Bình minh của mạng neuron nhân tạo – Phần I


Bằng chứng tồn tại duy nhất chứng minh rằng bất kỳ vấn đề khó khăn nào trong trí tuệ nhân tạo đều có thể được giải quyết là thực tế rằng tự nhiên đã giải quyết những vấn đề này thông qua quá trình tiến hóa. Nhưng từ những năm 1950 đã xuất hiện những manh mối về cách thức mà các máy tính có thể thực hiện hành vi thông minh, nếu các nhà nghiên cứu AI có một cách tiếp cận mà về cơ bản khác biệt so với việc xử lý biểu tượng.

Manh mối đầu tiên là bộ não của con người là những mô hình nhận dạng kiểu mẫu mạnh mẽ. Hệ thống thị giác của chúng ta có thể nhận diện một vật thể giữa khung cảnh lộn xộn chỉ trong 1/10 giây, dù vật thể đó có kích thước như thế nào, ở vị trí nào hay theo hướng nào so với chúng ta, và dù trước đó chúng ta có thể chưa bao giờ thấy nó. Tóm lại hệ thống thị giác của con người hoạt động giống như chiếc máy tính với chức năng  “nhận biết vật thể” là chỉ dẫn duy nhất.

Manh mối thứ hai là bộ não của con người có thể học cách thực hiện nhiều nhiệm vụ khó khăn thông qua thực hành, từ việc chơi piano đến thông thạo vật lý. Tạo hóa sử dụng việc học tập có mục đích chung để giải quyết các vấn đề chuyên biệt, và con người là những học trò vô địch. Đây là sức mạnh đặc biệt của chúng ta. Cách tổ chức vỏ não của chúng ta gần như giống nhau từ đầu đến cuối, và mạng lưới học sâu được tìm thấy trong tất cả các hệ thống giác quan và dây thần kinh vận động của con người.

Manh mối thứ ba là bộ não con người không hề bị lấp đầy bởi logic hoặc các quy tắc. Vâng, chúng ta có thể học cách tư duy logic hoặc tuân thủ các quy tắc, nhưng phải sau nhiều lần huấn luyện, và phần lớn chúng ta không giỏi lắm về việc này. Điều này được minh họa bằng câu trả lời điển hình cho một câu đố logic được gọi là “nhiệm vụ lựa chọn Wason” (Hình 3.1).Lựa chọn đúng là thẻ có số “8” và thẻ màu ghi. Trong nghiên cứu ban đầu, chỉ có 10% đối tượng có câu trả lời đúng. Nhưng phần lớn các đối tượng không gặp khó khăn với việc đưa ra câu trả lời đúng khi bài kiểm tra logic được dựa trên một bối cảnh quen thuộc (Hình 3.2).Lý do dường như là lĩnh vực cụ thể, càng quen thuộc với một lĩnh vực, chúng ta càng dễ dàng giải quyết các vấn đề trong lĩnh vực đó. Kinh nghiệm khiến cho việc lý giải trong một lĩnh vực trở nên dễ dàng hơn vì chúng ta có thể sử dụng những ví dụ mà mình đã gặp để đưa ra các giải pháp dựa trên trực giác. Ví dụ, trong vật lý, chúng ta đã học một lĩnh vực như điện và từ tính bằng cách giải quyết nhiều vấn đề, chứ không phải bằng cách ghi nhớ các công thức. Nếu trí thông minh của con người hoàn toàn dựa vào logic, nó phải là một lĩnh vực chung, nhưng thực tế không phải vậy.

Đầu mối thứ tư là bộ não của chúng ta chứa hàng tỷ tỷ neuron nhỏ luôn liên lạc với nhau một cách liên tục. Điều này cho thấy, đối với những giải pháp cho các vấn đề khó trong trí tuệ nhân tạo, chúng ta nên xem xét các máy tính với kiến trúc song song khổng lồ thay vì những chiếc máy tính có kiến trúc kỹ thuật số von Neumann mà qua đó dữ liệu và các lệnh được nạp vào thực hiện cùng một lúc. Vâng, đúng là máy Turing có khả năng tính toán bất kỳ chức năng có thể ước tính nào nếu có đủ bộ nhớ và thời gian, nhưng tự nhiên phải giải quyết vấn đề trong thời gian thực. Để làm được điều này, nó tận dụng các mạng lưới neuron của não bộ, giống như những chiếc máy tính mạnh mẽ nhất trên hành tinh, với số lượng rất lớn các bộ vi xử lý song song. Những thuật toán vận hành hiệu quả trên chúng cuối cùng sẽ chiến thắng.

Những người tiên phong buổi ban đầu

Trong thập niên 1950 và 1960, ngay sau khi Norbert Wiener giới thiệu lĩnh vực điều khiển học dựa trên hệ thống thông tin liên lạc và điều khiển trong cả máy móc và sinh vật sống, các hệ thống tự tổ chức đã đột ngột được đặc biệt quan tâm. Như một mẫu nhỏ của sự sáng tạo khéo léo mà việc này đã tạo ra, Oliver Selfridge đã tạo ra Pandemonium, một thiết bị nhận dạng mẫu, trong đó các “con quỷ” có tính năng phát hiện đặc trưng đấu tranh với nhau để có quyền đại diện các vật thể trong hình ảnh (một phép ẩn dụ cho việc học sâu; Hình 3.3); Bernard Widrow và sinh viên của ông – Ted Hoff tại Stanford đã phát minh ra thuật toán học LMS (bình phương tối thiểu), thuật toán mà, với sự tiếp nối của những người kế nhiệm, đã được sử dụng rộng rãi để xử lý tín hiệu thích nghi trong nhiều ứng dụng, từ việc khử tiếng ồn đến dự báo tài chính. Ở đây, tôi sẽ chỉ tập trung vào một trong những người tiên phong trong thập kỷ đầu, Frank Rosenblatt (Hình 3.4), mạng perceptron của ông là tiền đề trực tiếp của học sâu.Hình 3.3: Địa ngục. Oliver Selfridge tưởng tượng rằng có những con quỷ trong não chịu trách nhiệm giải nén các tính năng phức tạp và trừu tượng liên tiếp từ đầu vào là các giác quan, dẫn đến các quyết định. Mỗi con quỷ ở mỗi cấp sẽ vui mừng nếu nó khớp với đầu vào từ một cấp độ trước đó. Con quỷ quyết định cân nhắc mức độ phấn khích và tầm quan trọng của người cung cấp thông tin. Hình thức đánh giá bằng chứng này là một phép ẩn dụ cho các mạng lưới học sâu hiện tại – với nhiều cấp độ hơn. Trích từ tác phẩm của Peter H. Lindsay và Donald A. Norman: Xử lý thông tin con người: Giới thiệu về tâm lý học, tái bản lần thứ 2 (1977).

Học từ những ví dụ

Không nao núng bởi sự thiếu hiểu biết về chức năng của bộ não, những người tiên phong về AI mạng neuron đã lao về phía trước với phiên bản hoạt họa của các neuron và cách thức chúng được kết nối với nhau. Frank Rosenblatt tại Đại học Cornell (Hình 3.4) là một trong những người đầu tiên bắt chước kiến trúc hệ thống  thị giác của con người để nhận dạng kiểu mẫu tự động. Ông đã phát minh ra một mạng đơn giản gọi là “perceptron”, một thuật toán học có thể học cách phân chia các mẫu thành các loại khác nhau, chẳng hạn như các chữ cái trong bảng chữ cái. Các thuật toán là các thủ tục mà bạn phải làm theo từng bước để đạt được những mục tiêu đặc biệt, giống như bạn làm theo một công thức nướng bánh.Thiết bị hải quân mới học qua trải nghiệm thực tế.

Nhà tâm lý học cho thấy sự phôi thai của dòng máy tính được thiết kế để đọc và phát triển thông minh hơn.

Washington, ngày 7 tháng 7 (UPI) – Hải quân tiết lộ việc nghiên cứu và phát triển dòng máy tính hiện đại – thứ mà họ mong đợi sẽ có thể đi bộ, nói chuyện, nhìn, viết, tái tạo chính nó và có ý thức về sự tồn tại của nó.

Bước đầu – máy tính trị giá 2 triệu USD “704” của Cục Khí tượng đã học cách phân biệt giữa phải và trái sau 50 thử nghiệm chứng minh của Hải quân trước các ký giả.

Cơ quan này cho biết họ sẽ sử dụng nguyên tắc đó để chế tạo những cỗ máy tư duy Perceptron đầu tiên có thể đọc và viết. Nó được dự kiến sẽ hoàn thành trong khoảng một năm với chi phí 10 nghìn USD.

Tiến sĩ Frank Rosenblatt, người tạo nên Perceptron đã tiến hành chứng minh. Ông cho biết cỗ máy sẽ là thiết bị đầu tiên suy nghĩ như con người. Theo ông, cũng như con người, Perceptron ban đầu sẽ phạm sai lầm, nhưng sẽ phát triển thông minh hơn khi nó có được kinh nghiệm.

Tiến sĩ Rosenblatt, nhà tâm lý học nghiên cứu tại Phòng thí nghiệm Hàng không Cornell, Buffalo, cho  biết Perceptron có thể được sử dụng như những máy móc thám hiểm không gian.

Hình 3.4: Frank Rosenblatt ở Cornell đang chìm sâu trong suy nghĩ. Ông đã phát minh ra perceptron, tiền thân của các mạng lưới học sâu, trong đó có một thuật toán học tập đơn giản để phân chia hình ảnh thành các loại khác nhau. Bài viết trên tờ New York Times, ngày 8 tháng 7 năm 1958, từ một bản báo cáo của UPI. Máy perceptron được dự kiến sẽ có giá 100.000 USD khi hoàn thành vào năm 1959, hoặc tương đương khoảng 1 triệu USD ngày nay; máy tính IBM 704 có giá 2 triệu USD vào năm 1958, hoặc tương đương 20 triệu USD ngày nay, có thể thực hiện 12.000 phép nhân/giây, nhanh hơn rất nhiều vào thời điểm đó. Nhưng điện thoại Samsung Galaxy S6 rẻ hơn nhiều – mà vẫn có thể thực hiện 34 tỷ phép tính/giây, nhanh hơn 1 triệu lần.

(còn tiếp) 

TH: T.Giang – CSCI

Nguồn tham khảo: Terrence J. Sejnowski – Cuộc cách mạng học sâu – NXB CT 2019.

Cách mạng công nghiệp 4.0 – Phần III


2.2/ Tác động của Cách mạng công nghiệp 4.0 đến quốc gia, xã hội, tổ chức và người dân

Cách mạng công nghiệp 4.0 sẽ tác động đến tất cả các quốc gia, xã hội, tổ chức và người dân (xem Hình 1.4).Liên quan đến nội dung này, một số câu hỏi được đặt ra là:

+ Đối với các quốc gia: Cách mạng công nghiệp 4.0 sẽ đóng vai trò gì trong chuỗi giá trị toàn cầu, chuỗi giá trị mới trong tương lai?

+ Đối với xã hội: Làm thế nào Cách mạng công nghiệp 4.0 có thể đảm bảo cho cộng đồng một cuộc sống thịnh vượng?

+ Đối với tổ chức: Làm cách nào để xây dựng và triển khai quy hoạch tổng thể cho Cách mạng công nghiệp 4.0?

+ Đối với người dân: Làm thế nào để phát triển các kỹ năng của người dân để có việc làm tốt hơn trong các điều kiện thay đổi?

2.2.1/ Đối với quốc gia

Hiện nay, vẫn còn quá sớm để dự đoán các nền kinh tế toàn cầu và các quốc gia sẽ “đối phó” như thế nào với các ảnh hưởng, tác động của Cách mạng công nghiệp 4.0. Theo các nghiên cứu gần đây, chỉ có không quá 7% các nghiên cứu liên quan đến vấn đề phát triển bền vững của các quốc gia trong Cách mạng công nghiệp 4.0.

Trong một quốc gia, Cách mạng công nghiệp 4.0 sẽ đòi hỏi doanh nghiệp phải có sự thay đổi cần thiết trong quy trình sản xuất và kinh doanh của mình. Các nghiên cứu gần đây về Cách mạng công nghiệp 4.0 tập trung chủ yếu vào: quá trình đổi mới sáng tạo trong các doanh nghiệp; quá trình thay thế lao động của doanh nghiệp; hậu quả của thất nghiệp trong quá trình chuyển đổi của doanh nghiệp; các vấn đề liên quan đến toàn cầu hóa.

