Ngành lập trình trong cách mạng công nghiệp 4.0

Bài viết về ngành lập trình trong thời đại mới, dành cho học sinh đang học thpt, cao đẳng và đại học đầy đủ, chi tiết. Bài viết nói về các đặc điểm của ngành này và miêu tả chi tiết từng yếu tố của cách mạng công nghiệp 4.0 đồng thời nêu lên những mặt trái có trong thời đại mới. Đây là bài viết không có ở bất kì nguồn nào

và thời gian Ví dụ như trồng lúa: 1 cánh đồng thì cần nhiều nhân công làm việc liên tục trong thời gian dài, gieo trồng, cấy lúa, chăm sóc lúa, gặt Hay đơn giản là may áo, vô cùng kì công và vất vả đối với những người thợ - cực tỉ mỉ thận trọng trong từng đường may Cho đến cuối thế kỉ 18, một cuộc Cách mạng công nghiệp bùng nổ Đây là cuộc Cách mạng đầu tiên của Công nghiệp và kéo dài tới đầu thế

kỉ 19 Xuất hiện từ Anh và nó đã thay đổi bộ mặt toàn thế giới bằng việc cơ giới hóa sản xuất Với hàng loạt các phát minh trong ngành dệt, nghành luyện kim, cơ khí tiêu biểu là động cơ hơi nước cùng sự ra đời của kênh đào giao thông, đường sắt, Cách mạng công nghiệp lần thứ nhất mang lại năng suất gấp hàng chục lần khi trước Tiếp theo đó lần lượt cuộc Cách mạng công nghiệp lần 2 (1850-1914) diễn

ra mang động lực là động cơ đốt trong, sử dụng điện trong máy móc để sản xuất hàng loạt và cuộc Cách mạng công nghiệp lần 3 (1960-1997) dựa trên nền tảng công nghiệp chất bán dẫn phát triển đem tới một kỉ nguyên mới về hạ tầng điện tử, máy tính, kĩ thuật số, internet Và mới đây nhất là cuộc Cách mạng công nghiệp lần

4 diễn ra vào thế kỉ 21, cụm từ “Cách mạng 4.0” bắt đầu được biết đến từ một báo cáo của chính phủ Đức năm 2013 để mô tả về một cuộc Cách mạng mà các công nghệ được kết hợp với nhau, các ngành không có ranh giới Nổi lên nhanh chóng ở các nước phát triển, phá vỡ mọi quy luật trước đây trong công nghiệp, Cách mạng 4.0 đối với các nước đang phát triển như Việt Nam là một cơ hội khổng lồ để phát triển kinh tế nhưng đồng thời cũng là một rủi ro không nhỏ bị tụt hậu Đứng trước nguy cơ đó, rất nhiều giải pháp đã được đặt ra thế nhưng giải pháp tối ưu nhất chính là phát triển ngành cốt lõi của Cách mạng 4.0 - Lập trình tin học Nó chính là ngành quan trọng hơn cả trong bất kì lĩnh vực khoa học công nghệ nào mà con người muốn phát triển thời hiện nay

ll​ Nội dung:

1 Các khái niệm:

a Cách mạng 4.0 là gì ?

-Hiện tại, chúng ta đang tham gia vào cuộc cách mạng công nghiệp lần thứ 4,

hay còn gọi là Cách mạng Công nghiệp 4.0 (Industry 4.0) Cuộc cách mạng này tạo

ra môi trường mà máy tính, tự động hoá và con người sẽ làm việc cùng nhau theo

những cách thức hoàn toàn mới Tại đây, robot và các loại máy móc sẽ được kết

nối vào những hệ thống máy tính, những hệ thống này sẽ sử dụng các thuật toán để

điều khiển mà không cần sự can thiệp của con người -CMCN 4.0 sẽ diễn ra trên 3 lĩnh vực chính gồm Công nghệ sinh học, Kỹ thuật số

và Vật lý Trong đó, những yếu tố cốt lõi của Kỹ thuật số sẽ là: Trí tuệ nhân tạo

(AI), Vạn vật kết nối - Internet of Things (IoT) và dữ liệu lớn (Big Data) -Ví dụ đơn giản Điều khiển thiết bị từ xa, mấu chốt của nó là IOT ( Internet Of Things ) Internet kết

nối vạn vật Tuy trong Cách mạng 3.0 có tự động hóa nhưng chưa được nối mạng

hoặc chỉ là mạng cục bộ, còn 4.0 là tự động được nối mạng diện rộng, tất cả thiết bị

