Category: cs & it

OR & XOR

| Categories: cs & it | Tags:

Một trong những vấn đề nhỏ, nhưng quan trọng của A.I. là nó không phân biệt được “Inclusive or” (OR) và “Exclusive or” (XOR), mà đây vốn là sự nhập nhằng của ngôn ngữ tự nhiên. Nhập nhằng tuy là sự không chính xác, nhưng nó có hệ quả là bắt con người phải suy nghĩ, phải dựa vào ngữ cảnh để suy luận, đâu là OR và đâu là XOR, nhưng A.I. thì không tự suy luận được, nên dẫn tới những tình huống rất buồn cười. Ví dụ về OR và XOR:

– XOR: Bạn muốn uống trà hay cà-phê!? => Đây là “Exclusive or”, loại trừ nhau, vì thường chỉ chọn 1 trong 2.

– Cho tôi cà-phê nhé!

– OR: Vậy bạn muốn cà-phê với kem hay đường!? => Đây là “Inclusive or”, vì có thể thêm cả đường, cả kem, không loại trừ nhau!

Đương nhiên khi bạn hỏi A.I. mày có phân biệt được OR và XOR không thì nó sẽ trả lời là CÓ, còn hùng hổ đưa ra vô số ví dụ để chứng minh là nó “có hiểu”! Nhưng đừng vội tin là thật, chỉ đến khi gặp tình huống… không có trong cơ sở dữ liệu của nó thì mới thấy hoá ra A.I. không thể phân biệt được, vì nó chỉ lặp lại mọi thứ như con vẹt mà thôi! Nói chung là ở tầng suy luận logic thì A.I. vẫn còn phải loay hoay thời gian rất rất dài nữa!

claude

| Categories: cs & it | Tags:

Dùng và rất ấn tượng với Claude, khả năng phân tích tương đối tốt, phù hợp để làm code – review và unit – test. Vì gốc là từ C – coder nên tôi dựa nhiều vào compiler để kiểm lỗi, đến khi sang những ngôn ngữ thông dịch như Python, cứ viết mã mà hoàn toàn không có một chút kiểm tra nào cả, dần dần trở thành một mối nguy tiềm tàng lớn! Và cũng vì cơ bản là mình làm việc – code một mình đơn độc, không có ai phản biện – review, lâu ngày rồi mình ngu / kém ở đâu nhiều khi cũng không tự biết được!

Có “người” phản biện thấy sáng hẳn ra! 😃 Đương nhiên không thể xem là Claude đã có khả năng code thay người được, nhưng dùng làm trợ lý thì rất tốt… Nói cho đúng thì A.I. chưa code được, vì A.I. chỉ “suy luận” trên những thông tin giới hạn mà nó có, còn con người suy luận trong thế giới thật, dùng kiến thức liên quan đến nhiều lĩnh vực khác, nên thật ra A.I. chỉ bắt được những lỗi đơn giản thôi, còn những lỗi logic sâu xa thì không cách nào nó lần ra được, vẫn phải là con người brainstorm!

cho tới chừ đây

| Categories: cs & it, literature | Tags:

Tình hình là gần nhà có một nguồn phát sóng gây nhiễu không xác định được, cả 2 con chuột không dây và 2 cái bàn phím không dây đều bị nhiễu đến mức không xài được! Bàn phím thì dễ vì nó có nhiều cách thức kết nối, chỉ cần đấu dây vào là xong, nhưng chuột thì thua, đành phải chạy đi mua một con loại có dây! :( Cho tới chừ đây tới chừ đây, Tôi mơ qua cửa khám bao ngày. Tôi thu tất cả trong thầm lặng, Như cánh chim buồn nhớ gió mây!

bánh vẽ

| Categories: cs & it | Tags:

Tôi cho rằng tất cả những sự bơm thổi về A.I. – trí tuệ nhân tạo đều có 2 mục đích chính: một là để IPO (lên sàn chứng khoán) cho thành công, và hai là để thu thập dữ liệu người dùng (data, code, etc…) tiến hành nghiên cứu thị trường. Tìm cách đánh vào nỗi lo sợ là xưa rồi, giờ đây chúng nó tìm cách đánh vào sự mơ hồ, không chắc chắn trong nhận thức nội tại. Đương nhiên, quy kết A.I. một chiều như thế cũng có phần hơi đơn giản, vì…

Khoa học – kỹ thuật luôn luôn phát triển và sẽ luôn “vẽ ra” những “chân trời mới”. Nhưng đó cũng là lý do chúng ta phải phân biệt rõ ràng giữa “khoa học” (dạng những lời hứa hẹn 5, 10, 20… năm nữa sẽ làm được, cái “chân trời mới” đó bao giờ mới có), và “kỹ thuật” (số liệu, logic, khả năng hiện thực ngay trước mắt). Và tất nhiên không thể dùng cái “bánh vẽ” đó cho những công việc tối quan trọng, ví dụ như giáo dục thế hệ trẻ!

Thế giới thật vận hành theo những “quy luật bốn chữ” vô cùng rõ ràng, ví dụ như: “tiền tươi thóc thật”, hay “tàu to súng lớn”, etc… Cách nhanh nhất để hũy hoại một con người là đưa ra những cái “bánh vẽ”, làm cho anh ta tin vào, nào là “khoa học”, nào là “trí thức”, để anh ta tự buộc mình vào những “vọng tưởng” đó mà quên đi các sự thật “kỹ thuật” rõ ràng! Bất hạnh thay những dân tộc chỉ có (ngụy) “khoa học” và (giả) “tư tưởng”!

xếp gạch

| Categories: cs & it | Tags:

Qua trao đổi với nhiều người “dùng A.I.” trong làng công nghệ thì thấy rõ là: phần lớn họ không tự phát biểu được vấn đề của chính mình, không biết cách diễn giải, trình bày bài toán họ đang đối mặt, và do đó, họ “hy vọng” có thể dùng A.I. giúp “làm rõ, gỡ rối” một cách nhanh chóng mớ bòng bong bên trong chính họ! Đây thực chất là một dạng “vọng tưởng” phi lý, đến bản thân anh còn chưa biết anh muốn gì và cần phải làm gì thì sẽ không có một “đấng – tạo sinh” nào giúp được anh cả, nói cho ngay là như thế!

