< Return to Video

Kevin Slavin : Các thuật toán hình thành thế giới của chúng ta như thế nào

  • 0:00 - 0:02
    Đây là một bức ảnh
  • 0:02 - 0:04
    được chụp bởi họa sĩ Michael Najar,
  • 0:04 - 0:06
    và nó thực sự có thật,
  • 0:06 - 0:08
    theo đúng nghĩa nào đó khi anh ta tới Argentina
  • 0:08 - 0:10
    để chụp bức ảnh.
  • 0:10 - 0:13
    Nhưng nó cũng là 1 sự hư cấu. Đã có rất nhiều hành động đi sâu vào tìm hiểu
  • 0:13 - 0:15
    Và những gì người nghệ sĩ đó đã làm được
  • 0:15 - 0:17
    là anh ta đã thực sự thiết kế lại, số liệu hóa
  • 0:17 - 0:19
    từng đường nét của những ngọn núi
  • 0:19 - 0:22
    dựa theo sự bất ổn lên xuống của chỉ số chứng khoán Dow Jones.
  • 0:22 - 0:24
    Như vậy những gì các bạn đang thấy
  • 0:24 - 0:26
    hình ảnh những vách núi đá cao cùng với thung lũng này
  • 0:26 - 0:28
    chính là hình ảnh của nền khủng hoảng kinh tế năm 2008.
  • 0:28 - 0:30
    Bức ảnh này được chụp
  • 0:30 - 0:32
    khi chúng ta đang chìm trong chính cái thung lũng này.
  • 0:32 - 0:34
    Tôi không rõ chúng ta hiện tại đang đứng ở đâu.
  • 0:34 - 0:36
    Bức ảnh này tượng trưng cho chỉ số chứng khoán Hang Seng
  • 0:36 - 0:38
    ở Hồng Kông.
  • 0:38 - 0:40
    và cũng với một địa hình tương tự.
  • 0:40 - 0:42
    Tôi phân vân không biết vì sao.
  • 0:42 - 0:45
    Đây là nghệ thuật . Đây là một sự ẩn dụ.
  • 0:45 - 0:47
    Nhưng tôi nghĩ vấn đề là
  • 0:47 - 0:49
    đây là phép ẩn dụ thực sự hiệu quả.
  • 0:49 - 0:52
    Và cùng với những ảnh hưởng này điều tôi muốn nói đến ngày hôm nay
  • 0:52 - 0:54
    là chúng ta nên nhìn lại một chút
  • 0:54 - 0:57
    về vai trò của nền Toán học đương đại
  • 0:57 - 1:00
    không chỉ là toán kinh tế nói riêng, mà là toán học nói chung.
  • 1:00 - 1:02
    Rằng thời kỳ chuyển tiếp của nó
  • 1:02 - 1:05
    từ một thứ mà con người tách ra và tìm thấy căn nguyên từ vạn vật
  • 1:05 - 1:08
    trở thành một thứ bắt đầu có hình dạng --
  • 1:08 - 1:11
    thế giới quanh ta và bên trong ta.
  • 1:11 - 1:13
    Và các thuật toán đặc trưng
  • 1:13 - 1:15
    mà căn bản là phép toán
  • 1:15 - 1:18
    mà các máy tính sử dụng để quyết định các thứ.
  • 1:18 - 1:20
    Chúng yêu cầu sự nhạy bén thực sự,
  • 1:20 - 1:22
    bởi vì chúng được lặp đi lặp lại.
  • 1:22 - 1:25
    Chúng trở nên cứng nhắc và hóa vôi,
  • 1:25 - 1:27
    và chúng trở thành thật.
  • 1:27 - 1:30
    Và tôi đã nghĩ về điều này, ở mọi chỗ,
  • 1:30 - 1:33
    ở trên một chuyến bay vượt Đại Tây Dương vài năm về trước,
  • 1:33 - 1:35
    vì tôi tình cờ ngồi
  • 1:35 - 1:37
    cạnh một nhà vật lý học người Hungari khoảng bằng tuổi tôi
  • 1:37 - 1:39
    và chúng tôi đã nói chuyện
  • 1:39 - 1:41
    về cuộc sống của các nhà vật lý Hungary
  • 1:41 - 1:43
    trong thời chiến tranh lạnh.
