TRÍ TUỆ NHÂN TẠO. INTERNETVẠN VẬT, BIGDATA,BLOCKCHAIN

TS. Sử học Nguyễn Nhã

Trong thời đại 4.0 và Toàn cầu hóa có quá nhiều phương tiện và rất nhiều nhu cầu, quốc gia nào có nhiêu người nhất là ai cũng biết hết, quốc gia đó sẽ phát triển cường thịnh.Các phương tiện truyền thông nhât là báo đài cùng giáo dục đóng vai trò hết sức quan trọng.

Các thanh niên Việt Nam nhất là các sinh viên hay học sinh cuối cấp Trung Học Phổ Thông nên tiếp cận những thông tin quí giá này vừa lợi cho mình vừa lợi cho Đất nước.

Với góc nhìn cuả người nghiên cứu lịch sử, Tôi xin có một số hiểu biết và những nhận định dưới đây:

I. TRÍ TUỆ NHÂN TẠO. INTERNET VẠN VẬT, BIG DATA, BLOCK CHAIN LÀ GÌ, RA ĐỜI RA SAO?

1.1.Trí Tuệ Nhân Tạo Là Gì, Ra Đời Ra Sao?

Theo Wikipedia, 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.

Thập niên 1980, mạng neural được sử dụng rộng rãi với thuật toán truyền ngược (backpropagation), thuật toán này đã được mô tả đầu tiên bởi Paul John Werbos vào năm 1974. Thập niên 1990 đánh dấu các thành tựu chính trong nhiều lĩnh vực của TTNT và được thể hiện trong nhiều ứng dụng đa dạng. Nổi tiếng nhất là Deep Blue, một máy tính chơi cờ vua đã thắng Garry Kasparov trong một trận đấu 6 ván nổi tiếng năm 1997. DARPA tuyên bố rằng chi phí tiết kiệm được do cài đặt các phương pháp TTNT cho việc lập lịch cho các đơn vị trong Chiến tranh vùng Vịnh lần thứ nhất đã bù lại được toàn bộ đầu tư của chính phủ Mỹ cho nghiên cứu TTNT kể từ thập niên 1950. Trong Chiến tranh vùng Vịnh lần 2, trí tuệ nhân tạo đã hỗ trợ việc mô phỏng chiến tranh trên máy tính.
Trí tuệ nhân tạo cũng có triết lý, nhận thức mới

TTNT mạnh hay TTNT yếu, đó vẫn là một chủ đề tranh luận nóng hổi của các nhà triết học TTNT. Nó liên quan tới philosophy of mind và mind-body problem. Đáng chú ý nhất là Roger Penrose trong tác phẩm The Emperor's New Mind và John Searle với thí nghiệm tư duy trong cuốn Chinese room (Căn phòng tiếng Trung) khẳng định rằng các hệ thống logic hình thức không thể đạt được nhận thức thực sự, trong khi Douglas Hofstadter trong Gödel, Escher, Bach và Daniel Dennett trong Consciousness Explained ủng hộ thuyết chức năng. Theo quan điểm của nhiều người ủng hộ TTNT mạnh, nhận thức nhân tạo được coi là "chén thánh " của TTNT.
Máy tỏ ra có trí tuệ, nhất là con người sáng tạo ra nhiều kiểu robot.

Hiện nay có rát nhiều chương tình thể hiện trí thông minh và có rất nhiều các nhà nghiên cứu trí tuệ nhân tạo làm việc tại hàng trăm viện nghiên cứu và công ty. Dưới đây là một số trong nhiều nhà nghiên cứu đã có đóng góp lớn như Alan Turing. Boris Katz, Doug Lenat, Douglas Hofstadter,Geoffrey Hinton,John McCarthy,Karl Sims,Kevin Warwick,Igor Aleksander, Marvin Minsky, Seymour Papert, Maggie Boden, Mike Brady, Oliver Selfridge, Raj Reddy,Judea Pearl, Rodney Brooks, Roger Schank, Terry Winograd, Rolf Pfeifer..

