[Funland] Nguồn gốc của nền văn minh nhân loại

[X_axe]

Xét về mức độ sẵn sàng trong việc triển khai AI cho dịch vụ công phục vụ người dân, VN đang đứng thứ 59/193 nước theo chỉ số của Oxford Insights (Government AI Readiness Index)

Ở lưng chừng giữa Đông Á

 

[lạc lối]

Thế này làm sao hành nghề được, lão cần NC
1. Có một quan hệ nguyên nhân- kết quả giữa nghề mổ và còn đường trở tỷ phú Mẽo
2. Có một quan hệ nguyên nhân- kết quả giữa nghề mổ và cách anh trở thành TT Anh
....

Phải vodka cụ gấp vì quá hay , tương tự như câu hỏi : làm thế nào để từ một tơ nhện mong manh mà dệt nên được một sợi dây thừng .

 

[X_axe]

Hồi bé, em hay tưởng tượng ra mình có 1 cái máy biết tuốt, hỏi gì nó cũng biết - và giờ nó là OpenAI.

Cụ nói đúng là 20 năm vừa qua khoa học, công nghệ nó tiến nhanh đến mức chóng mặt và nếu nhìn lại xã hội 20-30 năm trước cũng rất khó hình dung là 30 năm sau đã khác biệt đến nhường này.

Tuy nhiên những thành công đó đều xuất phát từ bộ não con người chứ chưa có sản phẩm khoa học, công nghệ nào tự tạo ra được 1 thứ hoàn toàn mới gây đột phá mà không có sự can thiệp của con người. Khoa học công nghệ vẫn chỉ là công cụ để con người nghiên cứu và sáng tạo ra thứ mới. Cho đến tận bây giờ khoa học công nghệ bản thân nó còn chưa tự sáng tạo ra thứ gì mới mẻ, thì còn rất lâu nó mới có thể so sánh được với bộ não con người.

Em nói ví dụ như AI, thực ra AI đã được nghiên cứu từ hơn nửa thế kỷ trước và vài năm gần đây mới có 1 số tiến bộ đáng kể. Nhưng nếu xem xét thật kỹ các khía cạnh của trí thông minh, các cụ sẽ thấy Open AI 4.0 mới nhất đây , nếu so sánh với trí não của con người thì mới chỉ ngang 1 đứa trẻ con 3-4 tuổi mà thôi. Thứ mà AI làm tốt hơn con người chỉ là nó có sẵn 1 lượng dữ liệu khổng lồ để tìm kiếm và đưa ra đáp án cho mình muốn trog thời gian ngắn, chứ nó cũng không tạo ra được cái gì mới cả.

Cụ nào có con thì biết, tầm 7-8 tháng tuổi biết bò, không cần ai dạy, bọn nó cũng biết quăng cái gối xuống sàn rồi tụt từ giường xuống mà không bị ngã. Rồi tầm 3-4 tuổi, có khi nói còn chưa sõi nhưng nó đã biết chơi cờ vua chỉ bằng cách ngồi nhìn người lớn chơi mà không cần ai dạy nó đi 1 nước cờ nào. Năng lực học hỏi điều hoàn toàn mới thông qua quan sát đó của trí não cho đến giờ chưa có cỗ máy nào làm được. Phần mềm chơi cờ vua/tướng cụ mà không viết đoạn code để con tượng đi chéo thì cái máy tính có đọc hàng trăm triệu ván cờ cũng không thể tự tạo ra đoạn code để nó đi con tượng được.

Khi nào mà con người chế tạo ra được 1 cỗ máy chỉ cần đưa vào 1 dòng lệnh (hoặc 1 phần mềm) duy nhất là "tự nhìn xung quanh và tự học tập đi" và nó tự học được thì lúc đó mới có thể so sánh cỗ máy với bộ não con người được.

Mà từ giờ tới lúc đó thì còn xa lắm

Hiện nay máy đang "tự nhìn xung quanh và tự học tập đi" rồi đó cụ. Như xe tự lái cúa Tesla phấn đấu 2026 sẽ triển khai đại trà taxi Cybercab không có tài xế

Cơ chế xe Tesla học cách lái đúng như cụ kỳ vọng "tự nhìn xung quanh và tự học tập đi". Chỉ nhược điểm là nó chỉ học 1 món là lái xe thôi, kỳ vọng tiếp theo là AGI trí tuệ nhân tạo tổng hợp đa lĩnh vực hơn

 

[detector]

Có một ví dụ khá nổi tiếng để chúng ta có thể thấy bản chất của học máy, của việc xây dựng các mô hình AI khác với việc học của bộ não con người như thế nào. Câu hỏi này ChatGPT trả lời sai suốt từ phiên bản đầu cho đến phiên bản hiện tại.