đều được nối mạng và kiểm soát từ xa Giả dụ bạn có 1 xưởng cơ khí, các máy

CNC ( Máy tiện phay bào công nghiệp ) được kết nối với máy tính có nối mạng,

bạn đi du lịch Thái Lan, với internet, bạn có thể điện thoại để lập trình chương

trình làm việc cho máy móc của bạn, rồi bạn gửi về cái pc ở xưởng, công nhân ở

xưởng lấy file đó gửi lệnh làm việc cho máy móc, máy móc sẽ làm việc theo lệnh

của bạn từ xa Thành Phố thông minh cũng vậy, quản lý đô thị dựa vào 1 trung tâm điều hành -Trong lĩnh vực công nghệ sinh học, CMCN 4.0 tập trung nghiên cứu để tạo ra

những đột phá trong nông nghiệp, thuỷ sản, y dược, chế biến thực phẩm, bảo vệ

môi trường, năng lượng hoá tái tạo, hoá học và vật liệu, cùng lĩnh vực vật lý với

robot thế hệ mới, máy in 3D, xe tự lái, các vật liệu mới và công nghệ nano Hiện tại, CMCN 4.0 đang diễn ra tại các nước phát triển như Mỹ, châu Âu, một

phần châu Á Bên cạnh những cơ hội mới, trong quá trình thực hiện CMCN 4.0, các quốc gia cũng phải đối mặt với không ít những rào cản

b.​Tiếp theo ta cũng cần phải hiểu lập trình là gì?

Lập trình máy tính hay lập chương trình máy tính thường gọi tắt là lập trình (tiếng

Anh: Computer programming, thường gọi tắt là programming) là việc lập ra

chương trình làm việc cho máy có bộ xử lý, nói riêng là máy tính, để thực thi

nhiệm vụ xử lý thông tin nào đó Chương trình này gồm dãy các chỉ thị (hay lệnh)

hợp lý để máy thực hiện theo trình tự thời gian Lập trình phải thực hiện cho tất cả các hệ thống xử lý thông tin, từ các dàn máy

điện toán lớn, máy tính cá nhân (PC), đến các chip điều khiển lập trình được trong

các khối điều khiển thiết bị các loại như trong máy đo đạc phân tích, vũ khí có điều

khiển, máy giặt, lò vi sóng, và trong các thiết bị ngoại vi của máy tính như chip

điều khiển ở card màn hình, cổng giao tiếp,

Dạng chương trình duy nhất mà máy tính có thể thực thi trực tiếp là ngôn ngữ máy

hay mã máy, có dạng dãy các số nhị phân Lập trình trực tiếp ở dạng mã máy là

công việc tốn sức, khó kiểm tra và lệ thuộc phần cứng cụ thể Vì thế giới lập trình

phát triển ra các ngôn ngữ lập trình với hệ thống ký hiệu, từ khóa và cú pháp cụ thể

để lập trình viên dễ viết mã nguồn ở dạng văn bản mà không quá lệ thuộc vào phần

cứng, sau đó dịch (Compile) ra mã máy Ngày nay lập trình ứng dụng trên các máy điện toán được hỗ trợ bằng các thư viện,

khả năng liên kết mã phát sinh từ các ngôn ngữ khác nhau, và đặc biệt là sử dụng

biểu tượng trực quan (visual) cho lập trình Trong kỹ thuật điện toán việc lập ra bộ

chương trình thường được gọi là phát triển phần mềm Lập trình có các thành tố

nghệ thuật, khoa học, toán học, và kỹ nghệ *​Tương lai của ngành lập trình: Cuộc sống ngày càng phát triển, đồng thời con người cũng muốn mình ngày càng nhàn hạ hơn trong thời đại này Vì thế ngành công nghiệp 4.0 ra đời, với nhiều việc

làm liên quan đến lập trình hơn để giúp con người thuận tiện hơn trong cuộc sống

Đơn giản như những chiếc ti vi hay máy giặt Chỉ với vài nút bấm đã được lập trình chuyển kênh hay chọn chế độ giặt, ta đã có thể làm theo ý mình muốn

Đồng thời,các ngôn ngữ lập trình ngày càng được phát triển do đó lập trình viên cũng phải liên tục cập nhật bản thân để có thể bắt kịp xu thế này Việc làm liên quan đến ngành lập trình cũng đang được dự báo tăng trung bình 8% ở mỗi nước cũng như mức lương trung bình cho công việc này đang ở mức 74.000 USD một năm

Số lượng những nhà phát triển hiện nay cũng đang tăng lên, dần vượt nhu cầu dự kiến số dự án phát triển sẽ tăng lên 22% đến năm 2022 Do đó mức lương cho những người làm công việc này có thể lên mức 93,350 USD một năm

Lập trình đang dần trở thành một xu thế trong thời đại hiện nay, không ngành nào

có thể thay thế được lập trình tại thời điểm thế kỉ 21 này

ll​l Lập trình và Cách mạng 4.0:

1 Big Data (dữ liệu lớn):

-Big Data là thuật ngữ dùng để chỉ một tập hợp dữ liệu rất lớn và rất phức tạp đến nỗi những công cụ, ứng dụng xử lí dữ liệu truyền thống không thể nào đảm đương được Kích cỡ của Big Data đang từng ngày tăng lên, và tính đến năm 2012 thì nó

có thể nằm trong khoảng vài chục terabyte cho đến nhiều petabyte (1 petabyte =

1024 terabyte) chỉ cho một tập hợp dữ liệu mà thôi Tuy nhiên, Big Data lại chứa trong mình rất nhiều thông tin quý giá mà nếu trích xuất thành công, nó sẽ giúp rất nhiều cho việc kinh doanh, nghiên cứu khoa học, dự đoán các dịch bệnh sắp phát sinh và thậm chí là cả việc xác định điều kiện giao thông theo thời gian thực Chính vì thế, những dữ liệu này phải được thu thập, tổ chức, lưu trữ, tìm kiếm, chia

sẻ theo một cách khác so với bình thường

Những nguồn chính tạo ra Big Data:

1 Hộp đen dữ liệu: ​​đây là dữ liệu được tạo ra bởi máy bay, bao gồm máy bay phản lực và trực thăng Hộp đen dữ liệu này bao gồm thông tin tạo ra bởi giọng nói của phi hành đoàn, các bản thu âm và thông tin về chuyến bay

2 Dữ liệu từ các kênh truyền thông xã hội : Đây là dữ liệu được tạo ra và phát triển bởi như các trang web truyền thông xã hội như Twitter, Facebook, Instagram, Pinterest và Google+

3 Dữ liệu giao dịch chứng khoán​​: Đây là số liệu từ thị trường chứng khoán đối với quyết định mua và bán cổ phiếu được thực hiện bởi khách hàng

4 Dữ liệu điện lực : đây là dữ liệu tạo ra bởi điện lực Nó bao gồm các thông tin cụ thể từ các điểm giao nhau của các nút thông tin sử dụng

5 Dữ liệu giao thông​​: dữ liệu này bao gồm sức chứa và các mẫu phương tiện giao thông, độ sẵn sàng và khoảng cách đã đi được của từng phương tiện giao thông

6 Dữ liệu các thiết bị tìm kiếm : đây là dữ liệu được tạo ra từ các công cụ tìm kiếm và đây cũng là nguồn dữ liệu lớn nhất của Big Data Công cụ tìm kiếm

có cơ sở dữ liệu cực kỳ rộng lớn, nơi họ có thể tìm thấy dữ liệu họ cần

VD:- ​Nhà bán lẻ online Amazon.com thì phải xử lí hàng triệu hoạt động mỗi ngày cũng như những yêu cầu từ khoảng nửa triệu đối tác bán hàng Amazon

sử dụng một hệ thống Linux và hồi năm 2005, họ từng sở hữu ba cơ sở dữ liệu Linux lớn nhất thế giới với dung lượng là 7,8TB, 18,5TB và 24,7TB

-Tương tự, Facebook cũng phải quản lí 50 tỉ bức ảnh từ người dùng tải lên, YouTube hay Google thì phải lưu lại hết các lượt truy vấn và video của người dùng cùng nhiều loại thông tin khác có liên quan

Big Data đem lại lợi ích gì?

Nhìn chung, có bốn lợi ích mà Big Data có thể mang lại: cắt giảm chi phí,

giảm thời gian, tăng thời gian phát triển và tối ưu hóa sản phẩm, đồng thời

hỗ trợ con người đưa ra những quyết định đúng và hợp lý hơn Nếu để ý một chút, bạn sẽ thấy khi mua sắm online trên eBay, Amazon hoặc

những trang tương tự, trang này cũng sẽ đưa ra những sản phẩm gợi ý tiếp

theo cho bạn, ví dụ khi xem điện thoại, nó sẽ gợi ý cho bạn mua thêm ốp

lưng, pin dự phòng; hoặc khi mua áo thun thì sẽ có thêm gợi ý quần jean,

dây nịt Do đó, nghiên cứu được sở thích, thói quen của khách hàng cũng

gián tiếp giúp doanh nghiệp bán được nhiều hàng hóa hơn Vậy những thông tin về thói quen, sở thích này có được từ đâu? Chính là từ

lượng dữ liệu khổng lồ mà các doanh nghiệp thu thập trong lúc khách hàng

ghé thăm và tương tác với trang web của mình Chỉ cần doanh nghiệp biết

khai thác một cách có hiệu quả Big Data thì nó không chỉ giúp tăng lợi

nhuận cho chính họ mà còn tăng trải nghiệm mua sắm của người dùng, chúng ta có thể tiết kiệm thời gian hơn nhờ những lời gợi ý so với việc phải

tự mình tìm kiếm Xa hơi một chút, ứng dụng được Big Data có thể giúp các tổ chức, chính phủ

dự đoán được tỉ lệ thất nghiệp, xu hướng nghề nghiệp của tương lai để đầu

tư cho những hạng mục đó, hoặc cắt giảm chi tiêu, kích thích tăng trưởng kinh tế, v/v thậm chí là ra phương án phòng ngừa trước một dịch bệnh nào

