Chào mừng bạn đã quay trở lại. Trong bài giảng này, tôi muốn thêm một chút về việc sử dụng mô hình
có thể giúp bạn như thế nào để bạn trở thành một công dân thông minh hơn của thế giới. Và như vậy,
[inaudible]. Phân tích từng lý do nho nhỏ về việc tại sao các mô hình
khiến bạn có thể tham gia tốt hơn vào các vấn đề đang xảy ra trong
thế giới phức tạp và hiện đại mà chúng ta sống. Như vậy, khi gặp các mô hình, chúng đã được
đơn giản hóa, trừu tượng hóa. Nên theo một khía cạnh nào đó,
chúng có thể sai. George Box có một câu nói nổi tiếng, “Mọi mô hình đều sai”.
Và đó là sự thật, phải không? Có thể. “Tuy nhiên, một số lại rất hữu ích”. Và đó sẽ là
câu thần chú xuyên suốt khóa học. Những mô hình này sẽ được
trừu tượng hóa, đơn giản hóa, nhưng chúng có ích cho
chúng ta. Chúng giúp ta làm mọi thứ tốt hơn. Theo khía cạnh nào đó, phải không?
Và đó là một điều quan trọng trong khóa học này. Mô hình là ngôn ngữ chung mới
Chúng không chỉ là ngôn ngữ hàn lâm,như tôi đã nói
trong bài giảng trước, mà chúng còn là ngôn ngữ của kinh doanh,
của chính trị. Chúng là ngôn ngữ của thế giới phi lợi nhuận. Bất cứ nơi nào bạn đến,
nơi đó con người đang cố gắng để làm thật tốt, kiếm tiền, chữa bệnh, hay bất cứ điều gì mà
họ muốn. Bạn sẽ nhận ra rằng con người đang sử dụng các mô hình để cho phép
họ thực hiện tốt hơn mục tiêu của mình. Đó là lý do chúng trở thành
một ngôn ngữ chung. Vì vậy hãy nhớ lại
bài giảng đầu tiên. Toàn bộ ý tưởng của phong trào sách kinh điển chính là
đây. Đưa ra các ý tưởng mà ai cũng nên biết. Vì vậy, có hang ngàn ý tưởng trong hàng trăm cuốn sách
tuyệt vời như vậy. Và một trong số những học viên ngành quảng cáo của chúng tôi,
anh Robert Hush sống tại Chicago. Chúng có điều này, và chúng được gọi là
Tropicana, là 1 danh sách, đúng vậy, có cùng những người xem quảng cáo. Danh sách bao gồm những ý tưởng
mà vài người biết, người thông mình chắc chắn sẽ biết.
biết. Vì vậy, những ý tưởng đó là gì? Một trong các ý tưởng đó là luôn ôm chắc cột buồm (idiom: giữ vững lập trường).
Câu này có nguồn gốc từ sử thi Odysseus, nói rằng con tàu đó đang đi qua
nhà của các mỹ nhân ngư và chàng muốn nghe tiếng hát của họ. Nên chàng
bảo đoàn thủy thủ trói mình vào cột buồm để có thể lắng nghe tiếng hát
nhưng phải cam kết trước là không được lái thuyền vượt lên để nghe hát, đồng thời
chàng đổ sáp vào tai của đoàn thủy thủ để
họ không bị lôi kéo lái tàu vào đó. Đó là ý tưởng mà chúng ta
có thể trích dẫn trong lịch sử. Hoặc Cortez đã đốt đội tàu, để quân của ông
không rút lui, họ phải tiếp tục tiến lên. Vậy nên ý tưởng trói mình vào cột buồm
(giữ vững lập trường) là một kinh nghiệm đắt giá. Một trong những
trang web yêu thích của tôi là trang web có tên là Phòng Cách Ngôn. Trang web này có những câu
đại loại như *ai chần chừ thì nhịn, làm ngay cho khỏi rách việc,*
*hai cái đầu thì tốt hơn là một, hay lắm thầy nhiều ma…*
Vậy bạn cần nghe những lời khuyên hữu ích này, một số thứ nói
nhưng sau đó bạn lại nghe những thứ hoàn toàn trái ngược. Vâng, làm thế nào
để phán xét hai điều này? Chúng ta xem xét hai điều này
bằng cách xây dựng mô hình bởi mô hình cho ta các điều kiện trong đó
*nếu chần chừ là thua, hoặc làm nhanh khỏi rách việc.*
Nên khi xét về khoảng rộng trong dự báo và mức đa dạng, chúng ta sẽ biết tại sao
trường hợp *hai cái đầu thì tốt hơn một, hay lắm thầy thì nhiều ma*
Trớ trêu thay, các mô hình lại trói chúng ta
vào cột buồm, chúng trói chúng ta vào cột logic và bằng cách đó, chúng ta
tìm ra cách tư duy, ý tưởng nào trong đó hữu ích cho chúng ta.
