Frederic Kaplan: How I built an information time machine

Frederic Kaplan: Tôi đã xây dựng một cỗ máy thông tin thời gian như thế nào

Translator: Thuy Dung Nguyen Reviewer: Nhu PHAM

This is an image of the planet Earth.

Đây là hình ảnh của hành tinh Trái Đất.

It looks very much like the Apollo pictures

Nó trông giống với hình ảnh của Apollo

that are very well known.

mà chúng ta thường biết.

There is something different;

Nhưng có một số khác biệt;

you can click on it,

bạn có thể click vào nó,

and if you click on it,

và nếu click vào,

you can zoom in on almost any place on the Earth.

bạn có thể nhìn rõ hơn từ bất cứ nơi nào trên Trái Đất.

For instance, this is a bird's-eye view

Ví dụ, đây là hình ảnh bao quát

of the EPFL campus.

của khuôn viên EPFL.

In many cases, you can also see

Trong nhiều trường hợp, bạn cũng có thể nhìn thấy

how a building looks from a nearby street.

một tòa nhà trông như thế nào từ một con phố gần đó.

This is pretty amazing.

Điều này quả thực tuyệt vời.

But there's something missing in this wonderful tour:

Nhưng còn thiếu một điều trong chuyến hành trình thú vị này:

It's time.

Đó là thời gian.

i'm not really sure when this picture was taken.

Tôi không chắc chắn là bức tranh này được chụp khi nào.

I'm not even sure it was taken

Tôi còn không chắc chắn liệu nó có được chụp

at the same moment as the bird's-eye view.

cùng thời điểm với khung cảnh nhìn từ trên cao.

In my lab, we develop tools

Trong phòng thí nghiệm của tôi, chúng tôi phát triển các công cụ

to travel not only in space

để di chuyển không chỉ qua không gian

but also through time.

mà còn qua thời gian.

The kind of question we're asking is

Loại câu hỏi mà chúng tôi thường đặt ra là

Is it possible to build something

Liệu có thể xây dựng một cái gì đó

like Google Maps of the past?

giống với Bản đồ Google trong quá khứ không?

Can I add a slider on top of Google Maps

Tôi có thể thêm một thanh trượt trên đầu Bản đồ Google

and just change the year,

và điều chỉnh năm,

seeing how it was 100 years before,

để xem nó có gì khác so với 100 năm trước,

1,000 years before?

1000 năm trước đây không?

Is that possible?

Điều đó có thể không?

Can I reconstruct social networks of the past?

Tôi có thể thiết lập lại mạng lưới xã hội của quá khứ không?

Can I make a Facebook of the Middle Ages?

Tôi có thể làm một trang Facebook của thời Trung cổ không?

So, can I build time machines?

Hay, tôi có thể làm một cỗ máy thời gian không?

Maybe we can just say, "No, it's not possible."

Có lẽ chúng ta chỉ có thể nói rằng, "Không, tuyệt đối không thể."

Or, maybe, we can think of it from an information point of view.

Hoặc, có thể, chúng ta sẽ nghĩ về nó từ một cách nhìn thông tin khác.

This is what I call the information mushroom.

Đây là cái mà tôi gọi là nấm thông tin.

Vertically, you have the time.

Theo chiều dọc, bạn có thời gian.

and horizontally, the amount of digital information available.

Và theo chiều ngang là lượng thông tin số có sẵn.

Obviously, in the last 10 years, we have much information.

Rõ ràng là, trong 10 năm qua, chúng ta có rất nhiều thông tin.

And obviously the more we go in the past, the less information we have.

Và có thể thấy, chúng càng đi sâu vào quá khứ thì thông tin chúng ta có càng ít.

If we want to build something like Google Maps of the past,

Nếu chúng ta muốn tạo ra một kiểu như Bản đồ Google của quá khứ

or Facebook of the past,

hoặc Facebook của quá khứ,

we need to enlarge this space,

thì chúng ta cần mở rộng khu vực này,

we need to make that like a rectangle.

chúng ta cần làm cho nó giống một hình chữ nhật.

How do we do that?

Làm thế nào mà chúng ta làm được điều đó?

One way is digitization.

Có một cách là số hóa.

