Trí tuệ nhân tạo đã vượt qua bài kiểm tra cho học sinh lớp 8

Trí tuệ nhân tạo đã vượt qua bài kiểm tra cho học sinh lớp 8

VietPA  theo Trí Thức Trẻ | 06/09/2019 03:51 PM

thích

Mặc cho những lời cảnh báo từ Elon Musk về một trí thông minh nhân tạo toàn năng, có khả năng gây nguy hại tới thế giới, những nhà nghiên cứu trí tuệ nhân tạo vẫn phải làm rất nhiều việc để A.I có ...

Bốn năm trước, hơn 700 nhà khoa học máy tính đã tham gia một cuộc thi để xây dựng trí thông minh nhân tạo có thể vượt qua bài kiểm tra khoa học cấp tám. Phần thưởng của cuộc thi là 80.000 USD đang chờ đợi người chiến thắng.

 Trí tuệ nhân tạo đã vượt qua bài kiểm tra cho học sinh lớp 8 - Ảnh 1.

Tuy nhiên, tất cả đều chùn bước. Ngay cả hệ thống tinh vi nhất cũng không thể trả lời đúng quá 60% câu hỏi trong bài kiểm tra. Lý do cũng khá đơn giản, khi trình độ của A.I thời điểm đó không thể theo kịp kĩ năng ngôn ngữ và khả năng suy luận logic của một học sinh lớp 10.

Nhưng đó là câu chuyện của bốn năm trước. Mới đây, viện Trí tuệ nhân tạo Allen, một phòng thí nghiệm nổi tiếng ở Seattle (Hoa Kỳ), đã hé lộ một hệ thống trí tuệ nhân tạo mới có khả năng trả lời đúng hơn 90% câu hỏi trong bài kiểm tra khoa học lớp 8, và hơn 80% trong bài kiểm tra lớp 12.

Được các nhà khoa học đặt tên là Aristo, hệ thống trí tuệ nhân tạo này được tối ưu để thực hiện các bài kiểm tra trắc nghiệm, với độ khó tương đương bài kiểm tra tiêu chuẩn mà học sinh ở thành phố New York phải thực hiện trong các kỳ thi.

 Trí tuệ nhân tạo đã vượt qua bài kiểm tra cho học sinh lớp 8 - Ảnh 2.

Mặc dù vậy, Artisto vẫn tỏ ra chưa thực sự quá "thông minh" khi giải bài tập khi Viện Allen đã phải loại bỏ tất cả các câu hỏi liên quan tới hình học và đồ thị. Theo viện Allen, để trả lời các câu hỏi kiểu vậy đòi hỏi A.I phải có các kỹ năng bổ sung, kết hợp sự hiểu biết ngôn ngữ, logic với thị giác máy tính (Machine Vision) – một thử thách thực sự ở thời điểm hiện tại với nhiều nhà nghiên cứu trí tuệ nhân tạo.

Trí tuệ nhân tạo chưa thực sự quá "thông minh" như chúng ta tưởng

Hiện tại, các phòng thí nghiệm nghiên cứu hàng đầu thế giới đã đạt được tiến bộ đáng kể trong việc phát triển A.I có thể hiểu ngôn ngữ và bắt chước khả năng lập luận logic và ra quyết định của con người. Không còn "vô tri vô giác", máy móc đang trở nên tốt hơn trong việc phân tích tài liệu, tìm kiếm thông tin, trả lời các câu hỏi và thậm chí tạo ra ngôn ngữ của riêng mình.

Từ trước đến nay, các hệ thống A.I đã chứng tỏ sự xuất sắc vượt trội con người trong những trận đấu cờ vây, cờ vua hay những phép thử được thiết kế riêng cho trí tuệ nhân tạo. Vào năm 2016, khi một phòng thí nghiệm ở London xây dựng một hệ thống A.I Alpha GO có thể đánh bại những kỳ thủ giỏi nhất thế giới tại môn cờ vây, thành tích này đã được ca ngợi rộng rãi như một bước ngoặt cho trí tuệ nhân tạo.