Vậy nên nếu xét hầu hết các ngành, kể cả ngành kinh tế, và đó chính là những gì bạn nhìn thấy trong
sơ đồ này, là bản mô tả các chức năng của một tác tử.
Và các tác tử luôn cố gắng tối đa hóa lợi ích của họ.
Thế nên, các nhà kinh tế học luôn sử dụng mô hình. Các nhà sinh vật học cũng sử dụng mô hình.
Họ dùng các mô hình cho não bộ, trong đó có các axon và dendrite
xen giữa các neuron. Họ có các mô hình của mạng lưới quy định gene.
Rồi mô hình các loài. Đại loại thế. Về xã hội học, chúng ta cũng có các mô hình.
Cách xác định ảnh hưởng của hành động,
hành vi của mình, đại loại thế. Còn trong khoa học chính trị,
chúng ta cũng có các mô hình. Khoa học chính trị ngày nay, đó là một bức tranh của mô hình
bầu cử không gian. Nên có thể nói rằng ứng viên này ít bảo thủ hơn theo một vài tiêu chí
nhất định và các cử tri cũng ít bảo thủ hơn và bạn bảo,
nhiều khả năng bạn sẽ bầu cho ứng viên có khuynh hướng giống mình.
Tại đại học Michigan, chúng tôi tiến hành một công việc gọi là
Nghiên cứu về Bầu cử Quốc gia. Chúng tôi thu thập dữ liệu đại loại là
những nhà chính trị đang ở đâu và những người bầu cử đang ở đâu. Việc này giúp chúng tôi xác định được
ai bầu cho ai và tại sao. Mô hình giúp chúng ta hiểu được quyết định mà
người bầu cử đưa ra. Sang đến ngôn ngữ học. Một lĩnh vực khác, phải không? Bạn có thể nghĩ rằng,
Làm sao bạn có thể sử dụng mô hình trong ngôn ngữ học? Bạn thấy ở đây là một mô hình minh họa
với một số kí hiệu như ‘v’, ‘n’ hay ‘p’. Nếu bạn quan sát kĩ,
‘v’ kí hiệu động từ (verb), ‘n’ là danh từ (noun). Còn ‘S’,
chủ ngữ (subject), phải không? Với mô hình này, bạn có thể hỏi:
“Cấu trúc của một ngôn ngữ là như thế nào?" Mô tả một cách chính thống và toán học,
cấu trúc của một ngôn ngữ là như thế nào, và việc một số ngôn ngữ có những nét tương đồng với một số ngôn ngữ khác,
phụ thuộc vào việc người nói kết cấu các câu ra sao.
rõ ràng nó rất khác so với tiếng Anh. Ngay cả ngành luật cũng sử dụng mô hình.
Đây là một đồ thị của một cựu sinh viên sau đại học của tôi. Hiện nay,
cậu ta, Dan Katz, đang là một giáo sư ngành luật. Trong mạng lưới này, mạng lưới của Tòa án Tối cao,
Dan Katz mô tả, họ bổ nhiệm ai, nếu như một ai đó bổ nhiệm thẩm phán
từ một Tòa án khác. Bằng việc mô tả quá trình bổ nhiệm theo như mạng lưới này,
chúng ta bắt đầu hiểu được mức độ bảo thủ hay tự do của mỗi thẩm phán.
Như vậy, mô hình có rất nhiều ứng dụng,
thậm chí có cả những môn học được phát triển hoàn toàn dựa trên mô hình.
Lí thuyết trò chơi, môn học tôi được luyện tập khi còn là một sinh viên sau đại học, đề cập hoàn toàn về
hành vi chiến lược. Hành vi. Là môn nghiên cứu về chiến lược tương tác giữa
các cá nhân, công ty hay quốc gia. Và lí thuyết trò chơi còn có thể áp dụng
cho sinh học nữa, phải không?