  • 1:43 - 1:45
    Và tôi nói, "Vậy các anh đã làm gì?"
  • 1:45 - 1:47
    Và anh ta nói, "Ừ thì chúng tôi đã hầu như vô hiệu hóa máy bay tàng hình."
  • 1:47 - 1:49
    Và tôi nói, "Đó là một công việc tốt đấy. Thú vị thật.
  • 1:49 - 1:51
    Thế nó hoạt động như thế nào?"
  • 1:51 - 1:53
    Và để hiểu vấn đề này,
  • 1:53 - 1:56
    bạn cần phải hiểu một chút về cách thức hoạt động của máy bay tàng hình.
  • 1:56 - 1:59
    Và vì thế -- đây là một sự tối giản qua mức --
  • 1:59 - 2:01
    nhưng căn bản, nó không phải như là
  • 2:01 - 2:03
    bạn có thể phát một tín hiệu radar
  • 2:03 - 2:06
    xuyên qua khối sắt 156 tấn trên trời.
  • 2:06 - 2:09
    Nó sẽ không biến mất.
  • 2:09 - 2:12
    Nhưng nếu bạn có thể chọn thứ to lớn dường đó,
  • 2:12 - 2:15
    và có thể biến nó thành
  • 2:15 - 2:17
    hàng triệu thứ nhỏ xíu --
  • 2:17 - 2:19
    thứ gì đó như một đàn chim --
  • 2:19 - 2:21
    vậy và khi radar dò nó
  • 2:21 - 2:23
    có thể nhìn thấy
  • 2:23 - 2:25
    mọi đàn chim trên trời.
  • 2:25 - 2:29
    Và nếu bạn là một cái radar, thì đó là một việc tồi tệ
  • 2:29 - 2:32
    Và anh ta nói, "À. Nhưng đó là nếu anh là một chiếc radar.
  • 2:32 - 2:34
    Vậy chúng tôi không dùng radar.
  • 2:34 - 2:37
    chúng tôi tạo một chiêc hộp đen dò các tín hiệu điện,
  • 2:37 - 2:40
    truyền tin điện tử.
  • 2:40 - 2:43
    Và bất kỳ khi nào chúng tôi nhìn thấy một đàn chim có thiết bị điện tín,
  • 2:43 - 2:46
    chúng tôi nghĩ nó có liên quan tới người Mỹ."
  • 2:46 - 2:48
    Và tôi nói, "Ừ.
  • 2:48 - 2:50
    Hay đấy.
  • 2:50 - 2:52
    Vậy các anh đã phủ nhận hoàn toàn
  • 2:52 - 2:54
    60 năm nghiên cứu hàng không.
  • 2:54 - 2:56
    Hành động tiếp theo của các anh là gì?
  • 2:56 - 2:58
    Các anh làm gì khi trưởng thành?"
  • 2:58 - 3:00
    Và anh ta nói,
  • 3:00 - 3:02
    "À thì, các dịch vụ kinh tế."
  • 3:02 - 3:04
    Và tôi nói, "Ồ."
  • 3:04 - 3:07
    Bởi vì các dịch vụ này đã xuất hiện trong các bản tin gần đây.
  • 3:07 - 3:09
    Và tôi nói, "Thế nó hoạt động như thế nào?"
  • 3:09 - 3:11
    Và anh ta nói, "À thì đang có khoảng 2,000 nhà vật lý ở Wall Street,
  • 3:11 - 3:13
    và tôi là một trong số đó."
  • 3:13 - 3:16
    Và tôi nói, "Thế chiếc hộp đen của Wall Street là gì vậy?"
  • 3:16 - 3:18
    Và anh ta nói, "Thật buồn cười khi anh hỏi thế,
  • 3:18 - 3:21
    vì thực sự nó được gọi là "Thương mại hộp đen" - Black Box Trading.
  • 3:21 - 3:23
    Đôi khi được gọi là Algo Trading --
  • 3:23 - 3:26
    Thương mại thuật toán."