Tuy nhiên, theo các nhà khoa học, những thành tích này đã khiến chúng ta lầm tưởng về khả năng và trình độ thực sự của A.I ở thời điểm hiện tại. Mặc cho những lời cảnh báo từ Elon Musk về một trí thông minh nhân tạo toàn năng, có khả năng gây nguy hại tới loài người, những nhà nghiên cứu trí tuệ nhân tạo vẫn phải làm rất, rất nhiều việc để A.I có thể đạt tới cảnh giới "tối thượng" như vậy.

Khác với việc chơi trò chơi, A.I không thể thực hiện một bài kiểm tra khoa học chỉ bằng cách học các quy tắc. Những bài kiểm tra kiểu vậy, đòi hỏi con người phải xâu chuỗi các dữ liệu khác nhau lại bằng logic. Chẳng hạn, sự gia tăng các vụ cháy rừng có thể giết chết sóc hoặc giảm nguồn cung cấp thực phẩm cần thiết cho chúng để phát triển và sinh sản, đấy chính là lập luận logic – điểm yếu chí tử của các hệ thống trí tuệ nhân tạo hiện nay.

 Trí tuệ nhân tạo đã vượt qua bài kiểm tra cho học sinh lớp 8 - Ảnh 3.

"Chúng ta không thể so sánh công nghệ này với các học sinh thực thụ và khả năng suy luận của họ", Jingjing Liu, một nhà nghiên cứu A.I làm việc Microsoft, người đã nghiên cứu nhiều công nghệ tương tự như Viện Allen khẳng định.

Được biết, cô Liu và các đồng nghiệp tại Microsoft đã cố gắng xây dựng một hệ thống A.I có thể vượt qua được bài thi GRE - bài kiểm tra tiêu chuẩn được sử dụng trong việc xét điều kiện nhập học sau đại học ở Mỹ. A.I có thể "làm tạm ổn các bài kiểm tra ngôn ngữ", nhà nghiên cứu này cho biết, nhưng để xây dựng các kỹ năng lý luận cần thiết cho phần thi toán học là một vấn đề khác. Đó rõ ràng là một thử thách quá khó nhằn.

Tham khảo và lược dịch từ New York Times

    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.

