ABOUT THE SPEAKER
Kenneth Cukier - Data Editor of The Economist
Kenneth Cukier is the Data Editor of The Economist. From 2007 to 2012 he was the Tokyo correspondent, and before that, the paper’s technology correspondent in London, where his work focused on innovation, intellectual property and Internet governance. Kenneth is also the co-author of Big Data: A Revolution That Will Transform How We Live, Work, and Think with Viktor Mayer-Schönberger in 2013, which was a New York Times Bestseller and translated into 16 languages.

Why you should listen

As Data Editor of The Economist and co-author of Big Data: A Revolution That Will Transform How We Live, Work, and Think, Kenneth Cukier has spent years immersed in big data, machine learning -- and the impact of both. What's the future of big data-driven technology and design? To find out, watch this talk.

More profile about the speaker
Kenneth Cukier | Speaker | TED.com
TEDSalon Berlin 2014

Kenneth Cukier: Big data is better data

Kenneth Cukier: Big data (dữ liệu lớn) là dữ liệu tốt hơn

Filmed:
1,663,038 views

Ô tô tự lái mới chỉ là khởi đầu. Tương lai của Big date (dữ liệu lớn) sẽ ra sao dưới sự ảnh hưởng của công nghệ và thiết kế? Trong bài nói chuyện khoa học đầy thú vị của mình, Kenneth Cukier đi sâu vào tương lai của máy học và tri thức con người.
- Data Editor of The Economist
Kenneth Cukier is the Data Editor of The Economist. From 2007 to 2012 he was the Tokyo correspondent, and before that, the paper’s technology correspondent in London, where his work focused on innovation, intellectual property and Internet governance. Kenneth is also the co-author of Big Data: A Revolution That Will Transform How We Live, Work, and Think with Viktor Mayer-Schönberger in 2013, which was a New York Times Bestseller and translated into 16 languages. Full bio

Double-click the English transcript below to play the video.

00:12
America'sAmerica's favoriteyêu thích piechiếc bánh is?
0
787
3845
Loại bánh ưa thích tại Mỹ là ?
00:16
AudienceKhán giả: AppleApple.
KennethKenneth CukierCukier: AppleApple. Of coursekhóa học it is.
1
4632
3506
Khán giả: Bánh táo.
Kenneth Cukier: Bánh táo. Tất nhiên rồi.
00:20
How do we know it?
2
8138
1231
Làm sao ta biết được?
00:21
Because of datadữ liệu.
3
9369
2753
Nhờ có dữ liệu.
00:24
You look at supermarketsiêu thị salesbán hàng.
4
12122
2066
Nhìn vào doanh số bán hàng siêu thị.
00:26
You look at supermarketsiêu thị
salesbán hàng of 30-centimeter-cm piesbánh nướng
5
14188
2866
Nhìn vào doanh số bán của các
loại bánh đường kính 30cm
00:29
that are frozenđông lạnh, and appletáo winsthắng, no contestCuộc thi.
6
17054
4075
được đông lạnh,
và bánh táo thắng tuyệt đối.
00:33
The majorityđa số of the salesbán hàng are appletáo.
7
21129
5180
Phần lớn bánh bán ra là bánh táo.
00:38
But then supermarketssiêu thị startedbắt đầu sellingbán
8
26309
2964
Nhưng đến khi
các siêu thị bắt đầu bán
00:41
smallernhỏ hơn, 11-centimeter-cm piesbánh nướng,
9
29273
2583
loại nhỏ hơn, cỡ 11 cm,
00:43
and suddenlyđột ngột, appletáo fellrơi to fourththứ tư or fifththứ năm placeđịa điểm.
10
31856
4174
thì đột nhiên, bánh táo tụt
xuống hạng tư hay năm.
00:48
Why? What happenedđã xảy ra?
11
36030
2875
Tại sao? Điều gì đã xảy ra?
00:50
Okay, think about it.
12
38905
2818
Hãy cùng suy nghĩ về điều này.
00:53
When you buymua a 30-centimeter-cm piechiếc bánh,
13
41723
3848
Khi bạn mua bánh cỡ 30 cm,
00:57
the wholetoàn thể familygia đình has to agreeđồng ý,
14
45571
2261
cả gia đình bạn phải đồng ý,
00:59
and appletáo is everyone'smọi người secondthứ hai favoriteyêu thích.
15
47832
3791
thực tế, bánh táo chỉ đứng thứ hai
trong danh sách yêu thích của mọi người.
01:03
(LaughterTiếng cười)
16
51623
1935
(tiếng cười)
01:05
But when you buymua an individualcá nhân 11-centimeter-cm piechiếc bánh,
17
53558
3615
Nhưng khi mua một cái
bánh cỡ 11 cm,
01:09
you can buymua the one that you want.
18
57173
3745
bạn có thể mua cái mà bạn muốn.
01:12
You can get your first choicelựa chọn.
19
60918
4015
Bạn có thể mua loại
mà mình thích nhất.
Bạn có nhiều dữ liệu hơn.
01:16
You have more datadữ liệu.
20
64933
1641
01:18
You can see something
21
66574
1554
Bạn có thể thấy được những thứ
01:20
that you couldn'tkhông thể see
22
68128
1132
không thể thấy
khi chỉ có một lượng nhỏ dữ liệu.
01:21
when you only had smallernhỏ hơn amountslượng of it.
23
69260
3953
Điểm mấu chốt ở đây là,
có nhiều dữ liệu hơn
01:25
Now, the pointđiểm here is that more datadữ liệu
24
73213
2475
01:27
doesn't just let us see more,
25
75688
2283
không những giúp ta thấy nhiều hơn,
01:29
more of the sametương tự thing we were looking at.
26
77971
1854
nhiều hơn về thứ ta đang nhìn.
01:31
More datadữ liệu allowscho phép us to see newMới.
27
79825
3613
Nhiều dữ liệu hơn còn giúp ta
thấy được những điều mới,
01:35
It allowscho phép us to see better.
28
83438
3094
mang đến một góc nhìn tốt hơn,
01:38
It allowscho phép us to see differentkhác nhau.
29
86532
3656
cho phép ta thấy khác đi.
01:42
In this casetrường hợp, it allowscho phép us to see
30
90188
3173
Trong trường hợp này,
nó cho phép ta thấy
01:45
what America'sAmerica's favoriteyêu thích piechiếc bánh is:
31
93361
2913
thứ bánh nào được ưa chuộng ở Mỹ:
01:48
not appletáo.
32
96274
2542
không phải bánh táo.
01:50
Now, you probablycó lẽ all have heardnghe the termkỳ hạn biglớn datadữ liệu.
33
98816
3614
Các bạn chắc hẳn đã từng
nghe về khái niệm big data (dữ liệu lớn).