AI nói chung nó không học các quy luật, quy tắc mà nó học thông qua việc nhồi nhét và ghi nhớ một đống các dữ liệu đầu vào. Còn muốn nó học các quy luật thì lại phải tập trung vào 1 lĩnh vực hẹp nào đó (hình học chẳng hạn) và cũng vẫn bằng cách biến các quy tắc, định lý thành data rồi nhồi nhét cho AI

 

[X_axe]

Nói chuyện về AI có cái này rất đáng lưu ý: Đạo đức của AI, công cụ càng mạnh càng nguy hiểm.

Như giám đốc dự án bom nguyên tử Mỹ Oppenheimer cũng chính là người tìm cách thúc đẩy cơ chế kiểm soát hạt nhân (các cụ xem phim Oppenheimer đạt giả Oscar 2023)

Đến nay cụ Hinton cha đẻ AI, người mới đạt giải Nobel vật lý 2024 vì nghiên cứu AI cũng vậy: Năm 2023, ông đột ngột rời khỏi Google và công khai cảnh báo về những rủi ro ngắn hạn và dài hạn của công nghệ mà ông đã góp phần tạo ra. Ông cho biết hối hận vì AI bị lạm dụng quá dễ dàng.

AI rất dễ bị lạm dụng vào mục đích đen tối. Giáo hoàng Francis đánh giá cao AI đồng thời cảnh báo sự nguy hiểm của AI

Túm lại, khoa học có mặt tốt và mặt xấu với con người. Vẫn luôn cần tôn giáo và các thể chế xã hội

Kết thúc Hội nghị thượng đỉnh G7, Đức Giáo hoàng kêu gọi giám sát trí tuệ nhân tạo

VTV.vn - Hội nghị lãnh đạo các nước G7 đã kết thúc trong ngày hôm nay (15/6) tại Italy.

vtv.vn

 

[XPQ]

Thế này làm sao hành nghề được, lão cần NC
1. Có một quan hệ nguyên nhân- kết quả giữa nghề mổ và còn đường trở tỷ phú Mẽo
2. Có một quan hệ nguyên nhân- kết quả giữa nghề mổ và cách anh trở thành TT Anh
....

Bác vào vấn đề rất sâu, chính nó là ý em muốn nói về cái quan niệm nhân quả chất phác đã vôi hoá trong văn hoá dân gian ở ta. Như em đọc được thì biết cái "nghiệp báo" là tiếng ta dịch từ tiếng Tàu mà tiếng Tàu dịch từ tiếng Ấn. Ngài Huyền Trang khi dịch Bát Nhã đã dùng một từ khác nhưng ngài La Thập dịch thành như bây giờ ta hiểu là "báo ứng".
Một ông làm nghề đồ tể, chăm chỉ và lành nghề nên thu nhập tốt. Vì ít học ít đọc, ông coi việc giết mổ hàng ngày chỉ vì phải kiếm sống nuôi gia dình. Ông nuôi dạy con cái nghiêm khắc, các con ông ý thức được sự thấp kém về đạo đức của cái nghề mà cha họ làm. Con cái ông đồ tề học giỏi và quyết chí vươn lên từ địa vị thấp kém của gia đình.......Quyết tâm, sự chăm chỉ theo tấm gương người cha và thêm những may mắn họ đã gặp thì các người con đều thành đạt. Một trong số đó là tỷ phú Mỹ. Một trong số đó là Thủ tướng Anh.
Như vậy là có một chuỗi quan hệ nhân quả bắt nguồn từ nghề diết mổ.

 

[X_axe]

Có một ví dụ khá nổi tiếng để chúng ta có thể thấy bản chất của học máy, của việc xây dựng các mô hình AI khác với việc học của bộ não con người như thế nào. Câu hỏi này ChatGPT trả lời sai suốt từ phiên bản đầu cho đến phiên bản hiện tại.

