“Lịch Sử Tiến Hóa Của Dữ Liệu” là một cuốn sách quan trọng về lĩnh vực khoa học dữ liệu và trí tuệ nhân tạo (AI), do hai tác giả Chris Wiggins và Matthew L. Jones chủ biên. Cuốn sách khác hà đội với các tài liệu thuần túy kĩ thuật bằng việc kết hợp giữa lịch sử, xã hội và công nghệ. Cuốn sách giúp người đọc hiểu rõ hơn về tầm quan trọng của dữ liệu trong thế kỷ số hóa và những thách thức đặt ra cho xã hội. Cùng Fahasa tìm hiểu sâu hơn về cuốn sách trong bài viết dưới đây.
Đôi nét về tác giả
1. Chris Wiggins
Chris Wiggins là một nhà khoa học dữ liệu hàng đầu, giảng viên, và chuyên gia về khoa học tính toán. Ông hiện là Giáo sư về khoa học ứng dụng tại Đại học Columbia. Tại Columbia, ông là thành viên sáng lập của ủy ban điều hành của Viện Khoa học Dữ liệu, và của Khoa Sinh học Hệ thống, và là giảng viên liên kết trong Thống kê. Chris Wiggins còn là nhà khoa học dữ liệu trưởng của tờ The New York Times từ năm 2014. Ông tập trung nghiên cứu về học máy, thống kê, và các ứng dụng của dữ liệu trong lĩnh vực báo chí, truyền thông, và khoa học.
Trước khi gia nhập khoa tại Columbia, ông là Giảng viên Courant tại NYU (1998-2001) và lấy bằng Tiến sĩ tại Đại học Princeton (1993-1998) về vật lý lý thuyết. Ông đồng thời là người đồng sáng lập và đồng tổ chức của hackNY, một tổ chức phi lợi nhuận tổ chức các sự kiện hackathon cho sinh viên và chương trình thực tập hè tại các công ty khởi nghiệp ở NYC. Ông là thành viên của Hội Vật lý Hoa Kỳ và là người nhận Giải thưởng Đa dạng Avanessians của Columbia.
2. Matthew L. Jones
Matthew L. Jones là một nhà sử học chuyên nghiên cứu về lịch sử khoa học, công nghệ và tư tưởng. Ông là Giáo sư tại Đại học Columbia, nơi ông tập trung vào lịch sử của tính toán, dữ liệu và các hệ thống tri thức. Jones đặc biệt quan tâm đến cách các công nghệ dữ liệu đã thay đổi cách chúng ta hiểu về quyền lực và xã hội. Các công trình của ông thường kết hợp giữa lịch sử triết học và khoa học kỹ thuật, mang đến cái nhìn sâu sắc về sự phát triển của công nghệ từ góc độ nhân văn.
Sơ lược nội dung sách “Lịch Sử Tiến Hóa Của Dữ Liệu”
Cuốn sách “Lịch Sử Tiến Hóa Của Dữ Liệu” của Chris Wiggins và Matthew L. Jones khám phá sự phát triển của dữ liệu từ thời kỳ Khai sáng đến kỷ nguyên số hiện đại. Sách đi sâu vào nguồn gốc lịch sử của dữ liệu, từ thế kỷ 18, khi nó bắt đầu được sử dụng để phân tích và đo lường các hiện tượng tự nhiên và xã hội, mở đường cho các ứng dụng khoa học và quản trị.
Cuốn sách cũng chỉ ra vai trò then chốt của dữ liệu trong kỷ nguyên công nghiệp, khi các chính phủ và doanh nghiệp nhận ra tầm quan trọng của việc ghi chép và tối ưu hóa thông tin để lập bản đồ dân số, phát triển chính sách công và tối ưu hóa hoạt động kinh doanh. Tác phẩm cũng nhấn mạnh tác động của dữ liệu trong các cuộc chiến tranh, đặc biệt là Thế chiến II, khi công nghệ máy tính bắt đầu được ứng dụng để giải mã thông tin. Ngoài ra, cuốn sách phân tích sự trỗi dậy của trí tuệ nhân tạo và học máy trong thời đại hiện nay, đồng thời kêu gọi đạo đức dữ liệu, nhấn mạnh sự cân bằng giữa đổi mới công nghệ và trách nhiệm xã hội.
