4 cách đơn giản giúp tối ưu sức mạnh và tiết kiệm nhiên liệu cho xe

Theo cổng thông tin Bộ Công an, trong 2 ngày 24 - 25/5, Hội nghị quốc tế lần thứ 8 lãnh đạo cấp cao phụ trách An ninh đã diễn ra tại tỉnh Tver (Liên bang Nga). Tham dự hội nghị năm nay có các quan chức an ninh cấp cao đến từ 95 nước trên thế giới và đại diện của Liên Hợp Quốc. Đoàn Việt Nam do Thượng tướng Bùi Văn Nam, Ủy viên Trung ương Đảng, Thứ trưởng Bộ Công an dẫn đầu tham dự Hội nghị.

Trung tâm Ứng cứu khẩn cấp máy tính Việt Nam (VNCERT) - đơn vị thuộc Bộ TT&TT làm đầu mối điều phối ứng cứu sự cố quốc gia ngày 17/5 đã có văn bản 154/VNCERT-ĐPƯC về việc báo cáo tình hình cập nhật lỗ hổng và theo dõi, ngăn chặn mã độc WannaCry gửi tới các đơn vị chuyên trách về CNTT, an toàn thông tin (ATTT) của Văn phòng Trung ương Đảng, Văn phòng Chủ tịch nước, Văn phòng Quốc hội, Văn phòng Chính phủ; các đơn vị chuyên trách về CNTT, ATTT các bộ, ngành; các đơn vị thuộc Bộ TT&T; các Sở TT&TT; thành viên mạng lưới ứng cứu sự cố Internet Việt Nam; và các Tổng công ty, Tập đoàn kinh tế; Tổ chức tài chính và ngân hàng; các doanh nghiệp hạ tầng Internet, viễn thông, điện lực, hàng không, giao thông vận tải.

Cụ thể, trong công văn mới nhất gửi các cơ quan, đơn vị, doanh nghiệp trên toàn quốc, VNCERT đã yêu cầu các đơn vị báo cáo kết quả thực hiện 2 văn bản điều phối 123/VNCERT-ĐPƯC ngày 24/4/2017 cảnh báo phương thức tấn công khai thác hệ thống mới của nhóm hacker Shadow Brokers, 144/VNCERT-ĐPƯC ngày 13/5/2017 yêu cầu các đơn vị theo dõi, ngăn chặn kết nối máy chủ điều khiển mã độc WannaCry.

Việc báo cáo kết quả thực hiện 2 văn bản điều phối nêu trên sẽ được thực hiện theo chế độ mật, với các nội dung thông tin báo cáo gồm số lượng máy trạm, máy chủ nhiễm mã độc WannaCry; số lượng máy trạm, máy chủ đã cập nhật và chưa cập nhật các bản vá theo lệnh điều phối số 123.

Đặc biệt, trong công văn gửi ngày 17/5/2017, VNCERT cũng yêu cầu các cơ quan, đơn vị, doanh nghiệp trong cả nước khẩn trương kiểm tra, rà soát lỗ hổng và hoàn thành gấp việc cập nhật các bản vá cho 9 lỗ hổng của hệ điều hành Windows và 1 lỗ hổng của tường lửa Cisco ASA, gồm có: EternalBlue (MS17-010), EmeralThread (MS10-06), EternalChampion (CVE-2017-0146 và CVE-2017-0147), ErraticGopher, EskimoRoll (MS-14-068), EternalRomance (MS17-010) EducatedScholar (MS09-050), EternalSynergy (MS17-010), Eclipsed Wing (MS08-067), ExtraBacon (CVE-2016-6366).

VNCERT nhấn mạnh: “Các lỗ hổng nêu trên có thể bị hacker tận dụng để tạo ra những chiêu thức tấn công mới nguy hiểm, tinh vi hơn rất nhiều lần”.

