Ám ảnh vì bạn cùng phòng ở bẩn, Đại học Trung Quốc làm cả thuật toán tự động ghép nhóm cho sinh viên "hợp cạ" nhau

Ở các nước phương Tây, hầu hết ký túc xá được chia thành phòng chỉ dành cho tối đa 2 học sinh/sinh viên là chủ yếu. Tuy nhiên, ở các nước như Việt Nam, Trung Quốc... thì lại khác: Từ 4-8 người "nhồi" chung một phòng là chuyện quá bình thường.

Điều này đồng nghĩa với việc khả năng bạn bị ở ghép với một ai đó tính khí thất thường, không hợp cạ và thường xuyên xích mích là rất cao. Hôm nay 28 độ C nhưng người ta không muốn tắt đi điều hòa vì như vậy vẫn được coi là nóng, hay chỉ riêng việc phân chia công việc dọn dẹp thôi cũng đủ sinh ra cả tỷ thứ chuyện rồi. Đặc biệt, vấn đề ở bẩn và vệ sinh sạch sẽ được coi là nỗi ác mộng của nhiều bạn trẻ khi gặp phải những người bạn cùng phòng đáng sợ đến như vậy.

Đây không phải hình ảnh xa lạ gì mỗi khi có bạn cùng phòng sống bẩn.

Đó là lý do vì sao một công nghệ mới ở Trung Quốc đang được rất nhiều sinh viên hưởng ứng hơn cả tình yêu dành cho idol: Sử dụng thuật toán thông minh tự động để chọn lựa các nhóm bạn cùng phòng hợp tính nhau.

Đây là thông báo chính thức ở Đại học Nam Kinh (Trung Quốc), với công nghệ nhận diện và phân tích dữ liệu mới được đưa vào áp dụng mỗi đợt đầu năm học. Thuật toán này sẽ lướt qua một loạt dữ liệu về tính tình, sở thích, thói quen của từng người, sau đó tính toán để sắp xếp cùng nhau sao cho hợp tình hợp lý nhất, không còn bị xếp ngẫu nhiên hên xui như ngày trước.

Đại học Nam Kinh.

Thông tin trên được một trang tin địa phương đăng tải đầu tiên trên Weibo, ngay lập tức thu hút hàng chục nghìn Like và hàng nghìn comment hưởng ứng. Rõ ràng, Đại học Nam Kinh đang được tung hô như một hiện tượng mới của cộng đồng mạng và sinh viên Trung Quốc, khi cuối cùng cũng đến lúc họ được thoải mái bớt lo nghĩ về cơn ác mộng "bạn cùng phòng ở bẩn" trong suốt những năm tháng Đại học.

Các chuyên gia từ Đại học Nam Kinh cũng tiết lộ họ sử dụng một hệ thống giống như ứng dụng NetEase Music, với thuật toán nhận biết tương tự như của Spotify nhằm tự học hỏi và nhận biết sở thích cá nhân của từng người. Dĩ nhiên, nguồn dữ liệu sẽ được nhập vào thông qua một mẫu điều tra online, gửi đến toàn thể sinh viên để làm.