AI nói chung nó không học các quy luật, quy tắc mà nó học thông qua việc nhồi nhét và ghi nhớ một đống các dữ liệu đầu vào. Còn muốn nó học các quy luật thì lại phải tập trung vào 1 lĩnh vực hẹp nào đó (hình học chẳng hạn) và cũng vẫn bằng cách biến các quy tắc, định lý thành data rồi nhồi nhét cho AI

Em nghĩ AI phát hiện ra các quy luật rồi chứ không chỉ học quy luật nữa? Ví dụ Google AI hay Alibaba AI có thể tìm ra quy luật hành vi tiêu dùng từ big data người dùng và ứng dụng vào marketing.

AGI Q* của OpenAI nghe đồn có thể quy nạp, học, hiểu. Tức là có khả năng giải các bài toán khó mà con người chưa giải được (tìm ra quy luật mới trong toán học).

 

[detector]

Em nghĩ AI phát hiện ra các quy luật rồi chứ không chỉ học quy luật nữa? Ví dụ Google AI hay Alibaba AI có thể tìm ra quy luật hành vi tiêu dùng từ big data người dùng và ứng dụng vào marketing.

AGI Q* của OpenAI nghe đồn có thể quy nạp, học, hiểu. Tức là có khả năng giải các bài toán khó mà con người chưa giải được (tìm ra quy luật mới trong toán học).

Ý em là thế này. Khi mình dạy 1 đứa trẻ con đọc chữ, mình bảo chữ O nó là 1 hình tròn khép kín và đưa ra vài ví dụ, chữ Ơ nó là hình tròn thêm cái móc, rồi đưa thêm vài ví dụ. Và sau đó đứa trẻ có thể dễ dàng đọc chữ O, chữ Ơ dù đánh máy hay viết tay, dù in màu xanh hay màu đỏ.
Còn khi dạy AI chúng ta làm thế nào? Chúng ta thu thập hàng chục nghìn chữ O, chữ Ơ của các font chữ, kích thước, màu sắc, độ nghiêng, độ nhiễu khác nhau và lặp đi lặp lại hàng chục nghìn lần bảo với AI rằng đây là chữ O, đây là chữ Ơ. Việc rút ra các quy luật ẩn (latent features) là ngẫu nhiên và tùy từng mô hình AI. Và các quy luật ẩn đó phần lớn là không giải thích được với con người (unexplainable).

 

[X_axe]

Ý em là thế này. Khi mình dạy 1 đứa trẻ con đọc chữ, mình bảo chữ O nó là 1 hình tròn khép kín và đưa ra vài ví dụ, chữ Ơ nó là hình tròn thêm cái móc, rồi đưa thêm vài ví dụ. Và sau đó đứa trẻ có thể dễ dàng đọc chữ O, chữ Ơ dù đánh máy hay viết tay, dù in màu xanh hay màu đỏ.
Còn khi dạy AI chúng ta làm thế nào? Chúng ta thu thập hàng chục nghìn chữ O, chữ Ơ của các font chữ, kích thước, màu sắc, độ nghiêng, độ nhiễu khác nhau và lặp đi lặp lại hàng chục nghìn lần bảo với AI rằng đây là chữ O, đây là chữ Ơ. Việc rút ra các quy luật ẩn (latent features) là ngẫu nhiên và tùy từng mô hình AI. Và các quy luật ẩn đó phần lớn là không giải thích được với con người (unexplainable).

Cái này theo em hiểu ví dụ của cụ là kỹ năng nhận thức mô típ pattern recognition, hiện nay AI đang tìm cách đột phá cái này. Quy nạp tổng quát hoá từ các sự vật hiện tượng đơn lẻ.

Cái khác là:
- Dường như con người có năng lực quy nạp tự nhiên? liên tưởng, liên hệ
- Còn AI phải dùng lượng lớn dữ liệu, phân tích dữ liệu để tổng hợp, quy nạp

Con người có thể mạnh hơn rất nhiều nhờ tính tự nhiên, và nhiều mặt (tổng hợp); nhưng ngượic lại với mỗi lĩnh vực mỗi bài toán cụ thể AI AGI lại rất mạnh về dữ liệu lớn nên độ chính xác cao, phát hiện ra các pattern mà đầu óc con người (hoặc vì không đủ thông tin số lớn) để quy nạp, "nhìn" thấy sự liên hệ.