  • 3:26 - 3:29
    Và thương mại thuật toán đã phần nào tiến hóa
  • 3:29 - 3:32
    vì các nhà buôn thuộc các tổ chức có chung vấn đề
  • 3:32 - 3:35
    mà Không quân Hoa Kỳ gặp phải,
  • 3:35 - 3:38
    đó là họ chuyển những vị trí này --
  • 3:38 - 3:40
    dù là Proctor & Gamble hay là Accenture, gì cũng được --
  • 3:40 - 3:42
    họ đang chuyển hàng triệu cổ phiếu của thứ gì đó
  • 3:42 - 3:44
    quanh thị trường.
  • 3:44 - 3:46
    Và nếu họ đồng loạt làm như vậy,
  • 3:46 - 3:48
    nó như là chơi poker và cược tất cả ngay lập tức.
  • 3:48 - 3:50
    Bạn chỉ cần lật tay.
  • 3:50 - 3:52
    Vậy họ phải tìm một cách --
  • 3:52 - 3:54
    và họ dùng các thuật toán để làm điều này --
  • 3:54 - 3:56
    phá vỡ thứ to lớn đó
  • 3:56 - 3:58
    thành một triệu giao dịch nhỏ.
  • 3:58 - 4:00
    Và phần kỳ diệu và đáng sợ là
  • 4:00 - 4:02
    đó là chính phép toán
  • 4:02 - 4:04
    được dùng để chia nhỏ những thứ to lớn
  • 4:04 - 4:06
    thành hàng triệu thứ nhỏ hơn
  • 4:06 - 4:08
    cũng có thể dùng để tìm hàng triệu thứ nhỏ
  • 4:08 - 4:10
    rồi vá chúng lại với nhau
  • 4:10 - 4:12
    và tìm hiểu xem điều gì đang thực sự xảy ra trên thị trường.
  • 4:12 - 4:14
    Vậy nếu các bạn cần có hình dung
  • 4:14 - 4:17
    về điều đang xảy ra trên thị trường cổ phiếu ngay lúc này,
  • 4:17 - 4:19
    điều các bạn có thể hình dung là một mớ các thuật toán
  • 4:19 - 4:22
    được lập trình để che giấu,
  • 4:22 - 4:25
    và một mớ các thuật toán khác được lập trình để tìm kiếm chúng và hành động.
  • 4:25 - 4:28
    Và tất cả đều vận hành trơn tru.
  • 4:28 - 4:30
    Và đó là 70%
  • 4:30 - 4:32
    của thị trường chứng khoán Mỹ,
  • 4:32 - 4:34
    70% của hệ thống vận hành
  • 4:34 - 4:37
    trước đó được biết đến như tiền trợ cấp của các bạn,
  • 4:37 - 4:40
    tiền cầm cố của các bạn.
  • 4:40 - 4:42
    Và điều tồi tệ nào có thể xảy ra chứ?
  • 4:42 - 4:44
    Điều tồi tệ đó là
  • 4:44 - 4:46
    một năm trước,
  • 4:46 - 4:49
    chín phần trăm của toàn bộ thị trường biến mất trong năm phút,
  • 4:49 - 4:52
    và người ta gọi đó là Flash Crash of 2:45 - Sự sụp đổ chớp nhoáng lúc 2h45.
  • 4:52 - 4:55
    Đột nhiên, 9% biến mất,
  • 4:55 - 4:57
    và tới ngày nay chưa một ai
  • 4:57 - 4:59
    nhất trí về việc đã xảy ra,
  • 4:59 - 5:02
    bởi vì không ai đặt trước, không ai yêu cầu nó xảy ra.
  • 5:02 - 5:05
    Không ai kiểm soát được điều đã xảy ra.
  • 5:05 - 5:07
    Tất cả những gì họ đã có
  • 5:07 - 5:09
    chỉ là một màn hình trước mặt họ
  • 5:09 - 5:11
    có các con số trên đó
  • 5:11 - 5:13
    và chỉ một nút đỏ
  • 5:13 - 5:15
    ghi chữ "Stop"
  • 5:15 - 5:17
    Vậy đó,
  • 5:17 - 5:19
    chúng tôi đang viết các thứ,
  • 5:19 - 5:22
    chúng ta đang viết những thứ mà chúng ta không còn có thể đọc được.
  • 5:22 - 5:24
    Và chúng ta đã và đang tiếp tay cho một thứ gì đó
  • 5:24 - 5:26
    bất hợp pháp.
