TEDGlobal 2012
Shyam Sankar: The rise of human-computer cooperation
Shyam Sankar: Sự phát triển của mối quan hệ hợp tác người - máy.
Filmed:
Readability: 6.3
947,418 views
Sức mạnh tính toán của phần cứng máy tính không thể giải quyết những vấn đề của thế giới. Nhà phát minh lĩnh vực khai thác dữ liệu (Data mining) Shyam Sankar giải thích vì sao việc giải quyết các vấn đề lớn (như bắt tội phạm khủng bố hoặc xác định các nguy cơ lớn tiềm ẩn) không phải là một câu hỏi để tìm thuật toán chính xác, mà đúng hơn là mối quan hệ cộng sinh đúng đắn giữa máy tính và sự sáng tạo của con người.
Shyam Sankar - Data Intelligence Agent
An advocate of human-computer symbiosis, Shyam Sankar looks for clues in big and disparate data sets. Full bio
An advocate of human-computer symbiosis, Shyam Sankar looks for clues in big and disparate data sets. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:16
I'd like to tell you about two games of chess.
0
512
2556
Tôi muốn kể cho các bạn nghe về hai ván cờ.
00:18
The first happened in 1997, in which Garry Kasparov,
1
3068
3864
Ván cờ thứ nhất vào năm 1997, trong ván cờ này
Garry Kasparov
Garry Kasparov
00:22
a human, lost to Deep Blue, a machine.
2
6932
3716
- một con người, đã thua Deep Blue - một cái máy.
00:26
To many, this was the dawn of a new era,
3
10648
2240
Đối với nhiều người, đây là bình minh của một
kỷ nguyên mới,
kỷ nguyên mới,
00:28
one where man would be dominated by machine.
4
12888
2779
kỷ nguyên ở đó con người bị máy móc thống trị.
00:31
But here we are, 20 years on, and the greatest change
5
15667
3334
Nhưng rồi chúng ta ngồi đây sau 20 năm, sự thay đổi
lớn nhất
lớn nhất
00:34
in how we relate to computers is the iPad,
6
19001
2690
là cái cách chúng ta tương tác những máy tính như iPad,
00:37
not HAL.
7
21691
2045
không phải HAL.
00:39
The second game was a freestyle chess tournament
8
23736
2648
Ván cờ thứ hai là một trận cờ theo thể thức tự do
00:42
in 2005, in which man and machine could enter together
9
26384
2969
diễn ra vào năm 2005, trong ván này con người và máy móc
00:45
as partners, rather than adversaries, if they so chose.
10
29353
4666
quyết định cùng nhau cộng tác, thay vì là đối thủ của nhau.
00:49
At first, the results were predictable.
11
34019
1851
Thoạt tiên, kết quả có vẻ dự đoán được.
00:51
Even a supercomputer was beaten by a grandmaster
12
35870
2497
Ngay cả một siêu máy tính cũng bị đánh bại bới một
đại kiện tướng
đại kiện tướng
00:54
with a relatively weak laptop.
13
38367
2312
cùng với một chiếc laptop cấu hình kém.
00:56
The surprise came at the end. Who won?
14
40679
2985
Nhưng điều bất ngờ đến vào phút chót.
Ai là người chiến thắng?
Ai là người chiến thắng?
00:59
Not a grandmaster with a supercomputer,
15
43664
2776
Không phải là đại kiện tướng với chiếc siêu máy tính,
01:02
but actually two American amateurs
16
46440
1493
mà là hai người chơi nghiệp dư đến từ nước Mỹ
01:03
using three relatively weak laptops.
17
47933
3822
sử dụng ba chiếc laptop cấu hình tương đối thấp.
01:07
Their ability to coach and manipulate their computers
18
51755
2596
Khả năng của họ là huấn luyện và điều khiển những chiếc máy tính của họ
01:10
to deeply explore specific positions
19
54351
2435
để tìm ra các vị trí chính xác
01:12
effectively counteracted the superior chess knowledge
20
56786
2390
nhằm đương đầu hiệu quả với kiến thức cờ uyên thâm
01:15
of the grandmasters and the superior computational power
21
59176
2609
của các đại kiện tướng và sức mạnh tính toán của chiếc siêu máy tính
01:17
of other adversaries.
22
61785
1909
của các đối thủ khác.
01:19
This is an astonishing result: average men,
23
63694
2905
Đây là một kết quả đáng kinh ngạc:
những con người bình thường,
những con người bình thường,
01:22
average machines beating the best man, the best machine.
24
66599
4081
những máy tính bình thường có thể đánh bại
người giỏi nhất, máy tính mạnh nhất.
người giỏi nhất, máy tính mạnh nhất.
01:26
And anyways, isn't it supposed to be man versus machine?
25
70680
3199
Dù sao đi nữa, con người và máy móc không nên
đối đầu nhau, đúng không?
đối đầu nhau, đúng không?
01:29
Instead, it's about cooperation, and the right type of cooperation.
26
73879
4152
Thay vào đó, đó là về sự hợp tác, và kiểu hợp tác đúng đắn
01:33
We've been paying a lot of attention to Marvin Minsky's
27
78031
2857
Chúng ta đang tập trung về tầm nhìn của
Marvin Minsky
Marvin Minsky
01:36
vision for artificial intelligence over the last 50 years.
28
80888
3242
đối với môn trí tuệ nhân tạo trong 50 năm qua.
01:40
It's a sexy vision, for sure. Many have embraced it.