Sau khi nhà vật lý học Stephen Hawking và Elon Musk cảnh báo về mối đe dọa tiềm ẩn của trí tuệ nhân tạo, nhiều người cho rằng họ đã quá lo xa trong khi AI đang giúp ích rất nhiều cho cuộc sống của chúng ta. Stephen Hawking khẳng định “Trí tuệ nhân tạo có thể là dấu chấm hết cho nhân loại khi nó phát triển đến mức hoàn thiện nhất”.

Ngày Sở hữu trí tuệ thế giới được cử hành vào ngày 26 tháng 4 hàng năm.[1] Ngày này do Tổ chức Sở hữu Trí tuệ Thế giới (WIPO) thiết lập năm 2000 để "nâng cao nhận thức về cách mà bằng sáng chế, quyền tác giả, thương hiệu và thiết kế tác động đến cuộc sống hàng ngày" và "để biểu dương tính sáng tạo, sự đóng góp của những người sáng tạo và những người đổi mới vào việc phát triển các xã hội trên toàn cầu". Ngày 26 tháng 4 được chọn vì là ngày Công ước thiết lập Tổ chức Sở hữu Trí tuệ thế giới bắt đầu có hiệu lực trong năm 1970.

Tiếp theo tuyên bố ở Cuộc họp các nước thành viên của "Tổ chức Sở hữu trí tuệ thế giới" (WIPO) trong tháng 9 năm1998, ngày 7.4.1999 Tổng Giám đốc Viện Sở hữu công nghiệp quốc gia Algérie (INAPI) đề xuất việc thể chế hóa một ngày quốc tế dành cho Sở hữu trí tuệ, với mục đích:

Lập ra một khuôn khổ để nhận thức và huy động rộng hơn mở ra quyền đạt được phương diện quảng cáo sự đổi mới và công nhận những thành tựu của những người khởi xướng Sở hữu trí tuệ trên toàn thế giới".

Ngày 9.8.1999, phái đoàn Cộng hòa Nhân dân Trung Hoa trong "Tổ chức Sở hữu trí tuệ thế giới" đề nghị việc chấp thuận "Ngày Sở hữu trí tuệ thế giới":

"để thúc đẩy hơn nữa nhận thức về bảo hộ Sở hữu trí tuệ, mở rộng ảnh hưởng của việc bảo hộ Sở hữu trí tuệ trên toàn thế giới, đôn đốc các quốc gia công bố và phổ biến các luật và các quy định về bảo vệ Sở hữu trí tuệ, nâng cao nhận thức pháp lý của công chúng về quyền Sở hữu trí tuệ, khuyến khích các hoạt động phát minh-đổi mới ở các nước khác nhau và tăng cường giao lưu quốc tế trong lĩnh vực Sở hữu trí tuệ".

Tháng 10 năm 1999, Đại hội của "Tổ chức Sở hữu trí tuệ thế giới" đã chấp thuận việc tuyên bố lấy một ngày đặc biệt làm"Ngày Sở hữu trí tuệ thế giới".

Mỗi năm, có một thông điệp hoặc một chủ đề liên quan tới ngày này:
2001 - Tạo ra Tương lai từ hôm nay
2002 - Khuyến khích tính Sáng tạo
2003 - Hãy làm cho Sở hữu trí tuệ thành việc kinh doanh của bạn
2004 - Khuyến khích tính Sáng tạo
2005 - Suy nghĩ, Hình dung, Sáng tạo
2006 - Bắt đầu bằng một Ý tưởng
2007 - Khuyến khích tính Sáng tạo
2008 - Biểu dương sự đổi mới và thúc đẩy sự tôn trọng Sở hữu trí tuệ
2009 - Sự đổi mới xanh[
2010 - Sự đổi mới - Sự kết nối thế giới
2011 - Thiết kế Tương lai
2012 - Tôn vinh các nhà sáng tạo có tầm nhìn xa
2013 - Sáng tạo: thế hệ tiếp theo
2014 - Điện ảnh: Niềm đam mê toàn cầu[
2015 – Hãy nổi lên, hãy đứng dậy. Vì âm nhạc. (Get Up, Stand Up. For Music).
2016 – Sáng tạo kỹ thuật số: Tái hiện lại văn hóa (Digital Creativity: Culture Reimagined)
2017 - Đổi mới sáng tạo - Cải thiện cuộc sống (Innovation - Improving Lives).
2018 - Tiếp sức cho những thay đổi - Phụ nữ với hoạt động đổi mới sáng tạo (Powering change: Women in innovation and creativity).