Em nghĩ theo hướng AI vs con người mỗi bên có một thế mạnh riêng không gióng nhau (AI rất mạnh về thông tin lớn); đó là tiền đề của cách mạng 5.0 tương tác người - máy

 

[detector]

Cái này theo em hiểu ví dụ của cụ là kỹ năng nhận thức mô típ pattern recognition, hiện nay AI đang tìm cách đột phá cái này. Quy nạp tổng quát hoá từ các sự vật hiện tượng đơn lẻ.

Cái khác là:
- Dường như con người có năng lực quy nạp tự nhiên? liên tưởng, liên hệ
- Còn AI phải dùng lượng lớn dữ liệu, phân tích dữ liệu để tổng hợp, quy nạp

Con người có thể mạnh hơn rất nhiều nhờ tính tự nhiên, và nhiều mặt (tổng hợp); nhưng ngượic lại với mỗi lĩnh vực mỗi bài toán cụ thể AI AGI lại rất mạnh về dữ liệu lớn nên độ chính xác cao, phát hiện ra các pattern mà đầu óc con người (hoặc vì không đủ thông tin số lớn) để quy nạp, "nhìn" thấy sự liên hệ.


Em nghĩ theo hướng AI vs con người mỗi bên có một thế mạnh riêng không gióng nhau (AI rất mạnh về thông tin lớn); đó là tiền đề của cách mạng 5.0 tương tác người - máy

Hì, nói chung khi nhảy vào làm trực tiếp, bếp núc thì nhiều thứ nó không long lanh, bay bổng đâu ạ
Cảm nhận cá nhân của riêng em, thì càng làm AI càng thấy bộ não người thật là tinh tế, siêu việt. Viên gạch cơ bản của não người là neuron cũng tinh tế hơn rất nhiều neuron nhân tạo trong các mạng Deep Learning hiện nay mà em cho là một sự mô phỏng giản lược rất nhiều của neuron não người.
Não người rất hiệu quả trong việc học nhiều domain khác nhau với lượng dữ liệu hạn chế và cực kỳ hiệu quả về tiêu thụ năng lượng.

 

[DurexMsize]

Hồi bé, em hay tưởng tượng ra mình có 1 cái máy biết tuốt, hỏi gì nó cũng biết - và giờ nó là OpenAI.

Cụ nói đúng là 20 năm vừa qua khoa học, công nghệ nó tiến nhanh đến mức chóng mặt và nếu nhìn lại xã hội 20-30 năm trước cũng rất khó hình dung là 30 năm sau đã khác biệt đến nhường này.

Tuy nhiên những thành công đó đều xuất phát từ bộ não con người chứ chưa có sản phẩm khoa học, công nghệ nào tự tạo ra được 1 thứ hoàn toàn mới gây đột phá mà không có sự can thiệp của con người. Khoa học công nghệ vẫn chỉ là công cụ để con người nghiên cứu và sáng tạo ra thứ mới. Cho đến tận bây giờ khoa học công nghệ bản thân nó còn chưa tự sáng tạo ra thứ gì mới mẻ, thì còn rất lâu nó mới có thể so sánh được với bộ não con người.

Em nói ví dụ như AI, thực ra AI đã được nghiên cứu từ hơn nửa thế kỷ trước và vài năm gần đây mới có 1 số tiến bộ đáng kể. Nhưng nếu xem xét thật kỹ các khía cạnh của trí thông minh, các cụ sẽ thấy Open AI 4.0 mới nhất đây , nếu so sánh với trí não của con người thì mới chỉ ngang 1 đứa trẻ con 3-4 tuổi mà thôi. Thứ mà AI làm tốt hơn con người chỉ là nó có sẵn 1 lượng dữ liệu khổng lồ để tìm kiếm và đưa ra đáp án cho mình muốn trog thời gian ngắn, chứ nó cũng không tạo ra được cái gì mới cả.

Cụ nào có con thì biết, tầm 7-8 tháng tuổi biết bò, không cần ai dạy, bọn nó cũng biết quăng cái gối xuống sàn rồi tụt từ giường xuống mà không bị ngã. Rồi tầm 3-4 tuổi, có khi nói còn chưa sõi nhưng nó đã biết chơi cờ vua chỉ bằng cách ngồi nhìn người lớn chơi mà không cần ai dạy nó đi 1 nước cờ nào. Năng lực học hỏi điều hoàn toàn mới thông qua quan sát đó của trí não cho đến giờ chưa có cỗ máy nào làm được. Phần mềm chơi cờ vua/tướng cụ mà không viết đoạn code để con tượng đi chéo thì cái máy tính có đọc hàng trăm triệu ván cờ cũng không thể tự tạo ra đoạn code để nó đi con tượng được.