  • 5:26 - 5:29
    Và chúng ta mất đi ý thức
  • 5:29 - 5:31
    về điều đang thực sự xảy ra
  • 5:31 - 5:33
    trong thế giới mà chúng ta đã tạo nên.
  • 5:33 - 5:35
    Và chúng ta bắt đầu con đường của riêng chúng ta.
  • 5:35 - 5:38
    Có một công ty ở Boston tên là Nanex,
  • 5:38 - 5:40
    và họ dùng toán và phép màu
  • 5:40 - 5:42
    và thứ gì đó tôi không biết,
  • 5:42 - 5:44
    và họ chạm được tới mọi dữ liệu trên thị trường
  • 5:44 - 5:47
    và họ tìm thấy, đôi lúc, vài thuật toán.
  • 5:47 - 5:50
    Và khi họ tìm chúng, họ lôi chúng ra
  • 5:50 - 5:53
    và gắn chúng lên tường như gắn những con bướm.
  • 5:53 - 5:55
    Và họ làm điều chúng ta đã luôn làm
  • 5:55 - 5:58
    khi đối mặt với số lượng lớn dữ liệu mà ta không hiểu được --
  • 5:58 - 6:00
    đó là đặt cho chúng một cái tên
  • 6:00 - 6:02
    và một câu chuyện.
  • 6:02 - 6:04
    Và đây là một thứ họ tìm thấy,
  • 6:04 - 6:08
    họ gọi là Knife - Con Dao,
  • 6:08 - 6:10
    Carnival - Lễ hội hóa trang,
  • 6:10 - 6:14
    Boston Shuffle - Lập lờ Boston,
  • 6:14 - 6:16
    Twilight - Chạng vạng
  • 6:16 - 6:18
    Và điều khôi hài là
  • 6:18 - 6:21
    tất nhiên, những thuật toán này không chỉ chạy quanh thị trường.
  • 6:21 - 6:24
    Bạn có thể tìm thấy những thứ này ở bất cứ nơi đâu
  • 6:24 - 6:26
    một khi bạn học cách tìm kiếm chúng.
  • 6:26 - 6:29
    Bạn có thế tìm được nó ở đây: cuốn sách về loài ruồi
  • 6:29 - 6:31
    mà bạn có thể đang tìm trên Amazon.
  • 6:31 - 6:33
    Bạn có thể đã để ý
  • 6:33 - 6:35
    khi giá khởi điểm của nó là 1.7 Triệu dollar.
  • 6:35 - 6:37
    Dù vậy nó vẫn hết hàng...
  • 6:37 - 6:39
    (Tiếng cười)
  • 6:39 - 6:42
    Nếu bạn mua nó ở giá 1.7 triệu ấy vẫn còn là rẻ.
  • 6:42 - 6:44
    Vài tiếng sau, nó tăng giá tới
  • 6:44 - 6:46
    23.6 Triệu dollar
  • 6:46 - 6:48
    chưa kể vận chuyển.
  • 6:48 - 6:50
    Và câu hỏi là:
  • 6:50 - 6:52
    Không ai mua bán gì; chuyện gì vừa xảy ra thế?
  • 6:52 - 6:54
    Và bạn thấy điều này trên Amazon
  • 6:54 - 6:56
    cũng như trên Wall Street.
  • 6:56 - 6:58
    Và khi bạn thấy các hành động tương tự,
  • 6:58 - 7:00
    bạn thấy bằng chứng
  • 7:00 - 7:02
    của các thuật toán mâu thuẫn,
  • 7:02 - 7:04
    các thuật toán bị khóa trong các vòng lặp,
  • 7:04 - 7:06
    mà không có sự giám sát của con người,
  • 7:06 - 7:09
    không có sự giám sát của con người
  • 7:09 - 7:12
    để nói rằng, "Thực ra thì, 1.7 triệu là khá nhiều."
  • 7:12 - 7:15
    (Tiếng cười)
  • 7:15 - 7:18
    Và cũng như đối với Amazon, chuyện tương tự xảy ra với Netflix.
  • 7:18 - 7:20
    Và vì vậy Netflix đã trải qua
  • 7:20 - 7:22
    vài thuật toán khác nhau qua các năm.