01:54
In factthực tế, you're probablycó lẽ sickđau ốm of hearingthính giác the termkỳ hạn
34
102430
2057
Đúng hơn, hẳn các bạn
đã chán ngấy về nó.
01:56
biglớn datadữ liệu.
35
104487
1630
Thật đúng khi cho rằng có nhiều
sự thổi phồng xung quanh khái niệm trên,
01:58
It is truethật that there is a lot of hypehype around the termkỳ hạn,
36
106117
3330
02:01
and that is very unfortunatekhông may,
37
109447
2332
và điều đó thật đáng tiếc,
02:03
because biglớn datadữ liệu is an extremelyvô cùng importantquan trọng tooldụng cụ
38
111779
3046
vì big data là một công cụ
cực kì quan trọng
02:06
by which societyxã hội is going to advancenâng cao.
39
114825
3734
mà nhờ đó,
xã hội sẽ trở nên tiến bộ hơn.
02:10
In the pastquá khứ, we used to look at smallnhỏ bé datadữ liệu
40
118559
3561
Trong quá khứ, chúng ta thường
nhìn vào những dữ liệu nhỏ,
02:14
and think about what it would mean
41
122120
1704
tìm hiểu ý nghĩa của chúng,
02:15
to try to understandhiểu không the worldthế giới,
42
123824
1496
để cố gắng hiểu về thế giới,
02:17
and now we have a lot more of it,
43
125320
1991
và giờ, ta có nhiều dữ liệu hơn,
02:19
more than we ever could before.
44
127311
2722
nhiều hơn bao giờ hết.
02:22
What we find is that when we have
45
130033
1877
Những gì ta biết là khi có
02:23
a largelớn bodythân hình of datadữ liệu, we can fundamentallyvề cơ bản do things
46
131910
2724
một lượng lớn dữ liệu,
ta có thể làm những điều
02:26
that we couldn'tkhông thể do when we
only had smallernhỏ hơn amountslượng.
47
134634
3276
mà trước kia không thể.
02:29
BigLớn datadữ liệu is importantquan trọng, and biglớn datadữ liệu is newMới,
48
137910
2641
Dữ liệu lớn rất quan trọng,
và mới mẻ,
02:32
and when you think about it,
49
140551
1777
và đó có thể là
02:34
the only way this planethành tinh is going to dealthỏa thuận
50
142328
2216
cách duy nhất mà hành tinh này sẽ
02:36
with its globaltoàn cầu challengesthách thức
51
144544
1789
đối phó với những thử thách toàn cầu:
02:38
to feednuôi people, supplycung cấp them with medicalY khoa carequan tâm,
52
146333
3537
đảm bảo thức ăn cho mọi người,
cung cấp dịch vụ y tế,
02:41
supplycung cấp them with energynăng lượng, electricityđiện,
53
149870
2810
cung cấp năng lượng, điện,
02:44
and to make sure they're not burntcháy to a crispsắc nét
54
152680
1789
và đảm bảo người dân
không bị thiêu rụi
02:46
because of globaltoàn cầu warmingsự nóng lên
55
154469
1238
bởi sự nóng lên toàn cầu -
02:47
is because of the effectivecó hiệu lực use of datadữ liệu.
56
155707
4195
tất cả nhờ vào
việc sử dụng dữ liệu hiệu quả.
02:51
So what is newMới about biglớn
datadữ liệu? What is the biglớn dealthỏa thuận?
57
159902
3870
Vậy thì, có gì mới về dữ liệu lớn?
Có gì mà to tát vậy chứ?
02:55
Well, to answercâu trả lời that questioncâu hỏi, let's think about
58
163772
2517
Được, để trả lời câu hỏi đó, hãy nghĩ về
02:58
what informationthông tin lookednhìn like,
59
166289
1896
thông tin trông như thế nào,
trước kia.
03:00
physicallythể chất lookednhìn like in the pastquá khứ.
60
168185
3034
Vào năm 1908, trên đảo Crete,
03:03
In 1908, on the islandĐảo of CreteCrete,
61
171219
3611
03:06
archaeologistsCác nhà khảo cổ discoveredphát hiện ra a clayđất sét discđĩa.
62
174830
4735
các nhà khảo cổ học tìm ra
một cái đĩa đất sét.
03:11
They datedngày it from 2000 B.C., so it's 4,000 yearsnăm old.
63
179565
4059
Họ xác định nó từ là 2000 năm trước
Công nguyên, vậy nó 4000 tuổi.
03:15
Now, there's inscriptionschữ khắc on this discđĩa,
64
183624
2004
Có chữ khắc trên tấm đĩa,
nhưng ta không hiểu nó có nghĩa gì.
03:17
but we actuallythực ra don't know what it meanscó nghĩa.
65
185628
1327
03:18
It's a completehoàn thành mysteryhuyền bí, but the pointđiểm is that
66
186955
2098
Hoàn toàn là một bí ẩn,
nhưng vấn đề là
03:21
this is what informationthông tin used to look like
67
189053
1928
thông tin đã từng trông như thế
4000 năm trước.
03:22
4,000 yearsnăm agotrước.
68
190981
2089
Đây là cách xã hội lưu trữ
03:25
This is how societyxã hội storedlưu trữ
69
193070
2548
03:27
and transmittedtruyền informationthông tin.
70
195618
3524
và truyền tải thông tin.
03:31
Now, societyxã hội hasn'tđã không advancednâng cao all that much.
71
199142
4160
Bây giờ, xã hội chưa tân tiến đến mức đó.
03:35
We still storecửa hàng informationthông tin on discsđĩa,
72
203302
3474
Chúng ta vẫn lưu trữ thông tin trên đĩa,
03:38
but now we can storecửa hàng a lot more informationthông tin,
73
206776
3184
nhưng giờ, có thể lưu trữ
nhiều thông tin hơn trước kia.
03:41
more than ever before.
74
209960
1260
Tìm kiếm nó thì dễ hơn.
Sao chép nó cũng dễ hơn.
03:43
SearchingTìm kiếm it is easierdễ dàng hơn. CopyingSao chép it easierdễ dàng hơn.
75
211220
3093
03:46
SharingChia sẻ it is easierdễ dàng hơn. ProcessingChế biến it is easierdễ dàng hơn.
76
214313
3500
Chia sẻ cũng dễ hơn.
Xử lý dễ hơn.
03:49
And what we can do is we can reusetái sử dụng this informationthông tin
77
217813
2766
Những gì ta có thể làm là
sử dụng lại thông tin này
vào việc mà thậm chí
chưa bao giờ tưởng tượng ra
03:52
for usessử dụng that we never even imaginedtưởng tượng
78
220579
1834
03:54
when we first collectedthu thập the datadữ liệu.
79
222413
3195
khi mới bắt đầu thu thập dữ liệu.
