Chuyện Một Con Rồng Trung Hoa
FRIDAY, MAY 29, 2020
Chuyện Một Con Rồng Trung Hoa
FB Andrew Nguyen
Những người nghiên cứu trí
tuệ nhân
tạo thì
không hề lạ lẫm người phụ nữ này: Li Fei Fei.
Ai đã từng mày mò tự học mạng Convolutional Neural Networks vài năm trước thì
sẽ biết
chị này, qua Coursera. Chị này là Chief Scientist of AI/ML của Google
Cloud, đồng thời cũng là
Vice President.
Tuy nhiên, cũng như Carrie
Lam, Margaret Chan,... thuộc mạng lưới đặc vụ Trung Cộng hình thành từ lâu.
Những tài năng như Li Fei Fei ngoài việc nghiên cứu, còn
đóng một vai trò
khác, phục vụ cho kế hoạch dài
hơi của Trung Cộng.
Tháng
12 năm ngoái 2019, trên Twitter, Miles Guo công khai thách thức Li Fei Fei
kiện mình về thông tin Li Fei Fei là đặc vụ Trung Cộng.
Không lạ khi Google,
Facebook, Twitter, ... đều ít
nhiều thỏa
hiệp với Trung Cộng trong rất nhiều vấn đề. Ví như mới đây,
Twitter dùng tin từ CNN để verify facts trong tweet của POTUS Donald Trump,
trong khi CNN là mouthpiece
của
Democrats từ những ngày đầu hãng tin này thành lập. Và AI của Google ngay lập tức xóa bỏ các
comment "xúc phạm" Trung Cộng, e.g: Cộng Phỉ.
Nếu bạn quay lại các ly cà phê trước, sẽ thấy một nỗ lực giải
thích tình huống khá phức tạp:
1. Các
Đại Học
hàng đầu STEM đã bị phe Democrats kiểm soát tới gần 90%
2. Technocrats đều ít
nhiều hỗ
trợ Democrats (Facebook, Twitter, Google,...)
3. Democrats giúp
đỡ
Trung Cộng rất nhiều trong việc giúp
Trung Cộng bước vào
WTO, tham gia thị trường tài
chính Hoa Kỳ huy động vốn, giúp
đỡ
Trung Cộng đào tạo nhân tài và đánh cắp tài liệu công
nghệ ở các trường Đại Học.
4. Democrats và
phe thiên tả ở các
quốc gia
khối Anglosphere, EU bắt tay và
làm ăn sâu rộng với Trung Cộng trong nhiều năm trước khi đại dịch xảy
ra.
Trong một bức tranh u tối đó, Việt Nam nằm trong trật tự thao túng của Trung Cộng.
Ở Hoa Kỳ cuộc chiến giữa nhóm người giữ các giá trị truyền thống (conservative) và nhóm người Democrats rất khốc liệt.
Mạo muội mang tới cho bạn hình ảnh diễn dịch thô thiển về "Rồng" của người Tây Phương.
Rồng là biểu tượng của sự hỗn loạn. Ngay từ đầu không giết nó, khi nó lớn mạnh, sức hủy hoại của nó rất lớn. Thánh George, hay các dũng sĩ diệt rồng, là biểu tượng cho lớp người sẵn sàng bảo vệ đức tin, tuyên chiến với rồng - chaos.
Hình ảnh "Dũng sĩ
diệt rồng" là hình ảnh người đàn ông trưởng thành, tiêu diệt các vấn đề trong tâm, tạo ra một "order" mới dựa trên nền tảng là đức tin truyền thống. Nên kết cục của những "Dũng
Sĩ diệt rồng" này, là họ có kho báu, hay công chúa. (Rồng canh giữ kho tàng, hay nhà ngục nhốt công chúa,... chẳng phải các câu chuyện xưa đều như vậy sao?)
Cũng là một thông điệp cho những người đàn ông trẻ, muốn đạt được tài phú, tình duyên
trong đời, thì phải giải quyết các con Rồng này - có thể là sự lười biếng, ngu dốt, ham muốn sắc tình, nghiện ngập, tham lam,...
Con rồng này không chỉ tới từ nội tâm, mà còn
tới từ xã hội. Chính là những người thất bại, để những "con rồng"
kia nuốt chửng, biến họ trở thành tai họa của xã hội.
Nên những người thành công, càng cần phải nhận lãnh trách nhiệm.
Cái dở của người Cộng Hòa chính là
họ đề cao sự tự do cá nhân thái quá, tới một mức độ họ để mặc cho đám ngưởi Democrats/Liberal muốn làm gì thì làm, miễn là không động chạm tới họ.