đó, vào năm 2009, Google đã sử dụng dữ liệu Big Data của mình để phân

tích và dự đoán xu hướng ảnh hưởng, lan truyền của dịch cúm H1N1 Dịch

vụ này có tên là Google Flu Trends Xu hướng mà Google rút ra từ những từ

khóa tìm kiếm liên quan đến dịch H1N1 đã được chứng minh là rất sát với

kết quả do hai hệ thống cảnh báo cúm độc lập Sentinel GP và HealthStat đưa

ra

-Như đã nói ở trên, Big Data cần đến các kĩ thuật khai thác thông tin rất đặc biệt do tính chất khổng lồ và phức tạp của nó Năm 2011, tập đoàn phân tích McKinsey đề xuất những công nghệ có thể dùng với Big Data bao gồm crowsourcing (tận dụng nguồn lực từ nhiều thiết bị điện toán trên toàn cầu

để cùng nhau xử lí dữ liệu), các thuật toán về gen và di truyền, những biện pháp machine learning (ý chỉ các hệ thống có khả năng học hỏi từ dữ liệu, một nhánh của trí tuệ nhân tạo), xử lí ngôn ngữ tự nhiên (giống như Siri hay Google Voice Search, nhưng cao cấp hơn), xử lí tín hiệu, mô phỏng, phân tích chuỗi thời gian, mô hình hóa, kết hợp các server mạnh lại với nhau Năm 2000, Seisint Inc (nay là ​Tập đoàn LexisNexis​) đã phát triển mộtkhung chia sẻ tệp dựa trên cấu cấu trúc ​C++ để lưu trữ và truy vấn dữ liệu

Hệ thống này lưu trữ và phân phối dữ liệu có cấu trúc, bán cấu trúc, và phi cấu trúc trên nhiều máy chủ Người dùng có thể truy vấn bằng một phương ngữ C ++ gọi là ECL ECL sử dụng phương thức "áp dụng giản đồ khi truy cập dữ liệu" để suy luận cấu trúc dữ liệu được lưu trữ khi nó được truy vấn, thay vì khi nó được lưu trữ

2.​ ​ Internet of things-IOT (internet kết nối vạn vật) :

-Internet của sự vật (IoT) là mạng lưới các thiết bị vật lý, xe cộ, đồ gia dụng và các thiết bị điện tử, phần mềm, cảm biến, bộ truyền động và kết nối mạng cho phép các đối tượng này kết nối và trao đổi dữ liệu Mỗi thiết bị này (thing) được nhận dạng

duy nhất thông qua hệ thống máy tính "được nhúng" của nó nhưng có thể tương tác

trong cơ sở hạ tầng Internet hiện có I​oT cho phép các đối tượng được cảm nhận hoặc điều khiển từ xa qua các cơ sở hạ

tầng mạng hiện có, tạo cơ hội cho sự hội nhập trực tiếp hơn của thế giới vật lý vào

các hệ thống máy tính và kết quả là nâng cao hiệu quả, tính chính xác và lợi ích

kinh tế ngoài việc giảm sự can thiệp của con người Khi IoT được phát triển với

cảm biến và thiết bị truyền động, công nghệ này sẽ trở thành một ví dụ của các hệ

thống vật lý không gian mạng chung, bao gồm các công nghệ như lưới điện thông

minh, nhà máy điện thông minh, nhà thông minh, giao thông thông minh và các

thành phố thông minh Ví dụ: các hệ thống mua sắm thông minh có thể theo dõi thói quen mua sắm của

người dùng cụ thể trong một cửa hàng bằng cách theo dõi điện thoại di động cụ thể

của họ Những người dùng này sau đó có thể được cung cấp phiếu mua hàng đặc

biệt trên các sản phẩm yêu thích của họ, hoặc thậm chí vị trí của các mặt hàng mà

họ cần, trong đó tủ lạnh của họ sẽ tự động chuyển đến điện thoại cá nhân Ứng dụng IoT trong lĩnh vực nông nghiệp IoT đóng góp đáng kể cho việc đổi mới phương pháp canh tác Những thách thức