Bên cạnh đó, nhằm giúp các cơ quan chức năng theo dõi, phân tích và kịp thời phản ứng nhanh với các phương thức tấn công mới, VNCERT đề nghị các đơn vị ngay khi phát hiện sự cố và không có khả năng xử lý, cần thông báo ngay về đầu mối điều phối ứng cứu sự cố quốc gia – Trung tâm VNCERT, địa chỉ tại tầng 5, tòa nhà 115 Trần Duy Hưng, Cầu Giấy, Hà Nội; và qua các số điện thoại 04 3640 4423 số máy lẻ 112; 0934 424 009, hòm thư điện tử tiếp nhận báo cáo sự cố [email protected].

Trong thông tin chia sẻ tại hội nghị phổ biến Quyết định 05/2017/QĐ-TTg của Thủ tướng Chính phủ quy định về hệ thống phương án ứng cứu khẩn cấp bảo đảm an toàn thông tin mạng quốc gia và chương trình Diễn tập quốc tế ASEAN - Nhật Bản 2017 được tổ chức hôm qua, ngày 18/5, Phó Giám đốc Trung tâm VNCERT Nguyễn Khắc Lịch cũng đã cho biết, cuộc tấn công trên diện rộng bằng mã độc tống tiền WannaCry vừa qua bắt nguồn từ việc nhóm hacker Shadow Brokers công bố mã tấn công lấy từ NSA Mỹ. WannaCry sử dụng lỗ hổng EnternalBlue (MS 17-010), một trong 9 lỗ hổng của hệ điều hành Windows. Mã độc này hỗ trợ 28 ngôn ngữ khác nhau và mã hóa 179 loại tệp tin. Ngoài ra, mã độc WannaCry còn sử dụng DOUBLEPULSAR làm backdoor để truy cập và thực thi mã trên các hệ thống đã bị xâm nhập trước đó.

Đại diện Digiworld, nhà nhập khẩu chính thức sản phẩm Xiaomi tại Việt Nam, cho biết không có bất cứ sản phẩm Xiaomi nào bán chính hãng tại Việt Nam do công ty này phân phối có cài đặt bản đồ đường lưỡi bò.

Khoản tài trợ này đến từ Cơ quan các dự án phòng thủ tiên tiến (DARPA) trực thuộc Lầu Năm Góc. Ngoài khả năng "nhìn thấy" các vật thể đằng sau bức tường, camera còn có thể quan sát toàn bộ góc tường và khu vực xung quanh.

Ban đầu, mẫu camera này được Viện công nghệ Massachusetts (MIT) giới thiệu năm 2012, nhưng phải đến 4 năm sau DARPA mới chú ý tới dự án này. Đó cũng là lý do DARPA cấp tiền để hiện thực hóa và thương mại hóa dự án.

Nhưng thật sự không phải như vậy. Ngày càng có nhiều các thuật toán phức tạp và công nghệ machine learning (tạm dịch là máy học) đã chứng minh rằng các công việc trước đây chỉ con người có thể làm được bây giờ máy móc có thể làm tốt hoặc tốt hơn cả con người.

Công nghệ "machine learning" là một trong những công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI), machine learning có thể hiểu là trí tuệ nhân tạo máy móc. Ngoài ra, các bạn còn gặp thuật ngữ "Big Data" trong bài viết này. Big Data có thể hiểu là dữ liệu lớn, là công nghệ tập trung dữ liệu rất lớn và rất phức tạp. Các bạn có thể tìm hiểu thêm trên Internet hoặc các bài viết trước đây trênVnreview.vn

Theo Forbes, tập đoàn tư vấn Boston dự đoán đến năm 2025, một phần tư việc làm hiện tại sẽ được thay thế bằng phần mềm hoặc robot thông minh. Một nghiên cứu của Đại học Oxford cũng cho thấy 35% việc làm ở Anh quốc đứng trước nguy cơ tự động hóa trong vòng 20 năm tới.

