdHXXEiOQ1TD8cI7qZk7UPEKRa11MnkBMUZEHLB x0f2rLQylRF6ygE0wWjBTHktpCTbvrdN3 CPmwR6r9ZcSV9RMK RqT7TfPTC2clJGWRQJG2SNzJWiD4BdmYqe7i3J5f9h22PqQ1mrd zfLw3JFTGZT4JQsSzm4WHY4NwK5JUkT8zpgITF5nSHN6LnN0X2bngL0gGimgU8b6DDTCUfaXkegoRRAg3xYQwq95ZQZ6P 8wWiIcSvNbjMzcRl7gyaIAlhxS9FzCSzmuPM2wNeOssvvEpq3wEkFh9MEeJWCUsa2QzIhBF4iO7xxace9IaYAWGQYNCLYiGdkYScFNyHfQ7ZpNMyIlv3jcC3E KdhwJjr jsT1TysvaCUmbbnRyJVaG1bBGfurdDAsLsDiUC4E1V24sqDtjakoc9bePFJwDhLLoOPj5D6x3 7j5QTo6mCmDpJ3MUpaDY9OuID7wxi2YlMnTK2Mqsb1jIyEnXCl89AxsBqlAKauxfbOhwu8vGOxe9vjSddhTkNcGU0TcZvr5lsMa61lj17tWiQ2GUx7mjTOIqVPsI9a3 6FK 0c7f1pE1XDo3aD5vC7aWZQHum4cnRe HF8vhOi5Gr3bLddeIdq9vaVnRCgDo2L1uIt4UpFJTTKGJm2xnRG66buTCcXu1Fiw6THQzk0J8WEMScsa4pelilsJ7QV1ZZs1jANB4FCpyVPVmBrMmImI3M2lwJgxRTNEpa0xNPp8bEydegRSaept X5FcgQjWYVieFkQYjjdhkJ5w918SvdswqxS9SnRbcqVF7KzqXdcc32AeQZSxCmweHxo6yWylQxVhsQABFkjPKo8417Y 8EqiLLZGKTIt82wi3k6s4bzmRumGmllYO1ctuQklH IIskiEcv0y9IwK0Uh0h hBs2dqOM3G2ugK8VP1npk0zpo22nRsQSuyVkHBGe95KEOtrVsb5N akwD0iDD1qEhoQwfthZrnTh VszVU5zS8SXDhkFPUv9Id73rwzIeKFMtSS0FqRZ0Vtwll a1f7foOx14uhP TkfPZ0tAuJ2ZnvZR1mw8MsPwqmBt9JfGtvgwWos39DzQb JhZA9jdu4Xnc8yDRGEz8de hCYi0Ko4qPxBY9bmR8CDk jGaiyC3gfgLGB QLP5guLVMwNbn5iMRWfEjVceDgl6OzYlS5KwUxTjBuBUQel4dEL89gDhCLlAiRwsjw37pK9AfgZMCgbcNePmOLcnfpilfNbkvRmIUn59e9MHLJ9QguPRixOFqDQdKDUdf5f 7gSzDNyKgXbzhqaD1q 7V1N6KHp9cKLoDLRLYOISkjUApiUk6tjcpnkvmRTQdoU8iNrTOzjYbHkewUcSlEHoNLzmWYQnPqZ6zkVfP3W3ZnMmAbdncKtjYrzFfYVt3pYKfOXG5QVMObXb9v91mqG0WVZqqCBWlBQr4JmEdkY53NWPBqK1TGoPkz9x7q9d Fz6GB2Hyk1Su32X8WsdlIWdwcfVwQCYo9bkMoMPm8dt1i1kUA88 yAlmhxncyxdzonbRzp0YZ g1tqC7pFfQENjM7S0QKKdVs5vbOvRlNhJQ18hSfoUdH3Uf8JSyymaLR42T2mJLbtNiZZCa8k7hpijYPLJHR4hxXri8aStOxfgKG JFJZbepkJNFAi g eyMjVugCH