Theo quan điểm của một số nhà nghiên cứu, doanh nghiệp của các quốc gia có thể sẽ phải đối mặt với một thách thức lớn với những “nguy cơ tiềm ẩn mới” về tăng trưởng kinh tế trong bối cảnh Cách mạng công nghiệp 4.0. Tuy nhiên, dưới góc độ quan điểm vĩ mô và kinh tế vi mô, tác động của Cách mạng công nghiệp 4.0 vẫn là một nội dung ít được quan tâm nghiên cứu. Số lượng các báo cáo liên quan đến vấn đề tăng trưởng kinh tế và quá trình chuyển đổi của doanh nghiệp để “ứng phó” với Cách mạng công nghiệp 4.0 vẫn còn nhiều hạn chế.

Đối với các quốc gia, thách thức lớn cảu cách mạng công nghiệp 4.0 sẽ là việc thực thi vai trò của các quốc gia trong việc tạo ra giá trị toàn cầu. Trong đó chi phí cho các dịch vụ hậu cần trong tương lai sẽ ít tốn kém hơn và đạt hiệu quả cao hơn nhờ áp dụng công nghệ mới của Cách mạng công nghiệp 4.0.

Một số tác động chính của Cách mạng công nghiệp 4.0 đến quốc gia hiện nay:

+ Giảm nguồn năng lượng cho hoạt động vận tải để tiết kiệm chi phí. Ngày nay, chi phí về năng lượng cho hoạt động vận tải là một trong các yếu tố quan trọng nhất ảnh hưởng đến chi phí của chuỗi cung ứng. Các công nghệ mới (như: xe tự hành, lưu trữ năng lượng…) sẽ giúp giảm đáng kể chi phí về nguồn năng lượng.

+ Giảm chi phí lao động để tiết kiệm chi phí sản xuất. Thông thường, chi phí nhân công thường chiếm khoảng một phần ba tổng chi phí. Chi phí nhân công sẽ tăng dẫn đến sự sụt giảm về số lượng lao động trong doanh nghiệp. Trong Cách mạng công nghiệp 4.0, xe tự hành là một trong các công cụ sẽ giúp giải quyết tình trạng giảm số lượng lao động trong các nhà máy.

+ Giảm chi phí hàng tồn kho để bảo đảm phù hợp với quá trình tăng trưởng. Thông thường, chi phí hàng tồn kho hiện tại chiếm khoảng một phần tư tổng chi phí của doanh nghiệp. Cách mạng công nghiệp 4.0 với mô hình sản xuất linh hoạt theo thời gian thực sẽ giúp các doanh nghiệp đáp ứng tối ưu các yêu cầu của khách hàng, giảm mạnh chi phí hàng tồn kho.

+ Giảm chi phí thuê kho. Chi phí thuê kho hiện nay chiếm khoảng 5% tổng chi phí. Cách mạng công nghiệp 4.0 giúp thời gian giao hàng của doanh nghiệp ngắn hơn (vẫn đảm bảo sự đa dạng của các sản phẩm, dịch vụ), qua đó thúc đẩy năng lực cạnh tranh của doanh nghiệp trong bối cảnh hội nhập quốc tế.

Bên cạnh đó, Cách mạng công nghiệp 4.0 sẽ tạo ra nhiều thách thức, rủi ro trong đó có thể dẫn đến việc gia tăng khoảng cách giữa các quốc gia đang phát triển và đang phát triển. Từ góc độ xã hội, các quốc gia đang phát triển thường đặt mục tiêu bắt kịp sự phát triển kỹ thuật với nguồn lực đầu tư tài chính “ít ỏi”. Do đó, các quốc gia đang phát triển có thể “dịch chuyển chậm” về hướng Cách mạng công nghiệp 4.0, trong đó, tập trung áp dụng các tri thức sản xuất hiện có, sử dụng các công cụ cải tiến năng suất rất có giá trị như: Lean (sản xuất tinh gọn và tăng hiệu quả), Kaizen (cải tiến liên tục), TPM, 5S… để tiếp cận Cách mạng công nghiệp 4.0. Để đảm bảo không bị bỏ lại phía sau bởi Cách mạng công nghiệp 4.0, các quốc gia đang phát triển cần xây dựng lộ trình để theo kịp sự thay đổi về công nghệ.

Cách mạng công nghiệp 4.0 sẽ ảnh hưởng đến tất cả các ngành và lĩnh vực, dẫn đến sự chuyển đổi cơ cấu trong nền kinh tế toàn cầu, có thể hình thành một bộ phận lao động mới… Điều này sẽ có tác động rất lớn đến các quốc gia đang phát triển. Một làn sóng công nghệ mới (như công nghệ in 3D, xe tự hành…) sẽ khiến một số hoạt động sản xuất gia công trở nên không cần thiết, qua đó, trực tiếp hoặc gián tiếp “tước đi cơ hội” việc làm cho lao động ở các quốc gia đang phát triển. Nhiều nhà nghiên cứu dự đoán rằng Cách mạng công nghiệp 4.0 sẽ gây ra sự phân cực về nguồn nhân lực, trong đó tỷ lệ việc làm đối với các công việc có thu nhập cao và thấp sẽ ngày càng tăng; tỷ lệ việc làm đối với các công việc có thu nhập trung bình sẽ giảm. Do đó, các quốc gia đang phát triển có khả năng sẽ tập trung các công việc có thu nhập thấp. Vì các công việc có thu nhập cao sẽ đòi hỏi nhiều kỹ năng mà các hệ thống giáo dục của các quốc gia đang phát triển còn yếu và nhiều hạn chế. Do đó, điều này sẽ có tác động đến sự bất bình đẳng trong và giữa các quốc gia.

Mối quan tâm lớn nhất sẽ là tác động của công nghệ số đối với hệ thống việc làm ở các quốc gia đang phát triển. Tự động hóa quy trình sản xuất và vận chuyển bằng máy móc có thể loại bỏ công việc thường ngày của người lao động, gây ra sự phân cực của thị trường lao động. Mặc dù nguy cơ mất việc làm là điều không thể tránh khỏi, tổ chức UNIDO tin rằng các quốc gia đang phát triển có thể tìm thấy vị trí thích hợp, thích nghi và thực hiện các bước nhảy vọt nhờ vào tác động của Cách mạng công nghiệp 4.0.

Cách mạng công nghiệp 4.0 có thể tác động làm thay đổi chuỗi giá trị toàn cầu, làm tăng tỷ lệ thất nghiệp do việc áp dụng các công nghệ mới. Tuy nhiên bên cạnh đó, tận dụng được những thành tựu của Cách mạng công nghiệp 4.0, các quốc gia có thể có cơ hội tạo chuỗi giá trị toàn cầu mới từ: hoạt động nghiên cứu và phát triển sản phẩm mới; thúc đẩy sản xuất ở các quốc gia có thu nhập cao; hỗ trợ sản xuất cho các quốc gia có thu nhập thấp và trung bình; chuyển giao tri thức, công nghệ mới…

(còn tiếp) 

TH: T.Giang – CSCI

Nguồn tham khảo: Hà Minh Hiệp – Doanh nghiệp với lộ trình tiếp cận cách mạng công nghiệp 4.0 – NXB CTQG 2020.

Văn hóa tiêu dùng địa phương trong một thế giới đang toàn cầu hóa – Phần VI


Văn hóa tiêu dùng hàng hóa cụ thể

Nghiên cứu địa lý học về tiêu dùng có xu hướng tập trung vào một phạm trù hàng hóa tương đối hẹp, chủ yếu chỉ là thực phẩm và mốt thời trang và hẹp hơn nữa, âm nhạc và các phương tiện truyền thông khác (kể cả Internet). Đây là những vấn đề nhạy cảm cần tập trung vào theo ý nghĩa là chúng bao gồm một loạt những vùng địa lý vật chất và biểu trưng trải dài suốt một loạt phạm vi từ cơ thể, nhà cửa đến quan hệ láng giềng và dân tộc và rộng hơn nữa. Nhưng việc lựa chọn hàng hóa cũng có thể thu hẹp phạm vi cảu những không gian mà chúng ta xem xét. Rất nhiều loại hàng hóa đã được nghiên cứu trong nhân học, kể cả nghiên cứu mới đây về nhà ở và vườn tược, giấy văn phòng, những khẩu hiệu chính trị, ô tô, đồ uống có ga và đài phát thanh (cf. Miller 1998, 2001a, 2001b). Các nhà địa lý học gần đây đã bắt đầu nghiên cứu một loạt những hàng hóa và dịch vụ tiêu dùng, bao gồm điện thoại di động (Laurier 2001), thuốc bổ sung (Doel và Segrott 2003) và thiết kế nội thất (Leslie và Reimer 2003). Nhưng người ta còn ít chú ý đến vấn đề có tính tương đối là liệu có thể nhận diện các loại hình văn hóa tiêu dùng hàng hóa cụ thể hay không.

Nghiên cứu mới đây của tôi về những vùng địa lý của thực phẩm và thời trang xuyên quốc gia (với Philip Crang và Claire Dwyer) đã thử cố gắng giải quyết vấn đề này, chủ yếu liên quan đến những vấn đề về bản sắc người tiêu dùng. Trong một số tài liệu, thực phẩm được coi là một dấu hiệu mạnh mẽ của bản sắc hơn là mốt thời trang bởi vì nó thật sự được hợp nhất với cơ thể (cf. Valentine 2003). Trong khi một vài nhà quan sát có xu hướng gạt bỏ ý nghĩa văn hóa của quần áo bởi tính phù du chóng tàn của mốt thời trang, những người khác lại chỉ ra sự liên kết chặt chẽ giữa quần áo và cơ thể (Entwistle và Wilson 2001). Điều này phần nào là một vấn đề của các truyền thống nghiên cứu khác nhau, ở đó các nghiên cứu văn hóa có xu hướng lựa chọn cách tiếp cận ký hiệu học tới quần áo với tính cách là tín hiệu – như được trình diễn trên các mắc áo hoặc sàn diễn thời trang – trong khi đó khoa học xã hội theo thuyết nữ quyền (feminist social science) lại rất muốn khai thác quần áo với tính cách là sự mặc (as worn), lục tìm “khắp tủ quần áo” (Guy và nhiều tác giả khác 2001) để nghiên cứu ý nghĩa xã hội của quần áo bằng lời lẽ của bản sắc bên trong của người mặc. Tuy nhiên, những thuộc tính vật chất của thực phẩm – kể cả chất lượng hữu cơ của nó – làm cho nó có ý nghĩa cao đối với người tiêu dùng, đặc biệt là về những vấn đề sức khỏe, vốn là những vấn đề đã làm cho ngành công nghiệp thực phẩm của Anh lo lắng trong những năm gần đây. Trong nghiên cứu của chúng tôi về thực phẩm và mốt thời trang xuyên quốc gia, chúng tôi nhận thấy người tiêu dùng Anh thích sử dụng đồ ăn của “Ấn Độ” nhiều hơn so với mặc quần áo của người “châu Á” như salwaar-kameez hoặc sari. Mặc dù có thể lập luận rằng mốt thời trang ở những khu phố nổ tiếng của Anh đã chịu ảnh hưởng theo những cách tinh vi hơn của nhiều phong cách châu Á (cf. Bhachu 2004) nhưng quần áo rõ ràng vẫn là thứ hàng hóa đắt tiền và không nên xem thường ý nghĩa văn hóa của nó.