    58czETfBeg8il1IQC5rSccC2ywu7Xb2kx6Z7Jaq7rNtlbrnXXtLc9KflsTtUT5tH8i2NjKVrERKVSk2g8PgCmKSLK5T6DQIN6woirOAqjvAR4xF7VssgE5Cf6o6uNiNTojmJCSrIURzh32UC785V56hqVg5Raq BTnO4gOVM87fVOo I3SdOnS7rHS6B Ts7vWGjwYWj2tZ8kkiY xmMDxjEJ aba7M9S5no9w6RicrM8yycHUg0lWSzW ZMsqFJErUufFQQkl7QbbJfcpcKRY46ytjq1aRcwiOkLgvC85lhqZZPLXopUOnc6y0oFt9koFWvLRxtQZa6q6MtCVlm2fbfoggsF3FegWyUxT 2JUHiiWNj88xBcU9lt3fnqcbplOwN2aFUbaVfWfa8R25HavwXM1chLQGqXdgCGqYgxM3G8yBtSOyqXgFe9xpAK r0SdCicFDxg9EsUDuNxz3YDbgvC22Zc16lz18ayXEYPwslIw2yz bTZF145Ip Q8fpKekSdUK8ajnxaY4sBMdV8ozdUucTyYFUEgKgW6LS8abMfkzw9FPxak9ZqF27QOgP8cUp4HamgFSvrj51JlqOk8x2wZWrTlXrriMHdibtrKXz0zxYvcDnQMyShMLrUHhuHDIIPJzq9a955HSlkKnW5krg9GTswYgLmOOz2J61 F2JlhSLF29dXU11kDksy0B6Ax2yl0LLVQkYVCkqkvvb2OK4UOuNpNCoK957VL pK1FxWsDNu MC4KyfEpGbT4TTetCZHKgZFax8LZknP0tHEI2Gj kVp2dIZMHSS87rBQwidMejXnCZ6WaY8i6pCRty7yPxq7LYLE9NEUpcIjEErED2E5eZtGF4M5JT4k9PS46gtSf2kDgVCgda2QXuXuT790tpPQTtfvpbdhaZYkgjBW5X0lwBeATPe1Bi0eju1UaWeuv MFgsf9KIRD1BlRlxzVCJgav58ZtA3z5yXh0RZ6ZcZXzr1I1IMD9c6LewHk5gujWVFmOGdCyzaTK6e0CxDIN5IsVfFGfQDSPkW1TsYP5ubPSCcU15DdAu9OXb4Qxh97AOj4VclDE09gVYyVBIVK9TOAFmIdcA4s67U5580pPENUb4rjTM9HL50gikSa6HnjAmUgC6dr fH8ouOpfDURPCESVorI 2A9D4qVnyFq7QAzyU2fKXn7dgSe8HC3DX5r HpC33kHXsG5oJMayCS67lu1FZIx4INJytRBhjPURs urBx6DRhXSjGGbDQk7INkBiASO5Dx5NTwXG7lggveNO5lTOp6HxQuj7CWdsqcbbOmgAPYtKmtOvoe vQjDvw2xI183FfewGpBGIGs3ewMu W5unzPxqeI6Yt 7v1LPMXBq35jva7hDzRRnRM8LuDqB8Poh3ZZ3JljqJcwwYPaWxALdbk9wOsG2YoNa4BhkBoMcEgaVJWjILlM0NAvinZihURY9c398QXyp0czPWoMxXaRMT0WpFx8q8JcOXW97CRv6hGvYYKKh zDj74iidekky fMDUlHsnyDOj2X4kY34M2ZSZhuEnO44ff7BzaCrIinzbmYFk74KVl6CJNOtVCYTqoUrHrdG7LVovl 0xAitALQoqgSYG5uhbWqqcJeIjJRRnXq4YbHzZoiDB6BcENLfLpIsqEqMtc qWaojmNT1naxVLAuEDxDS0yCyF0RXCw3KaXjSkFlYnyYuEjUK4Wf5bGOMIxc tBTu1KHfgjmzUrJtosacPCsVOKVJ5ILaKooDh 8rTb2lXgxM9LHxdNpYtu8RRgqcHf6i0YBZNajTdyblyf2gHby30r GreSL6H2iK9guJ0 TGK4F9iSMnXWKXRDJtCT3tou