Shyam Sankar: The rise of human-computer cooperation

Shyam Sankar: Sự phát triển của mối quan hệ hợp tác người - máy.

Translator: Joseph Geni Reviewer: Morton Bast

Translator: Thi Minh Chau Pham Reviewer: linh truong hoang

I'd like to tell you about two games of chess.

Tôi muốn kể cho các bạn nghe về hai ván cờ.

The first happened in 1997, in which Garry Kasparov,

Ván cờ thứ nhất vào năm 1997, trong ván cờ này Garry Kasparov

a human, lost to Deep Blue, a machine.

- một con người, đã thua Deep Blue - một cái máy.

To many, this was the dawn of a new era,

Đối với nhiều người, đây là bình minh của một kỷ nguyên mới,

one where man would be dominated by machine.

kỷ nguyên ở đó con người bị máy móc thống trị.

But here we are, 20 years on, and the greatest change

Nhưng rồi chúng ta ngồi đây sau 20 năm, sự thay đổi lớn nhất

in how we relate to computers is the iPad,

là cái cách chúng ta tương tác những máy tính như iPad,

not HAL.

không phải HAL.

The second game was a freestyle chess tournament

Ván cờ thứ hai là một trận cờ theo thể thức tự do

in 2005, in which man and machine could enter together

diễn ra vào năm 2005, trong ván này con người và máy móc

as partners, rather than adversaries, if they so chose.

quyết định cùng nhau cộng tác, thay vì là đối thủ của nhau.

At first, the results were predictable.

Thoạt tiên, kết quả có vẻ dự đoán được.

Even a supercomputer was beaten by a grandmaster

Ngay cả một siêu máy tính cũng bị đánh bại bới một đại kiện tướng

with a relatively weak laptop.

cùng với một chiếc laptop cấu hình kém.

The surprise came at the end. Who won?

Nhưng điều bất ngờ đến vào phút chót. Ai là người chiến thắng?

Not a grandmaster with a supercomputer,

Không phải là đại kiện tướng với chiếc siêu máy tính,

but actually two American amateurs

mà là hai người chơi nghiệp dư đến từ nước Mỹ

using three relatively weak laptops.

sử dụng ba chiếc laptop cấu hình tương đối thấp.

Their ability to coach and manipulate their computers

Khả năng của họ là huấn luyện và điều khiển những chiếc máy tính của họ

to deeply explore specific positions

để tìm ra các vị trí chính xác

effectively counteracted the superior chess knowledge

nhằm đương đầu hiệu quả với kiến thức cờ uyên thâm

of the grandmasters and the superior computational power

của các đại kiện tướng và sức mạnh tính toán của chiếc siêu máy tính

of other adversaries.

của các đối thủ khác.

This is an astonishing result: average men,

Đây là một kết quả đáng kinh ngạc: những con người bình thường,

average machines beating the best man, the best machine.

những máy tính bình thường có thể đánh bại người giỏi nhất, máy tính mạnh nhất.

And anyways, isn't it supposed to be man versus machine?

Dù sao đi nữa, con người và máy móc không nên đối đầu nhau, đúng không?

Instead, it's about cooperation, and the right type of cooperation.

Thay vào đó, đó là về sự hợp tác, và kiểu hợp tác đúng đắn

We've been paying a lot of attention to Marvin Minsky's

Chúng ta đang tập trung về tầm nhìn của Marvin Minsky

vision for artificial intelligence over the last 50 years.

đối với môn trí tuệ nhân tạo trong 50 năm qua.

It's a sexy vision, for sure. Many have embraced it.

Tôi cam đoan đó là một tầm nhìn rất cuốn hút. Nhiều người đã theo đuổi nó.

It's become the dominant school of thought in computer science.

Nó đã trở thành ngôi trường tư tưởng trọng điểm trong ngành khoa học máy tính.

But as we enter the era of big data, of network systems,

Nhưng khi chúng ta bước vào thời đại của dữ liệu khổng lồ, của các hệ thống mạng,

of open platforms, and embedded technology,

của nền tảng mở, của công nghệ nhúng.