Người Democrats/Liberal có không gian, và sức trẻ, nay quay lại trở thành một mối đe dọa cực kỳ lớn lên không chỉ các giá trị truyền thống của người Mỹ, mà còn hiệp đồng với Trung Cộng, tạo
thành mối họa hủy diệt đối với thế giới Tự Do.
Sai lầm của người Cộng Hòa, nói đơn giản, là họ đã ngó lơ để "con rồng" Democrats và Trung Cộng trở lên quá lớn.
Carrie Lam, Margaret Chan, Li Fei Fei... và rất nhiều con người tuy có tài, nhưng dục vọng về danh, lợi, tình trong cõi này,
đã biến họ thành tay sai đắc lực cho ma quỷ.
Kết cục của những người như vậy hết sức thương tâm. Địa ngục sẽ không tha cho họ.
George Bernard Shaw, văn hào Ireland từng viết thế này:
I
learned long ago, never to wrestle with a pig. You get dirty, and besides, the
pig likes it.
Ý của ông, là không bao giờ nên vật lộn với lợn. Làm bẩn người mình, trong khi con lợn lại rất thích.
Đại để cũng giống như không nên mất thời giờ với đám người ngu xuẩn, thiểu năng về đầu óc mà lại hay cãi lý, tranh luận...
Tuy vậy, ta đừng quên
George Bernard Shaw đã từng lầm lạc tin theo Cộng Sản nhiều năm.
Có thể ta phải có một cách tiếp cận khác, không thể làm ngơ. Bởi một khi những con lợn kia
quá lớn, chúng sẽ làm những điều chúng thích, là chúng lại tìm ta để vật lộn.
Vậy thì tại sao không "giết" chúng trước.
Không nói là cãi nhau tay đôi với chúng, mà một khi chúng xuất hiện cùng
audience, chuẩn bị sự thực, lý lẽ để tiêu diệt chúng. Như vậy cũng là tốt cho chúng không gây họa lớn, và những người ngờ nghệch không bị lừa đi theo chúng.
Slay the dirty pigs!
Tại sao lại nhắc
tới Li Fei Fei lúc
này?
Cơ sự từ một chuyện rất kỳ lạ, là về Tweet của POTUS Donald Trump cách đây mấy ngày bị Twitter đòi fact check, nói nôm là là kiểm tra tính xác thực. Mà chuyện ly kỳ nữa là link kiểm tra tính xác thực của Tweet về POTUS lại dẫn tới… CNN.
CNN là
một hãng thông tấn hạng thường của Mỹ, nhưng được biết đến khá nhiều ở bên
ngoài biên giới nước Mỹ. Đây
là mouthpiece của nhóm
người
Democrats bao nhiêu
năm. Đối với người Việt am tường chính trị Hoa Kỳ, CNN không
khác gì một cái
VTV. Bạn để ý
ở Việt
Nam, các trang báo lề phải dịch bài, toàn là dịch từ CNN, Washington Post, hay
LATimes,… tiếng nói
thiên tả rất mạnh.
Chuyện ly kỳ hơn, mà
chỉ có người trong giới công
nghệ mới
biết, đó là trước đó hôm 11/5, Li Fei Fei, chuyên gia hàng đầu về trí tuệ nhân
tạo, đặc
biệt là mảng Computer
Vision, được mời về làm việc ở Twitter.
Sự tình sẽ rất nhức đầu đối với người không biết về công nghệ. Trước năm 2008, lĩnh vực học máy (Machine Learning) còn tương đối kém phát triển, những bộ óc thông minh nhất trước đó ít tập trung vào lĩnh vực này. Từ sau khi khả năng tính toán của máy tính phát triển đáng kể, bùng nổ công nghệ điện toán đám mây, cùng sự xuất hiện của các siêu máy
tính. Các kỹ thuật cồng kềnh, phức tạp trước đây như Back
propagation trở nên dần dần không còn quá
mất thời giờ để chạy
nữa.
Cách
đây quãng độ 6, 7 thế kỷ, đã xuất hiện một loại cấu trúc thuật toán,
tạm gọi
là mạng… neuron. Mạng
neuron này có thể hiểu thế này, mỗi một input ở đầu bên
này, đi qua một mạng lưới các
lớp tính toán (neuron), sẽ cho ra một output ở đầu bên kia, output sẽ được đem so với target. Nếu như đầu
bên kia có kết quả sai biệt,
thì thuật toán sẽ canh chỉnh các
biến số ở
từng neuron làm
sao để cho kết quả ra gần giống với target nhất.