29
84130
2262
Tôi cam đoan đó là một tầm nhìn rất cuốn hút. Nhiều người đã theo đuổi nó.
01:42
It's become the dominant school of thought in computer science.
30
86392
2753
Nó đã trở thành ngôi trường tư tưởng trọng điểm trong ngành khoa học máy tính.
01:45
But as we enter the era of big data, of network systems,
31
89145
3072
Nhưng khi chúng ta bước vào thời đại của dữ liệu khổng lồ, của các hệ thống mạng,
01:48
of open platforms, and embedded technology,
32
92217
2698
của nền tảng mở, của công nghệ nhúng.
01:50
I'd like to suggest it's time to reevaluate an alternative vision
33
94915
3392
Tôi muốn đề xuất rằng đây là thời gian để tái thẩm định lại một tầm nhìn thay thế
01:54
that was actually developed around the same time.
34
98307
3070
- tầm nhìn đã thực sự được phát triển cùng thời.
01:57
I'm talking about J.C.R. Licklider's human-computer symbiosis,
35
101377
3332
Tôi đang nói về ý tưởng cộng sinh người-máy của
J.C.R. Licklider
J.C.R. Licklider
02:00
perhaps better termed "intelligence augmentation," I.A.
36
104709
3808
có lẽ tốt hơn nên dùng thuật ngữ
"Intelligence augmentation", I.A.
"Intelligence augmentation", I.A.
02:04
Licklider was a computer science titan who had a profound
37
108517
2640
Licklider là một nhà khoa học máy tính phi thường, người có
02:07
effect on the development of technology and the Internet.
38
111157
3006
ảnh hưởng sâu sắc đến sự phát triển của công nghệ
và Internet.
và Internet.
02:10
His vision was to enable man and machine to cooperate
39
114163
2868
Tầm nhìn của ông cho phép con người và máy móc
có thể hợp tác
có thể hợp tác
02:12
in making decisions, controlling complex situations
40
117031
3590
trong việc ra quyết định, điều khiển các tình huống phức tạp
02:16
without the inflexible dependence
41
120621
1770
mà không cần sự phụ thuộc cứng nhắc
02:18
on predetermined programs.
42
122391
2533
vào các chương trình định trước.
02:20
Note that word "cooperate."
43
124924
2498
Hay lưu ý từ "hợp tác"
02:23
Licklider encourages us not to take a toaster
44
127422
2747
Licklider khuyến khích chúng ta đừng có lấy
một cái lò nướng bánh
một cái lò nướng bánh
02:26
and make it Data from "Star Trek,"
45
130169
2284
và biến nó thành nhân vật Data trong "Star Trek",
02:28
but to take a human and make her more capable.
46
132453
3535
mà hãy biến một con người trở nên hữu dụng hơn.
02:31
Humans are so amazing -- how we think,
47
135988
1911
Con ngươi rất tuyệt vời - Cái cách chúng ta nghĩ,
02:33
our non-linear approaches, our creativity,
48
137899
2618
các cách tiếp cận phi tuyến của chúng ta, khả năng sáng tạo của chúng ta,
02:36
iterative hypotheses, all very difficult if possible at all
49
140517
2131
các giả thuyết lặp đi lặp lại, tất cả đều rất khó khăn để có thể khiến
02:38
for computers to do.
50
142648
1345
máy tính làm được những điều đó.
02:39
Licklider intuitively realized this, contemplating humans
51
143993
2452
Trực giác của Licklider nhận ra được điều này, dự tính của con người,
02:42
setting the goals, formulating the hypotheses,
52
146445
2327
thiết lập các mục tiêu, xây dựng các giả thuyết,
02:44
determining the criteria, and performing the evaluation.
53
148772
3376
xác định các tiêu chuẩn, và thực hiện đánh giá.
02:48
Of course, in other ways, humans are so limited.
54
152148
1775
Tất nhiên, ở những mặt khác, con người rất hạn chế.
02:49
We're terrible at scale, computation and volume.
55
153923
3235
Chúng ta rất tệ về quy mô, tính toán và khối lượng.
02:53
We require high-end talent management
56
157158
1836
Chúng tôi cần sự quản lý tài năng cấp cao
02:54
to keep the rock band together and playing.
57
158994
2064
để giúp cho ban nhạc rock chơi nhạc với nhau.
02:56
Licklider foresaw computers doing all the routinizable work
58
161058
2204
Licklider dự đoán rằng máy tính sẽ làm tất cả công việc thường ngày
02:59
that was required to prepare the way for insights and decision making.
59
163262
3276
tức là những việc cần thiết để dọn đường cho sự thấu hiểu và ra quyết định
03:02
Silently, without much fanfare,
60
166538
2224
Một cách âm thầm, không có nhiều phô trương,
03:04
this approach has been compiling victories beyond chess.
61
168762
3354
Hướng tiếp cận này đã đạt được chiến thắng còn xa hơn cả những ván cờ.
03:08
Protein folding, a topic that shares the incredible expansiveness of chess —
62
172116
3356
Gấp protein (Protein folding), một chủ đề chia sẻ về tính mở rộng khó tin của các ván cờ
03:11
there are more ways of folding a protein than there are atoms in the universe.
63
175472
3042
Có nhiều cách để gấp một protein hơn số lượng nguyên tử trong vũ tru.
03:14
This is a world-changing problem with huge implications
64
178514
2353
Đây là một vấn đề có thể khiến thế giới thay đổi và có tác động cực lớn
03:16
for our ability to understand and treat disease.
65
180867
2308
đến khả năng hiểu biết và điều trị bệnh tật của chúng ta.