03:57
In this respectsự tôn trọng, the datadữ liệu has goneKhông còn
80
225608
2252
Về lĩnh vực này, dữ liệu đã đi
03:59
from a stockcổ phần to a flowlưu lượng,
81
227860
3532
từ một kho tích trữ về một dòng chảy ,
04:03
from something that is stationaryvăn phòng phẩm and statictĩnh
82
231392
3938
từ thứ bất động và cố định
04:07
to something that is fluidchất lỏng and dynamicnăng động.
83
235330
3609
sang linh hoạt và năng động.
04:10
There is, if you will, a liquiditythanh khoản to informationthông tin.
84
238939
4023
Có một thanh khoản thông tin.
04:14
The discđĩa that was discoveredphát hiện ra off of CreteCrete
85
242962
3474
Cái đĩa được tìm thấy ở Crete
04:18
that's 4,000 yearsnăm old, is heavynặng,
86
246436
3764
đã 4000 năm tuổi, rất nặng,
04:22
it doesn't storecửa hàng a lot of informationthông tin,
87
250200
1962
nó không lưu trữ được nhiều thông tin,
04:24
and that informationthông tin is unchangeableunchangeable.
88
252162
3116
và số thông tin đó không thể thay đổi.
04:27
By contrasttương phản, all of the filestập tin
89
255278
4011
Ngược lại, tất cả những hồ sơ
04:31
that EdwardEdward SnowdenSnowden tooklấy
90
259289
1861
mà Edward Snowden lấy
04:33
from the NationalQuốc gia SecurityAn ninh
AgencyCơ quan in the UnitedVương StatesTiểu bang
91
261150
2621
từ Cục An ninh Quốc gia Hoa Kỳ
04:35
fitsphù hợp on a memoryký ức stickgậy
92
263771
2419
chứa vừa trong một thẻ nhớ
04:38
the sizekích thước of a fingernailmóng tay,
93
266190
3010
bằng kích thước của móng tay,
04:41
and it can be sharedchia sẻ at the speedtốc độ of lightánh sáng.
94
269200
4745
và có thể được chia sẻ
với tốc độ ánh sáng.
04:45
More datadữ liệu. More.
95
273945
5255
Nhiều dữ liệu hơn, hơn rất nhiều.
Một lý do tại sao có quá nhiều
dữ liệu trên thế giới hiện nay
04:51
Now, one reasonlý do why we have
so much datadữ liệu in the worldthế giới todayhôm nay
96
279200
1974
04:53
is we are collectingthu gom things
97
281174
1432
là vì chúng ta đang
thu thập những thứ
04:54
that we'vechúng tôi đã always collectedthu thập informationthông tin on,
98
282606
3280
ta vẫn luôn thu thập,
04:57
but anotherkhác reasonlý do why is we're takinglấy things
99
285886
2656
một lý do khác để giải thích
việc chúng ta lấy những thứ
05:00
that have always been informationalthông tin
100
288542
2812
đã luôn cung cấp thông tin
05:03
but have never been renderedkết xuất into a datadữ liệu formatđịnh dạng
101
291354
2486
nhưng chưa bao giờ được làm thành dạng dữ liệu
05:05
and we are puttingđặt it into datadữ liệu.
102
293840
2419
và do đó,
chúng ta bỏ những thứ đấy vào dữ liệu
05:08
Think, for examplethí dụ, the questioncâu hỏi of locationvị trí.
103
296259
3308
Lấy ví dụ, câu hỏi về địa điểm
05:11
Take, for examplethí dụ, MartinMartin LutherLuther.
104
299567
2249
Lấy ví dụ, Martin Luther
05:13
If we wanted to know in the 1500s
105
301816
1597
Nếu chúng ta muốn biết vào năm 1500
05:15
where MartinMartin LutherLuther was,
106
303413
2667
Martin Luther ở đâu,
05:18
we would have to followtheo him at all timeslần,
107
306080
2092
chúng ta sẽ phải theo dõi ông ấy
mọi lúc,
05:20
maybe with a featherylông chim quillquill and an inkwellInkwell,
108
308172
2137
kèm theo một cây bút lông
và một lọ mực
05:22
and recordghi lại it,
109
310309
1676
để ghi chép lại.
05:23
but now think about what it looksnhìn like todayhôm nay.
110
311985
2183
Nhưng bây giờ hãy nghĩ nó
sẽ như thế nào ngày nay.
05:26
You know that somewheremột vài nơi,
111
314168
2122
Bạn biết rằng ở một nơi nào đó,
05:28
probablycó lẽ in a telecommunicationsviễn thông carrier'stàu sân bay databasecơ sở dữ liệu,
112
316290
2446
khả năng là trong cơ sở dữ liệu
của một hãng viễn thông
05:30
there is a spreadsheetbảng tính or at leastít nhất a databasecơ sở dữ liệu entrynhập cảnh
113
318736
3036
có một bảng tính hoặc ít nhất
một mục cơ sở dữ liệu
05:33
that recordsHồ sơ your informationthông tin
114
321772
2088
lưu trữ lại thông tin của bạn
05:35
of where you've been at all timeslần.
115
323860
2063
những nơi bạn đã đến
tại mọi thời điểm
05:37
If you have a celltế bào phoneđiện thoại,
116
325923
1360
Nếu bạn có điện thoại di động,
05:39
and that celltế bào phoneđiện thoại has GPSGPS,
but even if it doesn't have GPSGPS,
117
327283
2847
và chiếc điện thoại đó có GPS,
nhưng ngay cả khi nó không có GPS,
05:42
it can recordghi lại your informationthông tin.
118
330130
2385
nó vẫn có thể lưu trữ thông tin của bạn
05:44
In this respectsự tôn trọng, locationvị trí has been datafieddatafied.
119
332515
4084
Trong lĩnh vực này, việc định vị
đã được dữ liệu hóa
05:48
Now think, for examplethí dụ, of the issuevấn đề of posturetư thế,
120
336599
4601
Bây giờ, lấy ví dụ
vấn đề về tư thế
05:53
the way that you are all sittingngồi right now,
121
341200
1285
tư thế mà các bạn đang ngồi bây giờ
05:54
the way that you sitngồi,
122
342485
2030
tư thế mà bạn ngồi,
05:56
the way that you sitngồi, the way that you sitngồi.
123
344515
2771
tư thế mà bạn ngồi, tư thế mà bạn ngồi
05:59
It's all differentkhác nhau, and it's a functionchức năng of your legchân lengthchiều dài
124
347286
2077
Nó đều khác nhau, và đó là một chức năng
giữa chiều dài chân bạn
06:01
and your back and the contoursđường nét of your back,
125
349363
2093
lưng bạn và những đường nét của lưng bạn
06:03
and if I were to put sensorscảm biến,
maybe 100 sensorscảm biến
126
351456
2531
và nếu bây giờ tôi đặt thiết bị cảm biến
06:05
into all of your chairsnhieu cai ghe right now,
127
353987
1766
vào tất cả các ghế
06:07
I could createtạo nên an indexmục lục that's fairlycông bằng uniqueđộc nhất to you,
128
355753
3600
Tôi có thể tạo ra một chỉ số
tương đối độc nhất về bạn,
06:11
sortsắp xếp of like a fingerprintvân tay, but it's not your fingerngón tay.