Nghiên cứu mới đây của chúng tôi về chuỗi hàng hóa thực phẩm nhấn mạnh vào mức tiêu thụ các loại hàng hóa khác nhau – ở đây là thịt gà và đường – với những cường độ cảm xúc khác hẳn nhau. Thí dụ, một số người có thể coi thịt gà là một thứ hàng hóa khác, kể cả người quản lý một lò ấp trứng gà West Country mà chúng tôi phỏng vấn, ông ta lập luận rằng “tiêu tiền cho thịt gà thì chỉ thế thôi, thật sự là như vậy, bạn có thể mua nhiều thứ ngoài con gà cũng giống như bạn dùng tiền và nhiều việc khác nhau, thật sự là như vậy”. Thế nhưng sau đó cũng trong lần phỏng vấn ấy, vị quản lý này đã nói, “bạn phải trông nom chúng (những con gà) cũng giống như tôi chăm sóc vợ con tôi vậy, chúng cần được chăm sóc với sự quan tâm thực sự và đó là điều quan trọng nhất đối với chúng, thật vậy”. Khi lên án sự thiếu hiểu biết của người tiêu dùng hiện nay về xuất xứ của thực phẩm, ông ta cũng rất nhanh chóng nhắc nhở chúng ta rằng “một số người có thể chỉ nghĩ đơn giản rằng sữa là lấy từ chai (và) trứng là lấy từ một hộp bằng các-tông, nhưng có một con gà ở đoạn cuối… một sinh vật sống ở đoạn cuối”. Đã có thời việc sản xuất thịt gà là một quá trình công nghiệp hóa có cường độ cao và đồng thời là một cuộc chiến ác liệt liên tục với thiên nhiên không dễ kiểm soát. Trong khi việc sản xuất thịt gà đã bị chính trị hóa ở mức cao do một loạt những sợ hãi về thực phẩm kể cả sự bùng phát của dịch cúm gia cầm gần đây nhất, thì đường nóio chung được coi là một sản phẩm thông thường hơn nhiều bất chấp những liên kết mang tính lịch sử của nó với chế độ chiếm hữu nô lệ và dư luận xã hội hiện nay về khả năng kết thúc các khoản trợ cấp của EU.

Những vấn đề chính trị, đạo đức và phương pháp luận

Việc nghiên cứu về văn hóa tiêu dùng và văn hóa hàng hóa cũng đặt ra những vấn đề quan trọng về chính trị, đạo đức và phương pháp luận. Tôi liên hệ cụ thể đến bài phê bình gần đây của Castree (2004), trong đó đòi hỏi sự chính xác lớn hơn trong việc sử dụng những thuật ngữ như hàng hóa, hàng hóa hóa hay làm cho trở thành hàng hóa. Những quan tâm của Castree sâu sắc hơn nhiều là đòi hỏi sự rõ ràng về ngữ nghĩa. Ông cũng ủng hộ một sự tham gia sâu sắc hơn vào những vấn đề chuẩn hóa và làm rõ vai trò của chúng ta với tư cách là những học giả “quan trọng”. Castree đưa ra một số chỉ dẫn bổ ích về cách thức đẩy tới lối nghiên cứu như vậy, phân biệt hay thuộc tính gắn liền với hình thái hàng hóa, đó là trao đổi tiền tệ và tha hóa, trích dẫn nghiên cứu của Radin (1996) trong đó hàng hóa được định nghĩa là những thứ có thể bị tha hóa về mặt pháp luật hoặc về mặt vật thể khỏi những người sở hữu hoặc sản xuất chúng. Điều này cho phép bà ta lựa chọn và bảo vệ một quan điểm đạo đức rằng không nên coi một số thứ, chẳng hạn như con cái, là hàng hóa (theo cách đẻ hộ hoặc làm nô lệ chẳng hạn), mặc dù có thể có một vài người sẵn sàng mua và bán con (để bắt đầu việc trao đổi tiền tệ). Castree hoàn toàn đúng khi thử và khai thác những câu hỏi chuẩn hóa bị lãng quên trong nghiên cứu tiêu dùng gần đây và theo đuổi những câu hỏi này về mặt thực nghiệm như trong nghiên cứu của riêng ông về thăm dò sinh học (Castree 2003).

(còn tiếp) 

Người dịch: Hoàng Hoa

Nguồn: Peter Jackson – Local consumption cultures in a globalizing world – Transactions of The Institute of British Geographies, Vol.29, Issue 2, June 2004, p.165-178.

TN 2006 – 53, 54 & 55

Sự tái sinh của trí tuệ nhân tạo – Phần cuối


Gerald Sussman – người đã tạo ra một số ứng dụng quan trọng của AI cho các vấn đề thực tế, trong đó có một hệ thống tích hợp với độ chính xác cao cho cơ học quỹ đạo – đã bảo vệ danh dự cho phương pháp tiếp cận trí tuệ nhân tạo của MIT bằng cách viện dẫn công trình kinh điển của Alan Turing, người đã chứng minh rằng máy Turing, một thử nghiệm tư duy, có thể tính toán bất kỳ hàm tính được nào. “Và sẽ mất bao lâu?” Tôi hỏi. “Bạn phải tính toán thật nhanh nếu không muốn bị đánh bại”, tôi nói thêm, sau đó bước ngang qua phòng để rót một tách cà phê. Và cuộc đối thoại của tôi với các giảng viên kết thúc.

“Có gì sai ở đây?” là một câu hỏi mà mọi sinh viên trong phòng thí nghiệm của tôi đều có thể trả lời. Nhưng các khán giả đang ăn trưa ở hai nhóm đầu tiên đã bị bối rối. Cuối cùng, một sinh viên ở nhóm thứ ba đưa ra câu trả lời như sau: “Máy tính kỹ thuật số là một thiết bị đa năng, có thể được lập trình để tính toán bất cứ thứ gì, mặc dù không hiệu quả, nhưng con ruồi là một máy tính có mục đích đặc biệt, nó có thể nhìn thấy và bay được nhưng không thể cân đối tập chi phiếu của tôi”. Đây là câu trả lời chính xác. Mạng lưới thị giác ở mắt ruồi đã phát triển qua hàng trăm triệu năm, và các thuật toán thị giác của nó được tích hợp vào chính mạng lưới đó. Đây là lý do tại sao bạn có thể đảo ngược quá trình thị giác bằng cách làm việc trên các sơ đồ lắp ghép và các luồng thông tin truyền qua các mạch thần kinh của mắt ruồi, và tại sao bạn không thể là điều đó cho một máy tính kỹ thuật số, khi chính bản thân phần cứng cần phải có phần mềm để xác định vấn đề nào đang được giải quyết.

Tôi đã nhận ra Rodney Brooks đang mỉm cười ở phía sau đám đông, đó là người mà tôi đã từng mời đến một hội thảo về thần kinh học tính toán ở Woods Hole thuộc Cape Cod, Massachusetts. Brooks đến từ Australia, và vào những năm 1980, ông là một giảng viên cơ sở tại phòng thí nghiệm AI của MIT, nơi ông đã tạo ra những con bọ robot có thể bước đi bằng cách sử dụng một kiến trúc không phụ thuộc vào logic kỹ thuật số. Cuối cùng, ông trở thành giám đốc phòng thí nghiệm và sau đó thành lập iRobot, công ty sản xuất robot hút bụi Roombas.

Căn phòng nơi tôi thuyết trình vào buổi chiều hôm đó rất lớn và được lấp đầy bởi đội ngũ sinh viên đại học, một thế hệ tiếp theo sẽ hướng tới tương lai thay vì quá khứ. Tôi nói về một mạng nơ-ron đã học được cách chơi cờ tào cáo, một dự án được thực hiện bởi tôi và Gerald Tesauro, nhà vật lý tại Trung tâm Nghiên cứu Hệ thống Phức hợp (The Center for Complex Systems Research) thuộc Đại học Illinois tại Urbana-Champaign. Cờ tào cáo là một cuộc đua đến kết thúc giữa hai người chơi, với các quân cờ di chuyển về phía trước theo số xúc xắc, vượt qua quân cờ của đối thủ. Không giống như cờ vua, một trò chơi đòi hỏi sự quyết đoán, cờ tào cáo được chi phối bởi cơ hội: vì không ai biết trước được kết quả của mỗi lần tung xúc xắc nên việc dự đoán đường đi nước bước của quân cờ trở nên càng khó khăn hơn. Nó là một trò chơi rất phổ biến ở Trung Đông, nơi có một số người kiếm sống bằng cách đánh cược lớn khi chơi.

Thay vì viết một chương trình máy tính dựa trên logic và suy nghiệm để xử lý tất cả các vị trí có thể trên ván cờ, một nhiệm vụ bất khả thi khi có tới 1020 vị trí khả thi trên ván cờ, chúng tôi đã cho mạng nơ-ron học cách chơi thông qua nhận dạng mẫu bằng cách quan sát một giáo viên chơi. Gerry tiếp tục tạo ra chương trình cờ tào cáo đầu tiên chơi ở cấp độ vô địch thế giới bằng cách  thiết lập mạng cờ tào cáo tự chơi với chính nó.

Sau khi trình bày xong, tôi được biết tin có một bài viết trên trang nhất tờ New York Times sáng hôm đó nói về việc các cơ quan chính phủ đang cắt giảm tài trợ cho trí tuệ nhân tạo như thế nào. Mặc dù đây là khởi đầu của một mùa đông cho nghiên cứu trí tuệ nhân tạo với các nhà nghiên cứu chính thống, nhưng nó đã không ảnh hưởng đến tôi hay cả nhóm tôi. Với chúng tôi thì mùa xuân cho các nghiên cứu mạng nơ-ron chỉ vừa mới bắt đầu.

Nhưng phương pháp tiếp cận trí tuệ nhân tạo mới của chúng tôi sẽ mất đến 25 năm để đưa ra các ứng dụng thực tế trong các lĩnh vực thị giác, lời nói và ngôn ngữ. Thậm chí vào năm 1989, lẽ ra tôi phải biết rằng chúng tôi sẽ mất rất nhiều thời gian. Vào năm 1978, khi còn là học viên cao học tại Princeton, tôi đã ngoại suy luật Moore về sự gia tăng theo cấp số nhân của năng lực tính toán, tăng gấp đôi cứ sau mỗi 18 tháng, xem sẽ mất bao lâu để đạt đến mức độ năng lực tính toán của bộ não và tôi đã kết luận rằng nó sẽ xảy ra vào năm 2015. May mắn thay, điều đó đã không ngăn cản tôi tiến về phía trước. Niềm tin của tôi vào mạng nơ-ron dựa trên trực giác mách bảo tôi rằng nếu thiên nhiên đã giải quyết được những vấn đề này thì chúng ta cũng có thể học hỏi từ thiên nhiên cách giải quyết chúng. Thậm chí, thời gian 25 mà tôi phải chờ đợi cũng không bằng một cái chớp mắt khi so với hàng triệu năm tiến hóa của thiên nhiên.

Bên trong vỏ não thị giác, các nơ-ron được sắp xếp theo thứ bậc các lớp. Khi thông tin từ các giác quan được biến đổi từ lớp vỏ não này tới lớp vỏ não khác, sự mô tả của thế giới ngày càng trở nên trừu tượng hơn. Qua nhiều thập kỷ, khi số lớp trong các mô hình mạng nơ-ron tăng lên, hiệu suất của chúng tiếp tục được cải thiện cho tới khi đạt đến một ngưỡng quan trọng cho phép chúng ta giải quyết các vấn đề mà vào những năm 1980 chúng ta chỉ có thể mơ đến. Kỹ thuật học sâu cho phép tự động hóa quá trình tìm kiếm những đặc trưng cơ bản để phân biệt các vật thể khác nhau trong một hình ảnh, và đó lý do tại sao thị giác máy tính ngày nay tốt hơn nhiều so với 5 năm trước đây.

Vào năm 2016, máy tính đã hoạt động nhanh hơn một triệu lần và bộ nhớ máy tính đã tăng lên hàng tỷ lần, từ megabyte lên terabyte. Nó có thể mô phỏng các mạng nơ-ron với hàng triệu đơn vị và hàng tỷ kết nối thần kinh, so với các mạng trong những năm 1980 chỉ có hàng trăm đơn vị và hàng ngàn liên kết. Mặc dù vẫn còn nhỏ bé so với các tiêu chuẩn của bộ não người với hàng trăm tỷ nơ-rơn thần kinh và một triệu tỷ kết nối khớp thần kinh nhưng các mạng ngày nay đã đủ lớn để có thể ứng dụng các lĩnh vực hẹp.

Học sâu trong các mạng nơ-ron sâu đã bắt đầu phát triển. Nhưng trước khi có các mạng sâu, chúng ta phải học cách huấn luyện các mạng nông.

TH: T.Giang – CSCI

Nguồn tham khảo: Terrence J. Sejnowski – Cuộc cách mạng học sâu – NXB CT 2019.