I'd like to suggest it's time to reevaluate an alternative vision

Tôi muốn đề xuất rằng đây là thời gian để tái thẩm định lại một tầm nhìn thay thế

that was actually developed around the same time.

- tầm nhìn đã thực sự được phát triển cùng thời.

I'm talking about J.C.R. Licklider's human-computer symbiosis,

Tôi đang nói về ý tưởng cộng sinh người-máy của J.C.R. Licklider

perhaps better termed "intelligence augmentation," I.A.

có lẽ tốt hơn nên dùng thuật ngữ "Intelligence augmentation", I.A.

Licklider was a computer science titan who had a profound

Licklider là một nhà khoa học máy tính phi thường, người có

effect on the development of technology and the Internet.

ảnh hưởng sâu sắc đến sự phát triển của công nghệ và Internet.

His vision was to enable man and machine to cooperate

Tầm nhìn của ông cho phép con người và máy móc có thể hợp tác

in making decisions, controlling complex situations

trong việc ra quyết định, điều khiển các tình huống phức tạp

without the inflexible dependence

mà không cần sự phụ thuộc cứng nhắc

on predetermined programs.

vào các chương trình định trước.

Note that word "cooperate."

Hay lưu ý từ "hợp tác"

Licklider encourages us not to take a toaster

Licklider khuyến khích chúng ta đừng có lấy một cái lò nướng bánh

and make it Data from "Star Trek,"

và biến nó thành nhân vật Data trong "Star Trek",

but to take a human and make her more capable.

mà hãy biến một con người trở nên hữu dụng hơn.

Humans are so amazing -- how we think,

Con ngươi rất tuyệt vời - Cái cách chúng ta nghĩ,

our non-linear approaches, our creativity,

các cách tiếp cận phi tuyến của chúng ta, khả năng sáng tạo của chúng ta,

iterative hypotheses, all very difficult if possible at all

các giả thuyết lặp đi lặp lại, tất cả đều rất khó khăn để có thể khiến

for computers to do.

máy tính làm được những điều đó.

Licklider intuitively realized this, contemplating humans

Trực giác của Licklider nhận ra được điều này, dự tính của con người,

setting the goals, formulating the hypotheses,

thiết lập các mục tiêu, xây dựng các giả thuyết,

determining the criteria, and performing the evaluation.

xác định các tiêu chuẩn, và thực hiện đánh giá.

Of course, in other ways, humans are so limited.

Tất nhiên, ở những mặt khác, con người rất hạn chế.

We're terrible at scale, computation and volume.

Chúng ta rất tệ về quy mô, tính toán và khối lượng.

We require high-end talent management

Chúng tôi cần sự quản lý tài năng cấp cao

to keep the rock band together and playing.

để giúp cho ban nhạc rock chơi nhạc với nhau.

Licklider foresaw computers doing all the routinizable work

Licklider dự đoán rằng máy tính sẽ làm tất cả công việc thường ngày

that was required to prepare the way for insights and decision making.

tức là những việc cần thiết để dọn đường cho sự thấu hiểu và ra quyết định

Silently, without much fanfare,

Một cách âm thầm, không có nhiều phô trương,

this approach has been compiling victories beyond chess.

Hướng tiếp cận này đã đạt được chiến thắng còn xa hơn cả những ván cờ.

Protein folding, a topic that shares the incredible expansiveness of chess —

Gấp protein (Protein folding), một chủ đề chia sẻ về tính mở rộng khó tin của các ván cờ

there are more ways of folding a protein than there are atoms in the universe.

Có nhiều cách để gấp một protein hơn số lượng nguyên tử trong vũ tru.

This is a world-changing problem with huge implications

Đây là một vấn đề có thể khiến thế giới thay đổi và có tác động cực lớn

for our ability to understand and treat disease.

đến khả năng hiểu biết và điều trị bệnh tật của chúng ta.

And for this task, supercomputer field brute force simply isn't enough.

