4K

4K không phải lúc nào cũng tốt, nếu chỉ dùng để đọc chữ (soạn thảo văn bản, lập trình) thì chỉ 1 ~ 1.5K là đã bảo đảm hầu hết các yêu cầu, độ phân giải lớn hơn chỉ khiến cho chữ trở nên nhỏ li ti và khó đọc mà thôi! Cái 4K này chỉ có ích khi làm xử lý ảnh, video (e.g: Lightroom, Photoshop, Final Cut) vì màn hình lớn, mịn, không phải zoom hình!

Phần lớn công việc hàng ngày chỉ cần 1~1.5K là đủ. Con BenQ này có cái tỷ lệ ngang dọc 3:2 hoàn toàn không giống ai, chuyên dùng để code, vì màn hình cao, không phải cuộn nhiều. Đến lúc phải quan tâm cặp mắt một chút, nếu vẫn muốn ngày nào cũng code 8~10 tiếng! Ban đầu, tôi định kiếm một cái màn hình vuông, tỷ lệ ngang dọc 1:1!

Màn hình CRT xưa hầu hết tỷ lệ 4:3, còn quay về xưa hơn nữa, thế hệ CRT đầu dùng trong quân sự thì đều vuông, hoặc tròn. Theo tôi, tỷ lệ 1:1 là phù hợp với các công việc cần sự tập trung cao, màn hình rộng chỉ hợp để… xem phim hay chơi game mà thôi! Dù 1:1 hiện vẫn sản xuất nhưng hơi khó tìm, nghĩ đi nghĩ lại, chọn cái 3:2 ít cực đoan hơn!

neanderthal

Cách ít lâu có đọc một bài phân tích về Neanderthal và Homosapien, tại sao Neanderthal, vốn dĩ cao lớn hơn, khỏe mạnh hơn, bộ não lớn hơn, thông minh hơn, nhưng lại thua trong cuộc chiến với Homosapien? Một trong các lý do đưa ra để giải thích là: Homosapien tuy nhỏ, yếu hơn về thể chất, nhưng nhiều hơn về số lượng, đặc biệt, Homosapien có khả năng tự huyễn hoặc chính bản thân mình, bằng cách bịa ra những vị “thần”, rồi dùng “thần linh” như một cách tập hợp các bầy vượn người riêng lẻ thành lực lượng lớn để áp đảo Neanderthal, vốn ít hơn về số lượng. Có vẻ như… A.I. sẽ đóng vai trò như “thần linh/tôn giáo” trong một cuộc chiến mới!

Tình hình là trào lưu “ứng dụng” A.I. đang lên đến đỉnh điểm, Google tuyên bố 75% code của họ là do A.I. viết này nọ. Mình vẫn cứ “bình chân như vại” chờ xem điều gì sẽ xảy ra tiếp theo, những thông tin này đều phải đọc một cách vô cùng thận trọng, thường là chúng chỉ mang tính chất… lùa gà! Trong công ty có một người “tiên phong ứng dụng” A.I… người này, kỳ lạ thay, viết câu tiếng Anh không được, ngay cả viết câu tiếng Việt mẹ đẻ cũng không xong, nhưng lúc nào cũng… A.I. thế này, code thế kia, cứ để cho anh ta làm, kết quả là sau vài tuần đẻ ra một đống tù mù, không ai hiểu nổi là đang muốn nói cái gì! Tại sao lại xảy ra hiện tượng như vậy?

Vấn đề từ gốc là người đó đã không diễn đạt được suy nghĩ của mình, rồi anh ta đem những cách diễn đạt, những suy nghĩ ngay từ đầu đã không đúng đó đi hỏi A.I. và rồi A.I. nương theo ý muốn con người mà, phịa ra một đống ảo giác, hoang tưởng đến mức… phi lý. Trong khi vấn đề chỉ là làm sao diễn đạt cho suôn sẻ, viết câu đơn giản, logic ngay ngắn, nhưng không, rất nhiều người Việt bị một cái gì đó trong “não”, họ sẵn sàng tin những thứ “bùa chú” của A.I. hơn là tin vào chính bản thân mình! Không thể phủ nhận A.I. có những điểm mạnh rất đáng nể, tôi vẫn thường dùng để kiểm tra lỗi code, nhưng phải nói cho rõ ràng là… nó không code được!

yedem a krugom kolkhozy

Facebook nhắc lại ngày này năm trước, thời gian trôi quá là nhanh, nghĩ lại có điều gì hối tiếc hay không? Bảo là không thì cũng không hẳn là đúng, nhưng như “bóng câu qua cửa sổ”, như bóng ngựa chạy trên thảo nguyên, đâu có níu kéo được, tất cả như một dòng chảy tự nhiên, hiển nhiên mà thôi! Viết những dòng này khi đang ngồi điều khiển con máy tính có 192 CPU…

Chạy chương trình phân tích dữ liệu tài chính. Và ca khúc Nga – Polyushko-pole – Cánh đồng yêu thương, bài ca đầy cảm hứng, cái âm thanh ban đầu còn nho nhỏ ở xa xa, lớn dần, lớn dần, rồi ập đến dữ dội như một đoàn kỵ binh tấn công vậy. Muốn nghe loại âm nhạc sinh động, đầy sức sống, có tiếng mèo kêu, chó sủa, tiếng ngựa phi, người huýt gió, thì hãy nghe nhạc Nga! :D

phần cứng, phần mềm

Lảm nhảm về công nghệ… Rất lâu về trước, tôi đi làm kỹ sư phần mềm cho một công ty, cty này vừa làm cả phần cứng & phần mềm! Phần cứng (camera, chip xử lý ảnh, hệ thống máy tính…) do tụi TQ làm, từ thiết kế mạch cho đến sản xuất, còn phần mềm thì do người VN phụ trách. Đây không phải là chuyện người TQ hay VN, nói đúng hơn là, đám làm phần cứng nhìn đám làm phần mềm bằng… nửa con mắt! Phần mềm nếu có lỗi, thì ta ra phiên bản sửa lỗi mới thôi, rất đơn giản! Còn phần cứng mà lỗi là hàng chục ngàn board mạch đã bán cho khách hàng phải triệu hồi, thay thế, chi phí tính bằng triệu đô, chưa kể tổn thất về uy tín công ty và rất nhiều lằng nhằng về chăm sóc khách hàng và thủ tục giấy tờ, thỉnh thoảng gặp phải thằng khách hàng khó tính là thế nào cũng phát sinh hệ quả kiện cáo!