Cách mạng công nghiệp 4.0 – Phần II


1.2/ Sự hội tụ của các công nghệ vận hành và công nghệ thông tin

Công nghệ thông tin (Information Technologies, IT) và Công nghệ vận hành (Operation Technologies, OT) là hai công nghệ lõi đang được triển khai trong các ngành công nghiệp. Có nhiều điểm chung và riêng giữa hai công nghệ này trong hệ thống sản xuất của doanh nghiệp.

Trong quá trình tiếp cận Cách mạng công nghiệp 4.0, sự hội tụ của các OT và IT đã giúp các ngành công nghiệp truyền thống “tiến xa hơn”, “thông minh hơn”, qua đó giúp doanh nghiệp thống nhất quản lý thông tin và quản lý quy trình (xem Hình 1.3).+ Công nghệ vận hành (OT) là quá trình áp dụng các công nghệ máy tính để theo dõi “trạng thái” thay đổi của hệ thống (như: hệ thống điều khiển nhà máy điện, hệ thống điều khiển đường sắt…). Ví dụ về công nghệ vận hành trong quản lý thông tin bao gồm:

  • Bộ điều khiển logic lập trình (Programmable Logic Controller, PLC): là thiết bị điều khiển lập trình (khả trình) được cho phép thực hiện linh hoạt các thuật toán điều khiển logic thông qua một ngôn ngữ lập trình.
  • Hệ thống kiểm soát giám sát và thu thập dữ liệu (Supervisory Control And Data Acquisition, SCADA) nhằm hỗ trợ con người trong quá trình giám sát và điều khiển từ xa.
  • Hệ thống điều khiển phân tán (Distributed Control System, DCS) là hệ thống điều khiển được tin học hóa đối với một quy trình có số lượng các vòng điều khiển lớn. Trong đó, các bộ điều khiển tự động được phân phối trên toàn hệ thống, được giám sát từ nhà điều hành trung tâm. DCS khác với các hệ thống sử dụng bộ điều khiển tập trung hoặc bộ điều khiển rời rạc đặt tại phòng điều khiển trung tâm. DCS giúp tăng độ tin cậy và giảm chi phí lắp đặt bằng cách “khoanh vùng” các chức năng điều khiển gần nhà máy xử lý với sự giám sát từ xa.
  • Hệ thống điều khiển số máy tính (Computer Numerical Control, CNC) là hệ thống điều khiển tự động bằng máy tính đối với các công cụ gia công (máy khoan, máy tiện…) và máy in 3D. Một máy CNC xử lý tự động vật liệu (kim loại, nhựa, gỗ, gốm hoặc composite) theo lập trình được mã hóa để đáp ứng các thông số kỹ thuật.

+ Công nghệ thông tin (IT) là quá trình ứng dụng công nghệ thông tin vào quản lý quy trình kinh doanh của doanh nghiệp. Ví dụ về công nghệ thông tin trong quản lý quy trình kinh doanh bao gồm:

  • Quản lý vòng đời sản phẩm (Product Lifecycle Management, PLM) nhằm mục đích sử dụng hiệu quả thông tin sản phẩm có sẵn. Lý do là lượng thông tin về sản phẩm ngày càng tăng do sự phức tạp của các sản phẩm và các quá trình hợp tác trong suốt vòng đời sản phẩm. Các thông tin mới về sản phẩm liên tục được khám phá, bổ sung. Việc xử lý, lựa chọn các thông tin phù hợp về sản phẩm trở thành thách thức của nhiều doanh nghiệp. Vì lượng thông tin của sản phẩm quá lớn, việc nghiên cứu về chất lượng thông tin để tìm ra những thông tin phù hợp với mục đích của doanh nghiệp là hết sức cần thiết.
  • Hệ thống hoạch định nguồn lực doanh nghiệp (Enterprise Resouce Planning, ERP) thực hiện việc tích hợp dữ liệu và quy trình của một tổ chức torng doanh nghiệp thành một hệ thống thống nhất. Một hệ thống ERP điển hình sẽ sử dụng các phần mềm và hệ thống phần cứng máy tính để đạt được sự tích hợp tốt nhất. Cấu phần quan trọng của hệ thống ERP là cơ sở dữ liệu thống nhất để lưu trữ dữ liệu cho các module hệ thống khác nhau.
  • Các giải pháp mã nguồn mở: là các giải pháp mang tính toàn diện, bao gồm và tích hợp các quy trình trong doanh nghiệp: kế toán, nhân sự, bán hàng, quản lý quan hệ khách hàng, mua hàng, sản xuất, quản lý dịch vụ và dự án, marketing… Các giải pháp mã nguồn mở quản lý các module một cách linh hoạt. Các giải pháp mã nguồn mở hoạt động như một bộ nền tảng chuẩn giúp thay đổi theo nhu cầu của khách hàng mà không cần phải lập trình.

Cùng với sự phát triển kinh tế – xã hội, doanh nghiệp sẽ thực hiện chuyển dổi từ hệ thống điều khiển analog sang số hóa. Trong bối cảnh Cách mạng công nghiệp 4.0, OT và IT đã có sự phát triển đột phá, cùng “hội tụ” để giúp tối ưu hóa hệ thống quản lý của doanh nghiệp ở quy mô sản xuất và kinh doanh. Sự hội tụ OT và IT sẽ trở thành một xu thế tất yếu trong bối cảnh mới.

Tích hợp OT và IT giúp doanh nghiệp có một cái nhìn tổng thể, thống nhất quản lý thông tin và quản lý quy trình. Tích hợp OT và IT bảo đảm con người, máy móc, tài sản, thiết bị… nhận được đúng thông tin, đúng định dạng và đúng thời điểm.

Tích hợp OT và IT giúp doanh nghiệp tối ưu hóa quy trình, giúp nhà quản lý đưa ra quyết định tốt hơn theo thời gian thực, giảm chi phí, rủi ro và rút ngắn thời gian… Bên cạnh đó, tích hợp OT và IT sẽ góp phần giảm giá thành công nghệ, giảm chi phí các giải pháp và chi phí phát triển sản phẩm mới…

Có thể thấy rằng, IT giúp vận hành hệ thống tự động hóa phức tạp của OT trên một nền tảng thống nhất, hiện đại. IT thúc đẩy sử dụng các hệ thống tính toán, lưu trữ, phân tích dữ liệu, trí tuệ nhân tạo, điện toán đám mây… để mở rộng khả năng hiển thị, kiểm soát, quản lý đến khu vực OT, qua đó giúp doanh nghiệp có thể triển khai thành công các chương trình, chiến lược dài hạn.

2/ Tác động của Cách mạng công nghiệp 4.0

Cách mạng công nghiệp 4.0 dẫn đến sự thay đổi mô hình sản xuất, qua đó tạo ra các ảnh hưởng quan trọng đến các quốc gia, xã hội, tổ chức và người dân.

2.1/ Cách mạng công nghiệp 4.0 chuyển mô hình sản xuất từ tập trung truyền thống sang sản xuất thông minh phi tập trung

Thế giới đang trải qua một sự chuyển đổi mô hình sản xuất mạnh mẽ nhờ sự lan tỏa của các công nghệ mới nổi trong Cách mạng công nghiệp 4.0 (như: công nghệ dữ liệu, robot tự động, điện toán đám mây, công nghệ in 3D, IoT, tích hợp hệ thống, mô phỏng, thực tế ảo, an ninh mạng…).

A.T. Kearney (Diễn đàn Kinh tế Thế giới) đã nghiên cứu các tác động của Cách mạng công nghiệp 4.0 đối với các mô hình sản xuất hiện nay trên thế giới. Theo cách nhìn mới, tác động của Cách mạng công nghiệp 4.0 vừa là cơ hội, vừa là thách thức. Cách mạng công nghiệp 4.0 được xem là sự dịch chuyển từ mô hình sản xuất tập trung truyền thống sang mô hình sản xuất thông minh phi tập trung, trong đó:

+ Chuyển từ mô hình “thiết kế phục vụ sản xuất” sang mô hình “thiết kế không giới hạn” thông qua: tối ưu hóa thuật toán thiết kế hệ thống dây chuyền sản xuất, thiết kế sản phẩm và dịch vụ: tăng cường hoạt động sáng tạo của doanh nghiệp gắn với nhu cầu của khách hàng; thay đổi vật liệu và tính năng của sản phẩm “linh hoạt” theo yêu cầu của khách hàng…

+ Chuyển từ mô hình “sản xuất hàng loạt” sang mô hình “sản xuất linh hoạt” thông qua: tối ưu hóa quy trình nhằm thực hiện nhanh hơn, ít bước xử lý hơn; giảm số lượng công cụ, thiết bị sản xuất cơ bản; tối ưu hóa số lượng thiết bị, máy móc cố định phục vụ sản xuất; tối ưu hóa thời gian thực hiện; tăng tính linh hoạt của dây chuyền sản xuất.

+ Chuyển từ mô hình “chuỗi cung ứng toàn cầu” sang mô hình “cung ứng linh hoạt” thông qua: tích hợp hoặc hợp nhất nhiều thành phần cung ứng, không theo chuỗi; thực hiện sản xuất, kết hợp với việc sử dụng sản phẩm, dịch vụ ngay tại nơi sản xuất; tăng hiệu suất sản xuất đồng thời thực hiện giới hạn không gian sử dụng của nhà máy, dây chuyền sản xuất (theo hướng hình thành các “nhà máy siêu nhỏ”); tăng cường quá trình sản xuất, phân phối các sản phẩm, dịch vụ…

(còn tiếp) 

TH: T.Giang – CSCI

Nguồn tham khảo: Hà Minh Hiệp – Doanh nghiệp với lộ trình tiếp cận cách mạng công nghiệp 4.0 – NXB CTQG 2020.

Văn hóa tiêu dùng địa phương trong một thế giới đang toàn cầu hóa – Phần V


Những cuộc tranh cãi hiện nay và hướng nghiên cứu trong tương lai

Tôi hy vọng việc xem lại những bằng chứng trong các nghiên cứu trường hợp trên đây ở Ấn Độ, Trung Quốc và Nga đã thể hiện sự tồn tại dai dẳng của các loại hình văn hóa tiêu dùng “địa phương” và phản bác lại một vài tuyên bố đồng nhất hóa được đưa ra nhân danh “toàn cầu hóa”. Nếu các loại hình văn hóa tiêu dùng địa phương rõ ràng tiếp tục tồn tại thì nghiên cứu trong tương lai cần tập trung vào những lĩnh vực nào? Trong phần này, tôi xem xét một số vấn đề chưa được giải quyết trong nghiên cứu tiêu dùng hiện tại và soi sáng một số lĩnh vực có khả năng gặt hái thành công cho nghiên cứu trong tương lai.

Tiêu dùng và văn hóa vật chất

Từ đầu những năm 1990 đến nay đã có rất nhiều cuộc đàm luận về “tái vật chất hóa” địa lý xã hội và văn hóa. Mặc dù bước chuyển này nói chung được mọi người đón nhận, nhưng ý nghĩa gắn liền với thuật ngữ vật chất vẫn là chủ đề tranh cãi đáng quan tâm. Đối với một số nhà bình luận (như Gregson 1995), điểm nhấn được đặt vào việc tái thống nhất việc nghiên cứu các loại hình văn hóa tiêu dùng với những sự bất bình đẳng về vật chất gắn liền với các quan hệ xã hội về giới, giai cấp, chủng tộc, tính dục và khả (vô) năng. Đối với những người khác, điểm nhấn lại là cách mà chúng ta hòa nhập với thế giới vật chất, đòi hỏi một sự “miêu tả lại sâu sắc” những gì tạo nên một sự giải thích xã hội (Latour 2000). Việc hỏi tại sao mọi thứ lại quan trọng như vậy (Miller 1998) đã đặt ra những vấn đề bản thể luận về bản chất của chính vấn đề. Theo luận điểm ban đầu của Miller, tiêu dùng hàng loạt báo hiệu trước bối cảnh quan trọng mà thông qua đó mọi người gắn với thế giới hàng hóa (Miller 1987). Lập luận của Miller tập trung vào khái niệm “khách thể hóa” mà ông miêu tả bằng một quá trình ngoại hiện (hoặc tự tha hóa) và sublation (hay tái thu hút). Các khách thể vật chất, theo qua điểm của Miller, luôn luôn gắn liền với những bối cảnh văn hóa cụ thể. Những vật tạo tác là những hình thái văn hóa không chỉ với nghĩa rằng chúng “phản chiếu” hoặc “phản ánh” các mối quan hệ xã hội mà chúng nằm sâu trong đó. Đúng hơn, theo Miller, văn hóa vật chất có một đặc điểm cấu thành, đó là “vật thể hóa” các mối quan hệ xã hội.