Và đối với nhiệm vụ này, sức mạnh phần cứng của một siêu máy tính đơn giản là không đủ

Foldit, a game created by computer scientists,

Foldit, một trò chơi được các nhà khoa học máy tính tạo ra

illustrates the value of the approach.

minh họa về giá trị của hướng tiếp cận này.

Non-technical, non-biologist amateurs play a video game

Những người nghiệp dư, không phải là dân kỹ thuật hay sinh vật được chơi một video game

in which they visually rearrange the structure of the protein,

trong đó họ dùng mắt để sắp xếp cấu trúc của protein,

allowing the computer to manage the atomic forces

cho phép máy tính điều khiển lực nguyên tử

and interactions and identify structural issues.

và tương tác cũng như xác định những vấn đề liên quan đến cấu trúc.

This approach beat supercomputers 50 percent of the time

Hướng tiếp cận này đã thắng siêu máy tính 50% thời gian

and tied 30 percent of the time.

và chỉ dùng đến 30% thời gian.

Foldit recently made a notable and major scientific discovery

Foldit gần đây đã có một khám phá khoa học đáng chú ý và quan trọng

by deciphering the structure of the Mason-Pfizer monkey virus.

bằng cách giải mã cấu trúc của virus khỉ Mason-Pfizer.

A protease that had eluded determination for over 10 years

Một protease (một loại enzyme) bị quên lãng hơn 10 năm

was solved was by three players in a matter of days,

đã được giải quyết bởi ba người chơi trong một vài ngày,

perhaps the first major scientific advance

có thể là bước tiến khoa học quan trọng đầu tiên

to come from playing a video game.

đạt được nhờ chơi một video game.

Last year, on the site of the Twin Towers,

Năm ngoái, trên nền của Tòa tháp đôi,

the 9/11 memorial opened.

đài tưởng niệm 11.9 được mở.

It displays the names of the thousands of victims

Tượng đài in tên của hàng ngàn nạn nhân

using a beautiful concept called "meaningful adjacency."

sử dụng một khái niệm tuyệt đẹp được gọi là "Sự liền kề ý nghĩa".

It places the names next to each other based on their

Nó sắp xếp những cái tên bên cạnh cái tên khác dựa trên

relationships to one another: friends, families, coworkers.

mối quan hệ của họ: bạn bè, gia đình, đồng nghiệp.

When you put it all together, it's quite a computational

Khi bạn đặt tất cả cạnh nhau, nó là một thử thách khá gay go về mặt tính toán:

challenge: 3,500 victims, 1,800 adjacency requests,

3500 nạn nhân, 1800 mối liên hệ liền kề;

the importance of the overall physical specifications

tầm quan trọng của các chi tiết kỹ thuật vật lý tổng thể

and the final aesthetics.

và cuối cùng là tính thẩm mỹ.

When first reported by the media, full credit for such a feat

Khi lần đầu được giới truyền thông đưa tin, toàn bộ công việc

was given to an algorithm from the New York City

được gửi gắm cho một thuật toán đến từ thành phố New York

design firm Local Projects. The truth is a bit more nuanced.

của công ty thiết kế Local Projects. Thực tế thì hơi nhiều sắc thái hơn chút ít.

While an algorithm was used to develop the underlying framework,

Trong khi một thuật toán được sử dụng để phát triển một bộ khung cơ bản,

humans used that framework to design the final result.

con người sử dụng bộ khung đó để cho ra bản thiết kế kết quả sau cùng.

So in this case, a computer had evaluated millions

Vì vậy trong trường hợp này, một máy tính đã đánh giá hàng triệu

of possible layouts, managed a complex relational system,

lớp có thể có, điều khiển một hệ thống có mối quan hệ phức tạp,

and kept track of a very large set of measurements

và theo dõi các phép đo đạc và biến số khá với quy mô lớn và

and variables, allowing the humans to focus

cho phép con người chỉ tập trung vào

on design and compositional choices.

thiết kế và và chọn lựa.