129
359353
4409
ví dụ như dấu vân tây,
nhưng không phải là ngón tay của bạn
06:15
So what could we do with this?
130
363762
2969
Vậy chúng ta có thể làm gì với nó?
06:18
ResearchersCác nhà nghiên cứu in TokyoTokyo are usingsử dụng it
131
366731
2397
Các nhà nghiên cứu ở Tokyo đang dùng
dấu vân tay
06:21
as a potentialtiềm năng anti-theftchống trộm devicethiết bị in carsxe hơi.
132
369128
4388
để tạo ra một thiết bị có tiềm năng
chống trộm xe hơi.
06:25
The ideaý kiến is that the carjackercarjacker sitsngồi behindphía sau the wheelbánh xe,
133
373516
2924
Ý tưởng là nếu tên trộm ngồi đằng sau
tay lái
06:28
triescố gắng to streamsuối off, but the carxe hơi recognizescông nhận
134
376440
2104
và cố lái đi, nhưng nếu chiếc xe nhận ra
06:30
that a non-approvedkhông được chấp thuận driverngười lái xe is behindphía sau the wheelbánh xe,
135
378544
2362
rằng đằng sau bánh lái là một
tài xế không được xác duyệt,
06:32
and maybe the engineđộng cơ just stopsdừng lại, unlesstrừ khi you
136
380906
2164
thì động cơ sẽ tự động dừng, trừ khi
06:35
typekiểu in a passwordmật khẩu into the dashboardbảng điều khiển
137
383070
3177
bạn nhập mật khẩu vào bảng điều khiển
06:38
to say, "Hey, I have authorizationỦy quyền to drivelái xe." Great.
138
386247
4658
để báo rằng "Tôi có sự cho phép". Tuyệt.
06:42
What if everymỗi singleĐộc thân carxe hơi in EuropeEurope
139
390905
2553
Nếu như mọi chiếc xe ở Châu Âu
06:45
had this technologyCông nghệ in it?
140
393458
1457
đều có công nghệ này thì sao?
06:46
What could we do then?
141
394915
3165
Chúng ta có thể làm gì lúc đó?
06:50
Maybe, if we aggregatedTổng hợp the datadữ liệu,
142
398080
2240
Nếu chúng ta có thể tập hợp dữ liệu
06:52
maybe we could identifynhận định telltalengười hay mét signsdấu hiệu
143
400320
3814
có thể chúng ta sẽ khám phá ra
các dấu hiệu
06:56
that besttốt predicttiên đoán that a carxe hơi accidentTai nạn
144
404134
2709
dự đoán tốt nhất rằng
một tai nạn xe hơi
06:58
is going to take placeđịa điểm in the nextkế tiếp fivesố năm secondsgiây.
145
406843
5893
sẽ xảy ra trong 5 giây tiếp theo.
07:04
And then what we will have datafieddatafied
146
412736
2557
Và rồi những gì chúng ta sẽ
dữ liệu hóa
07:07
is driverngười lái xe fatiguemệt mỏi,
147
415293
1783
sẽ là sự mệt mỏi của tài xế,
07:09
and the servicedịch vụ would be when the carxe hơi sensesgiác quan
148
417076
2334
và dịch vụ lúc đó sẽ là
khi chiếc xe cảm nhận được
07:11
that the personngười slumpsđộ sụt into that positionChức vụ,
149
419410
3437
rằng người tài xế đang rơi
vào tình trạng mệt mỏi
07:14
automaticallytự động knowsbiết, hey, setbộ an internalbên trong alarmbáo thức
150
422847
3994
nó sẽ tự động biết và rồi
cài một báo động bên trong
07:18
that would vibratebaùo rung the steeringchỉ đạo wheelbánh xe, honkhonk insidephía trong
151
426841
2025
để làm rung bánh lái, và
bóp kèn ở trong xe
07:20
to say, "Hey, wakeđánh thức up,
152
428866
1721
báo rằng, "Này! dậy đi,
07:22
paytrả more attentionchú ý to the roadđường."
153
430587
1904
chú ý đường đi kìa"
07:24
These are the sortsloại of things we can do
154
432491
1853
Đây là những thứ mà chúng ta có thể làm
07:26
when we datafydatafy more aspectscác khía cạnh of our livescuộc sống.
155
434344
2821
khi chúng ta dữ liệu hóa các khía cạnh
trong cuộc sống của chúng ta nhiều hơn
07:29
So what is the valuegiá trị of biglớn datadữ liệu?
156
437165
3675
Vậy thì giá trị của dữ liệu lớn là gì?
07:32
Well, think about it.
157
440840
2190
Nào, hãy nghĩ xem.
07:35
You have more informationthông tin.
158
443030
2412
Bạn có nhiều thông tin hơn.
07:37
You can do things that you couldn'tkhông thể do before.
159
445442
3341
Bạn có thể làm những việc mà
bạn không thể làm trước đó
07:40
One of the mostphần lớn impressiveấn tượng areaskhu vực
160
448783
1676
Một trong những lĩnh vực ấn tượng nhất
07:42
where this conceptkhái niệm is takinglấy placeđịa điểm
161
450459
1729
mà khái niệm này đang diễn ra
07:44
is in the areakhu vực of machinemáy móc learninghọc tập.
162
452188
3307
là trong lĩnh vực máy học.
07:47
MachineMáy learninghọc tập is a branchchi nhánh of artificialnhân tạo intelligenceSự thông minh,
163
455495
3077
Máy học là một nhánh của
trí tuệ nhân tạo
07:50
which itselfchinh no is a branchchi nhánh of computermáy vi tính sciencekhoa học.
164
458572
3378
mà bản thân nó là một nhánh của
khoa học máy tính.
07:53
The generalchung ideaý kiến is that insteadthay thế of
165
461950
1543
Ý tưởng chung là thay vì
07:55
instructinghướng dẫn a computermáy vi tính what do do,
166
463493
2117
phải hướng dẫn máy tính những gì phải làm
07:57
we are going to simplyđơn giản throwném datadữ liệu at the problemvấn đề
167
465610
2620
chúng ta sẽ chỉ ném dữ liệu
liên quan đến vấn đề
08:00
and tell the computermáy vi tính to figurenhân vật it out for itselfchinh no.
168
468230
3206
và bảo máy tính tự tính toán.