03:19
And for this task, supercomputer field brute force simply isn't enough.
66
183175
4248
Và đối với nhiệm vụ này, sức mạnh phần cứng của một siêu máy tính đơn giản là không đủ
03:23
Foldit, a game created by computer scientists,
67
187423
2384
Foldit, một trò chơi được các nhà khoa học máy tính tạo ra
03:25
illustrates the value of the approach.
68
189807
2502
minh họa về giá trị của hướng tiếp cận này.
03:28
Non-technical, non-biologist amateurs play a video game
69
192309
3041
Những người nghiệp dư, không phải là dân kỹ thuật hay sinh vật được chơi một video game
03:31
in which they visually rearrange the structure of the protein,
70
195350
3073
trong đó họ dùng mắt để sắp xếp cấu trúc của protein,
03:34
allowing the computer to manage the atomic forces
71
198423
1499
cho phép máy tính điều khiển lực nguyên tử
03:35
and interactions and identify structural issues.
72
199922
2957
và tương tác cũng như xác định những vấn đề liên quan đến cấu trúc.
03:38
This approach beat supercomputers 50 percent of the time
73
202879
3023
Hướng tiếp cận này đã thắng siêu máy tính 50% thời gian
03:41
and tied 30 percent of the time.
74
205902
2584
và chỉ dùng đến 30% thời gian.
03:44
Foldit recently made a notable and major scientific discovery
75
208486
3137
Foldit gần đây đã có một khám phá khoa học đáng chú ý và quan trọng
03:47
by deciphering the structure of the Mason-Pfizer monkey virus.
76
211623
3160
bằng cách giải mã cấu trúc của virus khỉ Mason-Pfizer.
03:50
A protease that had eluded determination for over 10 years
77
214783
3015
Một protease (một loại enzyme) bị quên lãng hơn 10 năm
03:53
was solved was by three players in a matter of days,
78
217798
2626
đã được giải quyết bởi ba người chơi trong một vài ngày,
03:56
perhaps the first major scientific advance
79
220424
2025
có thể là bước tiến khoa học quan trọng đầu tiên
03:58
to come from playing a video game.
80
222449
2323
đạt được nhờ chơi một video game.
04:00
Last year, on the site of the Twin Towers,
81
224772
2181
Năm ngoái, trên nền của Tòa tháp đôi,
04:02
the 9/11 memorial opened.
82
226953
1473
đài tưởng niệm 11.9 được mở.
04:04
It displays the names of the thousands of victims
83
228426
2721
Tượng đài in tên của hàng ngàn nạn nhân
04:07
using a beautiful concept called "meaningful adjacency."
84
231147
3063
sử dụng một khái niệm tuyệt đẹp được gọi là
"Sự liền kề ý nghĩa".
"Sự liền kề ý nghĩa".
04:10
It places the names next to each other based on their
85
234210
2166
Nó sắp xếp những cái tên bên cạnh cái tên khác dựa trên
04:12
relationships to one another: friends, families, coworkers.
86
236376
2213
mối quan hệ của họ: bạn bè, gia đình, đồng nghiệp.
04:14
When you put it all together, it's quite a computational
87
238589
3028
Khi bạn đặt tất cả cạnh nhau, nó là một thử thách khá gay go về mặt tính toán:
04:17
challenge: 3,500 victims, 1,800 adjacency requests,
88
241617
4223
3500 nạn nhân, 1800 mối liên hệ liền kề;
04:21
the importance of the overall physical specifications
89
245840
3092
tầm quan trọng của các chi tiết kỹ thuật vật lý tổng thể
04:24
and the final aesthetics.
90
248932
2137
và cuối cùng là tính thẩm mỹ.
04:26
When first reported by the media, full credit for such a feat
91
251069
2615
Khi lần đầu được giới truyền thông đưa tin,
toàn bộ công việc
toàn bộ công việc
04:29
was given to an algorithm from the New York City
92
253684
1892
được gửi gắm cho một thuật toán đến từ
thành phố New York
thành phố New York
04:31
design firm Local Projects. The truth is a bit more nuanced.
93
255576
4001
của công ty thiết kế Local Projects.
Thực tế thì hơi nhiều sắc thái hơn chút ít.
Thực tế thì hơi nhiều sắc thái hơn chút ít.
04:35
While an algorithm was used to develop the underlying framework,
94
259577
2871
Trong khi một thuật toán được sử dụng để phát triển một bộ khung cơ bản,
04:38
humans used that framework to design the final result.
95
262448
3008
con người sử dụng bộ khung đó để cho ra bản thiết kế
kết quả sau cùng.
kết quả sau cùng.
04:41
So in this case, a computer had evaluated millions
96
265456
2225
Vì vậy trong trường hợp này, một máy tính đã
đánh giá hàng triệu
đánh giá hàng triệu
04:43
of possible layouts, managed a complex relational system,
97
267681
3335
lớp có thể có, điều khiển một hệ thống
có mối quan hệ phức tạp,
có mối quan hệ phức tạp,
04:46
and kept track of a very large set of measurements
98
271016
2414
và theo dõi các phép đo đạc và biến số khá với quy mô lớn và
04:49
and variables, allowing the humans to focus
99
273430
2410
cho phép con người chỉ tập trung vào
04:51
on design and compositional choices.
100
275840
2802
thiết kế và và chọn lựa.
04:54
So the more you look around you,
101
278642
1036
Bạn càng quan sát xung quanh bạn,
04:55
the more you see Licklider's vision everywhere.