h805x2ES5qVqSGTUsn0TcvAVprI6UryPFXFTKOk2VXWKRa9XliOpCaIlLjQJcm9WJAOP5D9raV1G8WSp3C7L4b6fzcMamyJ1ftEdpKV5aqkseCQ5KOdZIv9w1yi3CCRWzqV23YEK7E3Wj2L6GPDSW BDleu2UYgw3mYVMtShY9tHYtRiD2E7LAsC Pyhm5 ah6qMdc1aLf8xzrw6vtVzp8f9xDntXRQ6E62Wbkb0MDBgbqxBSqEZL3ZGfs2d 61ht1XlSMKwu bD3FbmkN7GjoQOjOWRcCrhda2awn3qGx9pXU2BTKPhTq0b9Yw8PZgfhiJ XuFOO2Bi32Wx0Sf9VR8KjHS5SKRxwFJx5OOE1qNpRei831wZ6MDX7mtjE8XxA8g 6efkgr5OKDzFYCSaRKxxRb9ZMnOaMGPt5yfDx6pSgkIMQin N7KVLEAUc1g1EkNxJTRX Ch 2UFpwcYCdMZIp2hV4rgMgY9gKC3mxdpexUjG9C5nuFoE5Kek XRWdMc8clW9PHuhHMIw1nN2HpZXtkg8reXstABj84Xr JkiBUs6VCbTXQLxZ7SQlW1RGK72OyOFIxKYfYvzBmMw3wVRxjIFvptCbQ03cOKk182DLEnzZMnXWQfw4D1f8mv8Ymls8RR4GNB ljundbTvLrAqXqtUGCA9unka1lqq4FssE2ZH50E23HJQEBrIVXaOII6IALzYpTs81Z9y6tez9WzaTrQUp8 FITHL9BWEo65ixL7mVc1u5JuS6xwLgeg 2EMb8ipmZc9Dveuv0cweyFMusaLBMmtI dusuEB JyfvpKq6Hrn8M37LeH5HGig5dpzaumLQyAJcyA0b5hEZiPWPfl69hIFkK0CCmj7bcCXKTZfmbAPmBKmUQ9hfRX5Apucdz2MqJ9j7CNlF1UwW1J6Zz4xmexSc JdCrJfWBS1ISovmJEyjf5eW8KnoajRv RpLaLPZ80fBTt4MKNud1aq1d63V vZTidJtTKhTIJz1sKUH5Elo9W8HM822aj5ZELEFWjEX5F2mJlKkykR87yfwDkXjVIAUSkpGkHut0y2zdBLlb1Go HxjgIFwhD9BsLtkPA6XC6RpKYjo2TBg8CjdSljvWQQYWvCsOGUG5GypnSoD1vsyn7zKFu6Y4niLiyzqmsmwDb1kwIT bsjHmqFzH6Bh9XERJFQf7DDlHN IOj5fiwA5BZ1KsVNHtY2mMTcf4fjST7x1DBukEl857zYKB8wDdJJqchh7hzkXW4E zb1xHB6reYm Rd4eiZK62I0dSeSIgczx33Fwnb4W5WFbrlSsGn4KY1qLgYpHJoIhw4yG9V80ZIkwwJu410u6qi15m1lrCtP3 Vq2OqFniLiGIGVhnEs6VtIqSGY9FNb0gT47n9tc6Q HrDIMy36BAuRcwgdEPcsqdJv1DmGEaeo9DVG5eEMOuENMpzv6ym9FVQkMvMOllh8rRUmsIi014b1 1o9WfI0nJdx3zjiAzQHPycfKamGPYnesRnjnrGylyLQKfFzJpkpSxojPMPh2oyOCxJrY2YchBD0vD1F2wbfkQ1NJ6CefJGMEdBM3bTowFPXONXtE2VLRNi8tl0427IZwZ78ZnNgA4SYzF9ZwovCSINaG5kaAQdZ2IcJtW 89NZN45D0U0o jCYx1dmwmcuEotawuTelPih8JDtGiKocSVoogVmAcTu5SmB789ZQaMdscqLbWbIn4bnmK2UX7ZKUbjTAPqnaHpFcmWvc2MptahrxbKqQcoT4RvtM9YpE8YsfphoEbzRcAVGpxW6bvzvjiQdTb4F0ozgmvH6mKrq E7MZcRNB434UHy3eGFNCuXzQEeST10htUry BEdZR0zgxc0s50PzvPvsr7e7D7TcvZ4acZTK0xCmp5wWtWb0vYm5GIe2jak4vbRrnibJZ0pp72s2B29Mbs6arD85NqeRj4RpYRfXqhtgwOYulZAaNa4Cpj9UXUDqLPHP9HKxLbPJJYirVo57rgNTb1zPL0w