Thứ hai là họ “ngộ nhận” về những dạng bài toán mà A.I. có thể giải quyết. Một số dạng bài mẫu, đơn giản đã được làm sẵn thì A.I. copy vô cùng lẹ, ví dụ như bạn prompt: xây dựng cho tôi một cái app cấu trúc MVC (model – view – controller) gồm những đối tượng sau… thì A.I. sẽ đem code nó đã học được xây thành khung ứng dụng cơ bản rất nhanh. Nhưng nếu bài toán bạn đang giải là mới, không có trong CSDL của A.I thì việc xây app, làm sản phẩm cũng vẫn sẽ là… xếp từng viên gạch logic mà thành thôi!

dev ipad

| Categories: cs & it

Developer mà thiết bị chỉ thế này thôi á, vâng, tạm thời là như thế… Một cái iPad nhỏ không chạy xCode được, chỉ có thể dùng như một thin-client để thao tác trên server! Màn hình 10.2 inch tuy nhỏ nhưng rõ đẹp, chữ to không hại mắt, đủ đọc tài liệu và giao tiếp bằng hình ảnh, âm thanh! Quan trọng là iPad có cấu tạo nhỏ, bền, lại bọc giữa nhiều lớp bảo vệ, không sợ bị cấn, bể như Macbook 16 inches mỏng và lớn khi phải di chuyển nhiều. Đến một lúc, bạn biết rằng: ý tưởng, code, hay bất kỳ điều gì khác là nằm trong đầu bạn chứ không nằm ở thiết bị, phương tiện, hay công nghệ!

Đã nhiều lần thử vibe – coding (code có sự trợ giúp của A.I.) nhưng thất vọng vì hiệu suất khá tệ, có lẽ vì tôi old – schooled, bắt đầu code từ thời DOS 5.0, một tay gõ mã, một tay… lật tài liệu tham khảo giấy, tất cả tạo thành thói quen: gì cũng phải tự ghi nhớ, tự gõ, thậm chí không dùng auto – completion! Dù không hề chê A.I, sau khi prompt mô tả vấn đề, nó đưa ra giải pháp, tôi phát hiện lỗi, bảo nó thì A.I. tự sửa lỗi được, lại phát hiện đoạn code chưa tối ưu, bảo nó thì A.I. vẫn tự cải tiến được! Nhưng quá nhiều lần prompt sửa tới sửa lui mất thời gian… tôi tự gõ cho nó lẹ!

Có thể đánh giá rằng A.I. đã “giả lập” được kỹ năng code gần bằng với trình độ junior – beginner, tôi nói là “giả lập – làm giả” chứ không nói là “làm thật”, tức những đoạn code đơn giản đã được con người làm sẵn đâu đó thì phần lớn thời gian không cần phải suy nghĩ nhiều nữa, dùng A.I. để copy cho lẹ! Nhưng những kỹ năng thuộc trình độ senior – advanced, chủ yếu là khả năng xây dựng nên cấu trúc của code – base lớn, xử lý tinh tế các vấn đề về memory, performance, và giải thuật, những điều phải đọc giữa – các – dòng – code (read between the lines) thì A.I. chưa làm được!

ảo giác tiến bộ

| Categories: cs & it, Vietic | Tags: ,

Nói rất hay và nói vô cùng đúng… Khi con người ta phải dùng tới những ngôn từ bóng bẫy, có cánh nhưng mơ hồ, phù phiếm (nôm na tức là… “đĩ miệng”) thì cũng có nghĩa là họ đang loay hoay tìm cách giấu nhẹm, né tránh một cái thực tế, một thực trạng rất không vừa ý nào đó! Suy cho cùng, không phải là chúng ta có được máy móc gì, có công nghệ gì, mà vấn đề vẫn chỉ đơn giản là… con người chúng ta đã thay đổi như thế nào, có năng lực suy nghĩ như thế nào, có khả năng tư duy, phân tích, kế hoạch và hành động như thế nào!?

Và khi con người không thay đổi được, cái “tâm” không tiến bộ được, thì dù bạn có “khoa học công nghệ” đằng trời đi nữa thì câu chuyện cũng chỉ là “chiếc áo & thầy tu” mà thôi! Cũng có chút liên quan (vì đây chính là A.I.) tự dưng một cái quảng cáo hiện lên trên Facebook: “Bạn có phải là người giải quyết vấn đề tự nhiên?”, chẳng có gì là “vấn đề tự nhiên” cả, câu này ý muốn nói: “Bạn có phải tự nhiên đã là người giải quyết vấn đề!?” Đúng là một thời đại kỳ quặc, viết câu tiếng Việt không thông mà lúc nào cũng “A.I. – trí tuệ nhân tạo” ầm ầm! :(

A.I and coding

| Categories: cs & it | Tags:

Vấn đề với các dạng “generative A.I.” đó là chúng đã… “ăn cắp” khái niệm “generative” của Noam Chomsky, ăn cắp theo kiểu “đánh tráo, mạo danh”, có “tạo sinh – generative” mà không có “cấu trúc – structure” như Chomsky đã mô tả! Mà đến cấu trúc còn không có thì suy luận kiểu gì, đó là chưa kể có cấu trúc rồi cũng chưa chắc đã suy lý được! A.I. tạo sinh, đó đơn giản là những mô hình mang tính thống kê, và do đó, phù hợp với các tác vụ tìm kiếm, phân loại thông tin, điều mà nó làm vô cùng xuất sắc. Từ góc độ này, A.I thực sự siêu hữu ích cho lập trình và lập trình viên!

Đã rất nhiều lần, A.I. làm tôi đi từ ngạc nhiên này đến ngạc nhiên khác vì khả năng tổng hợp thông tin của nó! Ví dụ như tôi hỏi A.I. làm sao để tính số Pi, nó sẽ lần lượt đưa ra các phương pháp Leibniz, Monte Carlo, tiến đến phương pháp dùng chuỗi Gregory – Leibniz, rồi dùng chuỗi Nilakantha, và rồi dùng giải thuật Chudnovsky để tính số Pi, và cuối cùng là dùng thư viện Python để chạy song song các tính toán nhằm tối ưu tốc độ. Như thế, A.I. giúp ta tiếp cận rất nhiều thông tin, kiến thức, có những cái thậm chí trước đây chúng ta không hề biết đến!

Nhưng đừng vội đánh giá như thế tức là A.I. đã có suy nghĩ, đã có trí thông minh. Nó chỉ là tập hợp các dữ liệu, kiến thức của nhân loại mà thôi. Đứng trước A.I. ta không thể không có cảm giác choáng váng vì thông tin, kiến thức quá nhiều như thế, nhưng đồng thời ta cũng biết rằng, nó lặp lại các kiến thức đã được tích lũy trong các corpus, trong các cơ sở dữ liệu, chứ bản thân nó không biết phân tích đúng sai, không logic, không hình thành hệ suy luận. Cái mà ta đang coi là “suy luận” của A.I. thực chất cũng là các suy luận đã được “hiển ngôn” trong CSDL.