Khi nào mà con người chế tạo ra được 1 cỗ máy chỉ cần đưa vào 1 dòng lệnh (hoặc 1 phần mềm) duy nhất là "tự nhìn xung quanh và tự học tập đi" và nó tự học được thì lúc đó mới có thể so sánh cỗ máy với bộ não con người được.

Mà từ giờ tới lúc đó thì còn xa lắm

Nói luôn là giới hạn của con người thì AI cũng ko vượt qua được, vì AI là sản phẩm con người , nó không thể nghĩ ra được cái mà con người chưa nghĩ ra.
Lợi thế AI là nó chứa đc nhiều thứ và tính nhanh hơn. Sau này AI thay con người quản lý kho VKHN, một ngày nó bị treo thế là tên lửa tự phóng, chúng ra reset trái đất. (vì AI nó nhanh hơn người, nên để tạo lợi thế, mấy thằng siêu cường sẽ áp dụng AI cho việc quân sự, phản ứng nhanh hơn, hiệu quả hơn)....

 

[X_axe]

Hì, nói chung khi nhảy vào làm trực tiếp, bếp núc thì nhiều thứ nó không long lanh, bay bổng đâu ạ
Cảm nhận cá nhân của riêng em, thì càng làm AI càng thấy bộ não người thật là tinh tế, siêu việt. Viên gạch cơ bản của não người là neuron cũng tinh tế hơn rất nhiều neuron nhân tạo trong các mạng Deep Learning hiện nay mà em cho là một sự mô phỏng giản lược rất nhiều của neuron não người.
Não người rất hiệu quả trong việc học nhiều domain khác nhau với lượng dữ liệu hạn chế và cực kỳ hiệu quả về tiêu thụ năng lượng.

Em cũng nghĩ vậy, càng làm càng học càng thấy ngu tự nhiên quá vĩ đại. Em đọc thấy hình như cấu tạo neuron AI hiện nay cũng là theo tín hiệu mạng nơ ron xung (spiking neutral networks SNN) mô phỏng não người. Với tốc độ, lượng xử lý, và hiệu quả năng lượng tốt hơn.

Dù tốt mấy, như não người, thì cũng tiêu tốn đến 20% năng lượng cơ thể. Nên AI là một ngành sẽ ngốn năng lượng khủng khiếp trong tương lai?

Thuật toán huấn luyện và kiến trúc phần cứng hiệu quả cao cho Spiking Neural Networks với trọng số tam phân - Viện Công nghệ Thông tin - Đại học Quốc gia Hà Nội

Trong những năm gần đây, mạng nơ ron sâu (Deep Neural Network – DNN) đã có những đóng góp quan trọng trong những ứng dụng của học máy như nhận dạng ảnh [1, 2, 3], nhận dạng vật thể [4, 5], xử lý ngôn ngữ tự nhiên [6, 7] và thông hiểu cảnh quan [8]. ...

iti.vnu.edu.vn

 

[manhcsic]

Bác vào vấn đề rất sâu, chính nó là ý em muốn nói về cái quan niệm nhân quả chất phác đã vôi hoá trong văn hoá dân gian ở ta. Như em đọc được thì biết cái "nghiệp báo" là tiếng ta dịch từ tiếng Tàu mà tiếng Tàu dịch từ tiếng Ấn. Ngài Huyền Trang khi dịch Bát Nhã đã dùng một từ khác nhưng ngài La Thập dịch thành như bây giờ ta hiểu là "báo ứng".
Một ông làm nghề đồ tể, chăm chỉ và lành nghề nên thu nhập tốt. Vì ít học ít đọc, ông coi việc giết mổ hàng ngày chỉ vì phải kiếm sống nuôi gia dình. Ông nuôi dạy con cái nghiêm khắc, các con ông ý thức được sự thấp kém về đạo đức của cái nghề mà cha họ làm. Con cái ông đồ tề học giỏi và quyết chí vươn lên từ địa vị thấp kém của gia đình.......Quyết tâm, sự chăm chỉ theo tấm gương người cha và thêm những may mắn họ đã gặp thì các người con đều thành đạt. Một trong số đó là tỷ phú Mỹ. Một trong số đó là Thủ tướng Anh.
Như vậy là có một chuỗi quan hệ nhân quả bắt nguồn từ nghề diết mổ.

