Hôm nay mình cùng học cách đọc tên các ngôn ngữ lập trình bằng tiếng Nhật. Đọc đúng cách phát âm cũng giúp mình có được ấn tượng tốt khi làm việc với khách hàng Nhật nhé.
Có lẽ rất ít người thực sự hiểu Network là gì mặc dù họ biết khi smartphone không hoạt động như mong đợi là do chưa kết nối internet. Bài viết hôm nay mình xin chia sẻ những điều cơ bản về Network, mọi người cùng theo dõi nhé!
Khái niệm thuật ngữ Network
Network chỉ trạng thái kết nối vật này với vật kia như một mạng lưới. Nếu nói trong ngành kho vận hay ngành phân phối hàng hoá thì có một Network lưu chuyển hàng hoá từ nơi này tới nơi khác. Trong cơ thể người thì Network là mạch máu giúp mang oxy và chất dinh dưỡng đến các cơ quan. Trong thế giới Internet thì cái để kết nối thông tin đến các máy tính chính là Network.
Vậy khi nghe “Network kết nối các máy tính với nhau” chắc sẽ có người thắc mắc rằng “laptop của chúng ta chẳng phải là đang kết nối với server hay sao?”. Tuy nhiên, những thứ mà chúng ta đang sử dụng bao gồm laptop, smartphone và cả server… đều là máy tính. Chỉ khác nhau ở hình thức của thiết bị đầu vào/ đầu ra, nhưng nó là CPU và được xử lý giống nhau ở chỗ nó hoạt động tuỳ thuộc vào đơn vị số học, đơn vị điều khiển.
Phương thức kết nối Network
Đầu tiên là kết nối internet qua mạng LAN. Laptop hay smartphone mà mọi người đang dùng kết nối với LAN thông qua wi-fi router. Cự ly có thể kết nối bằng LAN là ở cùng một toà nhà hay cùng một lầu, khi không có vật cản nào thì trong phạm vi từ 25~50m có thể kết nối được. Ngoài ra, vì LAN kết nối các device bằng Network nên nó không chỉ kết nối internet đến laptop, smartphone mà còn dùng để gửi thông tin từ laptop đến máy in.
WAN là network kết nối các mạng LAN với nhau trên diện rộng. Khi kết nối laptop tại nhà từ router bằng mạng LAN thì đầu router được kết nối bằng WAN. Các thuật ngữ như LTE, 4G, 5G mà chúng ta thường nghe thấy khi dùng smartphone cũng được kết nối trực tiếp từ device thông qua mạng WAN không dây. Khác với LAN, WAN truyền thông tin trên diện rộng nên chúng ta không thể tự connect với network của mình. Thông thường chúng ta sẽ thuê network của một công ty viễn thông để truyền dữ liệu cho mình.
Như vậy thì Network có thể được truyền tải bằng LAN và WAN.
Cáckeyword mà bạn nên biết khi học về computer network.
Thuật ngữ “peer to peer“
Thông thường khi chúng ta truy cập vào một website, chúng ta sẽ access vào server side từ client side và trao đổi thông tin, nhưng peer to peer (P2P) là phương thức Network thực hiện trao đổi thông tin giữa các máy tính. Một ví dụ dễ hình dung là bộ đàm mà có thể bạn đã từng xem trong phim Sentai Mono, các thiết bị có thể trao đổi thông tin trực tiếp với nhau mà không cần thông qua server. Cơ chế peer to peer này không lấy dạng thức của “server” và “client” như khi “xem trang web bằng internet”.
Thuật ngữ peer to peer
Kỹ thuật peer to peer này được dùng trong blockchain ví dụ như tiền ảo (crypto currencies). Thông tin về tiền ảo không được lưu trữ trên server cụ thể, nhưng dữ liệu cần thiết được chia sẻ giữa các máy tính tham gia vào peer to peer network gọi là node. Trên thực tế, một loại giao dịch rất phổ biến như tôi cho ông A vay 3,000 yên “có thể bằng tiền mặt” hàng ngày thì chẳng có lý do gì tôi phải báo cáo cho quốc gia hay ngân hàng nhỉ. Những thông tin này sẽ không phải lưu trữ trong ngân hàng hay quốc gia mà giao dịch tiền bạc này được xây dựng dựa trên sự tin tưởng giữa các cá nhân với nhau. Nơi mọi người gửi tiền vào ngân hàng và giao dịch số tiền mà ngân hàng nắm giữ được gọi là “sàn giao dịch” trong ngành công nghiệp tiền ảo.
Thuật ngữ “stand alone“, cái tương phản với các device kết nối Network!