102
279678
1962
bạn càng thấy tầm nhìn của Licklider có ở mọi nơi,
04:57
Whether it's augmented reality in your iPhone or GPS in your car,
103
281640
3304
Cho dù đó là công nghệ tương tác thực tế
(augmented reality) trong chiếc iPhone hay GPS trong xe hơi của bạn,
(augmented reality) trong chiếc iPhone hay GPS trong xe hơi của bạn,
05:00
human-computer symbiosis is making us more capable.
104
284944
2970
sự cộng sinh con người - máy tính giúp con người chúng ta khả dụng hơn,
05:03
So if you want to improve human-computer symbiosis,
105
287914
1655
Vì nếu bạn muốn cải thiện sự cộng sinh người-máy,
05:05
what can you do?
106
289569
1429
bạn có thể làm gì?
05:06
You can start by designing the human into the process.
107
290998
2452
Bạn có thể bắt đầu bằng cách thiết kế tính người
vào tiến trình đó.
vào tiến trình đó.
05:09
Instead of thinking about what a computer will do to solve the problem,
108
293450
2204
Thay vì nghĩ về việc một chiếc máy tính sẽ làm gì để
giải quyết vấn đề,
giải quyết vấn đề,
05:11
design the solution around what the human will do as well.
109
295654
3869
thì hãy cũng thiết kế giải pháp xung quanh
những gì mà con người sẽ làm.
những gì mà con người sẽ làm.
05:15
When you do this, you'll quickly realize that you spent
110
299523
1937
Khi bạn làm điều này, bạn sẽ nhanh chóng
nhận ra rằng bạn đã dành
nhận ra rằng bạn đã dành
05:17
all of your time on the interface between man and machine,
111
301460
2879
tất cả thời gian của bạn cho
giao diện giữa con người và máy,
giao diện giữa con người và máy,
05:20
specifically on designing away the friction in the interaction.
112
304339
3099
đặc biệt là cho thiết kế giảm sự sai khác
trong tương tác này.
trong tương tác này.
05:23
In fact, this friction is more important than the power
113
307438
2766
Thực ra, sự sai khác này quan trọng hơn cả sức mạnh
05:26
of the man or the power of the machine
114
310204
2052
của con người hay sức mạnh của máy móc
05:28
in determining overall capability.
115
312256
1931
trong việc xác định khả năng tổng thể.
05:30
That's why two amateurs with a few laptops
116
314187
1977
Đó là lý do tại sao hai người nghiệp dư với một vài laptop
05:32
handily beat a supercomputer and a grandmaster.
117
316164
2456
dễ dàng đánh bại một siêu máy tính và một đại kiện tướng.
05:34
What Kasparov calls process is a byproduct of friction.
118
318620
3005
Cái mà Kasparov gọi là quá trình này là một sản phẩm phụ của sự sai khác.
05:37
The better the process, the less the friction.
119
321625
2401
Quá trình này diễn ra càng tốt, sự sai khác càng ít.
05:39
And minimizing friction turns out to be the decisive variable.
120
324026
4256
Và việc giảm thiểu sự sai khác hóa ra là những thay đổi có tính quyết định,
05:44
Or take another example: big data.
121
328282
2243
Hoặc lấy một ví dụ khác: dữ liệu lớn.
05:46
Every interaction we have in the world is recorded
122
330525
1906
Mỗi tương tác mà chúng tôi có trên thế giới đều được ghi lại
05:48
by an ever growing array of sensors: your phone,
123
332431
3059
bởi một loạt các loại cảm biến phát triển chưa từng thấy: trên điện thoại
05:51
your credit card, your computer. The result is big data,
124
335490
2373
thẻ tín dụng, máy tính của bạn. Kết quả là dữ liệu lớn,
05:53
and it actually presents us with an opportunity
125
337863
1742
và nó thực sự mở ra cho chúng ta một cơ hội
05:55
to more deeply understand the human condition.
126
339605
2662
để hiểu sâu sắc hơn nữa các điều kiện của con người.
05:58
The major emphasis of most approaches to big data
127
342267
2305
Trọng tâm chính của hầu hết các phương pháp tiếp cận đối với dữ liệu lớn là
06:00
focus on, "How do I store this data? How do I search
128
344572
2215
tập trung vào, "Làm thế nào để lưu trữ dữ liệu này?
Làm thế nào để tìm kiếm
Làm thế nào để tìm kiếm
06:02
this data? How do I process this data?"
129
346787
2276
dữ liệu này? Làm thế nào để xử lý dữ liệu này?"
06:04
These are necessary but insufficient questions.
130
349063
2204
Đây là những điều cần thiết nhưng các câu hỏi này
là chưa đủ.
là chưa đủ.
06:07
The imperative is not to figure out how to compute,
131
351267
2471
Điều bắt buộc không phải là tìm ra cách tính toán
như thế nào
như thế nào
06:09
but what to compute. How do you impose human intuition
132
353738
2184
mà là tính toán những gì. Làm thế nào để bạn có thể áp đặt trực giác của con người
06:11
on data at this scale?
133
355922
1791
trên các dữ liệu ở quy mô thế này?
06:13
Again, we start by designing the human into the process.
134
357713
3499
Một lần nữa, chúng ta bắt đầu bằng cách thiết kế tính người vào quá trình.
06:17
When PayPal was first starting as a business, their biggest
135
361212
2812
Khi PayPal lần đầu khởi nghiệp, thách thức lớn nhất của họ
06:19
challenge was not, "How do I send money back and forth online?"