  • 7:22 - 7:25
    Họ bắt đầu với Cinematch và đã thử một vài thuật toán khác:
  • 7:25 - 7:27
    Dinosaur Planet (hành tinh khủng long), Gravity (lực hấp dẫn).
  • 7:27 - 7:29
    Họ đang dùng Pragmatic Chaos (mớ hỗn độn thực dụng)
  • 7:29 - 7:31
    Pragmatic Chaos, giống như mọi thuật toán của Netflix,
  • 7:31 - 7:33
    đang cố gắng làm cùng một điều.
  • 7:33 - 7:35
    Đó là cố gắng nắm bắt bạn,
  • 7:35 - 7:37
    trên vỏ sụn bên trong xương sọ,
  • 7:37 - 7:39
    để nó có thể gợi ý bộ phim nào
  • 7:39 - 7:41
    bạn muốn xem tiếp --
  • 7:41 - 7:44
    một điều cực kỳ khó.
  • 7:44 - 7:46
    Nhưng độ khó của vấn đề
  • 7:46 - 7:49
    và sự thật là chúng ta chưa hoàn toàn giải quyết được nó,
  • 7:49 - 7:51
    không kéo đi
  • 7:51 - 7:53
    hiệu ứng của Pragmatic Chaos.
  • 7:53 - 7:56
    Pragmatic Chaos, cũng như mọi thuật toán của Netflix,
  • 7:56 - 7:58
    quyết định,
  • 7:58 - 8:00
    60%
  • 8:00 - 8:02
    số lượng phim được thuê.
  • 8:02 - 8:04
    Vì thế một mẩu thông tin mã hóa
  • 8:04 - 8:07
    về bạn
  • 8:07 - 8:10
    chịu trách nhiệm cho 60% số phim đó.
  • 8:10 - 8:12
    Nhưng chuyện gì sẽ xảy ra nếu bạn có thể đánh giá những bộ phim đó
  • 8:12 - 8:14
    trước khi chúng được làm nên?
  • 8:14 - 8:16
    Thế có phải tiện không?
  • 8:16 - 8:19
    Vài nhà khoa học số liệu từ Anh đang ở Hollywood,
  • 8:19 - 8:21
    và họ có các thuật toán dựng truyện --
  • 8:21 - 8:23
    một công ty gọi là Epagogix.
  • 8:23 - 8:26
    Và bạn có thể chạy thử kịch bản của mình qua đó,
  • 8:26 - 8:28
    và họ có thể nói cho bạn, một cách định lượng,
  • 8:28 - 8:30
    rằng đó là một bộ phim 30 triệu đô
  • 8:30 - 8:32
    hay 200 triệu đô.
  • 8:32 - 8:34
    Và vấn đề là đây không phải Google.
  • 8:34 - 8:36
    Đó không phải thông tin.
  • 8:36 - 8:38
    Đó không phải là thống kê tài chính; đó là văn hóa.
  • 8:38 - 8:40
    Và cái mà bạn nhìn thấy ở đây,
  • 8:40 - 8:42
    hoặc cái mà bình thường bạn không thực sự thấy
  • 8:42 - 8:46
    là vật lý của văn hóa.
  • 8:46 - 8:48
    Và nếu như những thuật toán này,
  • 8:48 - 8:50
    như những thuật toán ở Wall Street,
  • 8:50 - 8:53
    ngày nào đó bị sập và trở nên xiên xẹo,
  • 8:53 - 8:55
    làm thế nào mà ta biết được,
  • 8:55 - 8:57
    nó sẽ trông như thế nào?
  • 8:57 - 9:00
    Và nó đang ở trong nhà bạn. Chúng đang ở trong nhà bạn.
  • 9:00 - 9:02
    Có 2 loại thuật toán đấu tranh cho phòng khách nhà bạn.
  • 9:02 - 9:04
    Đó là 2 con robot lau chùi khác nhau
  • 9:04 - 9:07
    có nhiều quan niệm rất khác nhau về định nghĩa của sự sạch sẽ.
  • 9:07 - 9:09
    Và bạn có thể thấy điều đó
  • 9:09 - 9:12
    nếu bạn quay chậm và gắn đèn lên chúng.
  • 9:12 - 9:15
    Và chúng như kiểu những kiến trúc sư bí ẩn trong phòng ngủ của bạn.