1.2.Internet Van Vật Là Gì, Ra Đời Ra Sao?

*Internet Vạn Vật (tiếng Anh, viết tắt: IoT) là thuật ngữ dùng để chỉ các đối tượng có thể được nhận biết (identifiable) cũng như chỉ sự tồn tại của chúng trong một kiến trúc mang tính kết nối. Cụm từ này được đưa ra bởi Kevin Ashton vào năm 1999. Ông là một nhà khoa học đã sáng lập ra Trung tâm Auto-ID ở đại học MIT, nơi thiết lập các quy chuẩn toàn cầu cho RFID (một phương thức giao tiếp không dây dùng sóng radio) cũng như một số loại cảm biến khác. IoT sau đó cũng được dùng nhiều trong các ấn phẩm đến từ các hãng và nhà phân tích.

"Vạn Vật", trong khái niệm này, có thể hướng đến đa dạng thiết bị như máy theo dõi nhịp tim, máy phát đáp vi mạch sinh học trên gia súc, loài ctenoides ales sinh sống tại vùng nước ven bờ biển,[24] xe hơi với cảm biến tích hợp, thiết bị phân tích ADN để quan sát môi trường/thức ăn/mầm bệnh,[25] hoặc thiết bị chuyên dụng để hỗ trợ lực lượng cứu hỏa trong hoạt động tìm kiếm cứu nạn.[26] Nhiệu luật gia gợi ý "Vạn Vật" nên được xem là "một tổng thể không thể tách rời của phần cứng, phần mềm, dữ liệu và dịch vụ mạng".

*Năm 1999, Kevin Ashton đã đưa ra cụm từ Internet of Things nhằm để chỉ các đối tượng có thể được nhận biết cũng như sự tồn tại của chúng.

Đến năm 2016, Internet Vạn Vật khẳng định được bước tiến của mình nhờ sự hội tụ của nhiều công nghệ, bao gồm truyền tải vô tuyến hiện diện dầy đặc, phân tích dữ liệu thời gian thực, học máy, cảm biến hàng hóa, và hệ thống nhúng. Điều này có nghĩa là tất cả các dạng thức của hệ thống nhúng cổ điển, như mạng cảm biến không dây, hệ thống điều khiển, tự động hóa (bao gồm nhà thông minh và tự động hóa công trình), vân vân đều đóng góp vào việc vận hành Internet Vạn Vật (IoT).

Khái niệm Internet Vạn Vật trở nên phổ biến trong năm 1999 qua Trung tâm Auto-ID ở Viện Công nghệ Massachusetts và các xuất bản phẩm phân tích thị trường có liên quan.[35] Nếu mọi đối tượng, kể cả con người, được "đánh dấu" để phân biệt bản thân đối tượng đó với những thứ xung quanh thì chúng ta có thể hoàn toàn quản lý được nó thông qua máy tính. Việc đánh dấu (tagging) có thể được thực hiện thông qua nhiều công nghệ, chẳng hạn như RFID, NFC, mã vạch, mã QR, watermark kĩ thuật số... Việc kết nối thì có thể thực hiện qua Wi-Fi, mạng viễn thông băng rộng (3G, 4G), Bluetooth, ZigBee, hồng ngoại...