Stand alone là một máy tính có chức năng độc lập mà không cần liên kết Network. Một ví dụ gần gũi là các thiết bị gia dụng chủ yếu là máy tính dạng stand alone. Có thể khó hình dung nó là một máy tính nhưng thực tế thì lò vi sóng, máy giặt hay các thiết bị chiếu sáng trong căn phòng đều được sử dụng như máy tính ở chỗ chúng được vận hành bằng điều khiển điện tử.
Bài hôm nay chúng ta đã tìm hiểu sơ lược về Network, phương thức kết nối Network và các keyword dùng trong computer network. Hy vọng kiến thức mà nghecomtor mang đến lần này hữu ích cho mọi người.
Part 2: Kỹ năng tạo nên năng lực giao tiếp và cách rèn luyện năng lực giao tiếp
Bốn yếu tố tạo thành năng lực giao tiếp
Giao tiếp là “tương hỗ lẫn nhau”, và do có hai phương tiện (ngôn ngữ và phi ngôn ngữ), nên có thể phân chia năng lực giao tiếp chia ra làm 4 kỹ năng.
Năng lực liên quan đến ngôn ngữ điều quan trọng là “truyền đạt một cách chính xác, tiếp nhận một cách chính xác”, năng lực liên quan đến phi ngôn ngữ quan trọng là “xây dựng lòng tin”.
Tốt nhất, bạn nên ưu tiên rèn luyện từ những kỹ năng mà bạn chưa giỏi hoặc còn thiếu, lý tưởng nhất kết quả sau cùng là cân bằng được tất cả các kỹ năng.
Dưới đây là một số mẹo để rèn luyện từng kỹ năng.
① “Năng lực truyền đạt” những điều bản thân muốn nói
Đó là khả năng truyền đạt rõ ràng những điều bản thân muốn nói cho đối phương một cách dễ hiểu nhất.
② “Năng lực lắng nghe” lời nói của đối phương
Để rèn luyện khả năng lắng nghe, điều quan trọng là bạn phải có tâm thế và thái độ “lắng nghe đến cùng những gì đối phương muốn truyền đạt”.
Có những người thiếu khả năng lắng nghe, khi nhìn thấy đối phương định triển khai câu chuyện thì họ sẽ bắt đầu nói trước, hoặc là họ ngắt lời giữa chừng và bắt đầu đặt câu hỏi.
Ngoài ra, một số người sẽ ngay lập tức phủ nhận lời nói của đối phương, chúng mình đừng làm những hành động như thế nhé.
Con người ngay khi có cảm giác “ họ không lắng nghe mình nói” thì sẽ có suy nghĩa là bản thân mình không được tôn trọng.
Mối quan hệ tin tưởng được xây dựng ở những người tôn trọng lẫn nhau.
“Khả năng lắng nghe” còn là năng lực hiểu được những gì đối phương muốn truyền đạt.
Trường hợp mình không hiểu hết được nội dung đối phương muốn truyền đạt chỉ thông qua ngôn ngữ, thì nên đặt những câu hỏi và xác nhận nội dung bằng câu nói “tôi hiểu thế này, thì có đúng ý bạn không?” v.v…., để bổ sung thêm thông tin nhé.
Phi ngôn ngữ chính là những chuyển động của mắt, tông giọng nói, cử động cơ thể, cử động tay v.v…
Cũng có liên quan đến “khả năng nghe ngôn ngữ”, nhưng giao tiếp phi ngôn ngữ rất quan trọng để tạo ra bầu không khí giúp người đối diện nói chuyện dễ dàng.
Để truyền tải cho đối phương biết là mình đang lắng nghe, hãy có những hành động ví dụ như là : hướng cơ thể và ánh mắt về phía đối phương, gật đầu, kèm theo những từ Aizuchi (từ đệm) (*) hưởng ứng theo câu chuyện của đối phương, hoặc những biểu hiện cảm xúc trên khuôn mặt v.v….
④ “Năng lực đọc được” phi ngôn ngữ
Để nắm bắt được “cảm xúc” hoặc “suy nghĩ thật sự” của đối phương mà đã được ẩn dấu bên dưới của ngôn từ lời nói đó thì cần phải có năng lực đọc được phi ngôn ngữ.
Ví dụ: đối phương dùng ngôn từ bày tỏ lòng biết ơn, tuy nhiên lại có nét mặt tối sầm, thì bạn có thể phán đoán rằng đối phương đang có một nỗi niềm nào khác.
Vì con người sẽ có lòng tin với những người đồng cảm với mình và những người phản ứng giống với cảm xúc của mình, đây chính là kỹ năng quan trọng để xây dựng mối quan hệ tin tưởng.