There's a lot of material available --

Có rất nhiều nguồn có sẵn --

newspaper, printed books, thousands of printed books.

báo chí, sách in, hàng ngàn cuốn sách in.

I can digitize all these.

Tôi có thể số hóa tất cả.

I can extract information from these.

Tôi có thể chọn lọc thông tin từ đó.

Of course, the more you go in the past, the less information you will have.

Dĩ nhiên là bạn càng lùi về quá khứ thì sẽ có ít thông tin hơn.

So, it might not be enough.

Nên, có thể sẽ không có đủ thông tin.

So, I can do what historians do.

Nên, tôi có thể làm như các nhà sử học.

I can extrapolate.

Tôi có thể ngoại suy.

This is what we call, in computer science, simulation.

Điều này là cái trong khoa học máy tính vẫn gọi là mô phỏng.

If I take a log book,

Nếu tôi có một quyển nhật kỳ hàng hải,

I can consider, it's not just a log book

tôi có thể xem xét, nó không chỉ là một quyển nhật ký hàng hải

of a Venetian captain going to a particular journey.

của một thuyền trưởng người Venice trên một hành trình đặc biệt.

I can consider it is actually a log book

Tôi có thể xem nó là một quyển nhật ký hàng hải thực sự

which is representative of many journeys of that period.

phản ánh rất nhiều hành trình trong giai đoạn đó.

I'm extrapolating.

Tôi đang ngoại suy.

If I have a painting of a facade,

Nếu có một bức tranh về bề ngoài,

I can consider it's not just that particular building,

tôi có thể nó như không phải là một tòa nhà bình thường,

but probably it also shares the same grammar

mà nó còn chắc chắn chia sẻ cùng nguyên lý

of buildings where we lost any information.

tòa nhà nơi mà chúng ta đánh mất bất kỳ thông tin nào.

So if we want to construct a time machine,

Vì thể nếu chúng ta muốn tạo ra một cỗ máy thời gian,

we need two things.

chúng ta cần 2 thứ.

We need very large archives,

Chúng ta cần một lượng tài liệu lớn,

and we need excellent specialists.

và cần những chuyên gia xuất sắc.

The Venice Time Machine,

Cỗ máy thời gian thành Venice,

the project I'm going to talk to you about,

dự án mà tôi đang nói với các bạn,

is a joint project between the EPFL

là một dự án hợp tác giữa EPFL

and the University of Venice Ca'Foscari.

và trường Đại học Venice Ca'Foscari.

There's something very peculiar about Venice,

Có một điều rất khác biệt ở Venice,

that its administration has been

làm cho việc quản lý nó trở nên

very, very bureaucratic.

rất rất quan liêu.

They've been keeping track of everything,

Họ đã giữ gìn tất cả mọi thứ,

almost like Google today.

gần giống như Google ngày nay.

At the Archivio di Stato,

Ở Archivio di Stato,

you have 80 kilometers of archives

bạn có 80 cây số dữ liệu

documenting every aspect

ghi chép mọi điều

of the life of Venice over more than 1,000 years.

về cuộc sống ở Venice hơn 100 năm qua.

You have every boat that goes out,

Bạn có ghi chép về từng con thuyền đi ra,

every boat that comes in.

đi vào cảng.

You have every change that was made in the city.

Bạn có tất cả mọi thay đổi có ở thành phố.

This is all there.

Tất cả đều ở đó.

We are setting up a 10-year digitization program

Chúng tôi đang thiết lập một chương trình số hóa 10 năm

which has the objective of transforming

với mục tiêu là chuyển

this immense archive

những con số bị quên lãng này

into a giant information system.

vào trong một hệ thống thông tin khổng lồ.

The type of objective we want to reach

Loại mục tiêu mà chúng tôi hướng đến

is 450 books a day that can be digitized.

là số hóa 450 quyển sách một ngày.

Of course, when you digitize, that's not enough,

Tất nhiên nếu chỉ số hóa thôi thì vẫn chưa đủ,

because these documents,

bởi vì những tài liệu này,

most of them are in Latin, in Tuscan,

phần lớn là bằng tiếng Latin, bằng tiếng Ý,

in Venetian dialect,

bằng tiếng địa phương Venice,

so you need to transcribe them,

vì thế bạn cần chuyển ngữ,

to translate them in some cases,

dịch thuật trong một số trường hợp,

to index them,

và tra cứu.

and this is obviously not easy.

và điều này rõ ràng là không hề dễ dàng.

