Game of Thrones: Nhân vật nào có tỉ lệ "ngỏm" cao nhất trong hai season cuối cùng?

Một nghiên cứu sinh đang theo học tiến sĩ tại châu Âu đã áp dụng các kỹ thuật vốn thường được dành riêng cho phân tích dữ liệu sinh học vào series Game of Thrones của HBO để tạo ra một sơ đồ dự đoán tỉ lệ ;"ngỏm" của các nhân vật có trong bộ phim.

Nhân vật Jon Snow do Kit Harington thủ vai (ảnh: Futurism)

Dự đoán một show truyền hình... "không thể dự đoán"

Milan Janosov, một nghiên cứu sinh đang theo học vị tiến sĩ tại Trung tâm khoa học Mạng ở Đại học Central European, đã tạo ra một thuật toán với 400 nút điểm và 3.000 cạnh nối, và công trình này hoàn toàn chỉ dành cho việc xác định khả năng thiệt mạng của các nhân vật trong 2 mùa cuối cùng của Game of Thrones – một chương trình truyền hình ăn khách của HBO nổi tiếng về việc...giết chết các nhân vật được khán giả yêu thích.

Mô hình minh họa của Milan Janosov (ảnh: Futurism)

Theo Futuris, để tạo ra được những xác suất này, Janosov đã sử dụng "bảy đặc trưng khác nhau dựa trên thiết kế mạng lưới mà nó đại diện cho các khía cạnh quan trọng trong xã hội" ứng với mỗi nhân vật, suy luận từ các phân tích cảnh mà Janosov mô tả là "đơn vị cơ bản của tương tác xã hội". Tiếp theo đó, Janosov kết hợp những phân tích này lại cùng với việc kiểm tra các đặc tính của những nhân vật đã từng chết trước đó để xác định xác suất "lên thớt" của những nhân vật hiện tại trước khi series này kết thúc vào năm 2018.

Biểu đồ dự đoán rằng, Tyene Sand, con gái của Oberyn Martell - nhân vật đã được nhận một cái kết không có hậu cho lắm trong mùa thứ 4, là nhân vật có khả năng thiệt mạng cao nhất, trong khi đó, Theon Greyjoy, nhân vật đã phải trải qua nhiều chuyện khá là khủng khiếp dưới bàn tay của tên phản diện Ramsay Bolton lại có tỉ lệ tử nạn thấp nhất với xác suất chỉ là 0,05.

Từ viễn tưởng đến thực tế

Đây là một ví dụ điển hình và một rõ ràng cho những tiến bộ to lớn đang đạt được trong lĩnh vực mô hình tiên đoán. Những thành viên trong nhóm nghiên cứu xây dựng mô hình này, dẫn đầu bởi tiến sĩ Guy Yachdav, luôn luôn bận rộn với những suy nghĩ về vấn đề "trả lời các câu hỏi sinh học phức tạp bằng cách sử dụng các thuật toán khai thác dữ liệu (data mining) và học máy (machine learning)". Game of Thrones là ứng cử viên phù hợp vì nó "gần như một nguồn dữ liệu thô vô tận đa chiều", theo như tiến sĩ Yachdav nói.

Về khía cạnh đột phá của ngành này, các quá trình mô hình hóa đang được tích hợp vào các trí tuệ nhân tạo với tốc độ cao hơn rất nhiều lần, nhằm mục đích tạo ra các tiên đoán đối với thế giới thực. Mặc dù điều này chủ yếu được sử dụng cho mục đích marketing để tạo ra những gợi ý phù hợp, OpenAI (một startup phi lợi nhuận do Elon Musk và nhiều công ty khác sáng lập ra) gần đây đã có một bước đột phá trong lĩnh vực này bằng việc tạo ra một AI có khả năng đọc được cảm nhận của con người. Các hệ thống tương tự cũng đang được sử dụng trong các lĩnh vực y tế vào việc chuẩn đoán bệnh, và đã đạt đến dấu mốc mà chúng có năng lực như các bác sĩ, ít nhất là xét về khả năng chuẩn đoán bệnh.

Văn Hoàn