  • 9:15 - 9:18
    Và ý tưởng rằng chính kiến trúc
  • 9:18 - 9:20
    bằng cách nào đó hướng tới sự tối ưu hóa thuật toán
  • 9:20 - 9:22
    là không hề viển vông.
  • 9:22 - 9:25
    Nó siêu thực và nó đang diễn ra quanh bạn.
  • 9:25 - 9:27
    Bạn cảm thấy rõ nhất
  • 9:27 - 9:29
    khi bạn ở trong một chiếc hộp kim loai được hàn kín,
  • 9:29 - 9:31
    một thang máy kiểu mới,
  • 9:31 - 9:33
    chúng được gọi là thang máy kiểm soát đích đến.
  • 9:33 - 9:36
    Đó là những chiếc tháng máy mà bạn phải ấn nút tầng mà bạn sẽ tới
  • 9:36 - 9:38
    trước khi bạn bước vào thang máy.
  • 9:38 - 9:40
    Và nó sử dụng cái được gọi là bin packing algorithms -- thuật toán đóng gói
  • 9:40 - 9:42
    Vậy không chiếc thang nào
  • 9:42 - 9:44
    cho phép tất cả mọi người vào buồng thang máy họ thích.
  • 9:44 - 9:46
    Tất cả những người muốn vào tầng 10 vào xe số 2,
  • 9:46 - 9:49
    và tất cả những người muốn vào tầng 3 vào xe số 5.
  • 9:49 - 9:51
    Và vấn đề là
  • 9:51 - 9:53
    người ta sợ.
  • 9:53 - 9:55
    Người ta hoảng hốt.
  • 9:55 - 9:57
    Và bạn hiểu tại sao. Bạn hiểu tại sao.
  • 9:57 - 9:59
    Bởi vì chiếc thang máy
  • 9:59 - 10:02
    thiếu một vài bộ phận quan trọng, như những cái nút.
  • 10:02 - 10:04
    (Tiếng cười)
  • 10:04 - 10:06
    Như những thứ mà con người sử dụng.
  • 10:06 - 10:08
    Tất cả những gì nó có
  • 10:08 - 10:11
    chỉ là con số đi lên hoặc đi xuống
  • 10:11 - 10:14
    và chiếc nút đỏ ghi chữ "Stop"
  • 10:14 - 10:17
    Và đó là thứ chúng ta đang thiết kế.
  • 10:17 - 10:19
    Chúng ta đang thiết kế
  • 10:19 - 10:21
    cho loại ngôn ngữ máy móc này
  • 10:21 - 10:24
    Và bạn có thể chịu đến bao xa? Bạn có thể chịu đến bao xa?
  • 10:24 - 10:26
    Bạn có thể chịu được rất, rất xa.
  • 10:26 - 10:29
    Vậy để tôi đưa vấn đề trở về Wall Street.
  • 10:30 - 10:32
    Bởi vì thuật toán của Wall Street
  • 10:32 - 10:35
    phụ thuộc vào một tiêu chí hơn hẳn các tiêu chí khác,
  • 10:35 - 10:37
    đó là tốc độ.
  • 10:37 - 10:40
    Và chúng vận hành trên đơn vị phần nghìn và phần triệu giây.
  • 10:40 - 10:42
    Và để cho bạn hiểu một phần triệu giây là gì
  • 10:42 - 10:44
    nó tốn 500 000 phần triệu giây
  • 10:44 - 10:46
    cho một cú click chuột.
  • 10:46 - 10:48
    Nhưng nếu bạn là một thuật toán ở Wall Street
  • 10:48 - 10:50
    và bạn chậm 5 phần triệu giây,
  • 10:50 - 10:52
    bạn là kẻ thua cuộc.