136
364024
2804
không phải là, "Làm thế nào để gửi tiền qua lại trên mạng?".
06:22
It was, "How do I do that without being defrauded by organized crime?"
137
366828
3872
Đó là, "Làm thế nào để tôi làm điều đó mà không bị lừa đảo bởi các tội phạm có tổ chức?"
06:26
Why so challenging? Because while computers can learn
138
370700
2088
Tại sao điều này lại gây thách thức?
Bởi vì trong khi máy tính có thể học
Bởi vì trong khi máy tính có thể học
06:28
to detect and identify fraud based on patterns,
139
372788
3144
để phát hiện và xác định gian lận dựa trên các mô hình,
06:31
they can't learn to do that based on patterns
140
375932
1479
máy tính không thể học để làm điều đó nếu
dựa trên các dạng mà chúng
dựa trên các dạng mà chúng
06:33
they've never seen before, and organized crime
141
377411
2116
chưa bao giờ gặp, và tội phạm có tổ chức
06:35
has a lot in common with this audience: brilliant people,
142
379527
2709
rất giống nhau với người thính giả như thế này:
những người tài giỏi,
những người tài giỏi,
06:38
relentlessly resourceful, entrepreneurial spirit — (Laughter) —
143
382236
3640
cực kỳ tháo vát, có tinh thần kinh doanh -
06:41
and one huge and important difference: purpose.
144
385876
2712
và một sự khác biệt rất lớn và quan trọng: mục đích.
06:44
And so while computers alone can catch all but the cleverest
145
388588
2832
Và như vậy, trong khi những máy tính có thể nắm bắt tất cả ngoại trừ những kẻ lừa đảo thông minh nhất,
06:47
fraudsters, catching the cleverest is the difference
146
391420
2253
nắm bắt được những kẻ thông minh nhất chính là
sự khác biệt
sự khác biệt
06:49
between success and failure.
147
393673
2545
giữa thành công và thất bại.
06:52
There's a whole class of problems like this, ones with
148
396218
2221
Có hẳn một lớp học về các vấn đề như thế này, những lớp học với
06:54
adaptive adversaries. They rarely if ever present with a
149
398439
2575
những đối thủ biết thích nghi. Họ hiếm khi xuất hiện với một
06:56
repeatable pattern that's discernable to computers.
150
401014
2736
kiểu lặp đi lặp lại, điều mà máy tính có thể nhận ra được.
06:59
Instead, there's some inherent component of innovation or disruption,
151
403750
3993
Thay vào đó, có một số thành phần cố hữu gắn liền với sự đổi mới hay sự gián đoạn,
07:03
and increasingly these problems are buried in big data.
152
407743
2735
và những vấn đề ngày càng gia tăng này được chôn giấu trong khối dữ liệu lớn.
07:06
For example, terrorism. Terrorists are always adapting
153
410478
2500
Ví dụ, khủng bố. Những kẻ khủng bố đang luôn luôn
thích ứng
thích ứng
07:08
in minor and major ways to new circumstances, and despite
154
412978
2052
theo những cách lớn hay nhỏ với hoàn cảnh mới, và mặc cho
07:10
what you might see on TV, these adaptations,
155
415030
3094
những gì bạn có thể nhìn thấy trên truyền hình,
những sự thích ứng này,
những sự thích ứng này,
07:14
and the detection of them, are fundamentally human.
156
418124
2293
và việc phát giác chúng, cơ bản là con người.
07:16
Computers don't detect novel patterns and new behaviors,
157
420417
3117
Máy tính không phát hiện các kiểu lạ
và các hành vi mới,
và các hành vi mới,
07:19
but humans do. Humans, using technology, testing hypotheses,
158
423534
3235
nhưng con người thì có thể. Con người, bằng cách sử dụng công nghệ, thử nghiệm giả thuyết,
07:22
searching for insight by asking machines to do things for them.
159
426769
4620
tìm kiếm sâu bằng cách
yêu cầu máy móc làm việc cho họ.
yêu cầu máy móc làm việc cho họ.
07:27
Osama bin Laden was not caught by artificial intelligence.
160
431389
2320
Osama bin Laden đã không bị bắt nếu không có trí tuệ nhân tạo.
07:29
He was caught by dedicated, resourceful, brilliant people
161
433709
2553
Hắn đã bị bắt nhờ những con người tận tụy,
tháo vát và tài giỏi
tháo vát và tài giỏi
07:32
in partnerships with various technologies.
162
436262
4269
trong sự tương tác của nhiều công nghệ khác nhau.
07:36
As appealing as it might sound, you cannot algorithmically
163
440531
2818
Nghe có vẻ hấp dẫn, bạn không thể
một cách thuật toán hóa
một cách thuật toán hóa
07:39
data mine your way to the answer.
164
443349
1601
khai phá dữ liệu (data mine) cách làm của bạn để
tìm câu trả lời.
tìm câu trả lời.
07:40
There is no "Find Terrorist" button, and the more data
165
444950
2855
Không có nút bấm "Tìm khủng bố", và càng nhiều dữ liệu
07:43
we integrate from a vast variety of sources
166
447805
2302
chúng ta tích hợp từ nhiều nguồn khác nhau
07:46
across a wide variety of data formats from very
167
450107
2133
trên một loạt các định dạng dữ liệu
07:48
disparate systems, the less effective data mining can be.
168
452240
3309
từ các hệ thống khác biệt, việc khai phá dữ liệu có thể càng ít hiệu quả.