Sau đây là 10 công việc chuyên môn cao đứng trước nguy cơ bị thay thế bằng công nghệ big data và machine learning:

Hiện tại, một số công việc của một bác sĩ đã có thể được thực hiện bằng máy tính. Chẳng hạn như, các bác sĩ phẫu thuật đã sử dụng hệ thống robot tự động trợ giúp các phẫu thuật ít xâm lấn (ví dụ như mổ nội soi…). IBM Watson, công nghệ trí tuệ nhân tạo của IBM, đã chứng minh nó có thể chẩn đoán ung thư phổi qua phân tích chụp cắt lớp MRI đáng tin cậy hơn con người.

Ngoài ra, gần đây Trung tâm Y tế UCSF (UCSF là viết tắt của University of California, San Francisco – Trường đại học California ở San Francisco ) đã sử dụng các quầy thuốc robot tự động ở 2 bệnh viện của UCSF để phát thuốc tự động theo toa thuốc dựa trên các mã vạch được quét bởi các y tá. Trên thực tế, công ty trang thiết bị Y tế Johnson & Johnson (JNJ) đã có một thiết bị được cấp chứng nhận FDA (The Food and Drug Administration: Cục quản lý dược phẩm và thực phẩm Hoa Kỳ) thực hiện gây mê ở mức độ thấp một cách tự động – mà không cần bác sĩ gây mê.

Hiện tại, phần lớn công việc mà các nhân viên môi giới bảo hiểm và các nhân viên đánh giá bảo hiểm đang làm đều có thể được thực hiện bằng các máy tính sử dụng công nghệ big data và machine learning. Các công thức được sử dụng hàng thập kỷ qua để xác định mức bảo hiểm và tỷ lệ bảo lệ bảo hiểm của một người, nay ngày càng được thay thế bằng các công cụ mới sẽ tự động thực hiện quy trình ra quyết định thay cho con người.

Ngày nay, nhiều chương trình máy tính có thể giúp mỗi người tự thiết kế ngôi nhà của mình. Các chương trình này có thể trợ giúp các kỹ năng kiến ​​trúc, thậm chí là thiết kế và lựa chọn màu sắc một cách tự động. Hầu hết mọi người sử dụng phần mềm chủ yếu như một công cụ ảo trực quan hoặc thay thế cho kiến ​​trúc sư trong các dự án rất nhỏ. Nhưng khi khả năng xử lý của các chương trình này được cải thiện, nhu cầu thuê kiến trúc sư và các nhà thiết kế cũng sẽ giảm đi.

Phần lớn công việc của các nhà báo làm bây giờ có thể được tự động hóa nhờ sử dụng các công cụ ứng dụng công nghệ machine learning như công cụ "narrative science" tạo ra tin tức theo ngôn ngữ con người từ phân tích các dữ liệu sẵn có trên hệ thống. Thực tế, nếu bạn đã đọc báo cáo tài chính trong một hoặc hai năm qua, có thể bạn đã đọc một bài báo hoặc một ấn phẩm do máy tính tạo ra.

Những công việc đầu tiên mà các chương trình này sẽ thực hiện là báo cáo trong lĩnh vực tài chính và thể thao, chủ yếu dựa vào dữ liệu và các con số, các lĩnh vực khác cũng sẽ được áp dụng công nghệ này trong tương lai không xa. Có nhiều dịch vụ trích xuất nội dung từ các trang web tin tức và "viết lại" nó để tránh hành động đánh cắp toàn bộ bài viết, nhưng suy cho cùng cũng chỉ là một nội dung trên các trang web khác nhau.

Bây giờ, các thuật toán đã có thể phân tích dữ liệu tài chính và hạch toán tài khoản kế toán(cũng như kê khai thuế) - mà không cần nhân viên kế toán. Một bộ phận các nhân viên thu ngân tại ngân hàng đã được thay thế bằng các máy ATM, thậm chí tại các ngân hàng hiện đại và cao cấp hơn, các nhân viên tín dụng cũng có thể dễ dàng được thay thế bằng các hệ thống tự động.