Vấn đề với các dạng generative – A.I. trong lập trình… nó giống như một cái hố trống hoác để những người không biết code, không hiểu công nghệ và không hiểu công việc nói chung, có thể… thảy tất cả mọi thứ vào đó. Đứng trước một vấn đề họ không hiểu, không định nghĩa được, không làm được, họ phải cố bám vào một cái công cụ “vạn năng”, theo kiểu: cái này A.I chắc chắn làm được, cái này low-level, mình không cần quan tâm vì đã có A.I. làm thay v.v… Nhưng họ chỉ nhắc đi nhắc lại như một kiểu “hype” máy móc vậy thôi, chứ họ chưa tự mình chứng thực bao giờ.

Nếu họ có thể tự suy nghĩ được thì họ sẽ tự biết được vì sao A.I. không thể code! Nếu họ có thể tự mô tả vấn đề, thì họ cũng sẽ tự hiểu ra là… các vấn đề đó thực ra đều quay về các “bài toán kinh điển” đã có trong SGK, và thường là… chẳng mấy liên quan đến A.I.! Cách thức gần nhất mà A.I. cho thấy nó có thể lập trình là: người dùng viết một dạng pseudo – code (mã giả) rất chi tiết, rồi dùng A.I chuyển mã giả đó thành mã thật. Một số người không rành lập trình thường xài cách này, nhưng khi đó, mã giả có độ phức tạp và dài dòng… còn hơn cả mã thật!

Narcissus

| Categories: Chinese, cs & it, Vietic

Dư luận về cái clip robot – Xuân Vãn – TQ thật khủng khiếp, đủ kiểu điên khùng, nguy hiểm, từ phủ định trắng (cho rằng đều là CGI – kỹ xảo điện ảnh) cho đến sợ hãi, lo ngại v.v… Những ý kiến nghe có vẻ “tỉnh táo” nhất thì kêu gọi học A.I. để bắt kịp với thời đại! Tôi cho rằng cái ý kiến này cũng vô cùng… tào lao! Trong làng CNTT có nhiều ý kiến sai lầm rằng, bây giờ cái gì A.I. cũng “biết”, nên chúng ta chỉ cần học A.I. (hay các công nghệ cấp cao, “đằng ngọn” là được)! Cũng như giáo dục một đứa trẻ vậy, bất kể là A.I. đã đi tới đâu, việc học với một đứa trẻ vẫn là phải bắt đầu với những điều đơn giản nhất, là hành văn, là logic ở cấp độ sơ khai. Nói ra câu từ phải có ý tứ chặt chẽ, ngữ nghĩa phải hiểu sâu xa cho đến tận cùng.

Trong ngành CNTT vẫn là phải bắt đầu từ những điều đơn giản nhất, “let start at the very beginning…”: thuật toán, cấu trúc dữ liệu, kỹ năng lập trình ở cấp tương đối thấp. Cho đến hiện tại, con người khác với A.I là ở chỗ chúng ta biết đúng sai, biết suy lý, biết hình dung và tưởng tượng, còn A.I. mặc dù “biết” hàng tỷ terabyte dữ liệu nhưng nó vẫn không hiểu được những logic đơn giản nhất! Không có cách nào “đi tắt đón đầu”, đừng chạy theo những thứ “hư ảo” mà bỏ qua những điều đơn giản, đừng nghĩ rằng chỉ cần dùng những “ngôn từ có cánh” là có thể mau chóng trở nên “hiểu biết”, để rồi cuối cùng trở thành thể loại “Narcissus – hoa thủy tiên – ái kỷ, tự kỷ”, ngoài cái tôi u-tối ra không thấy được điều gì khác!

A.I. and programming

| Categories: cs & it, news | Tags:

Cuối cùng cũng đã có thêm một người nói ra sự thật về A.I., như khi Bill Gates nhận định rằng A.I. sẽ không thể thay thế lập trình viên, ít ra là trong một thế kỷ nữa. Nhưng cái gọi là “lập trình” đối với Bill Gates, ta nên hiểu theo nghĩa rất cao cấp, một dạng “giải quyết vấn đề” mức cao mà máy móc không thể làm được. Đương nhiên những tác vụ lặp đi lặp lại theo kiểu “thiểu năng” chẳng cần mấy trí tuệ, như code HTML hay CSS thì không cần đến con người phải làm nữa. Như thế, A.I. có thay thế con người hay không thì phải… xem lại chính bản thân con người thôi. Nếu trình độ cứ mãi ở mức HTML không chịu tiến, thì chắc chắn sẽ bị A.I. thay thế.

Cách đây vài năm, khi MXH tràn ngập các clip về hàn kim loại TIG, MIG… tôi thoáng có suy nghĩ rằng TQ đang tìm cách đẩy các công việc hàn về VN. Hàn, dù đã có nhiều tiến bộ kỹ thuật, nhưng vẫn luôn là công việc rất độc hại! Nhưng nay tôi đã bỏ suy nghĩ đó, các thế hệ robot A.I. mới chắc chắn sẽ đảm nhiệm công việc này một cách thuần thục, chẳng cần con người phải động tay. Và cứ như thế, việc gì cũng có hai mặt tích cực và tiêu cực của nó, như người ta thường hay nói đùa rằng, nhà khoa học nổi tiếng Albert Einstein còn có một người anh em sinh đôi ít người biết đến tên là Frank Einstein (Frankenstein) cũng kinh khủng không kém… :D

noam chomsky

| Categories: cs & it, news

Noam Chomsky theo tôi là một người đáng kính trọng, trên mọi phương diện! Một nhà ngôn ngữ học nổi tiếng, lý thuyết “Transformational generative grammar” của ông có ảnh hưởng sâu sắc đến Computational linguistics – Ngôn ngữ học máy tính, có thể nói đã đóng góp không nhỏ cho sự phát triển của Trí tuệ nhân tạo – A.I. ngày nay! Đồng thời, xuyên suốt chiến tranh chống Mỹ, Noam Chomsky luôn là người đầu tiên vạch trần các thủ đoạn, mánh khóe mà người Mỹ đã dùng ở VN, luôn tuyệt đối đứng về phía người Việt phản đối chính quyền Mỹ, phản đối cuộc chiến phi nghĩa!

Nhưng chỉ vì một bức ảnh với Epstein mà giờ đây người ta phê phán ông thế này thế kia, dư luận của đám đông là một cái gì đó ngu dốt đến mức điên loạn! Ví dụ như tôi uống cafe quen ở một quán nhiều năm, trùng hợp cũng có một tay tội phạm cũng ở đó nhiều năm, đi ra đi vào gặp nhau mãi nên chào hỏi nhau vài câu là chuyện rất bình thường, thậm chí còn có thể nói chuyện, chụp ảnh chung, điều đó không có nghĩa là tôi có liên hệ gì với tên tội phạm đó, chỉ là giao tiếp xã hội mà thôi. Nhưng đa số con người mà, họ ưa suy diễn, ưa tỏ ra “tôi biết, tôi đúng, tôi có quyền đánh giá”.