07:51
Instead, people will have to look at data
169
455549
2024
Thay vào đó, con người sẽ cần phải nhìn vào dữ liệu
07:53
and search for insight, and as Licklider foresaw long ago,
170
457573
3456
và tìm kiếm cái nhìn sâu sắc,
như Licklider đã dự đoán từ lâu,
như Licklider đã dự đoán từ lâu,
07:56
the key to great results here is the right type of cooperation,
171
461029
2685
chìa khóa dẫn đến kết quả tuyệt vời ở đây là
kiểu hợp tác đúng đắn
kiểu hợp tác đúng đắn
07:59
and as Kasparov realized,
172
463714
1524
và đúng như Kasparov đã nhận định,
08:01
that means minimizing friction at the interface.
173
465238
3031
đó có nghĩa là giảm thiểu sự sai khác giữa người - máy
08:04
Now this approach makes possible things like combing
174
468269
2758
Bây giờ cách tiếp cận này làm cho những thứ có thể giống như xơ len
08:06
through all available data from very different sources,
175
471027
3386
thông qua tất cả các dữ liệu sẵn có từ
các nguồn rất khác nhau,
các nguồn rất khác nhau,
08:10
identifying key relationships and putting them in one place,
176
474413
2792
xác định các mối quan hệ mấu chốt
và đặt chúng ở một nơi,
và đặt chúng ở một nơi,
08:13
something that's been nearly impossible to do before.
177
477205
2928
một cái gì đó đã gần như không thể làm được trước đây.
08:16
To some, this has terrifying privacy and civil liberties
178
480133
1942
Đối với một số người, điều này đe dọa sự riêng tư và các quyền tự do công dân
08:17
implications. To others it foretells of an era of greater
179
482075
3410
Đối với người khác, nó báo hiệu trước một kỷ nguyên của
08:21
privacy and civil liberties protections,
180
485485
1909
sự riêng tư và sự bảo vệ tốt hơn
các quyền tự do công dân,
các quyền tự do công dân,
08:23
but privacy and civil liberties are of fundamental importance.
181
487394
2936
nhưng sự riêng tư và quyền tự do có tầm quan trọng cốt lõi.
08:26
That must be acknowledged, and they can't be swept aside,
182
490330
2193
Điều đó phải được công nhận, và chúng không thể bị gạt sang một bên,
08:28
even with the best of intents.
183
492523
2530
ngay cả với mục đích cao cả nhất.
08:30
So let's explore, through a couple of examples, the impact
184
495053
2518
Vì vậy hãy khám phá, thông qua một vài ví dụ, tác động
08:33
that technologies built to drive human-computer symbiosis
185
497571
2406
mà công nghệ đã xây dựng để thúc đẩy
mối quan hệ cộng sinh người - máy
mối quan hệ cộng sinh người - máy
08:35
have had in recent time.
186
499977
2919
đã có trong thời gian gần đây.
08:38
In October, 2007, U.S. and coalition forces raided
187
502896
3416
Trong tháng mười 2007, Hoa Kỳ và
các lực lượng liên minh đã đột kích
các lực lượng liên minh đã đột kích
08:42
an al Qaeda safe house in the city of Sinjar
188
506312
2416
một ngôi nhà được phòng vệ chắc chắn của Al Qaeda ở thành phố Sinjar
08:44
on the Syrian border of Iraq.
189
508728
1934
tại biên giới Syria của Iraq.
08:46
They found a treasure trove of documents:
190
510662
2376
Họ đã tìm thấy một kho tài liệu có giá trị:
08:48
700 biographical sketches of foreign fighters.
191
513038
2335
700 tiểu sử phác thảo của những chiến binh ngoại quốc.
08:51
These foreign fighters had left their families in the Gulf,
192
515373
2584
Những chiến binh ngoại quốc này đã rời gia đình họ ở Gulf,
08:53
the Levant and North Africa to join al Qaeda in Iraq.
193
517957
3146
Levant và Bắc Phi để tham gia al Qaeda tại Iraq.
08:57
These records were human resource forms.
194
521103
1616
Các hồ sơ này là các hồ sơ cá nhân.
08:58
The foreign fighters filled them out as they joined the organization.
195
522719
2855
Các chiến binh ngoại quốc điền vào mẫu đơn
khi họ tham gia tổ chức
khi họ tham gia tổ chức
09:01
It turns out that al Qaeda, too,
196
525574
1211
Nó chỉ ra rằng al Qaeda,
09:02
is not without its bureaucracy. (Laughter)
197
526785
2597
không phải là không có sự quan liêu của nó.
09:05
They answered questions like, "Who recruited you?"
198
529382
2098
Họ trả lời các câu hỏi đại loại như,
"Ai là người tuyển dụng bạn?"
"Ai là người tuyển dụng bạn?"
09:07
"What's your hometown?" "What occupation do you seek?"
199
531480
2854
"Quê hương bạn là gì?"
"Những vị trí công việc mà bạn đang tìm kiếm?"
"Những vị trí công việc mà bạn đang tìm kiếm?"
09:10
In that last question, a surprising insight was revealed.
200
534334
3169
Trong đó câu hỏi cuối cùng, một cái nhìn sâu sắc đáng ngạc nhiên được tiết lộ.
09:13
The vast majority of foreign fighters
201
537503
2400
Đại đa số các chiến binh ngoại quốc
09:15
were seeking to become suicide bombers for martyrdom --
202
539903
2400
đã tìm kiếm vị trí trở thành kẻ ném bom liều chết với
mục đích tử vì đạo--
mục đích tử vì đạo--
09:18
hugely important, since between 2003 and 2007, Iraq
203
542303
4338
cực kỳ quan trọng hơn là kể từ năm 2003 và 2007, Iraq
09:22
had 1,382 suicide bombings, a major source of instability.