(Trong số đó, cũng sẽ có những người có cái tôi cá nhân cao, họ không thích bị người khác đọc rõ được suy nghĩ của họ, đối với những người như thế thì bạn nên giả vờ như không biết nhé.)
Để rèn luyện khả năng nắm bắt phi ngôn ngữ đó, cơ bản cần phải có “quan tâm, chú ý đến đối phương”, “quan sát đối phương”, “lưu giữ thông tin đối phương”
Vốn dĩ, khả năng đọc được phi ngôn ngữ là năng lực bản năng của con người
Vì những người thường dựa vào ngôn ngữ để giao tiếp thông thường hoặc giao tiếp mà không quan tâm đến đối phương, sẽ tùy bối cảnh ở đâu mà “nhớ ra đến đó”, cho nên hãy thử tạo thói quen quan sát và quan tâm đối phương hàng ngày nhé.
Việc quan sát hành động và ngôn ngữ mà đối phương đang sử dụng, sẽ nhìn thấy được giá trị quan của đối phương.
Từ kho thông tin ví dụ như là các kiểu hành động, giao tiếp ngôn ngữ / phi ngôn ngữ của từng cá nhân như thế, mà chúng ta có thể phát hiện ra sự thay đổi bất thường hoặc sự khác biệt với giá trị quan của người khi giao tiếp với họ.
Hơn nữa, việc lặp đi lặp lại việc phân tích các dữ liệu như thế, sẽ giúp bạn dễ dàng đọc được suy nghĩ cảm xúc thật của những người dù mình chỉ mới gặp lần đầu.
Kết luận
Để nâng cao năng lực giao tiếp, cần phát triển cân đối bốn kỹ năng ở hai lĩnh vực “ngôn ngữ” và “phi ngôn ngữ”.
Kỹ năng này sẽ được đánh bóng trên thực tiễn, vì thế hãy luôn ý thức trong mọi giao tiếp hàng ngày.
Giải thích:
(*) Aizuchi (từ đệm) : là những đệm theo với câu chuyện của đối phương đang nói
Part 1: Định nghĩa năng lực giao tiếp & cách thức giao tiếp
Trong công việc cũng như trong cuộc sống cá nhân, chắc hẳn là chúng ta sẽ cảm thấy ganh tị với những người có kỹ năng giao tiếp giỏi đúng không nè? Chúng mình cùng nhau tìm hiểu và học cách làm thế nào để trở thành người có kỹ năng giao tiếp tốt nhé.
Năng lực giao tiếp là gì?
Giao tiếp là “chia sẻ thông tin và thấu hiểu suy nghĩ của đối phương”, và năng lực giao tiếp là khả năng thực hiện việc đó một cách trôi chảy.
Communication là “giao tiếp hai chiều”
Khi cố gắng nâng cao năng lực giao tiếp, mọi người có xu hướng suy nghĩ là “làm thế nào để truyền đạt cho đối phương”.
Tuy nhiên, điều quan trọng nhất khi giao tiếp đó chính là “hai chiều”.
Chúng ta không chỉ truyền đạt thông tin cho đối phương mà còn phải có quan điểm “làm thế nào để tiếp nhận thông tin từ bên kia một cách tốt nhất (chính xác nhất)”.
Xã giao tốt cũng không hẳn đồng nghĩa với năng lực giao tiếp cao
Những người có tính cách hướng nội hoặc những người nhút nhát, khi nhìn vào những người có tài ngoại giao tốt thì có thể họ sẽ nghĩ là “bạn ấy có năng lực giao tiếp cao quá, ganh tị thật
Tuy nhiên, không hẳn là “người xã giao tốt = người có năng lực giao tiếp cao.”
Giao tiếp là “hai chiều”, vì vậy dù xã giao tốt mà không lắng nghe đối phương nói mà chỉ nói một chiều, hoặc nói chuyện mà không quan tâm để ý đến hoàn cảnh và cảm xúc của đối phương thì cũng không thể nói là người đó có năng lực giao tiếp cao được.
Ngay cả những người có tính cách hướng nội, thì cũng có rất nhiều người có kỹ năng cao trong việc cảm nhận được cảm xúc và rất giỏi trong việc nắm bắt được lời nói của đối phương.
Đặc điểm của người có năng lực giao tiếp cao
Có một “quy tắc bóng bàn” ở nghiên cứu điều tra các đặc điểm của những người có năng lực giao tiếp cao.