nông nghiệp do sự gia tăng dân số và biến đổi khí hậu đã làm cho nó trở thành một

trong những ngành công nghiệp đầu tiên sử dụng IoT Việc tích hợp cảm biến

không dây với các ứng dụng di động nông nghiệp và các nền tảng điện toán đám

mây giúp thu thập thông tin quan trọng liên quan đến các điều kiện môi trường -

nhiệt độ, lượng mưa, độ ẩm, tốc độ gió, sự xâm nhập của côn trùng, hàm lượng

mùn hoặc chất dinh dưỡng nông nghiệp, có thể được sử dụng để cải tiến và tự động

hoá các kỹ thuật canh tác, đưa ra những quyết định sáng suốt để nâng cao chất

lượng và số lượng, giảm thiểu rủi ro và chất thải Việc giám sát trên đồng ruộng

hoặc canh tác dựa trên ứng dụng cũng làm giảm các rắc rối trong quản lý cây trồng

ở nhiều địa điểm Ví dụ, nông dân có thể phát hiện được những khu vực đã được

bổ sung độ phì nhiêu (hoặc bỏ sót nhầm lẫn), nếu đất quá khô và dự đoán năng suất

trong tương lai Ứng dụng IoT trong lĩnh vực quản lý năng lượng: Việc tích hợp các hệ thống cảm biến và khởi động, kết nối với Internet, có khả

năng tối ưu hóa tiêu thụ năng lượng nói chung Các thiết bị IoT sẽ được tích hợp

vào tất cả các thiết bị tiêu thụ năng lượng (thiết bị chuyển mạch, ổ cắm điện, bóng

đèn, tivi ) và có thể liên lạc với công ty cung cấp điện để cân bằng sự phát triển

điện năng và sử dụng năng lượng hiệu quả Các thiết bị như vậy cũng sẽ tạo cơ hội

cho người dùng điều khiển thiết bị của họ từ xa, hoặc quản lý tập trung qua giao

diện dựa trên đám mây, và cho phép các chức năng tiên tiến như lên kế hoạch (ví

dụ: điều khiển các lò nung, ) Ngoài việc quản lý năng lượng tại nhà, IoT đặc biệt phù hợp với Smart Grid vì nó

cung cấp các hệ thống thu thập và hành động thông tin về năng lượng và điện năng

một cách tự động với mục tiêu nâng cao hiệu quả, độ tin cậy, tính kinh tế và tính

bền vững của sản xuất và phân phối điện Sử dụng các thiết bị cơ sở hạ tầng đo

sáng tiên tiến (AMI) kết nối với xương sống Internet, các tiện ích điện có thể

không chỉ thu thập dữ liệu từ các kết nối người dùng cuối mà còn, quản lý các thiết

bị tự động phân phối khác như máy biến áp và máy cắt tự động Ứng dụng IoT trong việc kiểm soát môi trường Các ứng dụng theo dõi môi trường của IoT thường sử dụng các cảm biến để hỗ trợ

bảo vệ môi trường bằng cách giám sát chất lượng không khí hoặc nước, điều kiện

khí quyển và đất đai và thậm chí có thể bao gồm các khu vực như theo dõi sự di

chuyển của động vật hoang dã và môi trường sống của chúng Việc phát triển các

thiết bị hạn chế nguồn lực kết nối với Internet cũng có nghĩa là các dịch vụ khẩn

cấp khác cũng có thể được sử dụng cho các ứng dụng khác như hệ thống cảnh báo

động đất hoặc sóng thần cũng như hỗ trợ hiệu quả hơn Các thiết bị IoT trong ứng

dụng này thường kéo dài một khu vực địa lý rộng lớn và cũng có thể di động Nó

đã được lập luận rằng IoT tiêu chuẩn mang đến cảm biến không dây sẽ cách mạng

hóa khu vực này Tự động hóa tòa nhà smart-building và nhà thông minh smart-home Các thiết bị IoT có thể được sử dụng để giám sát và kiểm soát các hệ thống cơ,