Nguồn gốc lịch sử của dữ liệu
Nguồn gốc lịch sử của dữ liệu được bắt đầu từ thời kỳ Khai sáng (thế kỷ 18). Thời kỳ này đánh dấu sự ra đời của các công cụ đầu tiên giúp biến những hiện tượng phức tạp trong tự nhiên và xã hội thành dữ liệu có thể đo lường và phân tích được. Điều này mở đường cho các ứng dụng thực tế trong khoa học và quản trị.
Thời kỳ Khai sáng, bắt nguồn từ phong trào nhân văn thời Phục Hưng và Cách mạng Khoa học, nhấn mạnh vào lý tính và khoa học. Các triết gia khám phá những khoa học mới để con người có thể làm chủ thiên nhiên và môi trường sống. Trong thời đại này, trào lưu Khai sáng đánh dấu sự cáo chung của chế độ phong kiến và chuẩn bị bước sang chủ nghĩa tư bản từ thế kỷ 19.
Dữ liệu trong kỷ nguyên công nghiệp
Trong cuốn sách “Lịch Sử Tiến Hóa Của Dữ Liệu”, giai đoạn kỷ nguyên công nghiệp (thế kỷ 19 và đầu thế kỷ 20) được xem là thời kỳ dữ liệu trở thành một công cụ quản trị quan trọng trong xã hội. Chính phủ các nước bắt đầu sử dụng dữ liệu để lập bản đồ dân số, phát triển chính sách công và tổ chức các cuộc điều tra lớn, như điều tra dân số. Trong lĩnh vực kinh doanh, dữ liệu hỗ trợ các tổ chức lớn tối ưu hóa hiệu quả hoạt động.
Cuộc cách mạng công nghiệp lần thứ nhất bắt đầu vào khoảng năm 1784, nổi bật với việc sử dụng năng lượng nước, hơi nước và cơ giới hóa. Tiếp đó, cuộc cách mạng công nghiệp lần thứ ba tập trung vào sự phát triển của công nghệ, từ các thiết bị điện tử, cơ khí đơn giản đến các hệ thống tự động hóa sản xuất. Các thành tựu của cuộc cách mạng công nghiệp lần thứ ba tạo ra bước phát triển mới trong quá trình lưu trữ dữ liệu, giúp việc truy cập các cơ sở dữ liệu hiệu quả hơn, giảm gánh nặng ngân sách cho doanh nghiệp, tăng tốc độ phản ứng với thay đổi của thị trường và xử lý các vấn đề nội bộ.
Vai trò của dữ liệu trong thời kỳ chiến tranh
Trong cuốn sách “Lịch Sử Tiến Hóa Của Dữ Liệu”, Thế chiến II được xem là một bước ngoặt lớn khi dữ liệu được kết hợp với công nghệ máy tính. Các nhà khoa học như Alan Turing và John von Neumann đã khai thác sức mạnh của dữ liệu để phát triển các mô hình toán học và giải mã thông tin, qua đó hỗ trợ chiến tranh hiệu quả hơn.
Trong thời kỳ này, mật mã học đã có những bước phát triển đột phá, dù vẫn được giữ bí mật. Việc phát hiện ra bức điện Zimmermann đã thúc đẩy Hoa Kỳ tham gia Thế chiến I, và việc giải mã thành công hệ thống mật mã của Đức Quốc xã đã góp phần đẩy nhanh thời điểm kết thúc Thế chiến II. Quân đội Đức sử dụng rộng rãi hệ thống máy rôto cơ điện tử có tên gọi là máy Enigma. Marian Rejewski, một nhà toán học người Ba Lan, đã tái tạo lại hệ thống này dựa trên toán học và thông tin do tình báo quân sự Pháp cung cấp.
Sự trỗi dậy của trí tuệ nhân tạo AI và máy học (Machine Learning)
Cuối thế kỷ 20 và đầu thế kỷ 21 chứng kiến sự trỗi dậy mạnh mẽ của trí tuệ nhân tạo (AI) và máy học (machine learning), trong đó dữ liệu đóng vai trò trung tâm. Cột mốc quan trọng là vào năm 1997, khi máy tính Deep Blue của IBM đánh bại kỳ thủ cờ vua Garry Kasparov, chứng minh khả năng của AI trong các trò chơi chiến thuật.