Sự hồi quy về “cái vật thể” này được nhiều người đón nhận nhưng cũng bị nhiều người khác coi là gây thêm rắc rối. Đặc biệt, Kearnes (2003) đã thách thức việc phân đôi dứt khoát một thế giới vật chất khách quan và một thế giới văn bản hoặc biện luận chủ quan. Đối với Kearnes và những người khác, một sự (tái) hòa nhập có phê phán với thế giới vật chất cần chú ý hơn đến “sự biểu đạt không dễ dàng điều khiển” của vấn đề, bao gồm những khả năng của nó trong việc hành động bên ngoài mối quan hệ của nó với các chủ thể người. Cách tiếp cận như vậy là nhất quán với việc nhấn mạnh gần đây trong lý thuyết tác nhân – mạng (agent – network) vào tác động của các tác nhân không phải con người và vào một sự hiểu biết liên quan về các khách thể và các chủ thể (Thrift 1996; Whatmore 2002). Đây là một khái niệm khác về căn bản với sự “hồi quy” đơn thuần về một chủ nghĩa vật chất đã bị đánh mất và không giải quyết được những khái niệm quy ước về tính vật chất. Sự phê phán của Kearnes đã đặt ra những vấn đề triết học quan trọng về hiểu biết của chúng ta về thế giới vật chất, thách thức bất kỳ một nhận định dễ dãi nào về sự khác biệt giữa lời nói và kinh nghiệm, giả định về một niềm tin vào một thực tại tiền – biện luận nào đó.

Tiêu dùng với tính cách là thói quen xã hội

Lĩnh vực thứ hai của cuộc tranh luận gần đây là bản chất thực tiễn của tiêu dùng đối lập với những lời lẽ hoa mỹ về tính chủ quan của tiêu dùng. Những thứ dính dáng đến “người tiêu dùng” và đặc biệt đến “sự lựa chọn tiêu dùng” hiện đang được nhiều người coi là gây rắc rối. Trong thoại ngữ chính trị hiện nay, người tiêu dùng được giải thích theo những cách đặc biệt để phù hợp với chương trình nghị sự tư tưởng hệ hiện hành. Vì thế, ví dụ, với những cách giải thích về “văn hóa doanh nghiệp”, Dugay lập luận rằng:

Người tiêu dùng được coi như những tác nhân đơn lẻ tự trị, tự điều tiết và tự thực hiện, cố gắng tối đa hóa chất lượng sống của mình bằng cách tạo ra một phong cách sống hoặc những phong cách sống thông qua những hành động lựa chọn theo ý thích của cá nhân ở nơi họp chợ (1996, 77).

Sự nhấn mạnh gần đây của New Labour vào lựa chọn tiêu dùng cũng mang tính tư tưởng hệ không kém theo lối riêng của nó, nó đòi đặt người tiêu dùng vào vị trí trọng yếu đồng thời thay thế người tiêu dùng “thực sự”  bằng một loạt những đại diện đòi thể hiện những lợi ích của họ. Do bản chất của những thuật ngữ này là rất rắc rối, gần đây đã có những yêu cầu tập trung vào tiêu dùng với tính cách là một thói quen.

Các lý luận về thói quen thách thức sự nhấn mạnh thông thường của khoa học xã hội vào thoại ngữ và miêu tả, thay vào đó chúng tập trung vào dòng sự kiện. Chúng nhấn mạnh, cái xã hội luôn ở trong một quá trình thích nghi như thế nào, được kéo dài thông qua những mạng kết nối lâu bền nhiều hay ít và thông qua nhiều bộ máy xã hội – kỹ thuật như thế nào. Vì thế, thí dụ, trong công trình của Shove (2003) về tổ chức xã hội trong trạng thái bình thường, điểm nhấn được đặt vào vô số các nghi lễ hàng ngày tạo ra cuộc sống hàng ngày của chúng ta. Tắm, giặt giũ quần áo hay bật lò sưởi trung tâm hiện đang là một phần không phải suy nghĩ trong cuộc sống hàng ngày của nhiều người. Nhưng những giải thích về sự thoải mái, sạch sẽ và tiện lợi mà những thói quen này  có thể tạo ra rõ ràng liên quan đến một loạt những thủ tục công nghệ và kỹ năng thực tiễn. Việc tiếp cận những thay đổi này trong môi trường trong nước của chúng ta thông qua những khái niệm về thói quen xã hội hơn là qua những hình thái biện luận sẽ dẫn tới những cách khái niệm hóa mới về cơ bản và, một cách tiềm tàng, tới những hình thái mới của hành động chính trị.

Áp dụng vào nghiên cứu tiêu dùng, những lý luận về thói quen đưa ra một thế án cơ bản cho lối nhấn mạnh thông thường vào việc quyết sách cá nhân. Các thói quen có thể được hiểu như là những hình thức hành vi thủ cựu và ăn sâu về mặt xã hội, đòi hỏi phải có kỹ năng và khả năng thực hiện (Williams và nhiều tác giả 2001). Theo nhà xã hội học Alan Warde (2003), nghiên cứu về tiêu dùng với tính cách là thói quen đòi hỏi phải hiểu biết về lịch sử và sự phát triển của bản thân thói quen, sự khác biệt nội tại của các vai trò và vị trí bên trong của những thói quen đó và những hậu quả đối với cách thức sắp đặt mọi ngươi và các vị trí khi tham gia. Từ góc nhìn này, Warde chò rằng “người tiêu dùng” – một nhân vật đã bỏ bùa cho các nhà khoa học chính trị và xã hội cũng như các nhà kinh tế học trong nhiều thế hệ – đã biến mất (Warde 2003, 6). Thay vào đó, Warde cho rằng, nên tập trung vào cách thức tổ chức các thói quen và ra lệnh cho các khoảnh khắc tiêu dùng. Vậy thì nghiên cứu thực hiện nên tập trung vào vấn  đề: những loại hình thói quen nào đang thịnh hành trong các tình huống khác nhau, các cá nhân cụ thể thường tham gia vào những thói quen nào hiện đang phổ biến, những tổ hợp thói quen điển hình nào diễn ra tại những thời điểm và địa điểm cụ thể.

Việc quay lại thói quen cũng đi liền với việc chuyển sang những hình thức tiêu dùng bình thường hơn (ít đáng chú ý hơn), như trong công trình của Gronow và Warde (2001) về tiêu dùng các đồ thiết yếu, như nước, khí đốt và điện, ở đó phạm vi để người tiêu dùng tạo ra “bản sắc” cho những lựa chọn của mình thông qua việc thay đổi nhà cung cấp là có hạn. Thay vào đó, công trình của họ tập trung vào kết cấu hạ tầng xã hội – kỹ thuật cần thiết để tạo điều kiện thuận lợi cho những lựa chọn tiêu dùng đặc biệt – một cách tiếp cận có thể được áp dụng thành công vào các loại hình thói quen tiêu dùng khác. Thay vì coi tiêu dùng chủ yếu như một việc mà người ta làm khi có thời gian rỗi, kể cả việc lựa chọn “phong cách sống” của người tiêu dùng (cf. Shields 1992), việc tập trung vào tiêu dùng với tính cách là một thói quen cũng dẫn đến chỗ nhấn mạnh lại vào tiêu dùng như một công việc, được thực hiện bởi các tác nhân xã hội có kỹ xảo với các nguồn lực có hạn. Như nghiên cứu mới đây của chúng tôi về việc mua sắm đồ khô ở Portsmouth (được đề cập đến trong chú thích trước) đã cho thấy, hầu hết các lựa chọn tiêu dùng đều được định hướng xoay quanh những hoạt động mua sắm thông thường trong phạm vi ngân sách thường rất hạn hẹp của các hộ gia đình. Nghiên cứu gần đây về tiêu dùng bắt đầu nhấn mạnh vào những thói quen làm lụng, sử dụng và chiếm hữu (cf. Gregson và nhiều tác giả 2003), dẫn đến việc xem xét lại cách thức ghi sâu các thói quen tiêu dùng vào các nhịp điệu phức tạp và các lề thói hằng ngày của các hộ gia đình hiện thời.

(còn tiếp) 

Người dịch: Hoàng Hoa

Nguồn: Peter Jackson – Local consumption cultures in a globalizing world – Transactions of The Institute of British Geographies, Vol.29, Issue 2, June 2004, p.165-178.

TN 2006 – 53, 54 & 55

Sự tái sinh của trí tuệ nhân tạo – Phần II


Các hệ chuyên gia

Phổ biến trong những năm 1970 và 1980, các hệ chuyên gia AI đã được phát triển để giải quyết những vấn đề như chẩn đoán y học bằng cách sử dụng một bộ quy tắc. Vì vậy, hệ chuyên gia đầu tiên, có tên là MYCIN, được phát triển để xác định các vi khuẩn gây ra những bệnh truyền nhiễm như viêm màng não. Thoe cách tiếp cận hệ chuyên gia, đầu tiên, các nhà phát triển của MYCIN đã thu thập dữ liệu và quy tắc từ các chuyên gia về bệnh truyền nhiễm, cũng như những triệu chứng và bệnh án từ bệnh nhân, sau đó nhập chúng vào máy tính của hệ thống, và cuối cùng là lập trình máy tính bằng logic để suy luận. Tuy nhiên, đội ngũ phát triển đã gặp khó khăn trong việc thu thập dữ liệu và quy tắc từ các chuyên gia, đặc biệt là trong những lĩnh vực phức tạp hơn, nơi các nhà chẩn đoán tốt nhất không phụ thuộc vào quy tắc mà tiến hành nhận dạng mẫu dựa trên kinh nghiệm, thứ rất khó để mã hóa, và hệ thống phải được cập nhật liên tục khi dữ liệu mới được phát triển và quy tắc cũ đã trở nên lỗi thời. Và họ phải đối mặt với nhiều khó khăn hơn trong việc thu thập và nhập thông tin về các triệu chứng và bệnh án của bệnh nhân vào máy tính của hệ thống, một quá trình có thể mất nửa giờ hoặc lâu hơn cho mỗi bệnh nhân, đây là khoảng thời gian mà một bác sĩ bận rộn không thể đáp ứng được. Không ngạc nhiên khi MYCIN chưa bao giờ được sử dụng để chữa bệnh. Mặc dù nhiều hệ chuyên gia đã được viết cho các ứng dụng khác như quản lý tràn chất độc, lập kế hoạch nhiệm vụ cho các phương tiện tự vận hành và nhận dạng giọng nói, nhưng hiện nay rất ít trong số chúng được sử dụng.

Các nhà nghiên cứu đã thử nghiệm nhiều cách tiếp cận khác nhau trong những thập niên đầu của trí tuệ nhân tạo, nhưng những cách tiếp cận của họ không ứng dụng được vào thực tế. Họ không chỉ đánh giá thấp sự phức tạp của các vấn đề trong thế giới thực, mà còn đề xuất những giải pháp có quy mô khá tệ. Trong những lĩnh vực phức tạp, số lượng quy tắc có thể rất lớn, và khi dữ liệu mới được thêm vào bằng tay, việc theo dõi ngoại lệ và sự tương tác với các quy tắc khác trở nên không thực tế. Ví dụ, Douglas Lenat đã bắt đầu một dự án có tên “CYC” vào năm 1984 để mã hóa các giác quan cơ bản, nó dường như là một ý tưởng tốt vào thời điểm đó nhưng hóa ra lại là một cơn ác một trong thực tế. Chúng ta mặc định vô số sự thật về cách thức hoạt động của thế giới và phần lớn trong số đó đều dựa trên kinh nghiệm. Ví dụ, một con mèo rơi từ độ cao 12 mét có thể sẽ không bị nguy hiểm gì, nhưng vấn đề hoàn toàn khác khi một con người rơi xuống từ cùng độ cao đó.