  • 10:52 - 10:54
    Vậy nếu bạn là một thuật toán,
  • 10:54 - 10:57
    bạn sẽ kiếm tìm một kiến trúc sư như người tôi gặp ở Frankfurt
  • 10:57 - 10:59
    người lúc đó đang moi ruột một tòa nhà chọc trời --
  • 10:59 - 11:02
    ném ra ngoài toàn bộ đồ đạc, mọi thiết bị hạ tầng phục vụ nhu cầu con người,
  • 11:02 - 11:05
    và chỉ đặt những thanh sắt trên sàn nhà
  • 11:05 - 11:08
    sẵn sàng đặt những server vào đó --
  • 11:08 - 11:10
    Tất cả để cho một thuật toán
  • 11:10 - 11:13
    có thế tiến gần hơn tới Internet
  • 11:13 - 11:16
    Và bạn nghĩ về Internet như một hệ thống được phân bố.
  • 11:16 - 11:19
    Và tất nhiên, chính thế, nhưng nó được phân bố thành các không gian
  • 11:19 - 11:21
    Ở New York, nó được phân bố từ
  • 11:21 - 11:23
    khách sạn Carrier
  • 11:23 - 11:25
    trên phố Hudson.
  • 11:25 - 11:28
    Và đó là nơi mà các sợi dây nối đến thành phố trực tiếp.
  • 11:28 - 11:32
    Và sự thật là bạn càng xa nơi đó,
  • 11:32 - 11:34
    bạn sẽ bị trễ vài phần nghìn giây
  • 11:34 - 11:36
    Những anh chàng phố Wall,
  • 11:36 - 11:38
    Marco Polo và Cherokee Nation,
  • 11:38 - 11:40
    họ chậm 8 phần triệu giây
  • 11:40 - 11:42
    so với những anh chàng
  • 11:42 - 11:46
    ở trong những tòa nhà bị moi ruột
  • 11:46 - 11:48
    quanh khách sạn Carrier.
  • 11:48 - 11:51
    Và điều đó sẽ tiếp tục xảy ra
  • 11:51 - 11:53
    Chúng ta đang tiếp tục khoét rỗng chúng,
  • 11:53 - 11:56
    bởi vì các bạn, từng inch một
  • 11:56 - 11:59
    từng bảng một và từng dollar một
  • 11:59 - 12:02
    không một ai trong số các bạn có thể vắt ra tiền từ không gian đó
  • 12:02 - 12:05
    như thuật toán Boston Shuffle.
  • 12:05 - 12:07
    Nhưng nếu bạn nhìn rộng ra,
  • 12:07 - 12:09
    nếu bạn nhìn rộng ra,
  • 12:09 - 12:13
    bạn sẽ thấy một bán kính 825 dặm
  • 12:13 - 12:15
    giữa New York và Chicago
  • 12:15 - 12:17
    được xây dựng trong vài năm qua
  • 12:17 - 12:20
    bởi một công ty tên là Spread Networks.
  • 12:20 - 12:22
    Đây là một sợi cáp quang
  • 12:22 - 12:24
    được đặt giữa 2 thành phố
  • 12:24 - 12:27
    để truyền một tín hiệu
  • 12:27 - 12:30
    nhanh gấp 37 lần thời gian một cú click chuột --
  • 12:30 - 12:33
    chỉ để cho những thuật toán ấy,
  • 12:33 - 12:36
    chỉ để cho Carnival và Knife.
  • 12:36 - 12:38
    Và khi bạn nghĩ về điều này,
  • 12:38 - 12:40
    rằng chúng ta đang cho chạy qua nước Mỹ
  • 12:40 - 12:43
    với thuốc nổ và cưa đá
  • 12:43 - 12:45
    để một thuật toán có thể kết thúc một hợp đồng
  • 12:45 - 12:48
    nhanh hơn 3 phần triệu giây,
  • 12:48 - 12:50
    tất cả vì một khuôn mẫu liên lạc
  • 12:50 - 12:54
    mà không con người nào có thể biết được
  • 12:54 - 12:57
    đó là một kiểu định mệnh được định trước
  • 12:57 - 13:00
    và sẽ luôn tìm những biên giới mới.
  • 13:00 - 13:03
    Không may thay, chúng ta đã cắt giảm công việc của mình.
  • 13:03 - 13:05
    Đây chỉ là lý thuyết
  • 13:05 - 13:07
    Có vài nhà toán học ở MIT
  • 13:07 - 13:09
    và sự thật là tôi không thực sự hiểu
  • 13:09 - 13:11
    phần lớn những gì họ nói.
  • 13:11 - 13:14
    Nó bao gồm dải sáng hình nón và chồng chập lượng tử,
  • 13:14 - 13:16
    và tôi không hiểu hết chỗ đó.