In particular, traditional optical character recognition method

Đặc biệt là phương pháp nhận biết bằng quang học các ký tự cổ

that can be used for printed manuscripts,

mà có thể được sử dụng với các bản in,

they do not work well on the handwritten document.

lại không hiệu quả đối với các bản viết tay.

So the solution is actually to take inspiration

Vì thế giải pháp là cần phải có sự giúp đỡ

from another domain: speech recognition.

từ một nguồn khác: nhận biết bằng giọng nói.

This is a domain of something that seems impossible,

Đây là nguồn nghe có vẻ như không tưởng,

which can actually be done,

nhưng có thể được hoàn thiện

simply by putting additional constraints.

một cách đơn giản bằng việc cho thêm các ràng buộc.

If you have a very good model

Nếu bạn sử dụng một mô hình

of a language which is used,

ngôn ngữ tốt,

if you have a very good model of a document,

nếu bạn có một mô hình văn bản tốt,

how well they are structured.

thì cấu trúc của nó cũng sẽ rất tuyệt.

And these are administrative documents.

Và đây là những văn bản hành chính.

They are well structured in many cases.

Chúng đều có cấu trúc tốt trong nhiều trường hợp.

If you divide this huge archive into smaller subsets

Nếu bạn chia lượng dữ liệu lớn này thành các tập con nhỏ hơn

where a smaller subset actually shares similar features,

nơi mà một tập con nhỏ hơn chia sẻ các tài nguyên tương tự nhau,

then there's a chance of success.

thì có cơ hội để thành công.

If we reach that stage, then there's something else:

Nếu chúng ta làm được điều đó thì còn một vấn đề nữa:

we can extract from this document events.

chúng ta có thể chọn lọc sự kiện từ những tài liệu này.

Actually probably 10 billion events

Có tới 10 tỷ sự kiện

can be extracted from this archive.

có thể được chọn ra từ dữ liệu này.

And this giant information system

Và hệ thống thông tin khổng lồ này

can be searched in many ways.

có thể được tìm thấy bằng nhiều cách.

You can ask questions like,

Bạn có thể hỏi các câu kiểu như,

"Who lived in this palazzo in 1323?"

"Ai sống trong tòa nhà này vào năm 1323?"

"How much cost a sea bream at the Realto market

"Một con cá tráp biển có giá bao nhiêu ở siêu thị Realto

in 1434?"

vào năm 1434?"

"What was the salary

"Mức lương của một thợ làm kính

of a glass maker in Murano

ở Murano có thể có được

maybe over a decade?"

sau hơn mười năm là bao nhiêu?"

You can ask even bigger questions

Bạn cũng có thể hỏi những câu hỏi rộng hơn

because it will be semantically coded.

bởi nó được mã hóa bằng từ ngữ.

And then what you can do is put that in space,

Và sau đó cái mà bạn có thể làm là cho nó vào không gian,

because much of this information is spatial.

vì phần lớn những thông tin thuộc về không gian.

And from that, you can do things like

Và từ đó, bạn có thể làm những việc như

reconstructing this extraordinary journey

xây dựng lại một hành trình không tưởng

of that city that managed to have a sustainable development

về thành phố đã có được một sự phát triển bền vững

over a thousand years,

qua hàng nghìn năm,

managing to have all the time

đang cố để luôn giữ được

a form of equilibrium with its environment.

một hình thái cân bằng với môi trường.

You can reconstruct that journey,

Bạn có thể tái dựng lại hành trình đó,

visualize it in many different ways.

mường tượng nó theo nhiều cách.

But of course, you cannot understand Venice if you just look at the city.

Nhưng đương nhiên, bạn không thể hiểu được Venice, nếu chỉ nhìn vào thành phố.

You have to put it in a larger European context.

Bạn phải đặt nó trong một hệ thống châu Âu rộng hơn.

So the idea is also to document all the things

Vì thế, ý tưởng cũng là để ghi chép tất cả mọi việc

that worked at the European level.

được làm ở đẳng cấp châu Âu.