Trong cuộc trò chuyện 1: 1, cuộc nói chuyện với nhau sẽ được đáp lời hào hứng nếu thời gian mình nói chiếm khoảng 40 – 60%. (ví dụ: “ bản thân : đối phương = 4:6”; hoặc “ bản thân : đối phương = 5:5” v.v…)
Có thể sẽ xuất hiện tình trạng sau : nếu thời gian mình nói vượt quá 60%, đối phương sẽ nghĩ rằng “chẳng thèm nghe lời mình nói gì cả”, ngược lại nếu thời gian mình nói thấp hơn 40% thì đối phương sẽ cảm nhận là “không có hứng thú với câu chuyện mình đang nói nhỉ”
Do đó, để cân bằng tốt cho cuộc nói chuyện thì thời gian nói sẽ trong khoảng 40 – 60%.
Hãy thử xem xét lại cuộc đối thoại của bản thân từ trước đến nay, nếu bạn có cảm giác “hình như mình chưa cân bằng tốt?” thì hãy nhớ rằng giao tiếp là “hai chiều”, và hãy thử áp dụng quy tắc bóng bàn vào cuộc hội thoại thử nhé.
Cách thức communication
Có 2 cách giao tiếp là “ngôn ngữ” và “phi ngôn ngữ”
Ngôn ngữ
Ngôn ngữ chính là ngôn ngữ, lời nói.
Chúng ta giao tiếp lẫn nhau bằng cách chuyển các thông tin ví dụ như là “suy nghĩ”, “giá trị quan” và “kiến thức” trong đầu chúng ta thành lời nói.
Phi ngôn ngữ
Chính là những điệu bộ, cử chỉ tay, tông giọng nói, biểu cảm nét mặt, chuyển động của mắt v.v…
Quan trọng là phải nắm bắt được “cảm xúc” hoặc “suy nghĩ thật sự” của đối phương mà đã được ẩn dấu bên dưới của ngôn từ lời nói. Đây là chính là phi ngôn ngữ.
Giao tiếp phi ngôn ngữ cũng rất quan trọng
Khi cố gắng cải thiện năng lực giao tiếp, mọi người có xu hướng chú ý đến việc nâng cao kỹ năng ngôn ngữ chẳng hạn như là “nói như thế nào?” “nói cái gì?”
Tuy nhiên, phi ngôn ngữ cũng rất quan trọng.
Có một thực nghiệm về giao tiếp phi ngôn ngữ tên là “Định luật Mehrabian”.
Nghiên cứu này phát hiện ra rằng : khi muốn nắm bắt được cảm xúc của đối phương phần lớn thông tin lấy được đều do phi ngôn ngữ (thính giác, thị giác).
AI là một thuật ngữ chung cho các công nghệ trong đó máy tính thực hiện các hành động trí tuệ thay mặt cho con người.
AI đã nhanh chóng thu hút sự chú ý của mọi người khi chương trình AlphaGo do Google phát triển năm 2015 đánh bại một kỳ thủ cờ vây chuyên nghiệp trong trò chơi cờ vây đã trở nên nổi tiếng trên thế giới.
AlphaGo do Google phát triển đánh bại một kỳ thủ cờ vây chuyên nghiệp
Ngành AI là gì?
Là ngành kỹ thuật hóa các quy tắc thực nghiệm từ xu hướng dữ liệu, sau đó dự đoán và phân loại với độ chính xác cao. Trước hết, chúng ta hãy hiểu từ AI bao gồm các từ machine learning và deep learning, vì vậy (AI) là một thuật ngữ chung cho các từ ngữ này.
Trong số này, chúng ta hãy bắt đầu với từ machine learning.
Machine learning
Machine learning là một công nghệ cung cấp learning data để máy tính có thể tự dự đoán tương lai.
Learning data được phân làm 2 loại là có teacher data và không có teacher data.
Đầu tiên là trường hợp có teacher data: Bằng cách nhập một lượng lớn input data vào máy tính thì máy tính có thể đọc các đặc điểm của input data và lấy ra câu trả lời chính xác. Ví dụ, khi nhập data chó – mèo vào máy tính, nghĩa là có teacher data, thì máy tính sẽ trả về kết quả là chó hoặc mèo. Nếu một data khác như data thỏ xuất hiện thì máy tính sẽ không đọc được dữ liệu.
Ngược lại, trường hợp không có teacher data, việc đọc một lượng lớn learning data cũng diễn ra như trên nhưng nó sẽ không đưa ra câu trả lời chính xác. Vì bản thân máy móc có thể hiểu và phân loại dữ liệu, nên sau khi phân tích một lượng lớn learning data là chó mèo rồi bất ngờ xuất hiện data thỏ thì máy tính sẽ tự hiểu đây là một kiểu phân loại khác.