So the more you look around you,

Bạn càng quan sát xung quanh bạn,

the more you see Licklider's vision everywhere.

bạn càng thấy tầm nhìn của Licklider có ở mọi nơi,

Whether it's augmented reality in your iPhone or GPS in your car,

Cho dù đó là công nghệ tương tác thực tế (augmented reality) trong chiếc iPhone hay GPS trong xe hơi của bạn,

human-computer symbiosis is making us more capable.

sự cộng sinh con người - máy tính giúp con người chúng ta khả dụng hơn,

So if you want to improve human-computer symbiosis,

Vì nếu bạn muốn cải thiện sự cộng sinh người-máy,

what can you do?

bạn có thể làm gì?

You can start by designing the human into the process.

Bạn có thể bắt đầu bằng cách thiết kế tính người vào tiến trình đó.

Instead of thinking about what a computer will do to solve the problem,

Thay vì nghĩ về việc một chiếc máy tính sẽ làm gì để giải quyết vấn đề,

design the solution around what the human will do as well.

thì hãy cũng thiết kế giải pháp xung quanh những gì mà con người sẽ làm.

When you do this, you'll quickly realize that you spent

Khi bạn làm điều này, bạn sẽ nhanh chóng nhận ra rằng bạn đã dành

all of your time on the interface between man and machine,

tất cả thời gian của bạn cho giao diện giữa con người và máy,

specifically on designing away the friction in the interaction.

đặc biệt là cho thiết kế giảm sự sai khác trong tương tác này.

In fact, this friction is more important than the power

Thực ra, sự sai khác này quan trọng hơn cả sức mạnh

of the man or the power of the machine

của con người hay sức mạnh của máy móc

in determining overall capability.

trong việc xác định khả năng tổng thể.

That's why two amateurs with a few laptops

Đó là lý do tại sao hai người nghiệp dư với một vài laptop

handily beat a supercomputer and a grandmaster.

dễ dàng đánh bại một siêu máy tính và một đại kiện tướng.

What Kasparov calls process is a byproduct of friction.

Cái mà Kasparov gọi là quá trình này là một sản phẩm phụ của sự sai khác.

The better the process, the less the friction.

Quá trình này diễn ra càng tốt, sự sai khác càng ít.

And minimizing friction turns out to be the decisive variable.

Và việc giảm thiểu sự sai khác hóa ra là những thay đổi có tính quyết định,

Or take another example: big data.

Hoặc lấy một ví dụ khác: dữ liệu lớn.

Every interaction we have in the world is recorded

Mỗi tương tác mà chúng tôi có trên thế giới đều được ghi lại

by an ever growing array of sensors: your phone,

bởi một loạt các loại cảm biến phát triển chưa từng thấy: trên điện thoại

your credit card, your computer. The result is big data,

thẻ tín dụng, máy tính của bạn. Kết quả là dữ liệu lớn,

and it actually presents us with an opportunity

và nó thực sự mở ra cho chúng ta một cơ hội

to more deeply understand the human condition.

để hiểu sâu sắc hơn nữa các điều kiện của con người.

The major emphasis of most approaches to big data

Trọng tâm chính của hầu hết các phương pháp tiếp cận đối với dữ liệu lớn là

focus on, "How do I store this data? How do I search

tập trung vào, "Làm thế nào để lưu trữ dữ liệu này? Làm thế nào để tìm kiếm

this data? How do I process this data?"

dữ liệu này? Làm thế nào để xử lý dữ liệu này?"

These are necessary but insufficient questions.

Đây là những điều cần thiết nhưng các câu hỏi này là chưa đủ.

The imperative is not to figure out how to compute,

Điều bắt buộc không phải là tìm ra cách tính toán như thế nào

but what to compute. How do you impose human intuition

mà là tính toán những gì. Làm thế nào để bạn có thể áp đặt trực giác của con người

on data at this scale?

trên các dữ liệu ở quy mô thế này?

Again, we start by designing the human into the process.

Một lần nữa, chúng ta bắt đầu bằng cách thiết kế tính người vào quá trình.