08:03
And it will help you understandhiểu không it
169
471436
1777
Và để giúp bạn hiểu vấn đề này
08:05
by seeingthấy its originsnguồn gốc.
170
473213
3552
hãy cùng nhìn lại nguồn gốc của nó.
08:08
In the 1950s, a computermáy vi tính scientistnhà khoa học
171
476765
2388
Vào những năm 1950,
08:11
at IBMIBM namedđặt tên ArthurArthur SamuelSamuel likedđã thích to playchơi checkerscờ đam,
172
479153
3592
Một nhà khoa học máy tính của IBM
tên Arthur Samuel thích chơi cờ,
08:14
so he wroteđã viết a computermáy vi tính programchương trình
173
482745
1402
nên ông ấy viết một chương trình máy tính
08:16
so he could playchơi againstchống lại the computermáy vi tính.
174
484147
2813
để ông ấy có thể chơi cờ với máy tính
08:18
He playedchơi. He wonthắng.
175
486960
2711
Ông ấy chơi. Ông ấy thắng.
08:21
He playedchơi. He wonthắng.
176
489671
2103
Ông ấy chơi. Ông ấy thắng,
08:23
He playedchơi. He wonthắng,
177
491774
3015
Ông ấy chơi. Ông ấy thắng,
08:26
because the computermáy vi tính only knewbiết
178
494789
1778
vì máy tính chỉ biết
08:28
what a legalhợp pháp movedi chuyển was.
179
496567
2227
nước đi đúng luật là thế nào.
08:30
ArthurArthur SamuelSamuel knewbiết something elsekhác.
180
498794
2087
Arthur Samuel biết một số thứ khác.
08:32
ArthurArthur SamuelSamuel knewbiết strategychiến lược.
181
500881
4629
Arthur Samuel biết chiến lược.
08:37
So he wroteđã viết a smallnhỏ bé sub-programchương trình phụ alongsidecùng với it
182
505510
2396
Và như thế, bên cạnh đó, ông ấy
viết một chương trình con.
08:39
operatingđiều hành in the backgroundlý lịch, and all it did
183
507906
1974
hoạt động trên nền của
chương trình chính, và những gì nó làm
08:41
was scoreghi bàn the probabilityxác suất
184
509880
1817
chỉ là ghi xác suất
08:43
that a givenđược boardbảng configurationcấu hình would likelycó khả năng leadchì
185
511697
2563
của bàn cờ cho sẵn có khả năng dẫn đến
08:46
to a winningchiến thắng boardbảng versusđấu với a losingmất boardbảng
186
514260
2910
một ván thắng hoặc một vấn thua
08:49
after everymỗi movedi chuyển.
187
517170
2508
sau mỗi nước đi.
08:51
He playsvở kịch the computermáy vi tính. He winsthắng.
188
519678
3150
Ông ấy chơi với máy tính. Ông ấy thắng
08:54
He playsvở kịch the computermáy vi tính. He winsthắng.
189
522828
2508
Ông ấy chơi với máy tính. Ông ấy thắng
08:57
He playsvở kịch the computermáy vi tính. He winsthắng.
190
525336
3731
Ông ấy chơi với máy tính. Ông ấy thắng
09:01
And then ArthurArthur SamuelSamuel leaves the computermáy vi tính
191
529067
2277
Và rồi Arthur Samuel để máy tính
09:03
to playchơi itselfchinh no.
192
531344
2227
tự chơi cờ với chính nó.
09:05
It playsvở kịch itselfchinh no. It collectsthu thập more datadữ liệu.
193
533571
3509
Nó tự chơi cờ.
Nó thu thập nhiều dữ liệu hơn.
09:09
It collectsthu thập more datadữ liệu. It increasestăng
the accuracytính chính xác of its predictiondự đoán.
194
537080
4309
Nó thu thập nhiều dữ liệu hơn.
Nó tăng độ chính xác về khả năng dự đoạn
09:13
And then ArthurArthur SamuelSamuel goesđi back to the computermáy vi tính
195
541389
2104
Và rồi Arthur Samuel quay lại máy tính
09:15
and he playsvở kịch it, and he losesmất,
196
543493
2318
và ông ấy chơi cờ với nó, và ông ấy thua
09:17
and he playsvở kịch it, and he losesmất,
197
545811
2069
và ông ấy chơi, ông ấy thua
09:19
and he playsvở kịch it, and he losesmất,
198
547880
2047
và ông ấy chơi, ông ấy thua
09:21
and ArthurArthur SamuelSamuel has createdtạo a machinemáy móc
199
549927
2599
và Arthur Samuel đã tạo ra một cỗ máy
09:24
that surpassesvượt qua his abilitycó khả năng in a taskbài tập that he taughtđã dạy it.
200
552526
6288
vượt qua khả năng của ông ấy
trong một việc mà chính ông ấy dạy nó.
09:30
And this ideaý kiến of machinemáy móc learninghọc tập
201
558814
2498
Và ý tưởng này trong lĩnh vực máy học
09:33
is going everywheremọi nơi.
202
561312
3927
đang được ứng dụng ở mọi nơi.
09:37
How do you think we have self-drivingtự lái carsxe hơi?
203
565239
3149
Bạn nghĩ làm sao chúng ta có
xe hơi lái tự động?
09:40
Are we any better off as a societyxã hội
204
568388
2137
Xã hội chúng ta có khá hơn không
09:42
enshriningenshrining all the rulesquy tắc of the roadđường into softwarephần mềm?
205
570525
3285
khi chúng ta nhập tất cả các
luật giao thông vào phần mềm?
09:45
No. MemoryBộ nhớ is cheapergiá rẻ hơn. No.
206
573810
2598
Không. Bộ nhớ rẻ hơn? Không
09:48
AlgorithmsThuật toán are fasternhanh hơn. No. ProcessorsBộ vi xử lý are better. No.
207
576408
3994
Các thuật toán xử lý nhanh hơn? Không
Bộ vi xử lý tốt hơn? Không
09:52
All of those things mattervấn đề, but that's not why.
208
580402
2772
Tất cả những điều này đều quan trọng,
nhưng đó không phải là lý do.
09:55
It's because we changedđã thay đổi the naturethiên nhiên of the problemvấn đề.
209
583174
3141
Mà là vì chúng ta đã thay đổi bản chất
của vấn đề.
09:58
We changedđã thay đổi the naturethiên nhiên of the problemvấn đề from one
210
586315
1530
Từ một vấn đề mà chúng ta
tìm cách để giải thích
09:59
in which we triedđã thử to overtlycông khai and explicitlyrõ ràng
211
587845
2245
rõ ràng và dứt khoát
10:02
explaingiải thích to the computermáy vi tính how to drivelái xe
212
590090
2581
cho máy tính hiểu rằng
làm thế nào để lái xe
10:04
to one in which we say,
213
592671
1316
đến một vấn đề mà chúng ta nói rằng,
10:05
"Here'sĐây là a lot of datadữ liệu around the vehiclephương tiện.