Không phải tất cả mọi thứ nằm trong IoT đều nhất thiết phải kết nối vào một mạng lưới toàn cầu, chúng ta có thể hoạt động trong từng hệ thống đơn lẻ (subsystem). Hãy tưởng tượng đến một căn nhà thông minh, trong đó các đồ điện gia dụng có thể tự chúng tương tác với nhau và hoạt động mà không cần phải vào Internet, trừ khi chúng ta cần điều khiển nó từ xa. Ngôi nhà này có thể được xem là một subsystem. Cũng giống như hiện nay chúng ta có các mạng LAN, WAN, mạng ngang hàng nội bộ chứ không kết nối trực tiếp vào Internet.

Cả thế giới chìm trong Internet

Theo Gartner, Inc. (một công ty nghiên cứu và tư vấn công nghệ), sẽ có gần 26 tỷ thiết bị trên IoT vào năm 2020. ABI Research ước tính rằng hơn 30 tỷ thiết bị sẽ được kết nối không dây với "Kết nối mọi thứ" (Internet of Everything) vào năm 2020. Theo một cuộc khảo sát và nghiên cứu gần đây được thực hiện bởi Dự án Internet Pew Research, một phần lớn các chuyên gia công nghệ đã hưởng ứng tham gia sử dụng Internet of Things với 83% đồng ý quan điểm cho rằng Internet / Cloud of Things, nhúng và tính toán đeo (và các hệ thống năng động, tương ứng sẽ có tác động rộng rãi và mang lại lợi ích đến năm 2025. Như vậy, rõ ràng là IoT sẽ bao gồm một số lượng rất lớn các thiết bị được kết nối với Internet.

Tích hợp với mạng Internet có nghĩa rằng thiết bị này sẽ sử dụng một địa chỉ IP như là một định danh duy nhất. Tuy nhiên, do sự hạn chế không gian địa chỉ của IPv4 (cho phép 4,3 tỷ địa chỉ duy nhất), các đối tượng trong IOT sẽ phải sử dụng IPv6 để phù hợp với không gian địa chỉ cực kỳ lớn cần thiết Các đối tượng trong IoT sẽ không chỉ có các thiết bị có khả năng cảm nhận xung quanh, mà còn cung cấp khả năng truyền động (ví dụ, củ hoặc khóa điều khiển thông qua Internet) Ở một mức độ lớn, tương lai của Internet of Things sẽ không thể không có sự hỗ trợ của IPv6; và do đó việc áp dụng toàn cầu của IPv6 trong những năm tới sẽ rất quan trọng cho sự phát triển thành công của IOT trong tương lai.

IoT có ứng dụng rộng vô cùng, có thể kể ra một số thứ như sau:
Quản lý chất thải
Quản lý và lập kế hoạch quản lý đô thị
Quản lý môi trường
Phản hồi trong các tinh huống khẩn cấp
Mua sắm thông minh
Quản lý các thiết bị cá nhân
Đồng hồ đo thông minh
Tự động hóa ngôi nhà

Một trong những vấn đề với IoT đó là khả năng tạo ra một ứng dụng IoT nhanh chóng. Để khắc phục, hiện nay nhiều hãng, công ty, tổ chức trên thế giới đang nghiên cứu các nền tảng giúp xây dựng nhanh ứng dụng dành cho IoT. Đại học British Columbia ở Canada hiện đang tập trung vào một bộ toolkit cho phép phát triển phần mềm IoT chỉ bằng các công nghệ/tiêu chuẩn Web cũng như giao thức phổ biến. Công ty như ioBridge thì cung cấp giải pháp kết nối và điều khiển hầu như bất kì thiết bị nào có khả năng kết nối Internet, kể cả đèn bàn, quạt máy...