When PayPal was first starting as a business, their biggest

Khi PayPal lần đầu khởi nghiệp, thách thức lớn nhất của họ

challenge was not, "How do I send money back and forth online?"

không phải là, "Làm thế nào để gửi tiền qua lại trên mạng?".

It was, "How do I do that without being defrauded by organized crime?"

Đó là, "Làm thế nào để tôi làm điều đó mà không bị lừa đảo bởi các tội phạm có tổ chức?"

Why so challenging? Because while computers can learn

Tại sao điều này lại gây thách thức? Bởi vì trong khi máy tính có thể học

to detect and identify fraud based on patterns,

để phát hiện và xác định gian lận dựa trên các mô hình,

they can't learn to do that based on patterns

máy tính không thể học để làm điều đó nếu dựa trên các dạng mà chúng

they've never seen before, and organized crime

chưa bao giờ gặp, và tội phạm có tổ chức

has a lot in common with this audience: brilliant people,

rất giống nhau với người thính giả như thế này: những người tài giỏi,

relentlessly resourceful, entrepreneurial spirit — (Laughter) —

cực kỳ tháo vát, có tinh thần kinh doanh -

and one huge and important difference: purpose.

và một sự khác biệt rất lớn và quan trọng: mục đích.

And so while computers alone can catch all but the cleverest

Và như vậy, trong khi những máy tính có thể nắm bắt tất cả ngoại trừ những kẻ lừa đảo thông minh nhất,

fraudsters, catching the cleverest is the difference

nắm bắt được những kẻ thông minh nhất chính là sự khác biệt

between success and failure.

giữa thành công và thất bại.

There's a whole class of problems like this, ones with

Có hẳn một lớp học về các vấn đề như thế này, những lớp học với

adaptive adversaries. They rarely if ever present with a

những đối thủ biết thích nghi. Họ hiếm khi xuất hiện với một

repeatable pattern that's discernable to computers.

kiểu lặp đi lặp lại, điều mà máy tính có thể nhận ra được.

Instead, there's some inherent component of innovation or disruption,

Thay vào đó, có một số thành phần cố hữu gắn liền với sự đổi mới hay sự gián đoạn,

and increasingly these problems are buried in big data.

và những vấn đề ngày càng gia tăng này được chôn giấu trong khối dữ liệu lớn.

For example, terrorism. Terrorists are always adapting

Ví dụ, khủng bố. Những kẻ khủng bố đang luôn luôn thích ứng

in minor and major ways to new circumstances, and despite

theo những cách lớn hay nhỏ với hoàn cảnh mới, và mặc cho

what you might see on TV, these adaptations,

những gì bạn có thể nhìn thấy trên truyền hình, những sự thích ứng này,

and the detection of them, are fundamentally human.

và việc phát giác chúng, cơ bản là con người.

Computers don't detect novel patterns and new behaviors,

Máy tính không phát hiện các kiểu lạ và các hành vi mới,

but humans do. Humans, using technology, testing hypotheses,

nhưng con người thì có thể. Con người, bằng cách sử dụng công nghệ, thử nghiệm giả thuyết,

searching for insight by asking machines to do things for them.

tìm kiếm sâu bằng cách yêu cầu máy móc làm việc cho họ.

Osama bin Laden was not caught by artificial intelligence.

Osama bin Laden đã không bị bắt nếu không có trí tuệ nhân tạo.

He was caught by dedicated, resourceful, brilliant people

Hắn đã bị bắt nhờ những con người tận tụy, tháo vát và tài giỏi

in partnerships with various technologies.

trong sự tương tác của nhiều công nghệ khác nhau.

As appealing as it might sound, you cannot algorithmically

Nghe có vẻ hấp dẫn, bạn không thể một cách thuật toán hóa

data mine your way to the answer.

khai phá dữ liệu (data mine) cách làm của bạn để tìm câu trả lời.