  • 13:16 - 13:18
    Nhưng tôi có thể đọc chiếc bản đồ này.
  • 13:18 - 13:20
    Và chiếc bản đồ này ghi rằng
  • 13:20 - 13:23
    nếu bạn đang định kiếm tiền ở những thị trường có chấm đỏ,
  • 13:23 - 13:25
    đó là nơi người ta ở, là các thành phố,
  • 13:25 - 13:28
    bạn phải đặt các server ở chỗ các chấm xanh
  • 13:28 - 13:30
    để làm điều đó hiệu quả nhất.
  • 13:30 - 13:33
    Và điểu mà bạn có thể đã để ý về những chấm xanh đó
  • 13:33 - 13:36
    là rất nhiều chấm ở giữa đại dương.
  • 13:36 - 13:39
    Và đó là điều ta sẽ làm, ta sẽ dựng những bong bóng hay thứ gì đó tương tự,
  • 13:39 - 13:41
    hay cái phà.
  • 13:41 - 13:43
    Chúng ta sẽ thực sự chia cắt mặt nước
  • 13:43 - 13:45
    để kéo tiền ra khỏi không khí,
  • 13:45 - 13:47
    bởi vì đó là một tương lại tươi sáng
  • 13:47 - 13:49
    nếu bạn là một thuật toán,
  • 13:49 - 13:51
    (Tiếng cười)
  • 13:51 - 13:54
    Và đó không phải là tiền bạc
  • 13:54 - 13:56
    mà đó là động lực được tiền bạc thúc đẩy.
  • 13:56 - 13:58
    Rằng chúng ta đang thực sự đất liền hóa
  • 13:58 - 14:00
    Trái đất
  • 14:00 - 14:02
    với kiểu hiệu suất thuật toán này.
  • 14:02 - 14:04
    Và trong ánh sáng đó,
  • 14:04 - 14:06
    bạn quay trở lại
  • 14:06 - 14:08
    và bạn nhìn vào những bức ảnh của Michael Najjar,
  • 14:08 - 14:11
    và bạn nhận ra chúng không phải là phép ẩn dụ, chúng là lời tiên đoán.
  • 14:11 - 14:13
    Chúng là lời tiên đoán
  • 14:13 - 14:17
    cho kiểu hiệu ứng đất liền, và hoạt động địa chất
  • 14:17 - 14:19
    của loại toán mà chúng ta đang tạo ra.
  • 14:19 - 14:22
    Và hình sdangs phối cảnh luôn được tạo ra
  • 14:22 - 14:25
    bởi sự hợp tác kỳ là, không mấy dễ dàng này
  • 14:25 - 14:28
    giữa thiên nhiên và con người.
  • 14:28 - 14:31
    Nhưng giờ đây có một lực thứ ba song song hợp tác: thuật toán --
  • 14:31 - 14:34
    Boston Shuffler, Carnival.
  • 14:34 - 14:37
    và chúng ta phải hiểu chúng như tự nhiên,
  • 14:37 - 14:39
    và theo một cách nào đó thì đúng thế.
  • 14:39 - 14:41
    Xin cảm ơn
  • 14:41 - 15:01
    (Tiếng vỗ tay)
Title:
Kevin Slavin : Các thuật toán hình thành thế giới của chúng ta như thế nào
Speaker:
Kevin Slavin
Description:

Kevin Slavin lập luận rằng chúng ta đang sống trong 1 thế giới được thiết kế cho các thuật toán và ngày càng được kiểm soát bởi toán học. Trong buổi nói chuyện đầy lý thú này từ TEDGlobal, ông chỉ ra cách mà các chương trình máy tính phức tạp có thể xác định các chiến lược tình báo, giá cổ phiếu, các kịch bản phim và kiến trúc.Hơn thế nữa ông cũng muốn cảnh báo rằng chúng ta đang viết các dòng mã mà chúng ta không hiểu, cùng với những hệ lụy mà chúng ta không thể kiểm soát.

more » « less
Video Language:
English
Team:
closed TED
Project:
TEDTalks
Duration:
15:02
Ngan Nguyen H added a translation

Vietnamese subtitles

Revisions