Một lý do khác khiến cho sự phát triển của AI ban đầu quá chậm chạp chính là các máy tính kỹ thuật số cực kỳ thô sơ và bộ nhớ quá đắt đỏ so với các tiêu chuẩn ngày nay. Nhưng vì máy tính kỹ thuật số có hiệu quả cao trong các hoạt động logic, thao tác biểu tượng và áp dụng các quy tắc nên việc các nguyên hàm tính toán này sẽ được ưu tiên trong thế kỷ 20 không có gì đáng ngạc nhiên. Do đó, Allen Newell và Herbert Simon, hai nhà khoa học máy tính của Đại học Carnegie Mellon, có thể viết ra được một chương trình máy tính có tên là “Nhà lý luận loigc” (Logic Theorist) vào năm 1955. Nó có thể chứng minh các định lý logic trong cuốn Principia Mathematica (Các nguyên lý toán học) trong đó hệ thống hóa tất cả các lĩnh vực toán học do Alfred North Whitehead và Bertrand Russell viết. Trong thời kỳ đầu này, họ đã rất kỳ vọng vào việc máy tính thông minh chắc chắn sắp xuất hiện.

Những người tiên phong trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo đã cố gắng viết các chương trình máy tính với chức năng như trí thông minh của con người, nhưng lại không quan tâm đến cách thức bộ não đã thực sự đạt được hành vi thông minh. Khi tôi hỏi Allen Newell lý do tại sao, ông nói rằng cá nhân ông đã có được những hiểu biết sâu sắc từ các nghiên cứu về não bộ, nhưng đơn giản là vào thời điểm đó chưa có nhiều kiến thức hữu dụng. Các nguyên tắc cơ bản về chức năng của não bộ chỉ vừa mới xuất hiện vào những năm 1950. Tiêu biểu như công trình của Alan Hodgkin và Andrew Huxley, họ đã giải thích cách các tín hiệu từ não bộ được truyền đi trong một khoảng cách xa bởi sự tăng vọt – hoặc không có sự tăng vọt của điện áp trong các dây thần kinh. Một công trình tiêu biểu khác là của Bernard Katz, người đã khám phá ra manh mối về cách các tín hiệu điện được chuyển đổi thành tín hiệu hóa học ở các khớp thần kinh để giúp các nơ-ron giao tiếp với nhau.

Đến thập niên 1980, mặc dù có thêm nhiều kiến thức về não bộ và những hiểu biết này có thể được tiếp cận rộng rãi ngoài lĩnh vực sinh học, thế hệ các nhà nghiên cứu trí tuệ nhân tạo mới lại không mấy quan tâm đến não bộ, vì mục tiêu của họ là viết một chương trình tương đương với chức năng hoạt động của não bộ. Trong triết học, quan điểm này được gọi là thuyết chức năng mà với nhiều người đó là một cái có tốt để bỏ qua các chi tiết lộn xộn trong sinh học. Nhưng một nhóm nhỏ các nhà nghiên cứu AI, những người không theo xu hướng chủ đạo, tin rằng có một phương pháp tiếp cận trí tuệ nhân tạo khác được lấy cảm hứng từ nguyên lý sinh học thực tế của não bộ và được gọi với các tên khác nhau như là “mạng nơ-ron”, “chủ nghĩa kết nối” và “xử lý phân tán song song”. Phương pháp này cuối cùng cũng đã có thể giải quyết các vấn đề khó khăn mà AI dựa trên logic không thể vượt qua.

Tôi cũng là một người trong số đó.

Đang đi vào nơi nguy hiểm

Năm 1989, Michael Dertouzos, trưởng phòng thí nghiệm khao học máy tính của MIT, đã mời tôi đến thuyết trình tại MIT về sự tiên phong trong phương pháp tiếp cận AI dựa trên mạng nơ-ron của tôi (Hình 2.4). Khi đến nơi, tôi được Dertouzos chào đón nồng nhiệt, trong lúc chúng tôi cùng nhau đi lên thang máy, ông ấy nói với tôi rằng truyền thống của MIT là cho giảng viên khách mời 5 phút để mở một cuộc thảo luận với giảng viên và sinh về chủ đề của mình trong bữa ăn trưa. “Và họ ghét những gì anh làm”, ông nói thêm khi cánh cửa thang máy mở ra.Căn phòng chật cứng với 100 người khiến cả Dertouzos cũng ngạc nhiên. Ở đó, các nhà khoa học đã đứng thành ba nhóm: nhóm đầu tiên là giảng viên cao cấp, nhóm thứ hai là giảng viên cơ sở và sinh viên ở nhóm ngoài cùng. Và tôi tiến đến giữa căn phòng trước một bữa tiệc đứng với các món ăn trưa. Tôi có thể nói gì trong 5 phút để tạo ra sự khác biệt với những khán giả vốn dĩ đã ghét công việc tôi đang làm đây?

Tôi đã ứng ngay rằng: “Con ruồi đậu trên món ăn đó có một bộ não chỉ chứa  100.000 tế bào thần kinh; nó nặng một miligram và tiêu thụ một miliwatt năng lượng”, tôi nhanh chóng thêm vào. “Con ruồi có thể nhìn thấy, nó có thể bay, có thể định vị và có thể tìm thấy thức ăn. Nhưng điều thực sự đáng chú ý là nó có thể sinh sản. MIT sở hữu một siêu máy tính có trị giá 100 triệu USD: nó tiêu thụ một megawatt năng lượng và được làm mát bằng bộ máy điều hòa khổng lồ. Nhưng cái giá lớn nhất của siêu máy tính là sự hy sinh của con người cụ thể là các nhà lập trình để giải quyết mọi đòi hỏi của chương trình. Siêu máy tính đó không thể nhìn, không thể bay, và mặc dù nó chia sẻ với các máy tính khác nhưng không thể giao phối hay sinh sản được. Vậy có gì sai ở đây?

Sau một hồi im lặng, một giảng viên cao cấp nói: “Bởi vì chúng ta chưa viết chương trình thị giác”. (Bộ Quốc phòng gần đây đã đầu tư 600 triệu USD cho Sáng kiến Điện toán Chiến lược (Strategic Computing Initative) của họ, một chương trình chạy từ 1983 đến 1993 nhưng đã không thành công trong việc xây dựng hệ thống thị giác để dẫn đường cho xe tăng tự lái). Và tôi đã đáp lại: “Chúc may mắn với điều đó”.

(còn tiếp) 

TH: T.Giang – CSCI

Nguồn tham khảo: Terrence J. Sejnowski – Cuộc cách mạng học sâu – NXB CT 2019.

Cách mạng công nghiệp 4.0 – Phần I


1/ Khái quát về Cách mạng công nghiệp 4.0

Cho đến nay, 03 cuộc cách mạng công nghiệp đã dẫn đến những thay đổi “mang tính cách mạng” về mô hình và phương thức sản xuất: sản xuất cơ giới hóa thông qua động cơ hơi nước (trong Cách mạng công nghiệp lần thứ nhất) được “phát triển” thành sản xuất hàng loạt trong các dây chuyền lắp ráp dựa trên sự phân công lao động (trong Cách mạng công nghiệp lần thứ hai) và sản xuất tự động hóa dựa trên nền tảng điện tử và công nghệ thông tin để tự động hóa hơn nữa việc sản xuất (trong Cách mạng công nghiệp lần thứ ba).

Cuộc cách mạng công nghiệp lần thứ tư (Cách mạng công nghiệp 4.0) đang làm “mờ” ranh giới giữa các lĩnh vực vật lý, kỹ thuật số và sinh học. Cách mạng công nghiệp 4.0 được đặc trưng bởi ứng dụng Internet kết nối vạn vật (Internet of Things – IoT), Internet kết nối dịch vụ (Internet of Services – IoS) vào quá trình sản xuất của doanh nghiệp, cho phép hệ thống sản xuất của doanh nghiệp được tích hợp đa chiều và trở nên “thông minh hơn”. Sản xuất thông minh là quá trình sản xuất linh hoạt, có thể thay thế quá trình sản xuất tự động hóa nhằm nâng cao năng lực cạnh tranh của doanh nghiệp trong bối cảnh hội nhập quốc tế và Cách mạng công nghiệp lần thứ tư.

Theo Wikipedia, IoT có thể hiểu được là mạng lưới vạn vật kết nối Internet hoặc mạng lưới thiết bị kết nối Internet (xem Hình 1.1). Đây là một “kịch bản mới” khi mà mỗi vật thể, con người được cung cấp một “định danh riêng”. Trong đó, tất cả đều có khả năng truyền tải và trao đổi thông tin, dữ liệu qua một mạng duy nhất (mà không cần đến sự tương tác trực tiếp giữa người với người, hay giữa người với máy).Bên cạnh IoT, Cách mạng công nghiệp 4.0 còn được đặc trưng bởi ứng dụng của Internet kết nối dịch vụ, hay còn gọi là IoS. Trong thập kỷ qua, lĩnh vực dịch vụ (đặc biệt là dịch vụ Internet) đã trở thành một trong những lĩnh vực kinh doanh có doanh thu lớn nhất, tốc độ phát triển nhanh nhất trên thế giới. Các dịch vụ được áp dụng ngày càng phổ biến hơn trong doanh nghiệp, qua đó mang lại năng suất cao hơn. Việc ứng dụng công nghệ thông tin giúp doanh nghiệp đạt được các mục tiêu của doanh nghiệp một cách dễ dàng hơn.

Một số tổ chức, tập đoàn quốc tế đã xây dựng các giải pháp công nghệ thông tin để thúc đẩy các dịch vụ giá trị gia tăng. IoS được xem là “tầm nhìn mới” về dịch vụ ở thế hệ tiếp theo được cung cấp thông qua Internet. Trong IoS, các công nghệ tiên tiến được áp dụng để tạo ra các kênh phân phối cho dịch vụ mới và mô hình kinh doanh hoàn toàn mới. Việc tạo ra các dịch vụ này được hỗ trợ bởi một nền tảng mở và kiến trúc giao diện như Kiến trúc hướng dịch vụ doanh nghiệp (Enterprise Service-Oriented Architecture, SOA của doanh nghiệp). IoS đưa cách tiếp SOA của doanh nghiệp lên một “tầm cao mới” bằng cách đơn giản hóa các dịch vụ và giao dịch. Kết hợp với các công nghệ Web 2.0, IoS được kỳ vọng sẽ là công nghệ mang lại sự đổi mới trong dịch vụ.

Mô hình Cách mạng công nghiệp 4.0 được đưa ra với mục tiêu ban đầu là cải tiến (tự động hóa), tối ưu hoa quy trình sản xuất để nâng cao năng suất. Mục tiêu dài hạn của Cách mạng 4.0 là giúp thực hiện các hoạt động đổi mới sáng tạo, chuyển đổi sang các mô hình kinh doanh (với doanh thu cao hơn) dựa trên nền tảng là thông tin và dịch vụ số.

1.1/ Đặc trưng của Cách mạng công nghiệp 4.0

Đặc trưng của Cách mạng công nghiệp 4.0 là sự hội tụ và ứng dụng của các công nghệ kỹ thuật số mới nổi trong đó, tiêu chuẩn được xem là nền tảng quan trọng nhất (xem Hình 1.2).Một số xu hướng công nghệ trong Cách mạng công nghiệp 4.0 gồm:

+ Dữ liệu lớn (Big Data): cho phép phân tích, tính toán để xác định các xu hướng xảy ra. Đồng  thời, dữ liệu lớn là điều kiện tiên quyết của Trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence, AI).

+ Robot tự động (Autonomous Robots): là sự phát triển các máy móc để thay thế cho hoạt động của con người trong các hoạt động liên quan đến tư duy, đa chức năng và các kỹ năng vận động tinh xảo.

+ Điện toán đám mây (Cloud computing): là việc thực hiện việc lưu trữ, quản lý và xử lý dữ liệu trên Internet thông qua hệ thống các máy chủ từ xa (thay vì việc sử dụng một hệ thống các máy chủ cục bộ hoặc máy tính cá nhân).

+ Công nghệ in 3D (hay còn gọi là Sản xuất bồi đắp, Additive Manufacturing): là việc sử dụng một loạt các vật liệu (đặc biệt là vật liệu sinh học) và phương pháp tiến bộ để thực hiện “in” vật thể 3 chiều.