Khi tất cả những vụ việc Epstein diễn ra thì Chomsky đã trên 80 tuổi rồi, năm nay ông ấy đã 97 tuổi. Làm tôi nhớ những lần gặp nhạc sĩ Phạm Duy những năm cuối đời, đương nhiên ông ấy không để lộ rõ ra, nhưng vẫn có thể đọc được, tất cả những gì người ta quan tâm ở tuổi ấy là: di sản của tôi để lại gì cho đời sau (trong trường hợp PD thì là: ở VN ai sẽ còn nghe nhạc của tôi). Nên kiểu đám lưu manh thiểu năng bây giờ chúng nó không phân biệt được không gian, thời gian, bối cảnh, trình độ, chỉ cần “tôi đúng” là được, u-muội đến cỡ đó e chỉ có… luân-hồi mới thay đổi được!

Và cũng là con người mà, nhất là người có tài, suy nghĩ của họ phức tạp hơn nhiều so với sự thiển cận của đám đông! Dù ủng hộ Việt Nam nhiệt thành, nhưng Chomsky “chống Cộng”, hiểu theo nghĩa ông ta phản đối các mô hình kiểu Liên Xô – Stalin. Và dù “chống Cộng” nhưng Chomsky ủng hộ TQ, cho rằng rất nhiều điều tích cực về “chủ nghĩa xã hội” đã diễn ra ở TQ, khi tiến bộ, hiểu biết chung đã đạt được ngay cả với các tầng lớp dân chúng thấp. Đôi khi ta thấy Chomsky đúng đắn một cách lạ kỳ, khi cho rằng Al Qaeda và vụ 11/9 chỉ là hệ quả hiển nhiên của chính sách Mỹ! :D

turing complete

| Categories: Chinese, cs & it | Tags:

Rải rác trong nhiều năm qua, tôi đã viết khá nhiều post về “analog computer – máy tính tương tự“. Analog computer có khả năng giải quyết những bài toán cụ thể với hiệu suất (tính theo thời gian thực thi và năng lượng sử dụng) cao hơn nhiều so với Digital computer – máy tính số. Đương nhiên, analog computer không phải là toàn năng, đơn giản là vì chúng thường không “Turing complete”. Nói theo ngôn ngữ bình thường tức là chúng không đủ tổng quát để chạy một chương trình/thuật toán bất kỳ mà chỉ có thể dùng cho một số lớp bài toán cụ thể, cố định đã thiết kế từ trước mà thôi.

Mà trong ngữ cảnh A.I. ngày nay thì thường đó là các bài toán phân giải ma trận – matrix decomposition. Nên chuyện tương lai sẽ có những hệ thống lai, vừa có các thành phần analog & digital cùng một lúc là điều có thể thấy trước! Trong năm 2024, TQ đăng ký (và đã được chấp thuận) gần 1 triệu bằng phát minh sáng chế, chiếm 49% toàn cầu, nhiều hơn Mỹ đến… hơn 3 lần. Tuy các trường ĐH, các trung tâm nghiên cứu phương Tây vẫn dẫn đầu về tổng số bằng phát minh sáng chế tích lũy, nhưng chuyện Trung Quốc vượt lên và vượt xa là điều hoàn toàn có thể dự báo trước!

Theo các ước tính (số liệu chưa hoàn chỉnh và chính xác) thì TQ đã đạt mức 500 bằng phát minh sáng chế / 10 ngàn dân trong 5 năm qua. Cũng trong thời gian đó thì mức của VN ở vào khoảng 1.8 / 10 ngàn dân, đáng nói là gần 90% trong số đó do người nước ngoài sinh sống và làm việc tại VN thực hiện, số thực sự của người Việt chỉ là 0.18 / 10 ngàn dân! Và nếu nói theo tiêu chí này thì: hàm lượng chất xám của người TQ cao hơn VN nhiều ngàn lần!!! Vẫn tự cho là mình “thông minh” mà, đâu có tự luận ra được, thời gian dành hết cho các trò lưu manh, điếm lác lặt vặt mất rồi!

nhận thức

| Categories: cs & it | Tags:

Trí tuệ, nhận thức… là gì thì đến tận ngày nay, bản thân con người còn chưa tự mình hiểu rõ được! Đây là một điều rất căn bản và sâu xa, sự thật là cho đến tận ngày nay, thế kỷ 21, chúng ta hiểu được gì, biết được gì, thậm chí “hiểu biết” là những điều gì, mấy câu hỏi đó, khoa học nhận thức – cognitive science vẫn chưa thể trả lời cho rõ ràng được. Đến con người còn chưa tự biết rõ, thì làm sao máy móc, A.I. – trí tuệ nhân tạo biết được!?

Nhân thấy cái hình được tạo sinh bằng A.I. trên internet, nếu thiết kế căn phòng có cái lò nấu + sưởi như trong hình… thì chắc chắn đã bị ngạt khí CO, CO2 mà chết từ lâu rồi. Về cái vụ ngạt khí này, cũng đã có không biết bao nhiêu là trường hợp, tuy là người mà cũng chẳng khác gì A.I., không tự biết được! Và không khó để tìm ra vô số ví dụ tương tự, khi nghe theo mấy cái lời tư vấn, khuyên bảo, hướng dẫn của A.I. là… chết chắc!

Tôi thấy cái gọi là A.I. ngày nay rất giống tâm tính người Việt, lúc nào cũng tỏ ra ta đây “thông minh”, luôn tìm cách dẫn hướng, xúi bẫy người khác, luôn nói năng như “đúng rồi” vậy! Bắt máy phải có trí tuệ như người, trong khi nó không hề có cảm nhận, cảm xúc, không có khái niệm sinh tồn, không hề trãi qua sinh – tử… đó là một sự phi lý đến mức cùng cực mà chỉ có các loại truyền thông hiện đại mới có đủ can đảm để vẽ ra được!

chinese room

| Categories: cs & it | Tags: , ,

Có một điều rất đơn giản mà nhiều người không nghĩ đến, A.I. hiện tại đã thông minh như vậy, nhưng chưa từng thấy A.I. chứng minh được một định lý Toán học mới nào, các định lý mới đều là do người chứng minh (có thể có sự trợ giúp của máy tính). Nếu tra cứu bằng A.I thì sẽ thấy, có vẻ như là nó “đã chứng minh” được rất nhiều định lý, nhưng đây đều là “con vẹt” lặp lại các chứng minh do con người đã làm mà thôi. Một số thông tin cho rằng A.I hiện tại đã có thể “giải toán” tới trình độ Toán Olympic, nhưng điều này, một lần nữa… cũng là lặp lại những điều con người đã làm, đưa ra những vấn đề chưa có trong CSDL là nó… vẫn sẽ “mít đặc”!