Khi bạn bước vào đại học, bạn sẽ nhận ra rằng lí thuyết trò chơi
có thể đề cập đến bất cứ vấn đề gì. Một ngành dựa hoàn toàn trên
mô hình. Phải không? Vậy thì, tại sao
mọi thứ từ ngôn ngữ học, kinh tế, khoa học chính trị, đều sử dụng mô hình?
Chúng tốt hơn chăng? Phải, chúng tốt hơn chúng ta.
Tôi sẽ cho các bạn xem một hình minh họa từ một cuốn sách của Phil Tetlock.
Một cuốn sách tuyệt vời. Trong hình này, Phil đang thể hiện độ chuẩn xác của,
một vài phương pháp (để tôi đánh dấu). Một vài phương pháp dự đoán khác nhau.
Bạn có thể thấy ở đây là trục đo.
mức độ không cân bằng, theo độ tốt mà mỗi cách dự đoán
có thể thực hiện. Thay vì nói rằng nó nóng hay lạnh, mô hình có thể cho biết đây là
90, 80 hay 70 độ. Như thế, trục dọc này,
là độ chuẩn xác, và trục ngang là độ sai số
Bạn có thể thấy ở đây, nhím (hedgehog) là những người
không sử dụng mô hình. Dự đoán không tốt lắm, phải không?
Kết quả thật tồi tệ. Lên trên là nhóm người mà Phil gọi là “cáo” (fox). Nhóm người này
sử dụng rất nhiều mô hình. Và,
độ sai số thì rất tốt, tốt hơn một chút so với
độ mất cân bằng. Nhưng, tận phía trên này, là
mô hình tối ưu (formal models), tốt hơn cả nhím và cáo.
Câu hỏi bây giờ là, lượng dữ liệu là bao nhiêu? Tetlock thực ra có trong tay hàng chục nghìn
dự đoán. Trong 20 năm, ông ta thu thập dữ liệu từ mọi người, so sánh
kết quả họ dự đoán so với mô hình tối ưu. Kết quả là mô hình tỏ ra vượt trội.
OK. Vậy còn những người
lấy dự đoán làm nghề kiếm cơm? Đây là ảnh của Bruce Bueno de Mesquita,
người đưa ra những dự đoán về những điều sắp xảy ra trong các mối quan hệ.
Ông ta làm rất tốt việc này. Tốt đến mức ảnh ông ta xuất hiện trên bìa
các tạp chí. Ông ta từng dạy tại ĐH Stanford và ĐH New York (NYU), từng giữ chức vụ trưởng khoa tại NYU.
Bruce có một mô hình rất cụ thể giúp ông
xác định được, dựa trên mong muốn và nhu cầu,
mỗi quốc gia sẽ hành động ra sao. Tuy nhiên, cũng như George Box đã nói
lúc đầu, Bruce không lệ thuộc hoàn toàn vào mô hình để đưa ra quyết định. Mô hình
chỉ đưa ra gợi ý cho những suy nghĩ tiếp theo. Một sự kết hợp giữa
những gì mà mô hình chính thức cho biết, và kinh nghiệm cho thấy, những người thông minh
đều sử dụng mô hình, nhưng mô hình không cho họ biết phải làm gì. Nhiều mô hình tư duy khác
đã được họ cho là tốt hơn nhưng chúng cũng rất phong phú. Vì vậy, một khi bạn
tìm hiểu một mô hình. Đó là, đối với mỗi lĩnh vực, bạn có thể áp dụng cho cả một đống
các lĩnh vực khác, rất thú vị. Chúng ta sẽ tìm hiểu các mô hình như
quy trình Markov, mô hình mô phỏng các quá trình động. Chúng có thể áp dụng để
mô phỏng sự lây lan dịch bệnh và những thứ tương tự. Cuối cùng, chúng ta sẽ biết rằng
mặc dù bạn cũng có thể sử dụng chúng, nhưng cũng sẽ ngạc nhiên, để tìm ra
ai đã viết cuốn sách. Và họ nói rằng, làm thế nào vậy? Chỉ bằng cách
nghĩ ra từ ngữ, viết một câu, như là một quá trình thiếu máu. Vì vậy,
các tác giả khác nhau sẽ sử dụng các chuỗi từ khác nhau. Mô hình khác nhau. Vì vậy,
chúng ta có thể sử dụng mô hình toán học chẳng hề liên quan gì đến chuyện này
để tìm ra người đã viết sách, đúng không? Rất hay.