(Người ta đặt tên là
Neural Networks, nhưng trên thực tế thì không có bằng chứng là não bộ hoạt động theo cách này)
Ví dụ như bạn có một cây đàn Guitar, bạn muốn nghe hợp âm nào thì tay trái
bấm hợp âm, tay phải đánh hợp âm đó.
Giả sử máy tính sẽ được phép
kết nối
với một cây đàn guitar khác giả lập, và chúng không được phép bấm hợp âm,
chúng chỉ có thể xoay các khóa chỉnh dây
để tăng
giảm độ căng trên cần đàn, và chúng có thể làm các sợi dây
ngân cùng lúc.
Thuật toán này sẽ nghe âm thanh từ cây đàn guitar thực do bạn đánh, và chúng sẽ vặn các khóa đàn
sao cho khi các dây ngân lên cùng lúc sẽ trùng hớp với hợp âm bạn đánh trước đó cho chúng.
Hiểu đơn giản thì thuật toán
này là như vậy, chỉ là,
cây đàn guitar có thể có tới 1 triệu sợi
dây. Một cây đàn guitar khổng lồ, phải không?
Nói nôm na, là dựa trên mạng neuron này, rất nhiều bước tiến lớn về trí tuệ nhân tạo theo đó xuất hiện. Từ hình ảnh, tới âm thanh, chữ viết… máy tính đều có thể dựa trên nền tảng thuật toán này, các biến thể của nó,… để phục vụ nhiều công việc phân loại, dự đoán khác nhau.
Ứng dụng của việc này
nằm ở đâu?
Chính là ở việc nhận diện
khuôn mặt.
Một bức ảnh với độ phân giải thấp cũng đủ để thuật toán nhớ rất chính xác khuôn mặt từng người. Và nếu như đem ứng dụng nhận diện
khuôn mặt người qua camera, thuật toán có thể nhận diện một người ở bất kỳ đâu, miễn là trong tầm ngắm.
Không lạ gì, khi Trung Quốc là nơi phát triển kỹ thuật này tới độ tiên
tiến nhất
hiện nay.
Sở dĩ có chuyện này, một phần là vì ở Tây Phương, hình ảnh cá nhân là
thuộc quyền sở hữu riêng tư. Khi không có sự cho phép của chủ nhân thì
không được phép sử dụng. Chỉ riêng ở xứ sở độc tài, các loại công nghệ này mới được sử dụng.
(Note: nên tôi không bao giờ đăng ảnh cá nhân lên Facebook, tôi không chấp nhận việc Facebook train thuật toán của họ và nhớ khuôn mặt tôi. Có người nói tôi là dư luận viên dấu mặt. Bạn đọc bài sẽ biết quan điểm của tôi là thế nào.)
Nào,
tưởng tượng thêm
một chút, thay vì một sĩ quan cầm súng
ngắm bắn
mục tiêu, chỉ bằng lắp cây súng bắn tỉa vào
một hệ
thống máy tính có gắn camera siêu zoom, và hệ thống này được huấn luyện bằng hệ thống thuật toán Reinforcement Learning trong môi trường giả lập gió, tốc độ, … bắn tập hàng
triệu lần…
thì thử nghĩ xem, ám sát, hay chiến tranh khốc liệt như thế nào?
Một anh lính SEAL, nổi tiếng như anh chàng gì đó ở Texas trước đây bắn chính xác với khoảng cách xa tới 1 dặm. Hỏi trong đời anh
bắn tới 1 triệu viên đạn hay không? Chính
là giả lập máy tính có thể bắn 1 triệu viên trong một thời gian rất ngắn.
Đào tạo ra một anh
SEAL thì rất tốn kém, bị bắn chết rồi thì
quá uổng, trong khi thiện xạ phục vụ chiến trường được bao lâu?
Reinforcement Learning là bộ thuật toán học tăng cường, nghĩa là một agent sẽ thực thi một hành động trong một môi
trường giả
lập để xem phản ứng của môi trường thế nào. Nếu như bắn trúng
mục tiêu với tốc độ gió
X km/h và mục tiêu
di chuyển với Y km/h khi máy
tính đã nhận ra mục tiêu
và bắn trúng
thì thuật toán
sẽ được
nhận “phần thưởng”. Và huấn luyện một
thuật toán như vậy chỉ cần một
anh kỹ sư trí tuệ nhân tạo, độ chính
xác gấp ngàn
lần một
anh lính bắn tỉa của đặc
nhiệm SEAL, chi phí lại rẻ.
Có một giai đoạn Stephen Hawkings từng kêu gọi không ứng dụng trí tuệ nhân tạo vào chiến tranh là vì nhìn ra cơ sự này. Nếu bạn lên youtube, gõ Boston Dynamics, công ty này đã tạo được Robots vừa chạy vừa bắn súng rất chính xác.