204
546641
4244
đã có 1.382 vụ đánh bom tự sát, nguyên nhân chính
của sự bất ổn định.
của sự bất ổn định.
09:26
Analyzing this data was hard. The originals were sheets
205
550885
2058
Phân tích các dữ liệu này khá khó khăn. Bản gốc là những
09:28
of paper in Arabic that had to be scanned and translated.
206
552943
2742
giấy tờ tiếng Ả Rập đã được scan và dịch thuật.
09:31
The friction in the process did not allow for meaningful
207
555685
2192
Sự sai khác trong tiến trình đã không cho phép đạt được
09:33
results in an operational time frame using humans, PDFs
208
557877
3350
các kết quả mong muốn trong một khung thời gian hoạt động bằng cách sử dụng con người, PDFs
09:37
and tenacity alone.
209
561227
2218
và sự kiên trì không thôi.
09:39
The researchers had to lever up their human minds
210
563445
1953
Các nhà nghiên cứu đã phải thúc đẩy trí tuệ con người
09:41
with technology to dive deeper, to explore non-obvious
211
565398
2345
bằng công nghệ để đi sâu, khám phá những
09:43
hypotheses, and in fact, insights emerged.
212
567743
3218
giả thuyết không rõ ràng, và trong thực tế,
hiểu biết đã xuất hiện.
hiểu biết đã xuất hiện.
09:46
Twenty percent of the foreign fighters were from Libya,
213
570961
2644
Hai mươi phần trăm các chiến bình ngoại quốc đến từ Libya
09:49
50 percent of those from a single town in Libya,
214
573605
2968
50 phần trăm trong số đó đến từ một thị trấn tại Libya,
09:52
hugely important since prior statistics put that figure at
215
576573
2450
điều này cực kỳ quan trọng vì số liệu thống kê
trước kia thì nó chỉ là
trước kia thì nó chỉ là
09:54
three percent. It also helped to hone in on a figure
216
579023
2383
ba phần trăm.
Nó cũng giúp tăng cường hiểu biết về một nhân vật
Nó cũng giúp tăng cường hiểu biết về một nhân vật
09:57
of rising importance in al Qaeda, Abu Yahya al-Libi,
217
581406
2977
đang ngày càng quan trọng trong al Qaeda,
Abu Yahya al-Libi,
Abu Yahya al-Libi,
10:00
a senior cleric in the Libyan Islamic fighting group.
218
584383
2631
một giáo sĩ cao cấp trong nhóm chiến đấu Hồi giáo Libya.
10:02
In March of 2007, he gave a speech, after which there was
219
587014
2664
Tháng 3 năm 2007, ông đã ra một bài phát biểu, sau đó
10:05
a surge in participation amongst Libyan foreign fighters.
220
589678
3466
đã có sự gia tăng đột biến của các chiến binh người Libya.
10:09
Perhaps most clever of all, though, and least obvious,
221
593144
3106
Mặc dù, có lẽ điều thông thái nhất, và mơ hồ nhất,
10:12
by flipping the data on its head, the researchers were
222
596250
2073
bằng cách lật tung các dữ liệu, các nhà nghiên cứu đã
10:14
able to deeply explore the coordination networks in Syria
223
598323
2900
có thể khám phá sâu sắc mạng lưới hợp tác ở Syria
10:17
that were ultimately responsible for receiving and
224
601223
2517
đó là nơi cuối cùng có trách nhiệm nhận và
10:19
transporting the foreign fighters to the border.
225
603740
2464
vận chuyển các chiến binh ngoại quốc đến biên giới.
10:22
These were networks of mercenaries, not ideologues,
226
606204
2633
Đây là những mạng lưới của lính đánh thuê, không phải những người theo tư tưởng Macxit,
10:24
who were in the coordination business for profit.
227
608837
2398
những con người hợp tác kinh doanh vì lợi nhuận.
10:27
For example, they charged Saudi foreign fighters
228
611235
1904
Ví dụ, chúng tính phí của những chiến binh Ả Rập Saudi
10:29
substantially more than Libyans, money that would have
229
613139
2199
nhiều hơn đáng kể so với những người Lybia, khoản tiền đó
10:31
otherwise gone to al Qaeda.
230
615338
2320
mặt khác sẽ đến al Qaeda.
10:33
Perhaps the adversary would disrupt their own network
231
617658
2045
Có thể kẻ địch sẽ tự phá vỡ mạng lưới của chúng
10:35
if they knew they cheating would-be jihadists.
232
619703
3035
Nếu họ biết chúng đang gian lận những người sẽ trở thành jihadist (những người tham gia thánh chiến, có liên quan đến al Qeada).
10:38
In January, 2010, a devastating 7.0 earthquake struck Haiti,
233
622738
3745
Trong tháng một, 2010, một trận động đất mạnh 7,0 độ richte đã tàn phá Haiti,
10:42
third deadliest earthquake of all time, left one million people,
234
626483
2916
trận động đất gây thiệt hại về người lớn thứ ba mọi thời đại,
khiến một triệu người,
khiến một triệu người,
10:45
10 percent of the population, homeless.
235
629399
2584
10 phần trăm dân số trở thành người vô gia cư.