Ngay như Wolfram Alpha, thoạt nhìn thì có vẻ như nó làm toán Đại số rất xịn: khai triển biểu thức, giải phương trình… nhưng đó chưa phải là “suy nghĩ và giải toán”, chỉ là lặp lại những trình tự, công thức đã được “nạp vào” sẵn, chứ bản thân không nghĩ ra được điều gì mới. Cũng tương tự, nhưng ở một mức độ tương đối hơn là với các vấn đề lập trình. Sở dĩ A.I. viết được một vài đoạn code ngắn, cài đặt được một vài thuật toán là vì… nó lặp lại công việc có người đã từng làm, những điều được trình bày trong vô số sách vở. Chỉ cần đưa vài vấn đề không phức tạp lắm, nhưng mới lạ, là nó sẽ vẽ ra một đống tù mù không ai hiểu được, kể cả nó!

Cái hiệu ứng một số người cảm thấy “choáng váng” vì A.I. thông minh thực chất chính là sự vang dội trở lại của… một khoảng trống, A.I. dùng kiến thức của người này để đi lòe người khác, mà kiến thức nhân loại thì mênh mông như vậy, cảm thấy “choáng váng” là điều rất dễ hiểu! Nên ít nhất là trong tương lai trung hạn, hoàn toàn không có chuyện A.I. sẽ thay trí tuệ con người, không có khả năng A.I. “cướp” công việc của lập trình viên, nó chỉ là phương tiện tìm kiếm, sắp xếp thông tin tốt hơn mà thôi! Đương nhiên, một số công việc có tính máy móc, không cần suy nghĩ nhiều, như “code HTML đơn giản” thì không cần người làm nữa!

Các mô hình A.I. dạng LLM hiện tại đều là những kiểu “Chinese room”, tìm cách đưa ra “chuỗi từ vựng” kế tiếp, làm sao để nghe có vẻ hợp lý nhất. Cũng giống y hệt như vô số người Việt mà tôi đã từng gặp, họ tìm cách nói ra “cụm từ, câu chữ” có thể gây được ấn tượng tốt nhất mà hoàn toàn không hề biết rằng đối phương… đang nhìn mình như một cái “máy xáo chữ”, thấy rõ là không hề có chút hiểu biết hay động não nào về điều đang nói. Còn nếu không suy nghĩ được điều gì khác, họ sẽ tìm cách lặp lại câu chữ của chính bạn, rồi giả vờ gật gù như thể mình cũng hiểu vậy! Thật đúng là những cái “hố đen” trống hoác, vang vọng lại thế giới xung quanh!

Những loại như vậy thường… sợ A.I., siêu quá mà, biết hết kiến thức của nhân loại! Nhưng may thay, nhân loại tiến bộ là nhờ nghĩ ra những điều chưa ai nghĩ, làm điều chưa ai làm, chứ không phải ngồi đó lặp đi lặp lại câu chữ cũ rích! Một số dạng A.I không phải LLM, được cho là có thể “giải toán rất siêu” như AlphaGeometry chính là… một dạng máy tìm kiếm, tìm trong… không gian có sẵn! Như các phần mềm đánh cờ vua, cờ vây vậy, nó tìm nước đi tối ưu từ trạng thái hiện thời, trong không gian các tổ hợp biết trước! Còn bản thân cách tìm và không gian tổ hợp là do… con người nghĩ ra và “nạp vào” (là nạp chứ không phải dạy) nó! :D

Trí tuệ nhân tạo – A.I. thuật ngữ này đang bị lạm xưng, bơm thổi với vô số ý đồ khác nhau, từ khuếch trương kinh doanh cho đến áp đặt tư tưởng v.v… Không thể phủ nhận A.I. có nhiều thành quả, tiến bộ lớn lao làm thay đổi xã hội, nhưng ảnh hưởng lớn nhất vẫn là: máy móc, robot, dây chuyền tự động hóa, những điều này tiết kiệm sức lao động, nâng cao hiệu quả sản xuất, và sẽ làm thay đổi hoàn toàn bộ mặt kinh tế xã hội. Nhưng về các vấn đề gọi là “giáo dục, nhận thức, tư tưởng, trí tuệ”, thì sẽ không sớm có bước phát triển đột phá nào, con người vẫn sẽ tiếp tục học tập, rèn luyện ít nhiều vẫn theo cách truyền thống như trước!

hoàng đế cởi truồng

| Categories: cs & it, misc | Tags: ,

Cuối cùng cũng đã có một người can đảm nói lên sự thật: hoàng đế cởi truồng !!! A.I. dạng LLM là hoàn toàn không có khả năng thông minh như con người! Nó chỉ xào xáo ngôn từ như một con vẹt, bên trong không hề có tí cấu trúc logic, không hề có một chút suy luận nào! Như trước đây tôi đã từng đưa ví dụ, dùng Google A.I. để tìm thông tin của một thiết bị điện tử, nó trả về các thông số: thiết bị tiêu thụ dòng điện 6 Amp, và có cầu chì 5 Amp (!!!) Cầu chì 5 Amp mà cấp dòng điện 6 Amp thì có phải là sẽ cháy ngay lập tức không, nhưng… A.I. không tự biết điều đó!

LLM – Large language model, về bản chất đó là một ANN – Artificial neural network – mạng nơ-ron siêu lớn, một mô hình máy học mang tính thống kê cố đi tìm mối liên hệ giữa các cụm từ. Đừng để bị đánh lừa bởi từ ngữ, nói là mạng nơ-ron nhưng chẳng có cái nơ-ron thần kinh thực nào đâu! Về World Model, mô hình “thế hệ mới” được cho là có khả năng “mô phỏng thế giới vật lý”, đây cũng chỉ là… thêm một cái ANN nữa mà thôi. Còn về “thế giới thực”: cảm nhận, kinh nghiệm, tri giác, nhận thức… đó là những gì thì đến nay, con người vẫn còn chưa biết rõ nữa là A.I.

vnexpress.net – Yann LeCun: ‘LLM không thể thông minh cấp độ con người’

ảo giác A.I. – A.I hallucination

| Categories: cs & it | Tags: , ,

Con người dùng ngôn ngữ tự nhiên để giao tiếp, để mô tả thế giới xung quanh! Nhưng tất cả các ngôn ngữ tự nhiên, dù ngữ pháp chặt chẽ đến đâu, cũng có nhiều điểm yếu, mà yếu nhất là tính logic, tính cấu trúc và tính trình tự. Nhiều khi, rất nhiều người học được một mớ ngôn từ, nhưng không thực sự hiểu nội dung bên trong, họ tự tạo ra một cái “ảo giác hiểu biết – hallucination”! Về điều này thì A.I. hiện nay cũng giống y hệt như con người, và chúng ta có thể dùng “tấm gương” A.I. đó để tự tìm hiểu xem, phải chăng chúng ta cũng có rất nhiều “ảo giác” suốt bấy lâu nay!?