+ Internet kết nối vạn vật (IoT): là việc kết nối, theo dõi và quản lý các sản phẩm, hệ thống… từ xa thông qua các cảm biến nối mạng.

+ Tích hợp hệ thống (System Integration): là việc tích hợp dữ liệu khác nhau của doanh nghiệp dựa trên các tiêu chuẩn truyền dữ liệu.

+ Mô phỏng (Simulation): là việc tối ưu hóa các mạng giá trị từ các hệ thống  thông minh dựa trên dữ liệu theo thời gian thực

+ Công nghệ thực tế ảo tăng cường (Augmented Reality): là việc tạo giao diện tương tác giữa con người và máy tính trong môi trường ảo thông qua nhận diện hình ba chiều và “thực – ảo”.

+ An ninh mạng (Cybersecurity): là việc bảo vệ các hệ thống kết nối Internet (bao gồm phần cứng, phần mềm và dữ liệu) khỏi các cuộc tấn công mạng theo tốc độ phát triển của công nghệ.

Các ứng dụng công nghệ mới nêu trên đã góp phần quan trọng hình thành các đặc điểm của Cách mạng công nghiệp 4.0. Theo Nghị viện châu Âu (European Parliament), một số đặc điểm chính của Cách mạng công nghiệp 4.0 bao gồm:

+ Tính tương tác: khả năng kết nối, liên lạc và trao đổi thông tin, dữ liệu giữa con người và các nhà máy thông minh (smart factory) thông qua hệ thống thực – ảo (cyber-physical system, CPS).

+ Tính ảo hóa: khả năng tạo một bản sao ảo của nhà máy thông minh (hay còn gọi là Digital Twin) trong môi trường mạng thông qua việc liên kết giữa công nghệ thu dữ liệu từ cảm biến, công nghệ phân tích dữ liệu và công nghệ mô phỏng.

+ Tính phân cấp: khả năng hệ thống thực-ảo thực hiện phân cấp trong việc tự đưa ra các quyết định sản xuất nhờ các công nghệ mới (như công nghệ in 3D, công nghệ AI…).

+ Tính liên tục: khả năng thu thập, phân tích dữ liệu và cung cấp các kết quả phân tích liên tục, theo thời gian thực.

+ Tính module: khả năng thích ứng “linh hoạt” của các nhà máy thông minh để đáp ứng sự thay đổi theo yêu cầu thông qua việc thay thế, bổ sung các modules độc lập trong dây chuyền sản xuất, kinh doanh.

+ Tính định hướng dịch vụ: khả năng dự đoán, nhận ra và đáp ứng nhu cầu của thị trường và người tiêu dùng theo thời gian thực.

Như vậy, có thể thấy rằng, Cách mạng công nghiệp 4.0 được bắt đầu khi có sự tích hợp giữa thế giới kỹ thuật số Internet với các quy trình, dịch vụ trong sản xấut truyền thống nhằm tạo ra các giá trị mới có tiềm năng và “thông minh hơn”.

(còn tiếp) 

TH: T.Giang – CSCI

Nguồn tham khảo: Hà Minh Hiệp – Doanh nghiệp với lộ trình tiếp cận cách mạng công nghiệp 4.0 – NXB CTQG 2020.

Văn hóa tiêu dùng địa phương trong một thế giới đang toàn cầu hóa – Phần IV


Schein miêu tả “một kho thèm muốn” mà các hàng tiêu dùng như vậy có thể tạo ra, liên hệ đến sự “thèm khát cuồng dại” và “nô lệ hàng hóa” mà chúng có thể dẫn đến (Schein 1999, 347). Là một nhà nhân học, ba ta so sánh thực trạng của Trung Quốc đương đại với những thứ được  nhiều người sùng bái ở New Guinea vào đầu thế kỷ XX, nơi mà sự khao khát tiêu dùng xuất hiện một cách thần kỳ trong bối cảnh có sự khác biệt lớn về kinh tế và hàng ngoại được gắn liền với uy tín (cf. Burridge 1960; Worsley 1968). Schein dẫn lập luận của Georg Simmel rằng “chúng ta chỉ ao ước các vật thể nào chúng ta khôngc ó được ngay chúng để sử dụng hoặc thưởng thức…, chỉ khi nào chúng ta phải đạt được chúng bằng cách chinh phục khoảng cách, những cản trở và những khó khăn”, gợi ý rằng trong trường hợp này “khoảng cách” có một đặc điểm xuyên quốc gia và liên chủng tộc ghê gớm (Schein 1999, 358). Schein chỉ ra rằng ước muốn của người tiêu dùng là một cách để khắc phục những hạn chế về không gian, đạt được “tính trần tục” hay “chủ nghĩa thế giới” thông qua (thường là gián tiếp) việc tiếp cận với thế giới hàng hóa.

Ở đây rõ ràng có sự giống nhau với lập luận (nêu trên) của Hooper cho rằng mong muốn của người tiêu dùng không phải là cái Khác có tính “toàn cầu” không phân biệt được nào đó. Đúng hơn, Schein lập luận rằng người tiêu dùng các phương tiện thông tin đại chúng xuyên quốc gia ở Trung Quốc đại lục luôn hình dung họ là một phần của một cộng đồng các “đồng-sắc tộc” Trung Quốc lớn hơn, khai thác một loạt các thể thức thế án của Trung Quốc ngoài những thể thức được quảng cáo dưới các hình thức tính Trung Quốc được nhà nước quy định. Những thế án này bao gồm một niềm ao ước được tái thống nhất với những người Trung Quốc khác ngoài biên giới quốc gia Trung Quốc, nơi mà tiêu dùng có thể báo hiệu một hình thái bản sắc tập thể mới hoặc được phục hồi (cf. Yang 1997). Schein kiên trì cho rằng, cũng có thể thấy rõ lịch sử đặc biệt của Trung Quốc qua cách thức kích dục hóa ham muốn của người tiêu dùng trên các phương tiện thông tin đại chúng với những hình ảnh “đồ vật non trẻ rất gợi tình”, hoàn toàn không có trong văn hóa đại chúng thời Maoist, nhanh chóng liên kết những hình ảnh đã ăn sâu vào tiềm thức từ lâu nay của người dân về “người vợ hiền” và “người mẹ từng trải” (1999, 354). Schein kết luận rằng, chủ nghĩa tiêu dùng của Trung Quốc mang đậm dấu ấn của phương thức bá chủ toàn cầu mà trong đó hàng hóa được dùng để khêu gợi tình dục, chuyển giới tính thành giống cái, trở thành ngoạn mục và gắn liền với khoảng thời gian rỗi và tiêu dùng của người giàu có. Nhưng đồng thời nó cũng bắt rễ sâu vào những đặc thù của lịch sử Trung Quốc, dẫn đến chỗ mối quan hệ giữa tiêu dùng và khiêu dâm được thể hiện bằng một lối biểu hiện đặc biệt (1999, 366).

“Tiêu dùng nghệ thuật” ở Nga

Thí dụ thứ ba của tôi được trích từ nghiên cứu của Katerina Gerasimova (2003) về thói quen tiêu dùng của “người tiêu dùng bình thường” trong nền kinh tế Xô viết thời hậu chiến, dựa vào nghiên cứu lịch sử cuộc sống ở Leningrad và St. Petersburg và bao trùm thời kỳ từ năm 1945 đến 1991. Gerasimova nhận diện một nền văn hóa “tiêu dùng nghệ thuật”, một thuật ngữ được áp dụng không chỉ cho giai đoạn thu mua hàng tiêu dùng mà cả cho cái mà bà gọi là giai đoạn hậu hàng hóa của sử dụng và sử dụng lại (cf. Gregson và Crewe 2003). Gerasimova đưa ra tài liệu về cách thay đổi ý nghĩa của hàng hóa thông qua sử dụng, kể cả việc nhân cách hóa mọi thứ thông qua thói quen sửa chữa, truyền hàng hóa lại cho các thế hệ kế cận hoặc tìm ra các cách sử dụng mới cho những hàng hóa không còn phục vụ cho những mục đích ban đầu của chúng nữa. Gerasimova lập luận rằng trong thời kỳ Xô viết, nhiều hàng hóa đã được sản xuất ra theo cách như vậy để khuyến khích việc sửa chữa sau đó, việc vứt bỏ chúng đi được coi là phương sách cuối cùng. Quan niệm về “sự xa xỉ” và “mốt thời trang” (như là việc đổi mới quần áo theo mùa) bị phản đối, và những thứ vật chất thể hiện sự cam kết của một người với trình độ tinh thần cao hơn bị coi thường.

Gerasimova cũng lập luận rằng các mối quan hệ giữa chủ thể và khách thể là rất khác trong thời kỳ Xô Viết. Một chiếc ấm đun nước bị hỏng có thể được sửa chữa không phải vì nếu thay nó thì tốn kém mà vì những khách thể như vậy được coi là những chủ thể có quyền của riêng chúng. Sự cần thiết phải “sửa và làm” là dựa trên một quan niệm về tính chủ thể của các khách thể vật thể, được đối xử giống như “các đồng chí” mà cuộc đời của chúng cần được kéo dài khi còn có thể. Biết được nguyên lý hoạt động của mọi vật (hoặc thói quen làm cho chúng hoạt động trở lại) là một ưu thế có giá trị tập thể. Người tiêu dùng Xô viết rất thành thạo trong nghệ thuật tích trữ, trao đổi, đổi chác và dành dụm (“tùy trường hợp”) với nhiều hàng hóa được sử dụng khác với mục đích sử dụng ban đầu của chúng (như là sữa ăn liền cho rẻ em được dùng để làm các loại bánh ngọt, hoặc bột mì dùng để làm hồ dán tường). Đồ dùng gia đình không dùng đến nữa có thể được đưa đến dacha (nhà ở nông thôn) hoặc tặng cho một người bà con hơn là vứt bỏ nó đi. Mặc dù căn phòng của họ có thể đầy áp đồ dùng, nhưng vẫn không nên coi sự thật đó là bằng chứng của “sự tiêu dùng khác thường”. Đúng hơn, Gerasimova gợi ra, sửa chữa hoặc dừng lại là những chiến lược thiết thực trong một bối cảnh thiếu thốn kinh niên, nhưng nó cũng thể hiện một nền kinh tế quốc nội cho phép người tiêu dùng có được sự độc lập nào đó với nhà nước.

Caroline Humphrey tiếp tục câu chuyện, bà xem xét dòng hàng hóa nhập khẩu đi liền với sự xuất hiện của một nền kinh tế thị trường ở Liên Xô cũ trong những năm 1980. Không hẳn là được chào đón một cách rõ ràng, nghiên cứu của bà cho thấy rằng thái độ của người Nga đương đại đối với tiêu dùng là “phức tạp, đôi khi tiêu cực, và tùy thuộc vào sự thay đổi lịch sử nhanh chóng” (Humphrey 1995, 43). Thái độ và thói quen của người tiêu dùng, Humphrey lập luận, thể hiện mức độ dai dẳng ghê gớm của thời kỳ cuối Xô viết, những thay đổi nhanh chóng gần đây về mặt xã hội dẫn đến một dân số được phân cực hóa bởi thế hệ, tách những người được sinh ra trong thời kỳ Xô viết với những người trưởng thành trong công cuộc cải tổ của Gorbachev. Trong thời kỳ Xô viết, gần như toàn bộ hàng tiêu dùng đều do các xí nghiệp nhà nước sản xuất và được phân phối theo kế hoạch tập trung. Mặc dù chúng ta có thể được sản xuất ra cách nơi chúng được tiêu dùng một khoảng cách nào đó, hầu hết chúng đều được coi là nashi (“của chúng ta”), khác với cơn thác lũ gần đây về hàng hóa nhập khẩu dứt khoát là nenashi (không phải của chúng ta). Mặc dù đại đa số người Nga tiếp tục xoay xở để sống bằng khoản thu nhập rất thấp của mình, thái độ của họ đối với tiêu dùng hiện nay có được là nhờ sự hiểu biết rộng hơn về thế giới bên ngoài.