Ngay cả các chính phủ ngày nay cũng sử dụng công nghệ big data và machine learning để kiểm tra các bản khai thuế và xác định gian lận thuế. Các máy tính được sử dụng trong giao dịch cổ phiếu đã đẩy nhanh tốc độ giao dịch hơn những gì con người có thể làm, và thậm chí máy tính còn được sử dụng để dự đoán thị trường sẽ diễn biến như thế nào và đưa ra đề xuất bạn nên mua hay bán.

Công việc của giáo viên chắc chắn sẽ thay đổi trong thời kỳ số hóa trong giáo dục. Các nghiên cứu cho thấy các thuật toán được sử dụng để điều chỉnh việc học dựa trên sự tiến bộ và hiểu biết của từng học sinh có thể hiệu quả hơn so với giáo viên giảng dạy. Mặc dù số hóa có thể mang lại lợi ích cho lĩnh vực giáo dục trong việc tìm kiếm những giáo viên đủ tiêu chuẩn để giảng dạy, nhưng cuối cùng số hóa cũng sẽ làm giảm đi vai trò của giáo viên đứng lớp, cũng như các giám thị hay giáo viên mầm non hoặc thậm chí là cắt giảm cả việc làm của các giáo viên.

Trong công việc tuyển dụng nguồn nhân lực chẳng hạn như công tác tuyển chọn nhân viên giỏi và thuê nhân viên đã bị ảnh hưởng bởi công cụ khai thác dữ liệu với các thuật toán thực hiện phân loại hồ sơ để tìm ra những ứng viên phù hợp nhất. Các công việc khác của công việc tuyển dụng nguồn nhân lực, bao gồm nhận và sắp xếp hồ sơ, tư vấn cho nhân viên về các lợi ích công việc…đều có thể dễ dàng được tự động hóa.

Công việc Marketing chủ yếu dựa trên kĩ năng của con người như kĩ năng thuyết phục, và sự khéo léo. Nhưng máy tính đã thay thế thành công công việc này. Persado, công ty phần mềm ngôn ngữ, đã giao cho máy tính đảm nhận công việc viết các dòng tiêu đề thư điện tử hấp dẫn cho các tổ chức bán lẻ lớn nhờ đó có thể tăng gấp đôi giá bán lẻ. Các công ty này cũng đang thử nghiệm mua quảng cáo tự động, ví dụ như: thay vì con người sẽ lựa chọn quảng cáo được đặt ở phần nào của trang, tại trang nào trên tạp chí hay tờ báo nào, các máy tính sẽ đảm nhận nhiệm vụ đó, nhờ sử dụng hàng tỷ dữ liệu tham khảo.

thư ký luật

Trong giai đoạn điều tra vụ kiện, các luật sư và thư ký luật đòi hỏi phải sàng lọc, lựa chọn hàng nghìn, thậm chí hàng chục nghìn tài liệu có liên quan đến vụ án. Nhưng bây giờ, các cơ sở dữ liệu phức tạp sử dụng công nghệ big data  bao gồm công cụ phân tích văn phạm và nhận diện từ khóa có thể hoàn thành công việc tương tự nhưng trong thời gian ngắn hơn nhiều. Trên thực tế, công nghệ này giống như công nghệmachine learning trên IBM Watson có thể được "đào tạo" pháp luật để xem xét lịch sử các vụ án và các tiền lệ vụ án và thậm chí là soạn thảo các bản tóm lược pháp lý – thông thường là công việc của các cộng sự cấp dưới.

Nhưng đừng nghĩ rằng chỉ có công việc của các cộng sự cấp dưới đối mặt rủi ro bị cắt giảm: các luật sư cũng thường được thuê để dự đoán hậu quả pháp lý của các vụ án quan trọng, nhưng một mẫu máy tính phân tích được chế tạo bởi các nhà nghiên cứu ở Đại học Michigan State và Đại học luật Nam Texas đã dự đoán được hậu quả pháp lý của gần 71% các vụ án của Tòa án tối cao Hoa Kỳ. Khả năng dự đoán hậu quả pháp lý là dịch vụ giá trị (hoặc sinh lợi) nhất của các luật sư, nhưng máy tính cũng đã hoàn toàn đáp ứng được khả năng này.   