Một ví dụ là “Trương Định & Trương công Định”, chữ Hán “Trương công Định” là ý nói: ông (công) họ Trương, tên Định. Vì không hiểu cái cú pháp “xxx-công-yyy” này nên nhiều người Việt tự tạo ra một cái ảo giác, bịa ra nhân vật không có thật mang cái tên “Trương Công Định”. Do tiếng Việt mượn từ tiếng Hoa một số lớn từ vựng, câu chữ nên những “ảo giác” do hiểu sai chữ Hán phải nói là… Hằng hà sa số, không đếm hết! Và đã “ảo giác” từ cả ngàn năm nay chứ không phải gần đây mới có! Những bạn đọc trên blog này có thể tìm thấy rất nhiều ví dụ trong các post trước.

Cũng tương tự như vậy, “Lê thị A”, “Nguyễn thị B” là dạng “ảo giác” đã phổ biến đến mức người Việt chấp nhận đó là… hiển nhiên! Xưa đi học, từ cấp 1 cho tới… cấp 4, tôi có thể dễ dàng nhận ra nhiều dạng “ảo giác” này: tự cho là mình hiểu một điều gì đó, nhưng thực chất hoàn toàn không phải vậy. Những người thông minh đôi khi mất vài ngày, vài tuần để nhận ra chỗ sai. Nhưng cũng có rất nhiều người suốt đời chỉ thu lượm được toàn các loại ảo giác, còn không tự nhận thức ra được! Nên mới nói: ngôn ngữ vừa là công cụ trợ giúp tư duy, lại cũng vừa là… dẫn hướng lầm lạc!

Ngày xưa, việc tạo ra các “ảo giác hiểu biết” khi tiếp cận nguồn Hán học là một hiện tượng vô cùng phổ biến, đến mức nhiều người nói “nhăng cuội” theo kiểu “bùa chú”, nói mà không hề hiểu mình đang nói cái gì! Những tưởng vì chữ Hán khó học mới thành ra vậy, hóa ra đến khi tiếp cận nguồn Tây học rồi cũng y chang thế, lâu lâu lại xuất hiện vài ku “ngáo nặng” kiểu: ‘Thuyết hấp dẫn mới’ của Bùi Minh Trí, hay rất nhiều các thể loại “triết học” khác! Đó là chưa kể một bộ phận lớn người Việt cố tình tạo ra các “ảo giác hiểu biết” chỉ để làm màu, lòe người, hay để đi bịp người khác!

Hiện tượng “ảo giác” xảy ra khi con người (hay máy móc) tìm được một liên hệ mang tính thống kê giữa các cụm từ, từ đó dẫn tới giả định rằng giữa những cụm từ đó có một mối quan hệ logic, hay là truyền tải một nội dung nào đó. Đó là sản phẩm của những đầu óc ngây ngô, giản đơn kiểu như con nít, chưa từng được đào luyện qua những tập ngữ vựng (corpus) rộng lớn, phức tạp! Nôm na tức là họ chỉ nhớ được một số từ vựng cơ bản, rồi vì một động cơ nào đó, tự suy diễn, tự bịa ra những nội dung tào lao mà bên trong não bộ không hề có bất kỳ sự tự vấn, kiểm chứng nào!

Với máy móc, đó đơn thuần là do “hạn chế kỹ thuật”, các lý do “phần cứng, phần mềm” hay là do “dữ liệu” chưa đủ. Với con người, ngoài lý do “phần cứng, phần mềm”, quá trình học vấn, rèn luyện ra, lý do lớn hơn là… “do tâm”! Là do cái tâm cuồng loạn, không có công phu tìm hiểu, học hành điều gì cho tử tế, nhưng lại cứ muốn thể hiện! Dưới những áp lực xã hội quá lớn, cái tâm trở nên bất chấp, tự nó tưởng tượng ra những thứ gọi là “hiểu biết, trí thức”, tự nó hoang tưởng đến mức cố cùng! Về điều này thì GS. Cao Xuân Hạo đã viết một bài về chứng “vĩ cuồng” rất đáng đọc!

Tuy vậy, hiện tượng “vĩ cuồng” mà GS. Cao Xuân Hạo đã đề cập đến là tương đối cá biệt, ít xảy ra, còn hiện tượng “vi cuồng” mà post này đang nói tới, thì đối lập lại, chính là từ trong những “ảo giác hiểu biết” dẫn đến cái “chấp ngã”, “ta là đúng”, “ta hơn người”, dẫn tới những cái tôi đấu đá, kình chống nhau, bày ra đủ trò lưu manh lặt vặt, rồi tiếp tục dẫn tới những kiểu cá tính “mãi không chịu lớn” rất thường thấy trong xã hội ngày nay. “Vi cuồng” gây ra những hậu quả thảm khốc hơn “vĩ cuồng” rất nhiều, vì nó phổ quát, sâu rộng đến mức đã trở thành một kiểu “dân tộc tính”!

Chính vì ngôn ngữ lỏng lẻo, nghèo nàn và tùy tiện nên đã đẻ ra những kiểu người chỉ biết có “ảo giác”, “giả tri thức”, bất kỳ lúc nào cũng có thể trở nên “nguy hiểm”! Các ngôn ngữ có tính cấu trúc cao tự bản thân nó đã có một lợi thế nhất định, khi ép buộc người dùng ngôn ngữ vào trong khuôn khổ của những cấu trúc logic nhỏ, giúp loại bớt đi một phần các “ảo giác hiểu biết”. Cũng chính vì tự ý thức được những yếu kém trong ngôn ngữ nên người Trung Quốc rất chú trọng tính chi tiết, kỹ càng và tính kỷ luật trong giáo dục, thậm chí đẩy sự rèn luyện này đến mức khắc nghiệt!