Sự phát triển của mạng nơ-ron hồi quy Long Short-Term Memory (LSTM) cũng mang tính cách mạng, cho phép xử lý các chuỗi dữ liệu dài như giọng nói hoặc video. Năm 2012, AlexNet đã chiến thắng cuộc thi ImageNet, đánh dấu sự bùng nổ của học sâu (deep learning) và ứng dụng AI trong nhận dạng hình ảnh.
Các thuật ngữ “Trí tuệ nhân tạo” được John McCarthy đưa ra lần đầu tiên vào năm 1956 tại Hội nghị Dartmouth. Từ đó, AI đã trải qua nhiều giai đoạn phát triển, bao gồm cả những “mùa đông AI” khi kỳ vọng không đạt được kết quả như mong đợi và tài trợ giảm sút.
Quyền lực và dữ liệu trong thế giới hiện đại
Quyền lực và dữ liệu trong thế giới hiện đại được thể hiện qua việc các tổ chức lớn có khả năng khai thác dữ liệu để định hình hành vi người dùng và tác động đến xã hội. Tuy nhiên, điều này cũng làm nảy sinh các vấn đề nghiêm trọng về quyền riêng tư, do dữ liệu cá nhân bị thu thập và sử dụng mà không có sự đồng ý rõ ràng.
Trong bối cảnh hiện đại, quyền lực quốc gia không chỉ đo bằng kinh tế hay quân sự mà còn bởi khả năng kể chuyện. Thông tin sai lệch có thể làm giảm uy tín của một quốc gia. Các tài nguyên công nghệ thông tin đang phát triển tạo ra những loại quyền lực mới như “quyền lực điện tử”, “quyền lực mạng xã hội” và tăng cường các loại quyền lực khác như quyền lực quân sự, kinh tế, chính trị, tri thức. Do đó, việc bảo vệ quyền đối với dữ liệu cá nhân trở nên quan trọng hơn bao giờ hết. Đồng thời, cần có một cách tiếp cận có đạo đức hơn trong việc thu thập và sử dụng dữ liệu. Tương lai của dữ liệu đòi hỏi sự cân bằng giữa đổi mới công nghệ và trách nhiệm xã hội, nhằm đảm bảo rằng dữ liệu được sử dụng một cách công bằng và minh bạch.
Tương lai của dữ liệu
“Lịch Sử Tiến Hóa Của Dữ Liệu” kết thúc bằng lời kêu gọi về một cách tiếp cận đạo đức hơn trong việc thu thập và sử dụng dữ liệu. Tác giả nhấn mạnh rằng tương lai của dữ liệu đòi hỏi sự cân bằng giữa đổi mới công nghệ và trách nhiệm xã hội, nhằm đảm bảo rằng dữ liệu được sử dụng một cách công bằng và minh bạch. Trong một thế giới mà dữ liệu có thể ảnh hưởng lớn đến đời sống, cần có sự cân bằng giữa đổi mới công nghệ và trách nhiệm xã hội.
Thế giới đang vận động với một lượng dữ liệu khổng lồ, và theo đó, ai làm chủ dữ liệu sẽ là người làm chủ tương lai. Ngành công nghiệp dữ liệu lớn toàn cầu hiện có giá trị 140 tỷ USD và ước tính sẽ tăng gần gấp đôi vào năm 2025.
Lời kết
“Lịch Sử Tiến Hóa Của Dữ Liệu” không chỉ là một hành trình qua các thời kỳ phát triển của dữ liệu mà còn đặt ra những câu hỏi quan trọng về tương lai của trí tuệ nhân tạo và trách nhiệm xã hội trong việc sử dụng dữ liệu. Với góc nhìn lịch sử kết hợp khoa học và công nghệ, cuốn sách mang đến cái nhìn sâu sắc về cách dữ liệu định hình thế giới hiện đại. Nếu bạn quan tâm đến khoa học dữ liệu, AI hay những tác động của dữ liệu đến xã hội, đây chắc chắn là một cuốn sách không thể bỏ qua.
Đừng quên ghé web/app Fahasa.com và hệ thống các nhà sách Fahasa trên toàn quốc để sở hữu ngay cuốn sách với giá tốt và nhiều ưu đãi bạn nhé!
, do hai tác giả Chris Wiggins và Matthew L. Jones chủ biên. Cuốn sách khác hà đội với các tài liệu thuần túy kĩ thuật bằng việc kết hợp giữa lịch sử, xã hộc và công nghệ.){kind=link}