Công cụ "Predictive policing" (có hiểu là công cụ sử dụng các thuật toán dự đoán và phân tích trong hoạt động thực thi pháp luật nhằm ngăn chặn các hoạt động phi pháp) là một chủ đề "nóng". Nhiều nhà phê bình cho rằng công cụ predictive policing vi phạm quyền tự do của công dân, nhưng đó chỉ là các báo cáo thiểu số. Năm 2003, hàng loạt các nhà bán lẻ sử dụng thuật toán này như Wal-Mart để dự đoán nhu cầu cho các sản phẩm, đã sử dụng thuật toán này để dự đoán yêu cầu mật độ hiện diện của cảnh sát ở thành phố New York vào Đêm Giao thừa, và kết quả rất ấn tượng: giảm 47% các vụ nổ súng tự phát và tiết kiệm 15.000 USD chi phí nhân công trong suốt 8 tiếng Đêm Giao thừa. Khả năng dự đoán rủi ro tốt hơn có thể làm giảm số lượng nhân viên cần thiết ở bất kỳ thời điểm nào và cho bất kỳ bộ phận nào.

Các máy tính đang đe dọa các công việc phổ thông như các công nhân nhà máy, nhân viên bán lẻ, và bồi bàn. Trong khi các máy tính ngày càng tinh vi hơn theo cấp số nhân thì một cách tự nhiên chúng sẽ có thể thực hiện được các công việc phức tạp hơn. Điều này sẽ có lợi trong nhiều ngành công nghiệp đòi hỏi năng suất và độ chính xác cao hơn. Bất kỳ bác sĩ nào cũng có thể nói với bạn: chẩn đoán chính xác hơn là điều tốt, và bất kỳ luật sư nào cũng sẽ đồng ý: quá trình điều tra nhanh hơn, toàn diện hơn sẽ có lợi cho quá trình xét xử.

Tuy nhiên, vấn đề nằm ở thực tế là cuộc cách mạng công nghệ này có thể không tạo ra nhiều việc làm ngang bằng các việc làm đã bị thay thế. Nhưng chắc chắn, chúng ta sẽ cần nhiều lập trình viên hơn, nhiều chuyên viên phân tích, nhiều kỹ sư, và nhân sự IT để chế tạo và quản lý các máy tính phức tạp này, nhưng thật khó để các công nhân nhà máy hoặc các tài xế taxi cải thiện khả năng và trở thành nhân viên phân tích dữ liệu. Và làm các nào để chúng ta có thể lấp đầy khoảng trống các công việc bị thay thế sẽ là nhân tố quyết định tự động hóa tốt cho con người hay không.

Elon Musk (ảnh: Ryan Anson / Bloomberg)

Trước khi Elon Musk phóng tên lửa vào vũ trụ hay xây đường tàu cao tốc dưới lòng Los Angeles, ông chỉ là một cậu bé luôn luôn trong tình trạng "đói" sách.

TheoBloomberg, vào lúc ông được khoảng 9 tuổi, sau khi đã đọc hết tài liệu có trong thư viện nhà trường, ông đã tìm và nghiên cứu toàn bộ tài liệu có trong Bách khoa toàn thư Britannica, tương đương với 32.000 trang sách.

Có lẽ không có gì đáng ngạc nhiên khi CEO của SpaceX và Tesla đã đọc vô số đầu sách về khoa học tên lửa và vật lý trong sự nghiệp của mình. Thực tế, Business Insidercũng cho rằng chính những phương pháp tự học của ông đã giúp Elon Musk tự mày mò nghiên cứu về khám phá vũ trụ.

Điều đáng ngạc nhiên nhất là những tiểu thuyết giả tưởng cũng đóng vai trò quan trọng trong cuộc đời của Elon Musk. Trong số đó có hai tiểu thuyết đã góp phần xây dựng nên con người ông ngày nay.