Đó là nói những ngôn ngữ tính cấu trúc yếu như tiếng Việt, còn những ngôn ngữ có tính cấu trúc mạnh như tiếng Anh, Pháp, Nga… thì sao!? Thì cũng y như vậy mà thôi, chỉ là ở một cấp độ cao hơn, phức tạp hơn. Hiện tượng “ảo giác” trong thế giới khoa học, công nghệ, lập trình là… nhan nhãn. Một ví dụ là “async / await”, tự cho rằng mình tìm ra được cách giải quyết vấn đề mới, thực chất còn chưa hiểu được các vấn đề lập trình song song kiểu cổ điển. Kết quả là không hề tạo ra được một giải pháp mới nào, tự bịa ra một loại cú pháp dư thừa vô ích, mà dư thừa tức là có hại!

A.I, đó chỉ là một khái niệm tập hợp (umbrella term) bao gồm vô số thể loại khác nhau! Có những loại A.I. làm những công việc phức tạp, tạo ra những kết quả kỳ diệu, những loại đó thường không nói gì, thậm chí không mấy ai biết đến! Còn cái loại như LLM – sinh ra là để nói nhiều, thì rõ ràng không hiểu được bao nhiêu! A.I. như kiểu LLM, chính là một cái gương phản chiếu thế giới con người, con người thế nào, não trạng như thế nào thì tạo ra được loại A.I. giống y như thế! Chỉ là một tấm gương phản ánh con người mà thôi, thậm chí còn là một tấm gương méo mó!

Nhiều loại A.I. thực sự hữu dụng thường… không tự nhận mình là A.I., thậm chí cố tránh không sử dụng thuật ngữ A.I. Còn những loại đi đâu cũng… “ta đây A.I.” chính thực là những mô hình LLM “to mồm” nhưng “rỗng tuếch”. Chỉ có thiểu năng mới cho rằng ChatGPT, OpenAI… là có “hiểu biết”, đó bất quá chỉ là những công cụ giúp tìm kiếm, sắp xếp thông tin mà thôi, thông tin chính xác tới đâu vẫn còn chưa bàn tới! Chỉ có ngu xuẩn mới cho rằng cần ứng dụng ChatGPT, OpenAI… vào giáo dục, nhất là ở các cấp sơ học, hay bản thân còn cảm thấy chưa có đủ “ảo giác”?

Mục tiêu của giáo dục không phải là biết được những gì, tích lũy được bao nhiêu thông tin. Mục tiêu của giáo dục là giúp xây dựng nên cách thức tư duy, suy nghĩ! Cách nhanh nhất để hũy hoại đầu óc một con người là làm anh ta “bão hòa” với một mớ thông tin vô bổ, tạo ra những “ảo giác hiểu biết”, và rồi cứ thế lặp lại như con vẹt vậy, chứ không thực sự hiểu được nội hàm bên trong. Và đó cũng là cách mà các nền văn minh tiên tiến tìm cách “nô dịch” các dân tộc chậm tiến, anh chỉ việc “biết như thế” thôi, biết như thế là đủ rồi, còn tôi sẽ tạo ra những cái để cho “anh biết”!

lại A.I.

| Categories: cs & it | Tags: ,

A.I. – trí tuệ nhân tạo, đó là một thuật ngữ rất chung chung, ám chỉ vô số thể loại khác nhau. Có những loại như Wolfram Alpha chuyên giải toán, có những hệ thống chuyên về xử lý, nhận dạng hình ảnh / video, đây đều là những hệ thống phần mềm siêu phức tạp, có quá trình phát triển tính bằng nhiều thập kỷ, có những cái đã bắt đầu làm từ cách đây… hơn 50 năm! Cũng có những loại LLM (large language model) mới xuất hiện gần đây chuyên về xử lý ngôn ngữ tự nhiên – NLP. Và cũng giống như rất nhiều “người sáng tạo nội dung” trên mạng xã hội Việt vậy, các mô hình LLM nói chuyện gần giống con người, nhưng hoàn toàn không có chút trí tuệ nào.

Bên trong các mô hình LLM không có các cấu trúc logic nhỏ, nó chỉ bắt chước cách nói chuyện như con vẹt mà thôi! Và vì không có logic nên rất thường khi, như người ta hay nói: anh không mở miệng ra thì không ai biết anh ngu, nhưng anh mở miệng nói ra rồi thì… người ta chẳng còn nghi ngờ gì nữa!!! Cũng chính vì lý do đó mà các hệ thống tìm kiếm có A.I. hỗ trợ, như Google thường ngu xuẩn một cách vô lý, và sự ngu xuẩn này thường khi là vô cùng “aggressive”, luôn tỏ ra “ta đây cái gì cũng biết”, xen vào những lĩnh vực chuyên môn, chuyên ngành, thậm chí tìm cách áp đặt những “kiến thức” do tự nó tưởng tượng ra chứ hoàn toàn không có thật.

Đây thực chất là cách các nước phát triển tìm cách “dắt mũi, lừa bịp, nô dịch” các dân tộc chậm tiến, khi chỉ cần vài ba dòng ba hoa, thiểu năng cũng muốn đi bịp thiên hạ, chuyện đời đâu có dễ dàng như vậy! Thậm chí ngay cả trong chuyện xử lý ngôn ngữ tự nhiên thì các hệ thống A.I. hiện tại cũng chưa có khả năng hiểu được những câu cú đơn giản nhất, chưa nói đến văn chương, điển cố hay các câu chữ tinh tế, phức tạp khác. Như cái vietsub – phụ đề Việt ngữ dưới đây cũng vậy, câu này phải hiểu đúng là: “Mọi người vì Vạn gia, Vạn gia vì mọi người”, chữ “vi” này có nhiều nghĩa: vì, là, làm, nhưng chọn nghĩa nào thì… A.I. không tự luận ra được!

Các cách sử dụng A.I. để “dịch” phụ đề các phim nước ngoài, từ tiếng Trung, tiếng Anh sang tiếng Việt đều ngu xuẩn như thế! Mới chỉ là những câu thoại đơn giản là đã có vấn đề rồi, còn những nội dung vi tế, sâu xa thì hầu như không truyền tải được! Thực chất, điều này không thể trách A.I. hoàn toàn, vì đến người sợ là dịch cũng mới ngang cỡ đó. Hơn 2000 năm, mượn người ta không thiếu thứ gì, đến độ tập từ vựng dễ có hơn 90% là từ gốc Trung, nhưng chỉ mượn một mớ từ ngữ trên bề mặt để bịp nhau mà thôi, chứ không học được nội dung, công phu bên trong! Thế rồi vỗ ngực ta đây: cùng Hán Đường Tống Nguyên mỗi bên hùng cứ một phương…

Bất định và tất định

| Categories: cs & it | Tags: ,

Hơn 20 năm trước có đọc một cuốn sách tựa là “Fooled by randomness – Bị làm cho khùng bởi tính ngẫu nhiên” – Nassim Nicholas Taleb, sách rất hay! Tác giả phê phán vô số kiểu Xác suất thống kê dùng trong kinh tế, xem đó như là một thứ giả-khoa-học – pseudo-science! Muốn biết nó giả như thế nào thì cứ xem báo cáo GDP – PPP hàng năm của VN sẽ rõ, xem các bác ấy làm “pháp thuật” với các con số một cách vô cùng ảo diệu!