214
593987
1876
"Đây là tập dữ liệu xung quanh chiếc xe.
10:07
You figurenhân vật it out.
215
595863
1533
Hãy tự xử lý dữ liệu này.
10:09
You figurenhân vật it out that that is a trafficgiao thông lightánh sáng,
216
597396
1867
Hãy tự luận ra rằng đó là đèn giao thông,
10:11
that that trafficgiao thông lightánh sáng is redđỏ and not greenmàu xanh lá,
217
599263
2081
rằng đèn giao thông đó đang là đèn đỏ
không phải đèn xanh
10:13
that that meanscó nghĩa that you need to stop
218
601344
2014
rằng điều đó có nghĩa là bạn phải dừng lại
10:15
and not go forwardphía trước."
219
603358
3083
và không đi về phía trước."
10:18
MachineMáy learninghọc tập is at the basisnền tảng
220
606441
1518
Máy học là nền tảng cơ bản
10:19
of manynhiều of the things that we do onlineTrực tuyến:
221
607959
1991
của rất nhiều thứ chúng ta làm trên mạng:
10:21
searchTìm kiếm enginesđộng cơ,
222
609950
1857
các công cụ tìm kiếm,
10:23
Amazon'sCủa Amazon personalizationcá nhân hóa algorithmthuật toán,
223
611807
3801
Thuật toán cá nhân hóa của Amazon,
10:27
computermáy vi tính translationdịch,
224
615608
2212
máy tính dịch thuật,
10:29
voicetiếng nói recognitionsự công nhận systemshệ thống.
225
617820
4290
hệ thống xác nhận giọng nói.
10:34
ResearchersCác nhà nghiên cứu recentlygần đây have lookednhìn at
226
622110
2835
Gần đây, các nhà nghiên cứu đã tìm hiểu
10:36
the questioncâu hỏi of biopsiessinh thiết,
227
624945
3195
về các vấn đề sinh thiết
10:40
cancerousung thư biopsiessinh thiết,
228
628140
2767
sinh thiết ung thư,
10:42
and they'vehọ đã askedyêu cầu the computermáy vi tính to identifynhận định
229
630907
2315
và họ đã nhờ máy tính xác định,
10:45
by looking at the datadữ liệu and survivalSự sống còn ratesgiá
230
633222
2471
bằng cách nhìn vào dữ liệu và
chỉ số sống sót
10:47
to determinemục đích whetherliệu cellstế bào are actuallythực ra
231
635693
4667
để xác nhận rằng những tế bào này
10:52
cancerousung thư or not,
232
640360
2544
có thật sự bị ung thư hay không,
10:54
and sure enoughđủ, when you throwném the datadữ liệu at it,
233
642904
1778
và chắc chắn rằng, khi bạn nhập dữ liệu
vào máy tính,
10:56
throughxuyên qua a machine-learningmáy tính học tập algorithmthuật toán,
234
644682
2047
qua một thuật toán máy học
10:58
the machinemáy móc was ablecó thể to identifynhận định
235
646729
1877
cỗ máy có thể xác định
11:00
the 12 telltalengười hay mét signsdấu hiệu that besttốt predicttiên đoán
236
648606
2262
những dấu hiệu dự đoán tốt nhất
11:02
that this biopsysinh thiết of the breastnhũ hoa cancerung thư cellstế bào
237
650868
3299
rằng sinh thiết của các
tế bào ung thư vú này
11:06
are indeedthật cancerousung thư.
238
654167
3218
thật sự bị ung thư.
11:09
The problemvấn đề: The medicalY khoa literaturevăn chương
239
657385
2498
Vấn đề: Tài liệu y học
11:11
only knewbiết ninechín of them.
240
659883
2789
chỉ biết được 9 dấu hiệu.
11:14
ThreeBa of the traitstính trạng were onesnhững người
241
662672
1800
Trong đó, có 3 dấu hiệu
11:16
that people didn't need to look for,
242
664472
2975
mà mọi người không cần phải tìm kiếm
11:19
but that the machinemáy móc spottedphát hiện.
243
667447
5531
nhưng cỗ máy phát hiện ra.
11:24
Now, there are darktối sideshai bên to biglớn datadữ liệu as well.
244
672978
5925
Dữ liệu lớn cũng có mặt tối của nó.
11:30
It will improvecải tiến our livescuộc sống, but there are problemscác vấn đề
245
678903
2074
Nó sẽ cải thiện cuộc sống của chúng ta,
nhưng có những vấn đề
11:32
that we need to be consciouscó ý thức of,
246
680977
2640
mà chúng ta nên cảnh giác,
11:35
and the first one is the ideaý kiến
247
683617
2623
và điều đầu tiên đó là quan niệm
11:38
that we mayTháng Năm be punishedtrừng phạt for predictionsdự đoán,
248
686240
2686
rằng chúng ta có thể bị trừng phạt
do các dự đoán,
11:40
that the policecảnh sát mayTháng Năm use biglớn datadữ liệu for theirhọ purposesmục đích,
249
688926
3870
rằng cảnh sát có thể sử dụng dữ liệu lớn
cho mục đích của họ,
11:44
a little bitbit like "MinorityDân tộc thiểu số ReportBáo cáo."
250
692796
2351
tựa như phim "Minority Report"
11:47
Now, it's a termkỳ hạn calledgọi là predictivetiên đoán policinglập chính sách,
251
695147
2441
Nó là một thuật ngữ gọi là giám sát dự báo
11:49
or algorithmicthuật toán criminologytội phạm học,
252
697588
2363
hoặc thuật toán tội phạm học,
11:51
and the ideaý kiến is that if we take a lot of datadữ liệu,
253
699951
2036
và khái niệm đó là: nếu chúng ta lấy
nhiều dữ liệu,
11:53
for examplethí dụ where pastquá khứ crimestội ác have been,
254
701987
2159
ví dụ dữ liệu về các địa điểm
xảy ra tội phạm
11:56
we know where to sendgửi the patrolstuần tra.
255
704146
2543
chúng ta sẽ biết nơi cần gửi
đội tuần tra.
11:58
That makeslàm cho sensegiác quan, but the problemvấn đề, of coursekhóa học,
256
706689
2115
Điều đó là hợp lý, nhưng vấn đề, dĩ nhiên
12:00
is that it's not simplyđơn giản going to stop on locationvị trí datadữ liệu,
257
708804
4544
không phải chỉ dừng về ở dữ liệu định vị,
12:05
it's going to go down to the levelcấp độ of the individualcá nhân.
258
713348
2959
nó sẽ xuống cấp độ thu thập dữ liệu
của từng cá nhân
12:08
Why don't we use datadữ liệu about the person'sngười
259
716307
2250
Tại sao chúng ta không dùng dữ liệu
để biết về
12:10
highcao schooltrường học transcriptbảng điểm?