Li Fei Fei, chính là nhân vật tiên phong trong lĩnh vực này, và lai lịch của chị… lại dính
dáng tới Trung Hoa Giải Phóng
Quân.
Li Fei Fei sinh năm Bính
Thìn, 1976, sang Mỹ năm 16 tuổi, học Lý
ở
Princeton, sau khi tốt nghiệp đại học thì
bỏ về
Trung Quốc một mình
trong 1 năm, không ai biết là
đi đâu. Sau này quay về Mỹ thì
Li Fei Fei nói đi học Trung Y ở… Tây
Tạng. Về
lại Mỹ thì chị học trí tuệ nhân
tạo,
computational neuroscience ở …. Caltech.
Nói ra
thì có hơi nhức đầu nữa, nhưng như đã nhắc trước đó,
neuroscience những năm này
còn rất sơ khai, và
có rất nhiều người theo đuổi đã bỏ dở giữa chừng. Không
phải là vì lĩnh vực này
không thú vị, nhưng đòi
hỏi kiến
thức bao trùm trên rất nhiều lĩnh
vực từ sinh học, giải phẫu, toán,
khoa học máy
tính… đồng thời phương tiện nghiên cứu, kỹ thuật máy
tính, và điều kiện làm
việc đều
rất thô sơ… dẫu là ở trường đại học hàng
đầu.
Khi khả năng về phần cứng dần dần tăng lên theo thời gian, bùng
nổ khoa
học dữ liệu và
khoa học trí
tuệ nhân tạo, mà
ở Việt
Nam họ gọi là
cách mạng 4.0. Những năm đầu tiên của xu hướng này
là quãng 2008 2009, Li Fei Fei về nghiên
cứu và làm việc ở Stanford, sau lên
làm giáo sư phụ trách
luôn AI Lab, và Stanford Vision Lab.
Năm 2017, Google mời chị về làm trưởng khoa học gia bộ phận AI và Machine Learning. Cũng năm 2017, Google sang China,
tham gia vào nhiều hợp tác
trí tuệ nhân
tạo ứng
dụng trên toàn quốc. Điểm tín dụng xã
hội chính là một trong những thành
quả đáng sợ của sự liên
kết này.
Và mới đây, chị sang Twitter ngày
11/5. Chỉ vài
ngày sau, các tweet của POTUS Donald Trump có chuyện. Ta lại thấy ông
chuyển sang dùng
Facebook.
Và người ta bắt đầu
nhớ lại những gì ông
nói cách đây chưa lâu, Trung Quốc sẽ làm
mọi cách để đảng Democrats thắng cuộc trong kỳ bầu cử sắp tới.
Khách
nhìn vào tờ lịch tường, giật mình,
chỉ còn 5 tháng nữa.
Cà phê
Li Fei Fei 3
Nếu bạn đã đọc 2 ly cà phê trước, sẽ hiểu thêm về ly cà phê này. Các tập đoàn công nghệ lớn, ít nhiều đều dính líu tới chính trị.
Bởi vì... tại sao không? Bạn đọc đâu đó các bài viết ca ngợi Elon Musk. Thực ra thì dân làm ở Tesla, ít nhiều người đều biết Elon Musk là một playboy, và hình ảnh của ông đa phần đều là do cỗ máy truyền thông dựng nên.
Chỉ có một ít chuyện kể lại được, bạn tin hay không thì tùy. Elon Musk thực ra không có cái thông minh thiên phú như người ta hay viết. Mà cái sự thông minh đó, nhiều khi cũng rất cần may mắn. Thiếu gì người thông minh, chỉ là họ không nằm trong môi trường để làm những việc tương tự.
Elon Musk lúc đi học, hay tổ chức Party ở dorm, kết nối các hot girl trong trường đại học với nhóm bạn triệu phú. Đám con nhà giàu này đa phần... ở trên mây, không biết nên tiếp cận với các nàng thơ thế nào. Lơ nga lơ ngơ, nên tài năng của Musk được dịp phát huy. Thế nên cái Network của Elon Musk rất lớn, và vì vậy sau này khi một vài người bạn không tiện bước ra làm ăn, Elon Musk có được rất nhiều khoản vay ưu đãi. Các connections này cũng không hề đơn giản, bắt rễ tới tận tầng lớp chính trị established của Hoa Kỳ. Đi qua những năm tháng làm ăn
như vậy, Elon Musk hiểu rõ vấn đề, mà nói như Alinsky:
Quyền lực không phải ở chỗ mình có, mà là ở chỗ kẻ thù tin mình có. (Power is
what your enemies think you have)
Ai còn nhớ vụ chiếc xe tải điện của Tesla, miệng thì nói là kính cường lực chống đạn, chẳng hiểu sao lúc lên sân khấu ném viên bi sắt thì kính... bể mất. Người ta đồn chiếc này... flawed. Well, đó là người ta ngây thơ. Kính chống đạn là phát minh
đã có từ lâu, việc Tesla thuê một bên thứ ba ráp vào chiếc xe tải mới chỉ là chuyện nhỏ. Chỉ có điều, nhờ tấm kính bể như vậy, người ta chú ý, mà câu chuyện này được nail trên khắp các mặt báo.