Tác phẩm của Golding đã để lại dấu ấn của mình trong tâm hồn Elon Musk. Sự tác động giữa hai nhân vật chính của tiểu thuyết nhiều khả năng đã định hướng cho Elon Musk: Cứu lấy nhân loại.

Bìa tiểu thuyết "Lord of the Flies" của tác giả William Golding (ảnh: CNBC)

Chia sẻ vớiThe New Yorker,Elon có nói:"Những anh hùng trong các tác phẩm tôi đọc... luôn cảm thấy mình có nghĩa vụ phải giải cứu thế giới".

Ralph, một trong số những cậu bé người Anh ở một hòn đảo xa xôi, nơi các sự kiện trong "Lord of the Flies" diễn ra, muốn tạo ra những quy tắc và chuẩn mực đạo đức để cứu lấy nhân loại. Trong khi đó, Jack, nhân vật phản diện chính của tiểu thuyết thì là một người có tính cách nổi loạn và bị đắm chìm trong quyền lực và lòng tham của chính mình.

Cuộc đấu tranh giữa hai nhân vật là một lời cảnh báo những chuyện sẽ xảy ra nếu con người đánh mất quyền làm chủ của các thiết bị của mình. Cuốn tiểu thuyết đã định hình thế giới quan của Elon Musk, thay đổi cái nhìn của ông về tương lai. Ông đã công khai cho rằng việc đặt trí tuệ nhân tạo vào tay con người là một hiểm họa lớn. Trong một bức thư mở, ông đã viết rằng con người nên "cảm thấy lo lắng."

Tác phẩm đầu tiên của bộ ba tiểu thuyết khoa học viễn tưởng của Asimov, "Foundation" viết về nhân loại khi đứng trước ngã tư đường và phải quyết định cho mình một lối đi. Trong câu chuyện, một người đàn ông đã cố gắng cứu thế giới khỏi sự ngu dốt và chiến tranh bằng cách tự tạo ra một vũ trụ mới.

Vũ trụ mà ông đã tạo ra mang tên "Foundation" là nơi khoa học, công nghệ và nghệ thuật trở thành nguồn sống của con người. Nhưng điều đó chỉ xảy ra khi và chỉ khi nhân vật chính của câu chuyện có thể thành công trong việc bảo vệ nó.

Trong buổi phỏng vấn của mình với The Guardian năm 2013, Elon Musk đã nói rằng điều mà cuốn sách đã dạy ông là "các nền văn minh đều có chu kì của mình." Bài học đó đã khuyến khích ông theo đuổi những hoài bão to lớn của mình.

Bìa tiểu thuyết "Foundation" của tác giả Isaac Asimov (ảnh: CNBC)

Elon Musk cũng đã chia sẻ những điều mình đúc kết ra được từ "Foundation":"Đây là lần đầu tiên sau 4,5 tỷ năm, con người có thể đưa việc sinh sống ở ngoài Trái đất vào thực tiễn. Chúng ta nên hành động một cách khôn ngoan khi cánh cửa đó còn mở rộng, chứ không ỷ lại rằng cánh cửa đó sẽ mở trong thời gian dài và lãng phí thời gian. Chúng ta đang ở đỉnh cao của nền văn minh hiện tại và tôi hi vọng rằng điều đó sẽ được giữ vững. Tuy nhiên, không có gì là chắc chắn cả".

Hai cuốn tiểu thuyết này có nhiều chủ đề chung - nhưng chủ đề lớn nhất chính là một cá nhân đơn lẻ cũng là đủ để có thể thay đổi cả thế giới. Và khi Elon Musk tạm dừng suy nghĩ về tương lai của nhân loại hay nghiên cứu tài liệu về không gian, ông cũng dành thời gian để đọc những tác phẩm "nhẹ nhàng" hơn. Ông đã nói với doanh nhân Kevin Rose rằng:"Tôi đọc truyện tranh rất nhiều. Tôi đã đọc tất cả những cuốn truyện tranh có trong cửa hàng sách truyện. Chỉ cần nó là truyện tranh, tôi sẽ đọc".