Tuy xác suất thống kê cơ bản vẫn là một nhánh của toán học, vẫn có tác dụng mô tả thế giới thực, nhưng cần phải nói là, phần nhiều các công thức XSTK dùng trong kinh tế chỉ có tính chất mô tả, gần đúng, xấp xỉ rất thô, thậm chí, nhiều trường hợp vẫn còn là… giả định, giả thuyết, nên dùng được tới đâu còn tùy ngữ cảnh. Mà một đặc tính tâm lý mang tính chất “cố hữu” của con người là: càng nghĩ nhiều về chuyện gì thì… càng thấy mình đúng!

Vì càng ngày tôi càng phải đúng, “cái tôi” càng lúc càng trở nên “tuyệt đối”, nên càng nghĩ nhiều thì càng đi vào bế tắc tâm lý! Phần nhiều các vị dùng XSTK cũng y như vậy, xài công thức, công cụ, lý thuyết xác suất thống kê gì càng nhiều thì… càng tự thuyết phục mình rằng nó đúng, nó phải đúng! Đó là một kiểu sai lầm chết người mà tác giả Taleb đã chỉ ra rất rõ, tuy cách nói năng của ông ta rất gay gắt, không khoan nhượng!

Từ đó đến nay hơn 20 năm, không ai phản bác được Taleb câu nào, dù cách nói năng của ông ta làm nhiều người ghét. Cứ như thế, cái tranh cãi rằng thế giới này vận hành theo những quy luật “tất định” (determinism) có thể đoán biết trước, hay tất cả chỉ là những sự kiện “bất định” (Trẻ Tạo hóa đành hanh quá ngán, Chết đuối người trên cạn mà chơi) mãi mãi vẫn sẽ là tranh cãi, như đã được chỉ rõ bởi Hệ thức bất định Heisenberg!

Nhưng… con người mà, the matter of randomness is too important to be left to chance – vấn đề các sự kiện ngẫu nhiên là quá quan trọng để có thể phó thác nó… cho sự ngẫu nhiên (!!!) :D Con người vẫn tìm cách nắm bắt nó theo một cách nào đó. Nào là VaR – value at risk, nào là LaR – Liquidity at Risk, và tất cả những phương pháp XSTK khác đều có một số “giả định” ban đầu, là giả… định đấy, đừng cố chấp tin là thực!

programming

| Categories: cs & it, mac-ios

Rất lâu về trước, dễ đã đến nhiều thập kỷ, có một thời mà, khi mở một cuốn “Cẩm nang lập trình” tiêu biểu ra, câu đầu tiên nó nói cho bạn biết là… Lập trình là một nghề cao quý! Nhưng các cuốn cẩm nang của thời hiện đại bây giờ, theo đà lạm phát giá trị, đã không còn thấy có câu đó nữa! :) Thay vì tập trung vào các “logic nhỏ”, hiểu vấn đề cho thấu đáo, các “cẩm nang” hiện đại chuộng dùng từ “công nghệ” hơn, cứ toàn ở trên mây!

Thay vì tìm niềm vui trong những điều căn bản, nhỏ nhặt, các “cẩm nang” hiện đại gieo ảo tưởng rất hàm hồ về những trào lưu mới trên bề mặt… Một trong khá nhiều game tự viết để… tự chơi, trò gỡ mìn xưa cũ với các ô thay vì hình vuông kiểu truyền thống thì có thể tùy chọn là các hình tam giác, ngũ giác, lục giác, bát giác, etc… Đến giờ vẫn chơi Minesweeper, vẫn xài Norton Commander và Winamp như thời… muôn năm cũ!

tidal analysis, 2

| Categories: boat-related, cs & it

Như thế ta thấy từ những tò mò, băn khoăn nhỏ dẫn đến những bước tiến lớn… như kiểu bị quả táo rụng vào đầu vậy! Vấn đề thủy triều gây ra nhiều quan tâm ở châu Âu, đặc biệt là ở Anh và Pháp, nơi thủy triều cao và thấp có thể chênh nhau đến hơn 7, 8 mét và gây ra những hệ quả nghiêm trọng! Từ Newton, Laplace, đến Fourier, nhiều nhà toán học, vật lý học đã nghiên cứu về thủy triều. Đặc biệt sau khi Fourier chỉ ra rằng bất kỳ một hàm tuần hoàn nào, dù phức tạp đến đâu, cũng đều có thể được phân giải thành tổng của các hàm lượng giác tuần hoàn đơn giản có dạng f(t) = A cos(vt + p), tức là phân giải một tần số thành tổng của nhiều tần số con. Mà những tần số con này đều đã biết trước trong bài toán thủy triều, ví dụ như với mặt trăng (M2), tần số là khoảng 24.8333, vì trái đất quay (biểu kiến) quanh mặt trăng mất khoảng 24h 50 phút. Đã biết trước hầu hết các tham số, chỉ phải tính A – amplitude, biên độ nữa mà thôi.

Không khó để chứng minh rằng, tích phân của hàm g(t) x f(t) chia cho thời gian t chính là biên độ dao động A, với g(t) là hàm thủy triều và f(t) là hàm cosine đại diện cho mức độ ảnh hưởng của mặt trăng. Việc còn lại là thu thập dữ liệu lên xuống của thủy triều, bỏ vào trong cái máy tính tích phân, nhân nó với các hàm cosine và tính ra các hệ số tương ứng! Và chính là từ bài toán phân tích và dự đoán thủy triều, mà dẫn đến một loạt các phát kiến, phát minh, dẫn đến các hệ máy tính cơ học đầu tiên, dẫn đến các hệ thống tính toán và tự động hóa khác… Nhắc lại một câu chuyện tiếu lâm đã kể mấy năm trước, một người Anh bị quả táo rụng vào đầu, thế là ông ta đã phát minh ra định luật vạn vật hấp dẫn! Một người Trung Quốc bị quả táo rụng vào đầu, ông ta liền trồng cả một nông trại táo rộng lớn và bán các sản phẩm táo đi khắp thế giới. Một người VN… à không, anh ta đã bị một quả dừa to rụng vào đầu từ rất lâu về trước… :D