Nhiều người không hiểu rõ các hệ quả pháp lý của một sản phẩm lỗi, ví dụ như camera an ninh. Giả sử như xảy ra một vụ án, ngân hàng thất thoát tiền bạc, hay công sở xảy ra một vụ quấy rối, nhưng truy tìm hình ảnh trong camera an ninh thì… không có, vì thật trùng hợp, đúng lúc xảy ra vụ việc thì máy chạy nóng, crash, không ghi được hình! Nếu là ở VN thì mọi người sẽ nhìn nhau cười huề cả làng thôi, nhưng ở Mỹ thì khổ chủ sẽ đâm đơn kiện người bán hệ thống camera, và người bán camera tiếp tục kiện công ty sản xuất camera, kiện đến 4, 5 cấp! Chỉ cần một vụ việc mang tính chất điển hình, nghiêm trọng không được xử lý ổn thỏa là… công ty phá sản! Cái “liên đới trách nhiệm” nặng nề như thế, dẫn đến đòi hỏi về độ ổn định, tin cậy của hệ thống từ phần cứng đến phần mềm rất gắt gao!

Nên làm phần cứng & phần mềm là 2 thế giới rất khác biệt, nói theo cách nào đó là nước sông không phạm nước giếng! Đương nhiên trong giếng thế nào cũng có nhiều con ếch ngồi dưới đáy – tỉnh để chi oa – 井底之蛙! Trong số làm phần mềm hiếm người có được cái nhìn toàn cảnh, hiểu sâu về hệ thống, biết tận dụng sức mạnh của phần cứng kết hợp với sự uyển chuyển của phần mềm để làm ra một sản phẩm xuất sắc, nổi trội hơn so với các đối thủ cạnh tranh, như kiểu người ta hay nói: “cần bao nhiêu kỹ sư phần mềm để thay một cái bóng đèn” á! Nên cũng từ đó tôi cũng hiểu rằng, có những công ty “thuần” về phần mềm như Microsoft, nhưng cũng có những công ty “ta đây làm tất” như kiểu Apple, hiểu và kết hợp được sức mạnh của hai thế giới khác biệt mới thực sự là điều đáng nể!

đẽo cày giữa đường

Bài này về đại ý là đúng, nhưng cũng chưa đúng hoàn toàn về chi tiết, sau thời gian dùng A.I. như một người phụ tá cho việc lập trình – coding thì tôi nhận ra một vài điểm như sau: #1 A.I. có khả năng tổng hợp thông tin rất tốt, có thể dùng nó như công cụ tóm tắt kiến thức, tìm hiểu nhanh vấn đề. #2 A.I. có khả năng đưa ra những giải pháp mang tính tham khảo, nếu các giải pháp đó là phổ biến, đã có nhiều người làm, nhiều ví dụ có sẵn. #3 A.I. hoàn toàn KHÔNG có khả năng logic, nếu bắt nó phân tích về những chuyện nó không hiểu thì đến hơn 90% trường hợp là sẽ sai, và thường là sai theo kiểu rất ngớ ngẩn. #4 Nhận diện cái sai của A.I. rất dễ, như tôi đọc lướt qua chỉ vài phút là có thể biết A.I. sai ở đâu và vì sao lại sai!

Nên tôi thích dùng A.I. như một công cụ kiểm lỗi là chính, nó sẽ giúp phát hiện ra những lỗi phổ biến thường gặp. Con người mà, ai cũng mắc lỗi cả, tay gõ nhanh tạo ra nhiều lỗi typo hay những dạng nhầm lẫn khác. Nhưng không nên dùng A.I. cho các vấn đề cần kỹ năng logic hay các cân nhắc mang tính cấu trúc, phần lớn thời gian A.I. sẽ đưa ra những ý kiến theo kiểu “đẽo cày giữa đường”! Thậm chí có lúc nó nói thế này, sau lại nói thế khác ngược lại, chỉ phí thời gian và công sức nếu lúc nào cũng nghe theo lời nó. Với trình độ như hiện tại thì A.I. chẳng có gì đáng sợ, đáng sợ thực ra lại chính là… con người, viết câu văn không thông, diễn đạt ý tưởng không được, nhưng lúc nào cũng cố gắng sử dụng A.I như một loại… “bùa chú”.

OR & XOR

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!

cho tới chừ đây

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

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, đánh giá, quy kết A.I. một chiều như thế cũng có phần hơi đơn giản, vì…

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

Thế giới thật vận hành theo những “quy luật bốn chữ” vô cùng rõ ràng và khắc nghiệt, ví dụ như: “tiền tươi thóc thật”, hay “tàu to súng lớn”, etc… Cách nhanh nhất để hủy 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

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 cơ sở dữ liệu của A.I thì việc xây app, làm sản phẩm cũng vẫn sẽ là… xếp từng viên gạch logic mà thành thôi!

dev ipad

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!