There is no "Find Terrorist" button, and the more data

Không có nút bấm "Tìm khủng bố", và càng nhiều dữ liệu

we integrate from a vast variety of sources

chúng ta tích hợp từ nhiều nguồn khác nhau

across a wide variety of data formats from very

trên một loạt các định dạng dữ liệu

disparate systems, the less effective data mining can be.

từ các hệ thống khác biệt, việc khai phá dữ liệu có thể càng ít hiệu quả.

Instead, people will have to look at data

Thay vào đó, con người sẽ cần phải nhìn vào dữ liệu

and search for insight, and as Licklider foresaw long ago,

và tìm kiếm cái nhìn sâu sắc, như Licklider đã dự đoán từ lâu,

the key to great results here is the right type of cooperation,

chìa khóa dẫn đến kết quả tuyệt vời ở đây là kiểu hợp tác đúng đắn

and as Kasparov realized,

và đúng như Kasparov đã nhận định,

that means minimizing friction at the interface.

đó có nghĩa là giảm thiểu sự sai khác giữa người - máy

Now this approach makes possible things like combing

Bây giờ cách tiếp cận này làm cho những thứ có thể giống như xơ len

through all available data from very different sources,

thông qua tất cả các dữ liệu sẵn có từ các nguồn rất khác nhau,

identifying key relationships and putting them in one place,

xác định các mối quan hệ mấu chốt và đặt chúng ở một nơi,

something that's been nearly impossible to do before.

một cái gì đó đã gần như không thể làm được trước đây.

To some, this has terrifying privacy and civil liberties

Đối với một số người, điều này đe dọa sự riêng tư và các quyền tự do công dân

implications. To others it foretells of an era of greater

Đối với người khác, nó báo hiệu trước một kỷ nguyên của

privacy and civil liberties protections,

sự riêng tư và sự bảo vệ tốt hơn các quyền tự do công dân,

but privacy and civil liberties are of fundamental importance.

nhưng sự riêng tư và quyền tự do có tầm quan trọng cốt lõi.

That must be acknowledged, and they can't be swept aside,

Điều đó phải được công nhận, và chúng không thể bị gạt sang một bên,

even with the best of intents.

ngay cả với mục đích cao cả nhất.

So let's explore, through a couple of examples, the impact

Vì vậy hãy khám phá, thông qua một vài ví dụ, tác động

that technologies built to drive human-computer symbiosis

mà công nghệ đã xây dựng để thúc đẩy mối quan hệ cộng sinh người - máy

have had in recent time.

đã có trong thời gian gần đây.

In October, 2007, U.S. and coalition forces raided

Trong tháng mười 2007, Hoa Kỳ và các lực lượng liên minh đã đột kích

an al Qaeda safe house in the city of Sinjar

một ngôi nhà được phòng vệ chắc chắn của Al Qaeda ở thành phố Sinjar

on the Syrian border of Iraq.

tại biên giới Syria của Iraq.

They found a treasure trove of documents:

Họ đã tìm thấy một kho tài liệu có giá trị:

700 biographical sketches of foreign fighters.

700 tiểu sử phác thảo của những chiến binh ngoại quốc.

These foreign fighters had left their families in the Gulf,

Những chiến binh ngoại quốc này đã rời gia đình họ ở Gulf,

the Levant and North Africa to join al Qaeda in Iraq.

Levant và Bắc Phi để tham gia al Qaeda tại Iraq.

These records were human resource forms.

Các hồ sơ này là các hồ sơ cá nhân.

The foreign fighters filled them out as they joined the organization.

Các chiến binh ngoại quốc điền vào mẫu đơn khi họ tham gia tổ chức

It turns out that al Qaeda, too,

Nó chỉ ra rằng al Qaeda,

is not without its bureaucracy. (Laughter)

không phải là không có sự quan liêu của nó.

They answered questions like, "Who recruited you?"

Họ trả lời các câu hỏi đại loại như, "Ai là người tuyển dụng bạn?"

"What's your hometown?" "What occupation do you seek?"

"Quê hương bạn là gì?" "Những vị trí công việc mà bạn đang tìm kiếm?"