Broadcom mới đây cũng đã giới thiệu hai con chip có mức tiêu thụ điện thấp và giá rẻ dành cho các thiết bị "Internet of things". SoC đầu tiên, BCM4390, được tích hợp một bộ thu phát sóng Wi-Fi 802.11 b/g/n hiệu suất cao để có thể dùng với các vi điều khiển 8 hoặc 16-bit. Broadcom nói rằng sản phẩm này có thể dùng trong các nồi nấu ăn thông minh, bóng đèn, hệ thống an ninh cũng như các thiết bị gia dụng có khả năng điều khiển và quản lý từ xa. SoC thứ hai, BCM20732, thì được tích hợp bộ thu phát tín hiệu Bluetooth và nhắm đến những máy móc như bộ đo nhịp tim, bộ đo bước chạy, thiết bị cảnh báo khi có vật gì đến gần hoặc ổ khóa cửa thông minh. Broadcom cũng đã đóng góp các tập lệnh phần mềm hỗ trợ cho cả công nghệ Bluetooth thường và Bluetooth Smart vào dự án Android Open Source (AOSP). Hiện bản mẫu của hai con chip này đang được giao đến đối tác phần cứng và dự kiến sẽ được sản xuất đại trà trong quý 4 năm nay.

Giám sát và kiểm soát các hoạt động của cơ sở hạ tầng đô thị và nông thôn như cầu, đường ray tàu hỏa, và trang trại là một ứng dụng quan trọng của IoT.[62] Các cơ sở hạ tầng IoT có thể được sử dụng để theo dõi bất kỳ sự kiện hoặc những thay đổi trong điều kiện cơ cấu mà có thể thỏa hiệp an toàn và làm tăng nguy cơ. Nó cũng có thể được sử dụng để lập kế hoạch hoạt động sửa chữa và bảo trì một cách hiệu quả, bằng cách phối hợp các nhiệm vụ giữa các nhà cung cấp dịch vụ khác nhau và người sử dụng của các cơ sở này. Thiết bị IoT cũng có thể được sử dụng để kiểm soát cơ sở hạ tầng quan trọng như cầu để cung cấp truy cập vào tàu. Cách sử dụng của các thiết bị iốt để theo dõi và hạ tầng hoạt động có khả năng cải thiện quản lý sự cố và phối hợp ứng phó khẩn cấp, và chất lượng dịch vụ, tăng lần và giảm chi phí hoạt động trong tất cả các lĩnh vực cơ sở hạ tầng liên quan Ngay cả các lĩnh vực như quản lý chất thải đứng được hưởng lợi từ tự động hóa và tối ưu hóa có thể được đưa vào bởi IoT

Thiết bị IoT có thể được sử dụng để cho phép theo dõi sức khỏe từ xa và hệ thống thông báo khẩn cấp. Các thiết bị theo dõi sức khỏe có thể dao động từ huyết áp và nhịp tim màn với các thiết bị tiên tiến có khả năng giám sát cấy ghép đặc biệt, chẳng hạn như máy điều hòa nhịp hoặc trợ thính tiên tiến, cảm biến đặc biệt cũng có thể được trang bị trong không gian sống để theo dõi sức khỏe và thịnh vượng chung là người già, trong khi cũng bảo đảm xử lý thích hợp đang được quản trị và hỗ trợ người dân lấy lại mất tính di động thông qua điều trị là tốt thiết bị tiêu dùng khác để khuyến khích lối sống lành mạnh, chẳng hạn như, quy mô kết nối hoặc máy theo dõi tim mạch, cũng là một khả năng của IoT.

Thiết bị IoT có thể được sử dụng để giám sát và kiểm soát các hệ thống cơ khí, điện và điện tử được sử dụng trong nhiều loại hình tòa nhà (ví dụ, công cộng và tư nhân, công nghiệp, các tổ chức, hoặc nhà ở). Hệ thống tự động hóa, như các tòa nhà tự động hóa hệ thống, thường được sử dụng để điều khiển chiếu sáng, sưởi ấm, thông gió, điều hòa không khí, thiết bị, hệ thống thông tin liên lạc, giải trí và các thiết bị an ninh gia đình để nâng cao sự tiện lợi, thoải mái, hiệu quả năng lượng và an ninh.