260
718557
2228
bảng điểm cấp 3 của một người nào đó?
12:12
Maybe we should use the factthực tế that
261
720785
1561
Có thể chúng ta nên dùng sự thật như
12:14
they're unemployedthất nghiệp or not, theirhọ credittín dụng scoreghi bàn,
262
722346
2028
họ thất nghiệp hay không, điểm tín dụng,
12:16
theirhọ web-surfinglướt web behaviorhành vi,
263
724374
1552
cách họ lướt web
12:17
whetherliệu they're up latemuộn at night.
264
725926
1878
hay họ có thức khuya hay không.
12:19
TheirCủa họ FitbitFitbit, when it's ablecó thể
to identifynhận định biochemistriesbiochemistries,
265
727804
3161
Chí số Fitbit, khi nó có khả năng
xác định các hóa sinh,
12:22
will showchỉ that they have aggressivexâm lược thoughtssuy nghĩ.
266
730965
4236
sẽ chỉ ra rằng họ có suy nghĩ hiếu chiến.
12:27
We mayTháng Năm have algorithmsthuật toán that are likelycó khả năng to predicttiên đoán
267
735201
2221
Chúng ta có thể có những thuật toán
có khả năng dự đoán
12:29
what we are about to do,
268
737422
1633
những gì chúng ta sẽ làm,
12:31
and we mayTháng Năm be heldđược tổ chức accountablecó trách nhiệm
269
739055
1244
và chúng ta có phải chịu trách nhiệm
12:32
before we'vechúng tôi đã actuallythực ra actedhoạt động.
270
740299
2590
trước khi chúng ta
thật sự làm những điều đó
12:34
PrivacySự riêng tư was the centralTrung tâm challengethử thách
271
742889
1732
Bảo mật là thách thức trọng tâm
12:36
in a smallnhỏ bé datadữ liệu erakỷ nguyên.
272
744621
2880
trong thời đại dữ liệu nhỏ.
12:39
In the biglớn datadữ liệu agetuổi tác,
273
747501
2149
Trong thời đại dữ liệu lớn,
12:41
the challengethử thách will be safeguardingbảo vệ freemiễn phí will,
274
749650
4523
thách thức sẽ là bảo vệ tự do,
12:46
moralđạo đức choicelựa chọn, humanNhân loại volitiontự nguyện,
275
754173
3779
lựa chọn đạo đức, ý chí con người,
12:49
humanNhân loại agencyđại lý.
276
757952
3068
tính chủ thể.
12:54
There is anotherkhác problemvấn đề:
277
762540
2225
Còn có một vấn đề nữa:
12:56
BigLớn datadữ liệu is going to steallấy trộm our jobscông việc.
278
764765
3556
Dữ liệu lớn sẽ cướp đi
việc làm của chúng ta.
13:00
BigLớn datadữ liệu and algorithmsthuật toán are going to challengethử thách
279
768321
3512
Dữ liệu lớn và các thuật toán
sẽ thách thức
13:03
whitetrắng collarcổ áo, professionalchuyên nghiệp knowledgehiểu biết work
280
771833
3061
công việc văn phòng,
công việc chuyên môn
13:06
in the 21stst centurythế kỷ
281
774894
1653
trong thế kỷ 21
13:08
in the sametương tự way that factorynhà máy automationtự động hóa
282
776547
2434
trong cùng một cách mà máy móc tự động
13:10
and the assemblyhội,, tổ hợp linehàng
283
778981
2189
và dây chuyền lắp ráp
13:13
challengedthách thức bluemàu xanh da trời collarcổ áo laborlao động in the 20ththứ centurythế kỷ.
284
781170
3026
thách thức công nhân ở thế kỉ 20
13:16
Think about a labphòng thí nghiệm techniciankỹ thuật viên
285
784196
2092
Hãy nghĩ về kỹ thuật viên phòng thí nghiệm
13:18
who is looking throughxuyên qua a microscopekính hiển vi
286
786288
1409
người tìm hiểu vấn đề qua
một cái kính hiển vi
13:19
at a cancerung thư biopsysinh thiết
287
787697
1624
ở viện sinh thiết ung thư
13:21
and determiningxác định whetherliệu it's cancerousung thư or not.
288
789321
2637
và xác định xem sinh thiết này
có bị ung thư hay không.
13:23
The personngười wentđã đi to universitytrường đại học.
289
791958
1972
Người này đã học xong đại học
13:25
The personngười buysmua propertybất động sản.
290
793930
1430
Người này mua nhà.
13:27
He or she votesbình chọn.
291
795360
1741
Anh ấy hoặc cô ấy bỏ phiếu.
13:29
He or she is a stakeholdercác bên liên quan in societyxã hội.
292
797101
3666
Anh ấy hoặc cô ấy là một nhân tố
trong xã hội.
13:32
And that person'sngười jobviệc làm,
293
800767
1394
Và việc làm của người đó,
13:34
as well as an entiretoàn bộ fleetHạm đội
294
802161
1609
cũng như toàn bộ đội ngũ
13:35
of professionalschuyên gia like that personngười,
295
803770
1969
của những người chuyên môn
giống như người đó
13:37
is going to find that theirhọ jobscông việc are radicallytriệt để changedđã thay đổi
296
805739
3150
sẽ thấy rằng việc làm của họ
bị thay đổi một cách triệt để
13:40
or actuallythực ra completelyhoàn toàn eliminatedloại bỏ.
297
808889
2357
hoặc bị loại bỏ hoàn toàn.
13:43
Now, we like to think
298
811246
1284
Chúng ta thích nghĩ rằng
13:44
that technologyCông nghệ createstạo ra jobscông việc over a periodgiai đoạn of time
299
812530
3187
công nghệ sẽ tạo nên việc làm
sau một khoảng thời gian
13:47
after a shortngắn, temporarytạm thời periodgiai đoạn of dislocationphân chia,
300
815717
3465
sau khoản thời gian rối loạn tạm thời,
13:51
and that is truethật for the framekhung of referencetài liệu tham khảo
301
819182
1941
và điều đó là đúng
cho các khung tham chiếu
13:53
with which we all livetrực tiếp, the IndustrialCông nghiệp RevolutionCuộc cách mạng,
302
821123
2142
mà chúng ta sống, Cách mạng công nghiệp,
13:55
because that's preciselyđúng what happenedđã xảy ra.
303
823265
2328
vì đó chính xác là những gì đã xảy ra.
13:57
But we forgetquên something in that analysisphân tích:
304
825593
2333
Nhưng chúng ta quên điều gì đó
trong bài phân tích đấy:
13:59
There are some categoriesThể loại of jobscông việc
305
827926
1830
Có một số loại công việc
14:01
that simplyđơn giản get eliminatedloại bỏ and never come back.