We can reconstruct also the journey

Chúng tôi cũng có thể tái dựng hành trình

of the Venetian maritime empire,

của Đế chế hàng hải Venice,

how it progressively controlled the Adriatic Sea,

cách nó dần dần điều khiển tiến trình biển Adriatic,

how it became the most powerful medieval empire

cách nó trở thành đế chế trung cổ quyền lực nhất

of its time,

thời đó,

controlling most of the sea routes

quản lý phần lớn các lộ trình biển

from the east to the south.

từ bắc tới nam.

But you can even do other things,

Nhưng bạn thậm chí còn làm được những thứ khác,

because in these maritime routes,

vì trong những hành trình hàng hải này,

there are regular patterns.

có những mô hình quen thuộc.

You can go one step beyond

Bạn có thể đi trước một bước

and actually create a simulation system,

và thực sự tạo ra một hệ thống mô phỏng,

create a Mediterranean simulator

tạo ra một bản mô phỏng Địa Trung Hải

which is capable actually of reconstructing

mà có thể thực sự tái dựng lại

even the information we are missing,

cả những thông tin còn thiếu,

which would enable us to have questions you could ask

và cho phép chúng ta đặt ra mọi câu hỏi

like if you were using a route planner.

như thể bạn đang sử dụng một bản kế hoạch hải trình vậy.

"If I am in Corfu in June 1323

"Nếu tôi đang ở đảo Corfu vào tháng 6/1323

and want to go to Constantinople,

và muốn đến thành phố Constantinople,

where can I take a boat?"

tôi có thể đi thuyền từ đâu?"

Probably we can answer this question

Chắc chắn chúng ta có thể trả lời câu hỏi đó

with one or two or three days' precision.

với độ chính xác từ một, hai, hay ba ngày.

"How much will it cost?"

"Sẽ mất khoảng bao nhiêu tiền?"

"What are the chance of encountering pirates?"

"Cơ hội gặp phải cướp biển là bao nhiêu?"

Of course, you understand,

Dĩ nhiên, bạn hiểu rằng,

the central scientific challenge of a project like this one

thách thức khoa học chính của một dự án như thế này

is qualifying, quantifying and representing

là việc xác định tiêu chuẩn, số lượng và biểu đạt

uncertainty and inconsistency at each step of this process.

sự không chắc chắn và mâu thuẫn ở mỗi bước của quá trình.

There are errors everywhere,

Có nhiều lỗi sai, trong văn bản,

errors in the document, it's the wrong name of the captain,

có thể là sai tên thuyền trưởng,

some of the boats never actually took to sea.

một số thuyền thực ra chưa bao giờ ra khơi.

There are errors in translation, interpretative biases,

Có lỗi sai trong việc dịch, chênh lệch về trích dẫn,

and on top of that, if you add algorithmic processes,

và hơn hết là, nếu bạn thêm vào các quá trình thuật toán,

you're going to have errors in recognition,

bạn sẽ có các lỗi sai trong việc nhận diện,

errors in extraction,

trong việc chắt lọc thông tin,

so you have very, very uncertain data.

hay bạn có một dữ liệu rất không chắc chắn.

So how can we detect and correct these inconsistencies?

Thế thì làm thế nào chúng ta có thể phát hiện và sửa chữa những mâu thuẫn đó?

How can we represent that form of uncertainty?

Làm thế nào để trình bày các hình thái không chắc chắn đó?

It's difficult. One thing you can do

Rất khó. Điều duy nhất bạn có thể làm

is document each step of the process,

là ghi chép từng quá trình một,

not only coding the historical information

không chỉ việc mã hóa thông tin lịch sử

but what we call the meta-historical information,

mà còn là cái được gọi là thông tin lịch sử bên lề,

how is historical knowledge constructed,

cách các hiểu biết về lịch sử được xây dựng,

documenting each step.

ghi chép từng bước một.

That will not guarantee that we actually converge

Điều đó không chỉ đảm bảo rằng chúng ta đang thực sự nói về

toward a single story of Venice,

một câu chuyện Venice độc nhất,

but probably we can actually reconstruct

mà còn chắc chắn được chúng ta đang tái dựng

a fully documented potential story of Venice.

một câu chuyện của Venice được ghi chép lại đầy đủ.