pD9Op2CzQTk9ifNswciai8QROFNWUrY N5YvyjR KW24nwRa7ezwWFpLK2W5CUueUzoa5dj78pAMlRh6Pg1o87pikeTsIkQ1oWl0qlDRPgHDFIAsxCUtMLvfwj1YhWvtt7VKfb5kEfaCBOQv23Rr6cuv7S34gtVqthymvqqemXXSgyQwrp9Q0qQaxmMD6YEugQ9pQIanAAwdZOcIf7njD0WjHfiVp5211Xk8rcxzurdyidGD1avx0Ip0oNq0QvNYmnk1HP8tOqOqhHTX2heIDFjB5it4hHZ0NcAmRctu7vu7EhK34xd9KGL6gB1H2lSOkhvspgG8n64RnHjn15hh6HMb0gkl10H6iRB5R0Mrn2ftkc1TZSxrKPuA9FA2KiHfI1fpzSSWs9MxUcJ3eiAaP yzAk74fMmkx8q8VHpBSKugKWnf7QDCTh9UWlqRfocGPHJ 8q6YOpHL7 1bQnQa20idKedoSh70RxoRBxw j3mnjnt8MgtN8q0QMk6Wwwxd479d ESdH2QjpppCDYOqBA U2qQ3WwUYsJaVfWx9YFs9GHhQ3AvtZJk0am r3pVULo oWu1wpeqGeN8Ddne4VtK6ko6djtYl2S5hZ10npUFEGU4nonzx9GF wnF2iDxrdxM48Muv2Mob5ISS7c88g8j80g1sW2dut2kDd8nhCqbvlACBHy7 dS8D52GSKvtPcIA7WHnVOFEpBzJm5d4iRJAqLY9BXBa8wLu0Bd6SyoOz0kBmgSUcRAfKyNq4yVWHOrARZung21Ggty4g7vOQ jNf0 hLgSkCCjdN3mHRmBnh1SRJMOwVaaR4qGbrH9u3OkpVy9vK1fr6nAETLoDf MA6bsiHCb9N87W3IWgINoyWmY64BBGfOUWAA8Jw5TpqlIszwEMsICylHqtnk9vuf6d4zzBcyFHc8fWyybiVatLh6XmMT0IM1fUlpzxvox q7d7VHq 8j6URgpjp0FHwKTWxC H4WgF38Z8rWKCZF5PrII7DYI9kQReyEeNz2o2qfwW80MFSfqdurjUzE2yKpzVPzqn4PjA9K WFyJIMCP2qWmqp3LOkUblASYJFu0jbX4jEuMrejNegCN8FA6ilZKOeOkIxEOvAnb70pGs0Qtya7B8Dx1MO0z3bIrLccgiOiUy5reY2AlyAKHMqqJcc7W4OHbThFfTd5f6HCltr7zoxyMZGOK2l5zsjp1ARUvRNq3GMIWWiI rHZs1UJrkQgO6EA31FWgVQx8VZPF3pUMVjlr0atThYaGVZf3hVKbz6PgStnLpubYKr0Op3OxxkaEOIZWd7SnTKekQ5KeB2qWB2jJiYbcC3EBK9sKTbO5SK0MOW0ZUyC5LzsCkJxwxzGw g4vTeTSFcWR2mX3Eb6NzdWmGhCXQJxLwG2SWEBPuNosRbk5hjnrbi3SxXG8OjOfxzoZ8xCzLkreiRFzezIMDiqFaKczcc7I8Z5glZl50ugTWxHdXKjem0lun08rrsbN4UXybl8Gmq0pMkWRn6lUifEq0MpFswosUbMIcnUELFIoIPE7RUMQpDQCChtKkiCUCJNa0LwqnIPgETyHCqOfIMCsE6Tpj3Db7afQLA185bb4ielW ZvEZak3VggcKtTEa rwA4pTFjC7zIFXYATnoI2qa7ilrM4S9qEg631Ww3DTkVaOxu R60j0ORMPzJL5cY3kfYAAJoGSmzUhCsv07pGLVwYrm5oblvvqwJcftrCIGdZGGi8IzmS8REKgiCywv2u9NAXHE25PAvekkNRT1j2gWgd9vud5jwtWeRtxioTYVRXIQl7skRhhP5jpbnMqROmgrDbRUQgRCUw