10:47
One seemingly small aspect of the overall relief effort
236
631983
3137
Một khía cạnh có vẻ nhỏ của toàn bộ nỗ lực cứu trợ
10:51
became increasingly important as the delivery of food
237
635120
2176
đang trở nên ngày càng quan trọng khi việc cung cấp thực phẩm
10:53
and water started rolling.
238
637296
2160
và nước bắt đầu khởi động.
10:55
January and February are the dry months in Haiti,
239
639456
1458
Tháng Giêng và tháng Hai là những tháng mùa khô ở Haiti,
10:56
yet many of the camps had developed standing water.
240
640914
2942
nhưng nhiều người ở các trại đã khai thác nước tù đọng.
10:59
The only institution with detailed knowledge of Haiti's
241
643856
2122
Trụ sở duy nhất có các hiểu biết chi tiết về các
vùng ngập lụt ở Haiti
vùng ngập lụt ở Haiti
11:01
floodplains had been leveled
242
645978
1297
đã bị san lấp
11:03
in the earthquake, leadership inside.
243
647275
3008
trong trận động đất cùng với các lãnh đạo đang ở bên trong.
11:06
So the question is, which camps are at risk,
244
650283
2575
Vì thì, câu hỏi là, những trại nào đang có nguy cơ,
11:08
how many people are in these camps, what's the
245
652858
1921
bao nhiêu người đang ở trong những trại này, đâu là
11:10
timeline for flooding, and given very limited resources
246
654779
2311
mốc thời gian lũ lụt, và nguồn tài nguyên rất khan hiếm
11:12
and infrastructure, how do we prioritize the relocation?
247
657090
3384
cũng như cơ sở hạ tầng rất hạn chế, làm thế nào chúng ta ưu tiên việc tái định cư?
11:16
The data was incredibly disparate. The U.S. Army had
248
660474
2344
Dữ liệu thì vô cùng khác nhau.
Quân đội Hoa Kỳ
Quân đội Hoa Kỳ
11:18
detailed knowledge for only a small section of the country.
249
662818
2929
chỉ có thông tin chi tiết cho là một phần nhỏ
của đất nước này.
của đất nước này.
11:21
There was data online from a 2006 environmental risk
250
665747
2511
Có dữ liệu trực tuyến từ một hội nghị về
nguy cơ môi trường năm 2006,
nguy cơ môi trường năm 2006,
11:24
conference, other geospatial data, none of it integrated.
251
668258
2664
các dữ liệu địa không gian,
không cái nào trong số đó đã được sử dụng.
không cái nào trong số đó đã được sử dụng.
11:26
The human goal here was to identify camps for relocation
252
670922
2958
Mục tiêu của con người ở đây là để xác định
những trại cho việc tái định cư
những trại cho việc tái định cư
11:29
based on priority need.
253
673880
2395
dựa trên nhu cầu ưu tiên.
11:32
The computer had to integrate a vast amount of geospacial
254
676275
2440
Máy tính đã phải tích hợp một số lượng lớn
các thông tin không gian địa,
các thông tin không gian địa,
11:34
information, social media data and relief organization
255
678715
2584
thông tin truyền thông xã hội và tổ chức cứu trợ
11:37
information to answer this question.
256
681299
3480
để trả lời câu hỏi này.
11:40
By implementing a superior process, what was otherwise
257
684779
2415
Bằng cách thực hiện một quá trình chất lượng cao, nhờ đó
11:43
a task for 40 people over three months became
258
687194
2608
một nhiệm vụ cho 40 người trong hơn ba tháng đã trở thành
11:45
a simple job for three people in 40 hours,
259
689802
3176
một công việc đơn giản cho ba người trong 40 giờ,
11:48
all victories for human-computer symbiosis.
260
692978
2628
tất cả các chiến thắng nhờ sự cộng sinh giữa
con người-máy tính.
con người-máy tính.
11:51
We're more than 50 years into Licklider's vision
261
695606
2054
Chúng tôi đang có hơn 50 năm đi theo
tầm nhìn của Licklider
tầm nhìn của Licklider
11:53
for the future, and the data suggests that we should be
262
697660
2242
vì tương lai, và các dữ liệu cho thấy rằng chúng ta nên
11:55
quite excited about tackling this century's hardest problems,
263
699902
3030
vui mừng về việc giải quyết vấn đề khó khăn nhất
của thế kỷ này,
của thế kỷ này,
11:58
man and machine in cooperation together.
264
702932
2947
con người và các máy móc trong mối quan hệ hợp tác.
12:01
Thank you. (Applause)
265
705879
2197
Cảm ơn bạn. (Vỗ tay)
12:03
(Applause)
266
708076
2505
(Vỗ tay)
ABOUT THE SPEAKER
Shyam Sankar - Data Intelligence AgentAn advocate of human-computer symbiosis, Shyam Sankar looks for clues in big and disparate data sets.
Why you should listen
Shyam Sankar is a Director at Palantir Technologies, a secretive Silicon Valley company where he oversees deployments of the company's core technology, which helps law enforcement teams and corporations analyze giant, unrelated databases for clues to potential ... anything. Palantir technologies has been used to find missing children, to detect banking fraud, and to uncover the Shadow Network, a cyber-spy ring that stooped so low as to hack the Dalai Lama's email.
As part of his work, Sankar thinks deeply about the place where human and machine intelligence meet. While artificial intelligence (AI) is the dominant paradigm, he is an advocate of JCR Licklider's "intelligence augmentation" (IA) approach, where algorithms and brains work together to solve problems.
Shyam Sankar | Speaker | TED.com