Add a
bit of flaws to make it perfect.
Một ít lỗi lầm để làm
cho sự tình
hoàn hảo.
Tài năng của Elon Musk, là nằm ở việc này, biết cách sử dụng truyền thông rất nhuần nhuyễn.
Nhưng cũng để nhắc lại, đi buôn mà lời nhất, thì
vẫn là buôn vua.
Để đi được tới ngày hôm nay, đám
Technocrats ở Sillion Valley hiểu rõ rằng không thể tách rời chính trị.
Li Fei Fei cũng không phải không nhìn ra chuyện này, nhất là khi Li
Fei Fei thông minh hơn Elon rất nhiều.
Đầu năm 2018, Google muốn tham gia Project Maven, tuy nhiên, Li Fei Fei là người ngăn chặn việc này. Dự án này là dùng Drone theo dõi mục tiêu của quân đội. Nghe thì có vẻ hơi thuận tai, vì chị này lo lắng hình ảnh của Google sẽ bị ảnh hưởng?
Thế còn
"Thần Nhãn"
ở Trung Cộng
thì sao?
“I don’t know what would happen if the
media starts picking up a theme that Google is secretly building AI weapons or
AI technologies to enable weapons for the Defense industry. Google Cloud has
been building our theme on Democratizing AI in 2017, and Diane [Greene, head of
Google Cloud] and I have been talking about Humanistic AI for enterprise. I’d
be super careful to protect these very positive images.”
Đụng độ nội bộ làm sao đó, chị bỏ Google. Nhưng đừng quên trước đó khi chị xuất hiện ở Google, Google đã có một dự án rất đặc biệt, tên là
Dragonfly, một dạng platform tìm kiếm giành riêng cho thị trường Hoa Lục. Không thấy chị lên tiếng gì về hình ảnh của Google, về đạo đức, hay về bất kỳ điều gì liên quan tới quyền riêng tư. Google làm Dragonfly cho Trung Cộng, chẳng phải tiếp tay che
mắt người dân, hỗ trợ tà quyền đàn áp nhân quyền hay sao? Li Fei Fei lại chẳng lên tiếng.
Lúc chị mang Google AI Lab về Trung Quốc, Google bắt đầu
làm việc với WeChat ở China. Tháng bảy năm 2019, Peter Thiel, tiếng nói hiếm hoi ủng hộ Trump từ
Sillicon Valley đã lên án Google cấu kết với quân đội Trung Quốc.
Nếu quay ngược lại thời gian, nên nhớ Thanh Hoa là đại học đầu tiên vào năm 1990 thành lập Phòng Nghiên Cứu Trí Tuệ Nhân Tạo ở Trung Quốc.
(Intelligent Technology and Systems Lab). Ai nuôi phòng
lab này? Central Military Commission.
Nếu bạn còn nhớ trong ly cà phê trước, đã nhắc lại, những năm đầu thập niên 1990,
khi vừa tốt nghiệp đại học,
Li Fei Fei bỏ về Trung Quốc sống một mình trong một năm, nói là đi học... Trung Y ở Tây Tạng. Nào, sau đó thì chị quay lại, chọn học PhD về Computational Neuroscience ở Caltech.
Năm 2017, chị về nước, lúc thành lập Google AI ở Trung Quốc,
chị nhắc lại một câu khẩu hiệu nhiều người Việt sẽ lạnh người: "Stay true to our founding mission" -
câu này, là câu cửa miệng của Tập Cận Bình từ Đại Hội 19.
"Our" ở đây
là ai? là "đảng" đấy.
Nên từ 11 tháng Năm, rất nhiều nhà hoạt động Đài Loan bị Twitter hủy account trong âm thầm.
Trung Cộng đã khởi động, hiệp đồng tiêu diệt POTUS Donald Trump trong kỳ tranh cử tới.
Posted by Angesat 2:37 AM
No comments:
Post a Comment