Một lý do lớn khác. Mô hình làm cho chúng ta đỡ mất công hơn. Lý do là vì
chúng ta chỉ cần bố trí sắp xếp tất cả các logic và sau đó nhận ra,
trời ơi, có thế mà mình không nghĩ ra. Vì vậy, thường khi xây dựng mô hình,
chúng ta sẽ nhận được nhiều dự đoán khác nhau hơn so với những gì mình nghĩ trước đây,
Nếu bạn xem cái này, đây là một bức hình đồ thị tulip
vào thế kỷ mười sáu-mười bảy,
mỗi bó hoa có giá rất đắt. Bạn có thể tưởng tượng rằng mọi người nghĩ rằng
giá sẽ còn tiếp tục tăng nữa. Nếu bạn đã có một mô hình tuyến tính đơn giản
bạn có thể đã đầu tư rất nhiều vào hoa tulip, và mất rất nhiều tiền. Vì vậy, đó là một trong những
lý do mà mô hình làm cho chúng ta kém đi, không lật lại câu nói của George Box. Tất cả
các mô hình đều sai, phải không? Vì vậy, một mô hình sẽ là sai lầm. Tuy nhiên, các mô hình
cũng có ích cho chúng ta, bởi vì chúng chỉ ra cho chúng ta thấy mọi mặt của một vấn đề.
Một khi chúng ta cố gắng viết một mô hình của bất kỳ loại hệ thống nào, thì đó cũng chỉ là
một bài tập nhỏ, bởi vì chúng ta nhận ra mình đã phải bỏ ra để thử như thế nào và
hiểu những gì đang xảy ra. Dưới đây là một ví dụ khác.
Đây là chỉ số giá cả Case-Shiller Home, và bạn sẽ thấy giá đi lên liên tục.
ngay ở đây. Rất nhiều người lập ra mô hình cho thấy,
mọi thứ sẽ tiếp tục theo hướng này. Có một số người xây dựng mô hình cho biết mọi thứ đi xuống
Những người này, những người có mô hình đi xuống, họ đã thu về bộn tiền.
Còn những người cho rằng giá sẽ đi lên thì mất tiền. Như vậy, các mô hình rất đa dạng.
Và bạn sẽ không biết trước được cho đến khi mọi việc xảy ra,
cái nào là đúng. Và như vậy, quan trọng là có nhiều mô hình.
Chúng ta hãy quay trở lại đồ thị cáo-nhím mà tôi
đã giới thiệu cho các bạn lúc trước. Cáo - những người có rất nhiều mô hình, đã làm
tốt hơn nhiều so với Nhím - những người không có mô hình. Và các mô hình tối ưu tốt hơn Cáo.
Còn có cái gì có thể tốt hơn so với những mô hình chính thức? Vâng, đó là người
có rất nhiều các mô hình tối ưu. Vậy, nếu chúng ta muốn tìm hiểu thế giới,
thì nên xây dựng thật nhiều mô hình tối ưu. Trong buổi học này,
hãy nhớ lại hộp 16-32 chì màu,
Cái đó tương tự như những gì chúng ta đang làm ở đây. Chúng ta chỉ cần chọn trong
một đống mô hình. Và chúng ta sẽ có chúng, rất đa dạng. Chúng ta
sẽ phác họa trên một loạt các thiết lập. Vì vậy, khi có vấn đề gì,
ta chỉ việc lôi các mô hình ra. Chọn lấy một cái phù hợp,
như vậy, phải được kết quả tốt hơn. Đó chính là mấu chốt trong cuốn sách của Tetlocks.
nơi mà đồ thị về cáo và nhím, người duy nhất,
người mà thực sự thậm chí còn tốt hơn so với những gì ông nói. Ông có một cách phân loại ngẫu nhiên
các chọn lựa. Người duy nhất mà làm việc tốt hơn là dự đoán ngẫu nhiên
phải là người sử dụng cùng lúc nhiều mô hình. Chúng ta cũng nên làm vậy.
Đó chính là công dân thông minh của thế giới logic.
Các mô hình vô cùng đa dạng, chúng làm cho chúng ta ít mất công sức,
chúng giúp làm rõ các logic, và chúng cũng tốt hơn.
Vậy nếu bạn muốn xông pha, muốn thay đổi thế giới một cách tích cực,
thì quan trọng là bạn biết dung mô hình.
Cảm ơn các bạn đã theo dõi.