In that last question, a surprising insight was revealed.

Trong đó câu hỏi cuối cùng, một cái nhìn sâu sắc đáng ngạc nhiên được tiết lộ.

The vast majority of foreign fighters

Đại đa số các chiến binh ngoại quốc

were seeking to become suicide bombers for martyrdom --

đã tìm kiếm vị trí trở thành kẻ ném bom liều chết với mục đích tử vì đạo--

hugely important, since between 2003 and 2007, Iraq

cực kỳ quan trọng hơn là kể từ năm 2003 và 2007, Iraq

had 1,382 suicide bombings, a major source of instability.

đã có 1.382 vụ đánh bom tự sát, nguyên nhân chính của sự bất ổn định.

Analyzing this data was hard. The originals were sheets

Phân tích các dữ liệu này khá khó khăn. Bản gốc là những

of paper in Arabic that had to be scanned and translated.

giấy tờ tiếng Ả Rập đã được scan và dịch thuật.

The friction in the process did not allow for meaningful

Sự sai khác trong tiến trình đã không cho phép đạt được

results in an operational time frame using humans, PDFs

các kết quả mong muốn trong một khung thời gian hoạt động bằng cách sử dụng con người, PDFs

and tenacity alone.

và sự kiên trì không thôi.

The researchers had to lever up their human minds

Các nhà nghiên cứu đã phải thúc đẩy trí tuệ con người

with technology to dive deeper, to explore non-obvious

bằng công nghệ để đi sâu, khám phá những

hypotheses, and in fact, insights emerged.

giả thuyết không rõ ràng, và trong thực tế, hiểu biết đã xuất hiện.

Twenty percent of the foreign fighters were from Libya,

Hai mươi phần trăm các chiến bình ngoại quốc đến từ Libya

50 percent of those from a single town in Libya,

50 phần trăm trong số đó đến từ một thị trấn tại Libya,

hugely important since prior statistics put that figure at

điều này cực kỳ quan trọng vì số liệu thống kê trước kia thì nó chỉ là

three percent. It also helped to hone in on a figure

ba phần trăm. Nó cũng giúp tăng cường hiểu biết về một nhân vật

of rising importance in al Qaeda, Abu Yahya al-Libi,

đang ngày càng quan trọng trong al Qaeda, Abu Yahya al-Libi,

a senior cleric in the Libyan Islamic fighting group.

một giáo sĩ cao cấp trong nhóm chiến đấu Hồi giáo Libya.

In March of 2007, he gave a speech, after which there was

Tháng 3 năm 2007, ông đã ra một bài phát biểu, sau đó

a surge in participation amongst Libyan foreign fighters.

đã có sự gia tăng đột biến của các chiến binh người Libya.

Perhaps most clever of all, though, and least obvious,

Mặc dù, có lẽ điều thông thái nhất, và mơ hồ nhất,

by flipping the data on its head, the researchers were

bằng cách lật tung các dữ liệu, các nhà nghiên cứu đã

able to deeply explore the coordination networks in Syria

có thể khám phá sâu sắc mạng lưới hợp tác ở Syria

that were ultimately responsible for receiving and

đó là nơi cuối cùng có trách nhiệm nhận và

transporting the foreign fighters to the border.

vận chuyển các chiến binh ngoại quốc đến biên giới.

These were networks of mercenaries, not ideologues,

Đây là những mạng lưới của lính đánh thuê, không phải những người theo tư tưởng Macxit,

who were in the coordination business for profit.

những con người hợp tác kinh doanh vì lợi nhuận.

For example, they charged Saudi foreign fighters

Ví dụ, chúng tính phí của những chiến binh Ả Rập Saudi

substantially more than Libyans, money that would have

nhiều hơn đáng kể so với những người Lybia, khoản tiền đó

otherwise gone to al Qaeda.

mặt khác sẽ đến al Qaeda.

Perhaps the adversary would disrupt their own network

Có thể kẻ địch sẽ tự phá vỡ mạng lưới của chúng

if they knew they cheating would-be jihadists.