Với mình nếu là quy luật thì coi đó là sự hiển nhiên, chỉ tiếp cận trên góc độ điều mình biết và hiểu.
1. Nhìn vào nguyên nhân (có thể gọi là điểm bắt đầu) có thể dùng câu sau “Mọi ước mơ đều có thể trở thành sự thật nếu chúng ta có đủ can đảm để theo đuổi chúng.” Walt Disney, nhà sản xuất phim người Mỹ
2. Hướng vào kết quả để thay đổi nguyên nhân, để điều chỉnh nguyên nhân đến gần với kết quả, hoặc từ bỏ.
Nghĩa là mình quản trị được thì quy luật đó có ý nghĩa với mình, ngược lại thì coi đó là điều hiển nhiên (hên/xui)

 

[detector]

Em cũng nghĩ vậy, càng làm càng học càng thấy ngu tự nhiên quá vĩ đại. Em đọc thấy hình như cấu tạo neuron AI hiện nay cũng là theo tín hiệu mạng nơ ron xung (spiking neutral networks SNN) mô phỏng não người. Với tốc độ, lượng xử lý, và hiệu quả năng lượng tốt hơn.

Dù tốt mấy, như não người, thì cũng tiêu tốn đến 20% năng lượng cơ thể. Nên AI là một ngành sẽ ngốn năng lượng khủng khiếp trong tương lai?

Thuật toán huấn luyện và kiến trúc phần cứng hiệu quả cao cho Spiking Neural Networks với trọng số tam phân - Viện Công nghệ Thông tin - Đại học Quốc gia Hà Nội

Trong những năm gần đây, mạng nơ ron sâu (Deep Neural Network – DNN) đã có những đóng góp quan trọng trong những ứng dụng của học máy như nhận dạng ảnh [1, 2, 3], nhận dạng vật thể [4, 5], xử lý ngôn ngữ tự nhiên [6, 7] và thông hiểu cảnh quan [8]. ...

iti.vnu.edu.vn

Về hiệu quả trong tiêu thụ năng lượng thì não người vô đối cụ ạ. Công suất tiêu thụ peak khi làm các tác vụ khủng như sáng tạo nghệ thuật, thiết kế tàu vũ trụ thì não người cũng chỉ tiêu thụ có 20 W thôi.
Trong khi 1 cái máy tính văn phòng, bật lên đã tiêu thụ khoảng 80 W rồi, chưa nói đến cái GPU chạy AI đơn giản nó cũng ngốn cả trăm W chỉ để xử lý những bài AI hẹp. Để training ChatGPT-3 cần khoảng 1.300 MWh.
Còn não người thì 20 W cho mọi tác vụ

Brain power - PMC

www.ncbi.nlm.nih.gov

How much electricity does AI consume?

How many watts and joules does it actually take to generate a single Balenciaga pope?

www.theverge.com

 

[techz1]

Trong khoa học có một lý thuyết tâm lý học nổi tiếng là Tháp nhu cầu của Maslow 1943. Trong đó nhu cầu thể lý (bậc 1) là ăn ngủ ụ ị. "nhu cầu cơ bản nhất của cá nhân phải được đáp ứng trước khi họ có động lực để đạt được nhu cầu cấp cao hơn"

Đồng thời, Bộ não con người là một hệ thống phức tạp và chứa các quá trình song song chạy cùng một lúc, do đó nhiều động lực khác nhau từ các cấp bậc khác nhau của Maslow có thể xảy ra cùng một lúc.

Lâu lâu đọc lại thuyết này để xem mình đang ở bậc mấy? không biết lâu nay về khoa học tâm lý có thuyết nào hay hơn và dễ hiểu như Tháp nhu cầu Maslow hay ko

Em đọc bài của cụ, so sánh và đối chiếu tháp nhu cầu Maslow và kinh tứ niệm xứ (thân thọ tâm pháp). Thì em phát hiện ra 1 cái rất hay. Đó là các nhu cầu ngoài bậc 1 thì đều là hư ảo huyễn không chắc chắn bền lâu và viển vông. Trong đó viển vông nhất là danh lợi.