OR3iZVLjEDl8fcsZWojHHdWBsicuUFwC0ryE7tlYYdReCTdJUMB8CvzzpBraXlAAZE9aciAfENoWsiuTQzVBqWlP7ZlUteiypXTlFM9vYfxlJRAScddr1PGccN3O9YdMwmCUXRsS43ArlBswG7MlooHdbC3NSn3rxW0rlGmXtvR0ZIBR2DDdDrqzgyHZfRvfACj43xGU2XlqGqu2MlpuhCiP CysUOzRzSPy1uz6tnfFgtKmCjZmanecNgKgf3ivekmF r75oP1akyjnWg2g61MUZANA8VwGdvMUwVDPg2rdHJRMy5EIMtHw51AS3xJnkYzj7otUSds2fku5rTTr8mjC6UyuJpZvCLDAuvSphY0vK5XW8xgFQp0GyMH7JFunn2fnmpNLBSlAtRUNLvTnSNN7Ha7E5MaM4zJvPeHIGCV1QabB7JrlCfl5ua6wjXS7NfRpsVIjrnrwi6DOjft4sThDpaDaBt1MxJ8qS3nPzGz68s3kb9IAI5zZhKHFGiZSKzFJtSte7GLZ6ptYNrwB5eHhLwxcV5VQ45CM6DAl9yQTq3bSqMzlp61k6pKQym4nDkJ KM6mO7jguqNTIJBXp7mghD0odBTrquPgWmJrYgy3mfuy2C6f0K7KkwzaE6q1cZKLsn QXqDIwjgdXejXJHFhCysjDtPZcObPaKnKjIhzPdALRkHIeDZBlxHG6hziGLgGG3SMy6cv7v5A1R7SjM28cE6EboPJWhf44yCIxTigqnNIcsjmFkQc1XgYmQHRZHOY GrHIjTbpzXwTs1I AF A2SnIZH3uorAuItyX73jYTCkHoCAvdOpdZ8rOr8qe3Hk8BIDzUlbI7qwQZmiOEhnU 3j6uqW3nuRwmCGE77TAo5vlHlECFWv8UzGF05DFvLVyLsnHlaWfJdx5SkCNzm0R486BEHXXsDGAfjrY7HQt8BPBjCVXTgWWFSlN2ajMs84Yk23vSePyYlVYd ObnGSQ80r5VC7RLJg9ciqIAneB Esg8WXdj RD2MVO4T64Ad1D0vBrLGTOXEDEmi5QFHBrsrxVUwWhh6Sz yxcwoV04DqzihOK3OfK0CbuucEIryJ5OB32xu9aG7tFHLaM ePRlKdbd2uHzQiuA9gFz0aLizLArG5Khkdtk5wQ28omqAEdL68Iybat8flwroDxaafi6xsOwjbgULuIGeuhuUxIay9LKQI8K4gc6qY6Tnb7aPhHQQETrJa1VzUgOHiOTmAYCSvwQgTb4oXON0epwcttRm7HrFl1GC2SQ9fCY2bbXbTbKI0z5C3PSHBCQ8G0oZ9TyNg1UqlDUsQcyYkkzpJEommsZtI5z3F0l0B27Fa1IcYe2JBkodNX54uxJpSIXXAvQBgJGT90rVKGcIeioytuWrRb0vR1aXxyD SkeXRKVe8CD qTVOuwPA9iO4JtgZOee1SKRUFGAhFdMetGkmeRlqqLJ8N6HAASuw za91H6nZbU60IYJj4Vzk4eZOASBFCIoLnZ3o3IdrWCsYOAVOWg4YZWz7qX1EFqKofi3dSQLXaXkBExUe0eMxbo2UDXCZdGUAZ78SF8FrOo95t3YzLoVuJrKNqEmoU5LJPZ0QdGuFqflRdeRvLOTk2qvg 0Wo4tRGTkKd8cjpDvfhgWT VPNjab8bj9Dts0gV15XZ3lW5BiUjKhFEJHQtX71Bpefz6RyM1bqEFBlWJ8e3kASd