306
829756
3420
đơn giản là bị loại bỏ hoàn toàn và
không bao giờ quay lại.
14:05
The IndustrialCông nghiệp RevolutionCuộc cách mạng wasn'tkhông phải là very good
307
833176
2004
Cách mạng công nghiệp không hề tốt
14:07
if you were a horsecon ngựa.
308
835180
4002
nếu bạn là một con ngựa.
14:11
So we're going to need to be carefulcẩn thận
309
839182
2055
Do đó chúng ta phải thận trọng
14:13
and take biglớn datadữ liệu and adjustđiều chỉnh it for our needsnhu cầu,
310
841237
3514
trong việc sử dụng dữ liệu lớn và
điều chỉnh nó cho nhu cầu của chúng ta
14:16
our very humanNhân loại needsnhu cầu.
311
844751
3185
nhu cầu rất con người của chúng ta.
14:19
We have to be the masterbậc thầy of this technologyCông nghệ,
312
847936
1954
Chúng ta phải là chủ của công nghệ này,
14:21
not its servantngười hầu.
313
849890
1656
chứ không phải là người hầu của nó.
14:23
We are just at the outsetngay từ đầu of the biglớn datadữ liệu erakỷ nguyên,
314
851546
2958
Chúng ta chỉ khởi đầu một kỷ nguyên
của dữ liệu lớn
14:26
and honestlythành thật, we are not very good
315
854504
3150
và thành thật mà nói,
chúng ta không hề giỏi
14:29
at handlingxử lý all the datadữ liệu that we can now collectsưu tầm.
316
857654
4207
trong việc xử lý tất cả các dữ liệu
mà chúng ta có thể thu thập.
14:33
It's not just a problemvấn đề for
the NationalQuốc gia SecurityAn ninh AgencyCơ quan.
317
861861
3330
Nó không chỉ là vấn đề cho
Cục An ninh Quốc gia.
14:37
BusinessesCác doanh nghiệp collectsưu tầm lots of
datadữ liệu, and they misuselạm dụng it too,
318
865191
3038
Các doanh nghiệp thu thập rất nhiều
dữ liệu và họ cũng lạm dụng nó.
14:40
and we need to get better at
this, and this will take time.
319
868229
3667
Chúng ta phải làm tốt hơn và điều này
sẽ tốn nhiều thời gian.
14:43
It's a little bitbit like the challengethử thách that was facedphải đối mặt
320
871896
1822
Nó giống như là thử thách mà
14:45
by primitivenguyên thủy man and firengọn lửa.
321
873718
2407
người nguyên thủy gặp phải với lửa
14:48
This is a tooldụng cụ, but this is a tooldụng cụ that,
322
876125
1885
Đây là một công cụ,
nhưng là một công cụ mà
14:50
unlesstrừ khi we're carefulcẩn thận, will burnđốt cháy us.
323
878010
3559
nếu chúng ta không cẩn thận,
sẽ thiêu cháy chúng ta.
14:56
BigLớn datadữ liệu is going to transformbiến đổi how we livetrực tiếp,
324
884008
3120
Dữ liệu lớn sẽ thay đổi
cách sống của chúng ta
14:59
how we work and how we think.
325
887128
2801
cách chúng ta làm việc và
cách chúng ta suy nghĩ.
15:01
It is going to help us managequản lý our careersnghề nghiệp
326
889929
1889
Nó sẽ giúp chúng ta quản lý
sự nghiệp của chúng ta
15:03
and leadchì livescuộc sống of satisfactionsự thỏa mãn and hopemong
327
891818
3634
và dẫn đến cuộc sống của
sự hài lòng và hy vọng
15:07
and happinesshạnh phúc and healthSức khỏe,
328
895452
2992
và hạnh phúc và sức khỏe.
15:10
but in the pastquá khứ, we'vechúng tôi đã oftenthường xuyên
lookednhìn at informationthông tin technologyCông nghệ
329
898444
3306
Nhưng ở trong quá khứ, chúng ta
thường nhìn vào công nghệ thông tin
15:13
and our eyesmắt have only seenđã xem the T,
330
901750
2208
và con mắt chúng ta chỉ nhìn thấy
những thứ như,
15:15
the technologyCông nghệ, the hardwarephần cứng,
331
903958
1686
công nghệ, phần mềm,
15:17
because that's what was physicalvật lý.
332
905644
2262
những thứ vật chất.
15:19
We now need to recastlàm lại tác phâm our gazechiêm ngưỡng at the I,
333
907906
2924
Chúng ta phải đúc kết lại
cái nhìn của chúng ta,
15:22
the informationthông tin,
334
910830
1380
nhìn vào thông tin,
15:24
which is lessít hơn apparentrõ ràng,
335
912210
1373
dù nó ít rõ ràng hơn
15:25
but in some wayscách a lot more importantquan trọng.
336
913583
4109
nhưng trong một số khía cạnh
quan trọng hơn rất nhiều.
15:29
HumanityNhân loại can finallycuối cùng learnhọc hỏi from the informationthông tin
337
917692
3465
Nhân loại cuối cùng cũng có thể
học hỏi từ những thông tin
15:33
that it can collectsưu tầm,
338
921157
2418
mà nó có thể thu thập,
15:35
as partphần of our timelessvượt thời gian questnhiệm vụ
339
923575
2115
như một phần của cuộc thám hiểm
vô tận của chúng ta
15:37
to understandhiểu không the worldthế giới and our placeđịa điểm in it,
340
925690
3159
để hiểu về thế giới và vị trí của chúng ta
trong thế giới,
15:40
and that's why biglớn datadữ liệu is a biglớn dealthỏa thuận.
341
928849
5631
và đó là lý do tại sao dữ liệu lớn
là một vấn đề quan trọng.
15:46
(ApplauseVỗ tay)
342
934480
3568
(vỗ tay)
Translated by Chau Uong
Reviewed by Lê Tiến Dũng

▲Back to top

ABOUT THE SPEAKER
Kenneth Cukier - Data Editor of The Economist
Kenneth Cukier is the Data Editor of The Economist. From 2007 to 2012 he was the Tokyo correspondent, and before that, the paper’s technology correspondent in London, where his work focused on innovation, intellectual property and Internet governance. Kenneth is also the co-author of Big Data: A Revolution That Will Transform How We Live, Work, and Think with Viktor Mayer-Schönberger in 2013, which was a New York Times Bestseller and translated into 16 languages.

Why you should listen

As Data Editor of The Economist and co-author of Big Data: A Revolution That Will Transform How We Live, Work, and Think, Kenneth Cukier has spent years immersed in big data, machine learning -- and the impact of both. What's the future of big data-driven technology and design? To find out, watch this talk.

More profile about the speaker
Kenneth Cukier | Speaker | TED.com