Nếu họ biết chúng đang gian lận những người sẽ trở thành jihadist (những người tham gia thánh chiến, có liên quan đến al Qeada).

In January, 2010, a devastating 7.0 earthquake struck Haiti,

Trong tháng một, 2010, một trận động đất mạnh 7,0 độ richte đã tàn phá Haiti,

third deadliest earthquake of all time, left one million people,

trận động đất gây thiệt hại về người lớn thứ ba mọi thời đại, khiến một triệu người,

10 percent of the population, homeless.

10 phần trăm dân số trở thành người vô gia cư.

One seemingly small aspect of the overall relief effort

Một khía cạnh có vẻ nhỏ của toàn bộ nỗ lực cứu trợ

became increasingly important as the delivery of food

đang trở nên ngày càng quan trọng khi việc cung cấp thực phẩm

and water started rolling.

và nước bắt đầu khởi động.

January and February are the dry months in Haiti,

Tháng Giêng và tháng Hai là những tháng mùa khô ở Haiti,

yet many of the camps had developed standing water.

nhưng nhiều người ở các trại đã khai thác nước tù đọng.

The only institution with detailed knowledge of Haiti's

Trụ sở duy nhất có các hiểu biết chi tiết về các vùng ngập lụt ở Haiti

floodplains had been leveled

đã bị san lấp

in the earthquake, leadership inside.

trong trận động đất cùng với các lãnh đạo đang ở bên trong.

So the question is, which camps are at risk,

Vì thì, câu hỏi là, những trại nào đang có nguy cơ,

how many people are in these camps, what's the

bao nhiêu người đang ở trong những trại này, đâu là

timeline for flooding, and given very limited resources

mốc thời gian lũ lụt, và nguồn tài nguyên rất khan hiếm

and infrastructure, how do we prioritize the relocation?

cũng như cơ sở hạ tầng rất hạn chế, làm thế nào chúng ta ưu tiên việc tái định cư?

The data was incredibly disparate. The U.S. Army had

Dữ liệu thì vô cùng khác nhau. Quân đội Hoa Kỳ

detailed knowledge for only a small section of the country.

chỉ có thông tin chi tiết cho là một phần nhỏ của đất nước này.

There was data online from a 2006 environmental risk

Có dữ liệu trực tuyến từ một hội nghị về nguy cơ môi trường năm 2006,

conference, other geospatial data, none of it integrated.

các dữ liệu địa không gian, không cái nào trong số đó đã được sử dụng.

The human goal here was to identify camps for relocation

Mục tiêu của con người ở đây là để xác định những trại cho việc tái định cư

based on priority need.

dựa trên nhu cầu ưu tiên.

The computer had to integrate a vast amount of geospacial

Máy tính đã phải tích hợp một số lượng lớn các thông tin không gian địa,

information, social media data and relief organization

thông tin truyền thông xã hội và tổ chức cứu trợ

information to answer this question.

để trả lời câu hỏi này.

By implementing a superior process, what was otherwise

Bằng cách thực hiện một quá trình chất lượng cao, nhờ đó

a task for 40 people over three months became

một nhiệm vụ cho 40 người trong hơn ba tháng đã trở thành

a simple job for three people in 40 hours,

một công việc đơn giản cho ba người trong 40 giờ,

all victories for human-computer symbiosis.

tất cả các chiến thắng nhờ sự cộng sinh giữa con người-máy tính.

We're more than 50 years into Licklider's vision

Chúng tôi đang có hơn 50 năm đi theo tầm nhìn của Licklider

for the future, and the data suggests that we should be

vì tương lai, và các dữ liệu cho thấy rằng chúng ta nên

quite excited about tackling this century's hardest problems,

vui mừng về việc giải quyết vấn đề khó khăn nhất của thế kỷ này,

man and machine in cooperation together.

con người và các máy móc trong mối quan hệ hợp tác.

Thank you. (Applause)

Cảm ơn bạn. (Vỗ tay)

(Applause)

(Vỗ tay)