Nghiên cứu của Humphrey về tiêu dùng hiện thời ở Moscow (dựa vào chuyến đi thực tế vào giữa những năm 1990) cho thấy nhiều quen lâu đời vẫn tiếp tục tồn tại. Những thói quen này bao gồm cách sắp xếp bày biện cửa hàng, cách trưng bày hàng hóa và văn hóa xếp hàng. Dựa vào Những lá thư của một du khách Nga của Bukovskii (1981), bà cho thấy rằng những hình ảnh được xác lập lâu dài về “sự lừa gạt” (obman) gắn liền với chính quyền Xô viết cũ đã ảnh hưởng đến thái độ hiện nay đối với hàng tiêu dùng của phương Tây thông qua một thứ văn hóa quen hoài nghi, từ chối mua các mặt hàng bằng giá trị bề mặt của chúng (Humphrey 1995, 45). Nhiều công ty (cả nhà nước lẫn tư nhân) tiếp tục trả lương cho người làm công bằng các phiếu lấy hàng hoặc hóa đơn lấy hàng (những chứng từ này được miễn thuế) góp phần duy trì các hình thức phân phối được quyết định tập trung trước đây. Các công ty khác không có khả năng trả lương và phải đóng cửa công ty trong vài tháng liên tục. Do vậy, Humphrey cho biết, người Nga nói chung chia tiền của họ thành tiền mặt (nalichniye) và tiền ý niệm nợ một ai đó (beznalichniye). Do tình trạng thiếu nalichniye nói chung, nên các cửa hàng có thể đầy ắp hàng tiêu dùng hào nhoáng nhưng hầu hết người tiêu dùng buộc phải tìm những hàng thiết yếu rẻ tiền, làm tăng thêm cảm giác rằng nền kinh tế thị trường là dựa vào sự lừa gạt. Humphrey miêu tả lại những cảm n ghĩ của một du khách người Nga khi sang phương Tây:

Tất cả những thứ này chắc hản chỉ để trưng bày (napokaz) giống như trong một quầy trưng bày của một cửa hàng Xô viết và tất nhiên không ai mua chúng. Vì thế chẳng có ai xếp hàng để mua và khối lượng hàng hóa khổng lồ như vậy nằm im không bán được. Hàng thật rất khó mua (dobyvat), và chỉ tìm được (otkopit) và mua được ở bên cạnh (nalevo), từ dưới quầy hàng hoặc những nơi lén lút mà như mọi người biết là chỉ để cho những người được dành riêng (Humphrey 1995, 57).

Trong thời kỳ hậu Xô viết, người Nga hoài nghi hàng hóa của phương Tây, điều đó khẳng định  rằng người tiêu dùng nghĩ rằng họ sẽ lại bị lừa. Mặc dù hàng tiêu dùng có thể đã từng thể hiện sự bất chấp chế độ chính trị chính thức, tuy nhiên, chúng hiện đã được gắn liền với các cuộc cải tổ kinh tế của chính phủ và với sự gia tăng của một tầng lớp chủ doanh nghiệp người Nga Mới mà những vụ buôn bán mờ ám của họ đã trở thành một thí dụ hoàn hảo của quá trình đó. Mua những hàng đặc biệt “Nga” – thí dụ như đất để xây một dacha – được coi là một đầu tư sáng suốt và mong muốn đầu tư đó được thể hiện ở chỗ người tiêu dùng sẵn sàng chịu đựng như thiếu thốn để có thể mua được mảnh đất đó. Một văn hóa tiết kiệm và tiết dục đã trở thành phổ biến, mà trong đó nhiều dân thường Nga muốn dựa vào gia đình và các mạng xã hội hơn là vào những thất thường của thị trường. Humphrey kết luận, theo sự tác động của “toàn cầu hóa”, tốc độ thay đổi làm cho mọi người sửng sốt gần đây ở Liên Xô cũ không hề tạo ra một sự đồng nhất về văn hóa tiêu dùng mà tạo ra một sự tổng hợp nhiều loại hình văn hóa mà ở đó tiêu dùng (và từ chối tiêu dùng) vẫn còn ăn sâu trong thái độ xã hội lâu đời và những quan niệm đạo đức về nền kinh tế chính trị.

(còn tiếp)

Người dịch: Hoàng Hoa

Nguồn: Peter Jackson – Local consumption cultures in a globalizing world – Transactions of The Institute of British Geographies, Vol.29, Issue 2, June 2004, p.165-178.

TN 2006 – 53, 54 & 55

Sự tái sinh của trí tuệ nhân tạo – Phần I


Marvin Minsky là một nhà toán học xuất sắc và là người sáng lập phòng thí nghiệm trí tuệ nhân tạo của Viện Công nghệ Massachusetts (MIT AI Lab). Các nhà sáng lập đã đặt ra định hướng và văn hóa cho lĩnh vực này, nhờ sự góp sức không nhỏ của Minsky mà trí tuệ nhân tạo tại MIT vào những năm 1960 đã trở thành một pháo đài của trí thông minh. Với nhiệt huyết cùng ý tưởng phong phú hơn  bất kỳ ai khác mà tôi biết, ông có thể thuyết phục được bạn rằng vấn đề ông đang làm là đúng, ngay cả khi chúng rất khác với lẽ thường. Tôi ngưỡng mộ tính cách táo bạo cũng như sự thông minh của ông – nhưng không hẳn là đồng ý với hướng đi của ông trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo.

Trò chơi dành cho trẻ con ư?

Blocks World là ví dụ điển hình về một dự án xuất phát từ phòng thí nghiệm MIT trong những năm 1960. Để đơn giản hóa vấn đề thị giác, Blocks World đã gộp các khối hình chữ nhật có thể được xếp chồng lên nhau nhằm tạo ra một cấu trúc (Hình 2.1). Mục tiêu là viết một chương trình có thể diễn giải một lệnh, chẳng hạn như “Tìm một khối màu vàng lớn và đặt nó lên trên một khối màu đỏ”, và lập kế hoạch các bước cần thiết để cánh tay robot thực hiện lệnh đó. Điều này có vẻ như một trò trẻ con, nhưng họ đã phải viết một chương trình lớn, phức tạp, cồng kềnh đến nỗi không thể dễ dàng dò tìm lỗi và cuối cùng đã bị loại bỏ hoàn toàn khi cậu sinh viên viết chương trình này, Terry Winograd, rời khỏi MIT. Vấn đề dường như đơn giản này lại vô cùng khó khăn, và ngay cả nếu thành công, không có con đường trực tiếp nào dẫn Blocks World đến thế giới thực, nơi các vật thể với nhiều hình dạng, kích thước và trọng lượng khác nhau và không phải tất cả các góc đều vuông. So với một phòng thí nghiệm được kiểm soát và phương hướng và mức độ ánh sáng có thể được cố định thì trong thế giới thực, ánh sáng có thể thay đổi đáng kể theo vị trí và thời gian. Điều này đã làm cho việc nhận diện các vật thể của máy tính trở nên phức tạp hơn nhiều.Hình 2.1

Trong những năm 1960, phòng thí nghiệm AI của MIT đã nhận được khoản trợ cấp lớn từ cơ quan nghiên cứu quân đội để tạo ra một robot có thể chơi bóng bàn. Tôi từng nghe kể rằng một nhà nghiên cứu độc lập đã quên không đề xuất chi phí cho việc xây dựng hệ thống thị giác cho con robot, do đó, ông đã giao lại công giệc này cho một sinh viên sau đại học như một dự án mùa hè. Tôi đã từng hỏi Marvin Minsky liệu câu chuyện này có đúng sự thật hay không. Ông đã lập tức đáp rằng tôi đã sai: “Chúng tôi đã giao lại dự án này cho các sinh viên chưa tốt nghiệp đại học”. Một tài liệu từ kho lưu trữ tại MIT cũng đã xác nhận lời nói của ông. Những gì trông như thể một vấn đề dễ giải quyết hóa ra lại là bãi cát lún, thứ đã nuốt chửng cả một thế hệ các nhà nghiên cứu trong lĩnh vực thị giác máy tính.

Tại sao thị giác là một vấn đề khó khăn

Chúng ta hiếm khi gặp khó khăn trong việc xác định các vật thể bất chấp khác biệt về vị trí, kích thước, hướng và ánh sáng của đối tượng. Một trong những ý tưởng đầu tiên trong lĩnh vực thị giác máy tính là khớp mẫu của vật thể với các pixel trong hình ảnh, nhưng cách tiếp cận đó không thành công do các pixel của hai hình ảnh của cùng một vật thể ở các hướng khác nhau không khớp nhau. Ví dụ, hãy quan sát hai con chim trong Hình 2.2. Nếu đảo hình ảnh của con này cho con kia, bạn có thể có một phần khớp, nhưng các phần còn lại thì không; tuy nhiên, hình ảnh của một loài chim khác trong tư thế tươgn tự lại khá khớp.Hình 2.2

Sự phát triển trong lĩnh vực thị giác máy tính đạt được không phải bằng việc tập trung vào pixel mà nhờ tập trung vào các đặc trưng. Ví dụ, các nhà quan sát nhận dạng chim phải trở thành chuyên gia phân biệt giữa các loài khác nhau du chúng có thể chỉ khác nhau ở một vài dấu hiệu khó nhận biết. Một cuốn sách thực tiễn và phổ biến về nhận dạng các loài chim trong đó chỉ có một bức ảnh của một con chim, nhưng có rất nhiều bản vẽ sơ đồ chỉ ra sự khác biệt tinh tế giữa chúng (Hình 2.3). Một đặc điểm nhận dạng tốt là đặc điểm mà chỉ duy nhất một loài chim có, nhưng vì rất nhiều loài có nhiều đặc điểm giống nhau nên những đặc điểm để giúp phân biệt giữa các loài chim với nhau thường là một tập hợp các dấu hiệu độc đáo như sọc mắt, cách xếp đặt lông cánh và những mảng màu khác biệt trên đôi cánh. Trong trường hợp các đặc điểm này đều có ở những loài có liên quan chặt chẽ thì tiếng kêu và tiếng hót sẽ được sử dụng để phân biệt giữa loài này với loài khác. Những bản vẽ hoặc bức tranh về các loài chim hướng sự chú ý của chúng ta đến các đặc điểm phân biệt có liên quan sẽ hiệu quả hơn nhiều so với những bức ảnh chứa hàng trăm đặc điểm ít liên quan hơn (Hình 2.3).Hình 2.3

Vấn đề với cách tiếp cận dựa trên các đặc trưng này không chỉ cần rất nhiều nhân lực để phát triển những thiết bị dò tìm cho hàng trăm nghìn vật thể khác nhau trên thế giới, mà ngay cả đối với các thiết bị dò tìm đặc trưng tốt nhất, sự không rõ ràng phát sinh từ hỉnh ảnh của các vật thể bị che khuất một phần cũng làm cho việc nhận diện vật thể trong những bối cảnh lộn xộn trở thành một nhiệm vụ khó khăn đối với máy tính.

Vào những năm 1960, dường như không có ai nghĩ rằng để thị giác máy tính đạt được hiệu suất ngang với con người, chúng ta sẽ phải mất 50 năm và tăng gấp hàng triệu lần sức mạnh máy tính. Nhận định sai lầm rằng việc viết một chương trình thị giác máy tính thực ra chẳng khó khăn gì xuất phát từ những hành động mà chúng ta dễ dàng thực hiện, chẳng hạn như nhìn, nghe và di chuyển vòng quanh – nhưng con người đã mất hàng triệu năm tiến hóa để làm đúng những việc này. Và rồi những người tiên phong về trí tuệ nhân tạo đã rất thất vọng khi nhận thấy vấn đề thị giác máy tính vô cùng khó giải quyết. Ngược lại, họ thấy dễ dàng hơn khi lập trình máy tính để chứng minh các định lý toán học – một quá trình được cho là yêu cầu trí thông minh cao nhất – vì máy tính hóa ra có logic tốt hơn nhiều so với chúng ta. Khả năng tư duy logic là một sự phát triển muộn trong quá trình tiến hóa và ngay cả ở con người, nó cũng đòi hỏi sự huấn luyện để tuân theo một chuỗi dài các mệnh lệnh để logic nhằm cho ra một kết luận chính xác. Trong khi đó, đối với hầu hết các vấn đề con người cần giải quyết để tồn tại, sự khái quát từ những kinh nghiệm trước đây gần như lúc nào cũng giúp ích cho chúng ta.

(còn tiếp) 

TH: T.Giang – CSCI

Nguồn tham khảo: Terrence J. Sejnowski – Cuộc cách mạng học sâu – NXB CT 2019.