điện và điện tử được sử dụng trong nhiều loại tòa nhà khác nhau (ví dụ: công cộng

và tư nhân, công nghiệp, cơ quan hoặc khu dân cư) trong tự động hóa nhà cửa và

các hệ thống tự động hóa tòa nhà Trong bối cảnh này, ba lĩnh vực chính đang

được đề cập đến trong văn học: - Sự kết hợp của Internet với các hệ thống quản lý năng lượng xây dựng để tạo ra

các toà nhà thông minh hiệu quả về năng lượng và IOT - Các phương tiện theo dõi thời gian thực có thể để giảm tiêu thụ năng lượng và

theo dõi các hành vi chiếm giữ - Sự tích hợp của các thiết bị thông minh trong môi trường xây dựng và cách chúng

có thể được sử dụng trong các ứng dụng trong tương lai Ứng dụng IoT trong việc triển khai quy mô đô thị: Thành phố thông minh - smart

city Có một số triển khai quy mô lớn theo kế hoạch hoặc đang diễn ra của IoT, để quản

lý tốt hơn các thành phố và hệ thống Ví dụ: Songdo, Hàn Quốc, thành phố thông

minh đầu tiên được trang bị đầy đủ và có dây, sắp hoàn thành Gần như tất cả mọi

thứ trong thành phố này được dự kiến sẽ được nối mạng, kết nối và trở thành một

luồng dữ liệu liên tục sẽ được giám sát và phân tích bởi một loạt các máy tính có ít hoặc không có sự can thiệp của con người

Một ứng dụng khác là một dự án đang được tiến hành tại Santander, Tây Ban Nha Đối với việc triển khai này, hai phương pháp đã được thông qua Thành phố này có 180.000 cư dân đã xem 18.000 lượt tải về ứng dụng điện thoại thông minh của thành phố Ứng dụng được kết nối với 10.000 bộ cảm biến cho phép các dịch vụ như tìm kiếm bãi đậu xe, theo dõi môi trường, chương trình nghị sự của thành phố

số và hơn thế nữa Thông tin ngữ cảnh của thành phố được sử dụng trong triển khai này để mang lại lợi ích cho người bán thông qua cơ chế giao dịch tia lửa dựa trên hành vi của thành phố nhằm tối đa hoá tác động của mỗi thông báo

Các ví dụ khác về triển khai quy mô lớn đang được tiến hành bao gồm Thành phố Kiến thức Quảng Châu Trung Quốc; làm việc để cải thiện chất lượng nước và không khí, giảm ô nhiễm tiếng ồn, và tăng hiệu quả vận chuyển ở San Jose, California; và quản lý giao thông thông minh ở miền Tây Singapore Công ty Pháp, Sigfox, bắt đầu xây dựng một mạng dữ liệu không dây cực hẹp ở Vịnh San Francisco vào năm 2014, công việc kinh doanh đầu tiên để đạt được một sự triển khai như vậy ở Mỹ Sau đó nó tuyên bố sẽ thiết lập tổng cộng 4.000 trạm cơ sở để trang trải tổng số 30 thành phố ở Hoa Kỳ vào cuối năm 2016, trở thành nhà cung cấp dịch vụ mạng IoT lớn nhất trong nước cho đến nay

Một ví dụ khác của một sự triển khai rộng lớn là một dự án được hoàn thành bởi New York Waterways ở thành phố New York để kết nối tất cả các tàu của thành phố và có thể giám sát họ sống 24/7 Mạng được thiết kế và thiết kế bởi Fluidmesh Networks, một công ty ở Chicago phát triển các mạng không dây cho các ứng dụng quan trọng Mạng NYWW hiện đang cung cấp phạm vi phủ sóng trên Sông

Hudson, Sông Đông và Vịnh Thượng Vịnh Với mạng không dây tại chỗ, NY

Waterway có thể kiểm soát đội tàu và hành khách theo một cách mà trước đây

không thể Các ứng dụng mới có thể bao gồm quản lý an ninh, năng lượng và hạm

đội, bảng hiệu kỹ thuật số, Wi-Fi công cộng, bán vé không cần giấy tờ và các loại

khác 2 AI (Trí tuệ nhân tạo) : Trí tuệ nhân tạo hay ​​trí thông minh nhân tạo (tiếng Anh: artificial intelligence hay machine intelligence, thường được viết tắt là ​AI​​) là trí tuệ được

biểu diễn bởi bất cứ một hệ thống nhân tạo nào Thuật ngữ này thường dùng để nói

đến các máy tính có mục đích không nhất định và ngành khoa học nghiên cứu về

các lý thuyết và ứng dụng của trí tuệ nhân tạo Tuy rằng trí thông minh nhân tạo có nghĩa rộng như là trí thông minh trong các tác

phẩm khoa học viễn tưởng , nó là một trong những ngành trọng yếu của tin học

Trí thông minh nhân tạo liên quan đến cách cư xử, sự học hỏi và khả năng thích

ứng thông minh của máy móc Các ví dụ ứng dụng bao gồm các tác vụ điều khiển,

lập kế hoạch và lập lịch ( ​scheduling​), khả năng trả lời các câu hỏi về chẩn đoán

bệnh, trả lời khách hàng về các sản phẩm của một công ty, nhận dạng chữ viết tay,

nhận dạng tiếng nói và khuôn mặt Bởi vậy, trí thông minh nhân tạo đã trở thành

một môn học, với mục đích chính là cung cấp lời giải cho các vấn đề của cuộc

sống thực tế Ngày nay, các hệ thống nhân tạo được dùng thường xuyên trong kinh

tế, y dược, các ngành kỹ thuật và quân sự, cũng như trong các phần mềm máy tính

thông dụng trong gia đình và trò chơi điện tử ​ Trí tuệ nhân tạo do con người lập trình ​với mục tiêu giúp máy tính có thể tự