Maslow : thể hiện bản thân, sự tôn trọng, giao tiếp xã hội ... đều là danh lợi.
Kinh tứ niệm xứ và phật giáo : để đảm bảo danh lợi cho cái thằng Tôn Ngộ Không, giao cho nó chức Bật Mã ôn, nó cãi thì cho nó lên hẳn chức Tề Thiên Đại Thánh, chỉ là cái danh treo trước ngực thôi chứ chẳng mất gì của nhà trời. Với doanh nghiệp : thì cũng có thể sinh ra vô số chức vụ, tên tuổi, khoác thêm chức danh cái mề đay là sẽ đảm bảo nhân viên ấy ngoan ngoãn nghe lời.

 

[X_axe]

Em đọc bài của cụ, so sánh và đối chiếu tháp nhu cầu Maslow và kinh tứ niệm xứ (thân thọ tâm pháp). Thì em phát hiện ra 1 cái rất hay. Đó là các nhu cầu ngoài bậc 1 thì đều là hư ảo huyễn không chắc chắn bền lâu và viển vông. Trong đó viển vông nhất là danh lợi.

Maslow : thể hiện bản thân, sự tôn trọng, giao tiếp xã hội ... đều là danh lợi.
Kinh tứ niệm xứ và phật giáo : để đảm bảo danh lợi cho cái thằng Tôn Ngộ Không, giao cho nó chức Bật Mã ôn, nó cãi thì cho nó lên hẳn chức Tề Thiên Đại Thánh, chỉ là cái danh treo trước ngực thôi chứ chẳng mất gì của nhà trời. Với doanh nghiệp : thì cũng có thể sinh ra vô số chức vụ, tên tuổi, khoác thêm chức danh cái mề đay là sẽ đảm bảo nhân viên ấy ngoan ngoãn nghe lời.

Đó là nghệ thuật quản trị quản lý kỳ vọng và desire là một phần rất quan trọng của quản trị nguồn nhân lực

 

[techz1]

Không bác ạ và mãi mãi sẽ không. Khoan giải thích quá cao siêu. Thỏ xin đưa 1 ví dụ nho nhỏ.

Bác khát nước, vậy người cạnh bác có biết, hiểu bác khát ra sao không hay chỉ biết khi bác hỏi xin nước. Bác hết khát thì người đó có biết hết khác như bác không hay cũng chỉ vì nghe bác cám.ơn không xin thêm nước nữa.

Tu tập ( theo Thỏ biết ở góc nhìn cá nhân) là quá trình đối mặt với những " thói quen xấu" được huân tập hay nói cách khác là tích tụ lại cũng từ cả 1 quá trình.

Một ví dụ đơn giản nữa để dễ hình dung, 1 phi nước 200l nhưng nếu chỉ 1 giọt dầu hỏa rơi vào thì sao? Nếu nói về tỷ lệ thì chắc người nào tinh nhất may ra mới thấy gì đó không ổn và thường thì cũng cứ dùng nhưng về bản chất thì nước đó không còn là nước nữa. Nội suy ra, tu tập là quá trình thanh lọc tất cả những gì không thuộc về Bản tính thuần nguyên của mọi sự vật, hiện tượng.

AI cũng vậy thôi, về bản chất cốt lõi thì nó luôn và sẽ mãi là hình thức mô phỏng cách tư duy của con người chứ nó không phải con người và mãi mãi không thay thế được con người. Trong tu tập nó cũng không thể là 1 phương tiện để hành giả dùng nó trong hành trì được

Thỏ viết hay quá. Mình bổ xung thêm chút.

Từ hồng : khi nghe thấy câu "cô gái má hồng" ta sẽ tưởng tượng lại, lục tung trong tâm trí những hình ảnh về cô gái má hồng đã xem. Nếu nhìn thấy hoa màu hồng ta sẽ so sánh với màu hoa hồng đã xem, khi nhìn thấy bông hoa mới có màu tương đương ta sẽ gọi đó là hoa hồng.
Từ eo thon, dáng đẹp : ta sẽ tìm lại trong tâm trí (tàng thức) những hình ảnh thế nào là eo thon dáng đẹp...
Từ anh hùng : ta sẽ lục lại trong tâm trí, à cứu người sắp chết đuối là anh hùng, cứu người trong đám cháy là anh hùng ...