Đây chính là sự khác nhau giữa learning có teacher data và không có teacher data, được gọi là machine learning.
Ngoài ra, trong machine learning còn có một mô hình gần giống với unsupervised learning (học không có giám sát), đó là reinforcement learning (học tăng cường).
Reinforcement learning (học tăng cường) là việc học để tối ưu hóa phần thưởng được trao thay cho learning data, trong môi trường trao thưởng ấy các agent sẽ xem xét ứng với những hành động nào nhận được phần thưởng bao nhiêu.
Ví dụ:
Trường hợp cờ vây, có rất nhiều sự kết hợp các mẫu giá trị đến mức trong tất cả các tìm kiếm, ngay cả một máy tính mạnh cũng cần một lượng lớn data không thể theo kịp quá trình xử lý. Trong cờ vây, bằng reinforcement learning (học tăng cường) chúng sẽ hướng dẫn bạn với các nước đi sẽ mang lại phần thưởng cao nhất trong tương lai ứng với môi trường của bàn cờ ấy. Điều này sẽ mang lại cho bạn phần thưởng tối đa khi cuối cùng sẽ chiến thắng đối thủ của mình.
Một ví dụ khác, trường hợp mua bán cổ phiếu, biến động giá cổ phiếu và số lượng cổ phiếu nắm giữ tương ứng với môi trường. Ở đây, số tiền nhận được tương ứng với cách hành động trong việc mua bán, nắm giữ số lượng cổ phiếu là lợi nhuận của kết quả giao dịch.
※ Không phải lúc nào cũng thắng!!!
Tóm lại, về machine learning hãy hiểu nó là mối quan hệ cộng sinh gồm learning data: không có teacher data và có teacher data, ngoài ra còn có reinforcement learning (học tăng cường) mang lại phần thưởng thay cho learning data.
Những điểm chung của machine learning
Deep learning
Deep learning là công nghệ phân loại dữ liệu chính xác hơn, có thể xử lý các data phức tạp mà machine learning không thể làm được. Nó yêu cầu một lượng lớn dữ liệu và logic phức tạp hơn machine learning. Có các công nghệ tiêu biểu như nhận diện khuôn mặt, nhận diện giọng nói, xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Ví dụ: Rina, một nữ sinh cấp 3 AI do Microsoft đang cung cấp trên ứng dụng LINE, cũng giao tiếp rất tự nhiên với chúng ta thông qua deep learning!
Song song với sự phát triển của AI, chúng ta phải luôn tuân thủ những vấn đề về mặt đạo đức. Trong lĩnh vực AI, trolley problem (tạm dịch là vấn đề xe lửa trên đường ray) là một ví dụ cho thấy người tạo ra AI rất khó quyết định cho AI hành động thế nào khi họ đứng trước tình huống buộc phải đưa ra lựa chọn.
Ví dụ:
Có một chiếc xe ô tô do AI hoạt động bị đứt phanh, nếu xe ô tô tiếp tục chạy sẽ tông vào 2 trẻ em đang băng qua đường. Trên xe ô tô chỉ có 1 người tài xế. Nếu chiếc xe tông vào chướng ngại vật phía trước và dừng lại thì chỉ có người tài xế tử vong. Thời điểm này, người tạo ra AI sẽ quyết định và thực hiện logic về việc chọn hi sinh tính mạng của 2 người đi bộ hay 1 người tài xế.
Bản hướng dẫn đạo đức của EU về sự phát triển AI đáng tin cậy đã công bố 7 hướng dẫn phác thảo các mục quan trọng mà các nhà phát triển nên đảm bảo trong việc sử dụng AI. Bản chất của trolley problem (vấn đề xe lửa trên đường ray) là chiếc xe lửa bị mất phanh và lao đi điên cuồng về phía trước. Nếu cứ tiếp tục phóng thẳng về phía trước sẽ tông chết 5 người trên đường ray. Nếu chuyển hướng của xe lửa sang đường ray khác, 5 người này sẽ được cứu sống nhưng ở đường ray kia có 1 người, và người ấy sẽ tử vong. Đây là chủ đề bàn luận sôi nổi về chủ nghĩa thực dụng “có được phép hi sinh một người để cứu một người khác không?”. Không đơn giản là chọn theo số đông, quyết định giúp số đông là được! Nếu 1 người này là người thân của mình thì chắc chắn chúng ta không thể đưa ra quyết định nhanh chóng theo đa số.
Trolley problem (vấn đề xe lửa trên đường ray)
Đến đây, các bạn đã hiểu được sự khác nhau giữa AI – machine learning – deep learning trong chủ đề của chúng ta chưa?