động hóa các hành vi thông minh như con người Trí tuệ nhân tạo khác với việc lập

trình logic trong các ngôn ngữ lập trình là ở việc ứng dụng các hệ thống học máy

(tiếng Anh: machine learning ) để mô phỏng trí tuệ của con người trong các xử lý

mà con người làm tốt hơn máy tính Cụ thể, trí tuệ nhân tạo giúp máy tính có được

những trí tuệ của con người như: biết suy nghĩ và lập luận để giải quyết vấn đề, biết giao tiếp do hiểu ngôn ngữ, tiếng nói, biết học và tự thích nghi,…

​Quá trình hình thành và phát triển của AI

Ngay từ khi bắt đầu, tất cả mọi thứ đều gắn liền với lập trình

và nói được tiếng Anh

Một số thành tựu ban đầu của giai đoạn này có thể kể đến như: Chương trình chơi

chứng minh các định lý hình học của Gelernter

Tuy nhiên, tất cả đều thất bại do tiến bộ tin học thời bấy giờ vẫn chưa đạt đến mức

để có thể thực hiện

máy tính DeepBlue của IBM, niềm hy vọng về trí tuệ nhân tạo mới được hồi sinh

từ chỗ vô cùng tốn kém đã trở nên tương đối rẻ

nguyên mới cho trí tuệ nhân tạo

Theo mức độ phức tạp, công nghệ AI được chia thành 4 loại như sau:

Loại 1: Công nghệ AI phản ứng (Reactive Machine)

Một ví dụ là Deep Blue, chương trình tự động chơi cờ vua của IBM đã đánh bại kì thủ thế giới Garry Kasparov vào những năm 1990 Công nghệ AI của Deep Blue

có thể xác định các nước cờ và dự đoán những bước đi tiếp theo Nhưng nó không

có ký ức và không thể sử dụng những kinh nghiệm trong quá khứ để tiếp tục huấn luyện trong tương lai

Loại công nghệ AI này phân tích những động thái khả thi - của chính nó và đối thủ

Google được thiết kế cho các mục đích hẹp và không thể dễ dàng áp dụng cho tình

huống khác

Loại 2: Công nghệ AI với bộ nhớ hạn chế

Các hệ thống AI này có thể sử dụng những kinh nghiệm trong quá khứ để đưa ra các quyết định trong tương lai Một số chức năng ra quyết định này có mặt trong

huống và đưa ra những bước hành động tối ưu cho thiết bị Sau đó chúng sẽ được

sử dụng để đưa ra hành động trong bước tiếp theo

Loại 3: Lý thuyết về trí tuệ nhân tạo

Đây là một thuật ngữ tâm lý Công nghệ AI này có thể tự mình suy nghĩ và học hỏi những thứ xung quanh để áp dụng cho chính bản thân nó cho một việc cụ thể Loại công nghệ AI này chưa khả thi trong thời gian hiện tại

Loại 4: Tự nhận thức

Lúc này cả hệ thống AI có ý thức về bản thân, có ý thức và hành xử như con

khác Tất nhiên, loại công nghệ AI này vẫn chưa khả thi

Còn rất lâu nữa chúng ta mới có thể đạt tới level 3 và 4 của công nghệ AI Do đó,

viết này đã giúp bạn hiểu thêm được về các loại công nghệ AI

​ Một số ứng dụng của AI trong thực tiễn:

Hiện tại, trí tuệ nhân tạo được ứng dụng trong đời sống theo hai hướng: Dùng máy

tính để bắt chước quá trình xử lý của con người và thiết kế những máy tính thông

minh độc lập với cách suy nghĩ của con người Một số ứng dụng của trí tuệ nhân tạo trong cuộc sống thực tiễn có thể kể đến như:

Nhận dạng chữ viết; Nhận dạng tiếng nói; Dịch tự động; Tìm kiếm thông tin; Khai

phá dữ liệu và phát triển tri thức; Lái xe tự động; Robot Trong tương lai, trí tuệ nhân tạo với sự quan tâm và phát triển của các ông lớn

trong ngành công nghệ, dự kiến sẽ mở rộng hơn nữa phạm vi ứng dụng sang các

lĩnh vực như: Y tế, Xây dựng, Ngân hàng, Công nghệ siêu vi, … Đến nay, trí tuệ nhân tạo đã góp phần không nhỏ trong việc giúp con người tiết

kiệm sức lao động, đẩy nhanh quá trình tự động hóa và số hóa nền kinh tế của nhân

loại, với chi phí khá rẻ Mặc dù, vẫn có nhiều ý kiến lo ngại về công ăn việc làm

của con người khi trí tuệ nhân tạo phát triển Nhưng thiết nghĩ, nếu chúng ta có

những chính sách phù hợp thì trí tuệ nhân tạo sẽ là nền tảng đưa loài người bước

lên một tầm cao mới 3 Sinh học: Tin sinh học (bioinformatics) là một lĩnh vực khoa học sử dụng các công nghệ của

ngành toán học ứng dụng, tin học, thống kê, khoa học máy tính và toán sinh học

(biomathematics) để giải quyết các vấn đề sinh học Tin sinh học và sinh học tính toán: Những nghiên cứu trong ngành tin sinh học

(bioinformatics) thường trùng lặp với sinh học tính toán (computational biology) hoặc sinh học hệ thống (system biology) Những lĩnh vực nghiên cứu chính của nó

bao gồm bắt cặp trình tự (sequence alignment), bắt cặp cấu trúc protein (protein

structural alignment), dự đoán cấu trúc protein (protein structural prediction), dự đoán biểu hiện gen (gene expression), tương tác protein-protein (protein-protein interaction), mô hình hoá quá trình tiến hoá Thuật ngữ tin sinh học và sinh học

tính toán thường được dùng hoán đổi cho nhau, nhưng nói một cách nghiêm túc thì

cái trước là tập con của cái sau Mối quan tâm chính ở tin sinh học và sinh học tính

toán là việc sử dụng các công cụ toán học để phân chiết các thông tin hữu ích từ

các dữ liệu hỗn độn thu nhận được bằng các kỹ thuật sinh học với lưu lượng và

mức độ lớn Như vậy, về phương diện này lĩnh vực khai phá dữ liệu (data mining)

có sự trùng lặp với sinh học tính toán Bài toán đặc trưng trong sinh học tính toán

bao gồm việc lắp ráp (assembly) những trình tự ADN chất lượng cao từ những

đoạn ngắn ADN được thu nhận từ kỹ thuật xác định ADN và việc dự đoán quy luật

điều hoà gen (gene regulation) với dữ liệu từ các mARN, microarray hay khối phổ

(mass-spectrometry) Các lĩnh vực nghiên cứu của tin sinh học: Các lĩnh vực nghiên cứu chính của tin sinh học gồm hệ gen học phân tích trình tự, tìm kiếm gen, tìm kiếm các đột biến,

phân loại học phân tử, bảo tồn đa dạng sinh học, phân tích chức năng gen hay biểu

hiện nhận diện chuỗi polypeptid dự đoán cấu trúc của protein các hệ thống sinh

học kiểu mẫu, phân tích hình ảnh mức độ cao, công cụ phần mềm Tin sinh học là một lĩnh vực mới nhưng không xa lạ Những năm qua ở Việt Nam

cũng đã có một số nghiên cứu trong lĩnh vực phân tích gen, xác định trình tự ADN

của một số loài quan trọng để đánh giá về mặt di truyền, hay những biến dị hoặc từ

đó xác định hệ số di truyền tìm ra các họ hàng thân thích, hoặc để đánh giá mức độ

biến đổi tính di truyền, hoặc nghiên cứu về đa dạng sinh học, xây dựng ngân hàng

gen (gen bank) Theo hướng đó, những năm gần đây trên bước đường nghiên cứu về tài nguyên sinh vật và đa dạng sinh học tại các tỉnh vùng Bắc Trung Bộ, Khoa

Sinh trường Đại học Vinh đã tiến hành nhân bản gen (polimerase chain reaction-PCR), giải trình tự ADN (DNA sequencing) ở một số loài vi khuẩn lam,

loại vi khuẩn có giá trị lớn trong cố định nitơ không khí, có khả năng tổng hợp hữu

cơ mạnh làm giàu dinh dưỡng cho đất, và có các hợp chất có hoạt tính sinh học cao

có tác dụng đến sinh trưởng, phát triển, tăng năng suất cây trồng, hoặc bằng nhân bản gen và kỹ thuật phân tích tính đa hình của ADN được khuếch đại ngẫu nhiên

(random amplified polimorphism DNA, RAPD) đối với các cây ăn quả có giá trị

như cam Xã Đoài, bưởi Phúc Trạch để từ đó đánh giá mức độ biến đổi di truyền

của chúng liên quan đến chất lượng quả, hoặc phân tích trình tự axit amin trên một