Tất cả những điều này do tâm trí chúng ta được huân tập, thành thói quen, thành tập tính.
Tứ diệu đế Phật Giáo : khổ - tập - diệt - đạo. Là do tập tính, do thói quen mà ta suy nghĩ theo lối mòn như thế, diệt thói quen "thấy đỏ mà tưởng là chín" thì hiểu được Đạo.

 

[X_axe]

Về hiệu quả trong tiêu thụ năng lượng thì não người vô đối cụ ạ. Công suất tiêu thụ peak khi làm các tác vụ khủng như sáng tạo nghệ thuật, thiết kế tàu vũ trụ thì não người cũng chỉ tiêu thụ có 20 W thôi.
Trong khi 1 cái máy tính văn phòng, bật lên đã tiêu thụ khoảng 80 W rồi, chưa nói đến cái GPU chạy AI đơn giản nó cũng ngốn cả trăm W chỉ để xử lý những bài AI hẹp. Để training ChatGPT-3 cần khoảng 1.300 MWh.
Còn não người thì 20 W cho mọi tác vụ

Brain power - PMC

www.ncbi.nlm.nih.gov

How much electricity does AI consume?

How many watts and joules does it actually take to generate a single Balenciaga pope?

www.theverge.com

Em đang mày mò vụ AI này. Nếu cụ có lời khuyên nào cho một người mới bắt đầu thì cho em thêm lời khuyên?

- Thứ nhất có nhu cầu thực, có dữ liệu lớn chuẩn hoá

- Hạ tầng số nên thuê hay nên đầu tư? Đầu tiên là hạ tầng lưu trữ (khả năng dùng thuê cloud?) ---> Hạ tầng xử lý ---> Coding

 

[techz1]

Cái này theo em hiểu ví dụ của cụ là kỹ năng nhận thức mô típ pattern recognition, hiện nay AI đang tìm cách đột phá cái này. Quy nạp tổng quát hoá từ các sự vật hiện tượng đơn lẻ.

Cái khác là:
- Dường như con người có năng lực quy nạp tự nhiên? liên tưởng, liên hệ
- Còn AI phải dùng lượng lớn dữ liệu, phân tích dữ liệu để tổng hợp, quy nạp

Con người có thể mạnh hơn rất nhiều nhờ tính tự nhiên, và nhiều mặt (tổng hợp); nhưng ngượic lại với mỗi lĩnh vực mỗi bài toán cụ thể AI AGI lại rất mạnh về dữ liệu lớn nên độ chính xác cao, phát hiện ra các pattern mà đầu óc con người (hoặc vì không đủ thông tin số lớn) để quy nạp, "nhìn" thấy sự liên hệ.


Em nghĩ theo hướng AI vs con người mỗi bên có một thế mạnh riêng không gióng nhau (AI rất mạnh về thông tin lớn); đó là tiền đề của cách mạng 5.0 tương tác người - máy

Em thấy đúng là AI chỉ mạnh hơn về "tự động hóa", còn sáng tác, liên tưởng, mô hình, trừu tượng ... thì bộ não con người vẫn quá khủng.

 

[sskkb]

Về hiệu quả trong tiêu thụ năng lượng thì não người vô đối cụ ạ. Công suất tiêu thụ peak khi làm các tác vụ khủng như sáng tạo nghệ thuật, thiết kế tàu vũ trụ thì não người cũng chỉ tiêu thụ có 20 W thôi.
Trong khi 1 cái máy tính văn phòng, bật lên đã tiêu thụ khoảng 80 W rồi, chưa nói đến cái GPU chạy AI đơn giản nó cũng ngốn cả trăm W chỉ để xử lý những bài AI hẹp. Để training ChatGPT-3 cần khoảng 1.300 MWh.
Còn não người thì 20 W cho mọi tác vụ

Brain power - PMC

www.ncbi.nlm.nih.gov

How much electricity does AI consume?

How many watts and joules does it actually take to generate a single Balenciaga pope?

www.theverge.com

Cụ tính thế này hơi ko công bằng. Não người chỉ dùng 20w/h nhưng cụ phải nhân với tổng số giờ từ lúc người ta sinh ra cho tới lúc thực hiện tác vụ đó lần đầu tiên. Nếu không có toàn bộ quá trình học hỏi trong quá khứ mà cụ bảo bụp 1 phát làm 1 tác vụ là cũng khoai phết đấy.