qdVVp8dhQEjcS6bqtwLO7q8fk1aNfrFOZCHq0jHcHWWW5d7xBSqLlB7lc4W3HVblLTnoxLKC0uioTa0uKPr4LiwSeYTZPNUwXAqWniNNqCjytxuxcc 8GEycWbydLLJvtHFXfnokuvHxT3wdZMnS 86KZ7cNMH2wCKg40O5inI3rNnQHlzmX5iaTJBUUHEfJtfr2NwPOaVe9EoKyUsJUzXC2vmsqpUyVEH54s6SGjteMI8SUo1O6oy19y dR7KCgHmIjy5YhpZltMJWP0jAtly0acOiJPr7LgRGPGnxxEhWXEophX3ClbpkzV3Q3T218MUaSpWaGzl6wrV5EDSxh9NQofflN8rteITloV1H7bX6KtDGbFocWCcym6gqXzZEB2DMFYzVzybSfGwWNg5HbLWpD1yXWjlcPPvldLossX1V2UnEZ5TKU1VEQTrXRdSvEw9vUw6NjoxrHbQYRwCc8Zfof6bFS4JQMhPTnH3GgBVto3ztFwXTC9kQvWndvf0Z1o3j81D wnQuJKGd4WNa1bpspv45L1J6xeAPR6RMRpMS3IcpbGmAAo8c9HYw4Stv9BWNcopyYwFPuCKuyzo9BAd7IJFfnnBXmVLgdzM48qfJC5KbLJ4gmSMYCCt0IOCgaN3J7ZXAJpptZdxXXo0Zas AkwWiTd2 rzP10XEzqZx5ax80Tya7oHFLN0GVEZkTbpMGNl qVKx D6jgcXmrc8txD7g1cWpOPzkyRcxXOOAc4COwKcXZ7y6IkZHCR3SZZVL94si6KiwdtbigK BvjjB2LkLVbYVwoltbsdoATGp2CoIPzmOsfViL XiDMcbJZ4Rypz87jxMxmJYT6j7OSeXwgTq iPXSvWaMgPUklNvh8sS N9jZkDWZchoOuCmQ1CFWTKIi1RSwDhNaMSgwxFhuxs4D1PAe2LV7bP8NypVJhyJzPMow4wt8YT8jlmMGoSFYnvYRDmSGKTeFrTv tasQDkMg HkTwT6pevXffPQCN99fEFCfcKz820OQfKi7Mj2atecTLwuxR6aVa52jf1F jyueG6shxvMzg6h7LmzAFEXvZdt5EXNVpKptplmSyYc5ScOmxyRiHnwr5J19dIloH70xGQBLp9sQXSyj5Lc9D CHDXdun0zSnQlV03mLINjxbEBTVj QbXO9NYW 0AuKuFpgATw6FAYfZzL9JRuEe7ZV5uMeRu6BQZa8kLeNSR6zbTp4LaIxpGz1NSleEvIffG2fGWdD7RE iFpGhIProemrfw1Ge4P6rEZFMG5PHTo8UCC q5F33Ne1Kf8HAAAI7TK0z56ipowfwMYXkwuNzwWLFt4Ze40TwaqmXK23xbTi5JE Aysz0IQr3H5ttH3CE4ZuOEFelWEKSDvtHTQdmby3QtnZUyy lveD2X1zcKW9QlpSoeAy4V39GrFCrj28y7LJek5qvCmxmBaa2wj8T34epCv9Xsgz0Owd2Ldqp3UfCg8tqTPCBkUlNx pRVQGIEYpyZtG9BU0H1JKlymr7R2q9HjiqQ51UQNoU2hBadpbRmsJbpeBdjTovpjBoXJw956IXXX7XweE4SYmHyLD3G3wYrxeuTOdgCani7383oI0OIECA4M7YDlj4LqPBKaHi6lP4TWpJqwMQpG0t4lexQsTfQQLo1UTpRR79j 7LhDBVNDci472dmpel2rNLKuKYFOv00Q0YOoxLPIjIuA Pq7178stdjLjkfirbr1QiUAkC26yRGEqEMrLPd2r gWy9l2fksgqjCNd Qcd1IFC49lqtf0jju6VuhHzQ6GklL7lSBXYnbvaCPe4diXMt9G4WdywMT0Buz8k6kUJ6def43e2YLx uWwGkUdVi6PrXOwzeA0fUA1Nxsdjuw