Maybe there's not a single map.

Có thể sẽ không chỉ có một bản đồ duy nhất.

Maybe there are several maps.

Có thể sẽ có vài bản đồ.

The system should allow for that,

Hệ thống nên cho phép điều đó,

because we have to deal with a new form of uncertainty,

bởi vì chúng ta phải chấp nhận một hình thái không chắc chắn mới,

which is really new for this type of giant databases.

cái thực sự mới đối với loại dữ liệu khổng lồ này.

And how should we communicate

Và chúng ta nên truyền đạt nghiên cứu mới này

this new research to a large audience?

tới lượng lớn khán giả bằng cách nào?

Again, Venice is extraordinary for that.

Một lần nữa, Venice lại là một ngoại lệ.

With the millions of visitors that come every year,

Với hàng tỷ du khách đến đây, hàng năm,

it's actually one of the best places

Venice thực sự là một trong những địa điểm lý tưởng

to try to invent the museum of the future.

để thử nghiệm việc tạo ra bảo tàng của tương lai.

Imagine, horizontally you see the reconstructed map

Hãy tưởng tượng, theo chiều ngang bạn nhìn thấy bản đồ được tái dựng

of a given year,

trong một năm bất kỳ được chọn,

and vertically, you see the document

và theo chiều dọc ,bạn sẽ thấy các số liệu

that served the reconstruction,

phục vụ cho việc tái dựng đó,

paintings, for instance.

chẳng hạn như các bức vẽ.

Imagine an immersive system that permits

Tưởng tượng một hệ thống chìm cho phép

to go and dive and reconstruct the Venice of a given year,

đi đến, nghiên cứu và tái dựng lại Venice của một năm cho trước,

some experience you could share within a group.

một vài kinh nghiệm mà bạn có thể chia sẻ trong một nhóm.

On the contrary, imagine actually that you start

Trái lại, tưởng tượng rằng bạn đang thực sự bắt đầu

from a document, a Venetian manuscript,

từ một dữ liệu, một bản chép tay tiếng Venice địa phương,

and you show, actually, what you can construct out of it,

và bạn chỉ ra cái mà bạn có thể xây dựng được từ nó,

how it is decoded,

nó được giải mã như thế nào,

how the context of that document can be recreated.

nội dung của dữ liệu đó có thể được tái tạo ra sao.

This is an image from an exhibit

Đây là một bức tranh từ một triển lãm

which is currently conducted in Geneva

đang diễn ra tại Geneva

with that type of system.

về loại hệ thống đó.

So to conclude, we can say that

Vì thế tóm lại, chúng ta có thể nói rằng

research in the humanities is about to undergo

nghiên cứu về nhân loại là việc trải qua

an evolution which is maybe similar

một cuộc tiến hóa

to what happened to life sciences 30 years ago.

có thể giống như những gì xảy ra với khoa học cuộc sống 30 năm trước.

It's really a question of scale.

Đó thực sự là một câu hỏi về quy mô.

We see projects which are

Chúng tôi thấy dự án này

much beyond any single research team can do,

không thể do bất kỳ đội nghiên cứu riêng biệt nào đảm nhiệm,

and this is really new for the humanities,

và điều này thực sự mới mẻ đối với nhân loại,

which very often take the habit of working

cái thường đòi hỏi việc phải làm

in small groups or only with a couple of researchers.

theo từng nhóm nhỏ hoặc chỉ với một vài nhà nghiên cứu.

When you visit the Archivio di Stato,

Khi đến thăm Archivio di Stato,

you feel this is beyond what any single team can do,

bạn sẽ nhận ra việc này vượt xa khả năng của bất kỳ một đội đơn lẻ nào,

and that should be a joint and common effort.

và nó nên có một nỗ lực hợp tác cùng nhau.

So what we must do for this paradigm shift

Vì thế, cái mà chúng tôi có thể làm được cho tiến trình biến hóa này

is actually foster a new generation

là ấp ủ một thế hệ mới

of "digital humanists"

của "nhân văn số học"

that are going to be ready for this shift.

cái đang ngày một sẵn sàng cho bước chuyển mình này.

I thank you very much.

Xin cảm ơn rất nhiều.

(Applause)

(Vỗ tay)