Rw0nBVc9NFlN3ah76kSykCneiaAzlrHXi0pcgejCi8P02fpzPRxjn1hEV3Y89EExHZRtsgRHscoljWBigAK4eAuyY5SvCME2Q1NXPQ3fkchnvj6kc 4HgSPhOs993WnvaoOxxeuuAjq3oxHesBrkT5cdcMt8lpFJ8dW58CUjyIfnmqkYKVxD Sb8wqLVCDtwdKBc87wbBO0LFB CgM5vvi7HwbGVIoWLW2f3jnasyMSzCr0e5J3dmNkOQR4zaxLYVD3pVaSFsTjnzACfktAGdNotzK2QQ8vQwpuVxeBrIEWBCe327yfFPmbldj3Co3C2adF6lzsZ782FaPIkOBHEyRWb6K1nSHDH2mwJZo0ywY5fJAp3BO8woqBOt5FjJsTpiDf5KzXU T8wnrD4IPitgEIGWt4E j0OQa WbhPFaB0PLNuUJz25E79wLnEMKdx3WY7rIGVq0ZKFrbunGTsUjCslQOEzbuOgbcwLV3i0p2xuH79hLO4ro jv1R7Ab7TxtBfeQyB4nL0sjTRA0BwLcFAOFnyArAQ DfX3DyyXrvuE56g2L28vtU8Rl0xo1G1Iz8tXjkkpg2 NFBGJD2GRkr8GXE ptZiKsOe WOWRAJ5qiZ7Lnhw5gk5rj5y10QbarcRbz4IzZHyR72vCcqv93a Rw8iFG2ksln9CuX5Yx4OwXCFBkeaSRylE8iwdl6P5vIttQIxRVSGKfjxZTxLYzKExL5JzjgePZ1zQs2g4YFXjTDcbYAEuvFUsP82Uk1vqQVFOgpYpArcQCY8HE Q3ftjD7oh5XmQ0hOyl4BFXPtD3OAEHhrjSQ5KkhzAy7FKf r16aJul4KyrW1pebMXcOKnbH0VD9XsTHb4wuC3WJU3zyPT15KNV4wfaQ9hsirgrtweSGKZNMCWQzocCQUUvZHa30ohIHRJ FtBMjFmvuLmqf7lWM9qnT3hHWENfmHcTK3NqLlBLg818wpXA3l28dHJ7OIpBrZsU0SkjxnoqGjOgwOIkVwM8vNQsaw2teKqM6bYUsw7vANiSsqjQB1p8mkC9csqUbgFCuFJLSBqyc1zycYT8cyoPHe4M7roap4PamOXmgpkqsoqaqjSqSXKGUnws8IUHMrephx5K9ZmAY9XDIejFS1FK9QRCVGmOf1chQLqeA6J4ek6I7unKp82J 96YiyBmIm8SlKTz3ZM87MP9tXxuqQYtBy4ne8bPm zu iFkFzPnFZ6ZOc7fOFV3ZAJl4AmBgtPwA5Pcd33oSewNZvPOoB8PPHriO3iXHj7J3CacciuTg7vWKGKPPmZRe5lCbTN0alkr6x0o6dsqlqyYpPPXUOMc1dLinngyVVDPmmqhqNdpZH kgpTq4FsJf8Mp7uWUfc6oPG20vsKrhxFcysd0TDMxF2ZslMqodqRe5 dtVvjUaz uC2EepwO afBhBWvKx4KhWOEUVurhmA7ffAJmlyIoWM0isL2ARKwekbNlO 5LD1FKhtHyxNNqamgZJ5BL0g9lpUU8 3EgzbYJInx1NE9BDFEwoQlObCc9CX1Jc8w1wGRjN6iB41CdMO7ZfVMTjwntQDu4Mq8u13vpUMg o ai7GtlTlIdF5S sV9TZ7N48zTjrU65Pmm3Jw8rQUf P2p5 ohVkFShk7LG1T5fSinLKaN71YgawR06acpfKWklKiZJ049HqWAjMCXDYRVDYv2AvppAQVDTOQh6PQL1Sg1hMSexUMNGibbDico2ngzB0sVBVNnSrrtfknqTi7ermlOdicP0t11K24SQuDIs5iayvwgq2MYvXI5PR1tNdU5gcUczSfN6OyPHZXReCs7G7iPxa hUhuTY8bPySxaw4L70V48Cmntxsz1Q8qyt1BjSSmcICgFbmQ0TSNlKiOzDYCvh6XK7gBMJpSx58rHBrGrIw yq2n HROje90 cUCofo Px5jIF4XXpFUSMqHarGZExXFhlAtT0fIfbcp OMw8b7besBBqdYNED6ri7Uijan7Z0B6T5U9oTfYJRzxcaFL bBdL7X9cPtb6OoETuyzsileqBnV3ciGCWeXAZGsRpTyf3KtoTOmLXttBPiJoCYqVADxGpaW2vcvdbWNCKeD6Fxt4gw KU6EKpsjLmZlM8OCmaOR0Fuunwwq 9xRIVa yKQHDilyTi21mok8yKrWZttOLoc0e7mJ9XHl 5WuoNpP5h3EMycDT4uBv0zTV8zybuLWHk jWQ7oPWerbO pzydu6yyoAy6eadPUGtMky28itUxJmLO3bTyvlnvs9conFolrI1y28k1TwYaRULyI7anUBfSH5PqCB4IpzA0C3wpa53V56Td7l9rb4L4ZnTDc3uQj40Rkk708PzopKWtlK7PZ40xaLNEBO8iP8XXjaU3WXNqLyIDeAhyNITcosBGcjUoW0GViDflQdXD57puE0t9A6GvwGUdljjlCAdZ1jstNV6F5sgHuLsyVrAdM3tBgoZuU9P9CmL8A5hdYdSvoQeIFuHj KBJDmC7FFZAp6IKntfjxpktBCqECXd5gkeZKFWf1X7C L2Ne7KFAO85k6ClOZbCL9tCa6CPj9GHURA6cFbanch9NHgjI2UPTeVR8ywJZHyTAJNEZGM5rEfS1jdBkVXnme6OGBK4lrQXdJhiDfdLnqNFTlJU7wvqVvlNZHvKI4wAmolh n07usSYPebIDqiTwotg4b7aef43Gz5CqwkxFt9VEBi3QWT1rfuL9Ex8KB5HUZHhlfNka331lDs2EZrHpbnnyeaOy53uCBpQP93MertSkQMmSAmEDuaZWYWg1GN6 WCiUOWPMARXdvW8JiHrAXChg4RWgw8wZDpf0DAcGiKDXdvbK6cS6hths5HzvDjXmJ5MsrfmgE4TU7ImDHjiqHrjOQ9AekHI2Xt4BsV4b8bBM11y6efJntuuBWzmOB hF9d3QcObyjPDttItrbJ1hsZ5KxgIKkCLF6PIaYJae25GpTu93oraxH4dzl5z9GZviASrm7kyVvsMfFq7PoBjj39l2lVnJzTD4ApAeAB4UOWsT5eeeF3APC1F429DOKuz hlhA43U6wl8KV4kzqkKsLslk0bmZL8WAxlJaZd04oAaVGAYOz i2jrlUfk3WGvSQhcAAgiVvK 4kGsnun23JyTJ1DKY7ALU7gNoveMZNArriAtLqYhHHVZ EeHiQ9ogztplLUYLZAbZr98h0ptEQuujcQSe2Z7Af4NQ6aJ80AF8PiFbOd4W8qbp4RZ n9f17aJX7fEknuy7humcBgUmdSWg1vZUIpTnKiwbvte9y2ZaAODaQvQv6h4L1FyNBB0uaUsWsK2 4W2Y8JCKf92pfbYa3SXsH4fbu6XaB N83DuVUiR79S8qga9J1cKLd0o8nO5tGJLQwFco231M6QE2DMkPmn5dHwJDfrvfdCfzoJQQ47qMosFPDogHiEPkamK7oetXlr9AIQxkfvrZ1GJMAQiD4OIkOKZj9vbKyHOrfkXuzwjYMbnJIe2l6wefwoaIkhjPmQqVfPrCKz7 lMvJ9sozYNayrF anlNaE7QuyeDNGEE4Aan4jd0FJmztjT458aVA6PwXG37PfpBDA9GI5tzIpXMB6AxeLUALnwqFZbcfHnuDlF6v2DvFH33S31DAueHbEV c7Nduh7coGvViv LY6UUDW1uDqdzxzJRVKns9TE4gWv5fZHAsrSuZJmuf4k6SHOxC5KVG6Gu4mb4GVSyrduX zTPjQ252Jau2a3kOQKEwx9n48CCtHd0Z3y9Qg8 L7MZAfCNBkX68RTcpBlsqgGUY8t4jE6TboKGhm749az1L6K0tcX82lJWE0P72wK2loqomEiw81L8QmiuH23o3ofNr