Các sản phẩm IoT có thể hỗ trợ trong việc tích hợp các thông tin liên lạc, kiểm soát và xử lý thông tin qua nhiều hệ thống giao thông vận tải. Ứng dụng của IoT mở rộng đến tất cả các khía cạnh của hệ thống giao thông, tức là xe, cơ sở hạ tầng, và người lái xe hoặc sử dụng. Năng động, tương tác giữa các thành phần của một hệ thống giao thông vận tải cho phép truyền thông giữa nội và xe cộ, điều khiển giao thông thông minh, bãi đậu xe thông minh, hệ thống thu phí điện tử, quản lý đội xe, điều khiển xe, an toàn và hỗ trợ đường bộ.

Ở mức cơ bản nhất, Internet là một mạng dùng để nối thiết bị này với thiết bị khác. Nếu chỉ riêng có kết nối không thôi thì không có gì đảm bảo rằng các thiết bị biết cách nói chuyện nói nhau. Cũng giống như là bạn có thể đi từ Việt Nam đến Mỹ, nhưng không đảm bảo rằng bạn có thể nói chuyện với người Mỹ.

Để các thiết bị có thể giao tiếp với nhau, chúng sẽ cần một hoặc nhiều giao thức (protocols), có thể xem là một thứ ngôn ngữ chuyên biệt để giải quyết một tác vụ nào đó. Chắc chắn bạn đã ít nhiều sử dụng một trong những giao thức phổ biến nhất thế giới, đó là HyperText Transfer Protocol (HTTP) để tải web. Ngoài ra chúng ta còn có SMTP, POP, IMAP dành cho email, FTP dùng để trao đổi file.

Lấy ví dụ như xe ô tô chẳng hạn. Một chiếc Ford Focus có thể giao tiếp cực kì tốt đến các dịch vụ và trung tâm dữ liệu của Ford khi gửi dữ liệu lên mạng. Nếu một bộ phận nào đó cần thay thế, hệ thống trên xe sẽ thông báo về Ford, từ đó hãng tiếp tục thông báo đến người dùng. Nhưng trong trường hợp chúng ta muốn tạo ra một hệ thống cảnh báo kẹt xe thì mọi chuyện rắc rối hơn nhiều bởi xe Ford được thiết lập chỉ để nói chuyện với server của Ford, không phải với server của Honda, Audi, Mercedes hay BMW. Lý do cho việc giao tiếp thất bại? Chúng ta thiếu đi một ngôn ngữ chung. Và để thiết lập cho các hệ thống này nói chuyện được với nhau thì rất tốn kém, đắt tiền.

Một số trong những vấn đề nói trên chỉ đơn giản là vấn đề về kiến trúc mạng, về kết nối mà các thiết bị sẽ liên lạc với nhau (Wifi, Bluetooth, NFC,...). Những thứ này thì tương đối dễ khắc phục với công nghệ không dây ngày nay. Còn với các vấn đề về giao thức thì phức tạp hơn rất nhiều, nó chính là vật cản lớn và trực tiếp trên còn đường phát triển của Internet of Things.

Nếu xu hướng hiện nay tiếp tục, dữ liệu được các thiết bị gửi và nhận sẽ nằm trong các "hầm chứa" mang tính chất tập trung (centralized silo). Các công ty, nhà sản xuất có thể kết nối đến các hầm này để thu thập dữ liệu, từ đó tạo ra các bộ giao thức của riêng mình. Tuy nhiên, nhược điểm của mô hình này đó là dữ liệu sẽ trở nên khó chia sẻ hơn bởi người ta cứ phải tạo ra các đường giao tiếp mới giữa các silo. Dữ liệu sẽ phải di chuyển xa hơn và làm chậm tốc độ kết nối. Chưa kể đến các nguy cơ bảo mật và nguy cơ về quyền riêng tư của người dùng nữa.

Trái ngược với hướng đi trên, nếu như các nhà sản xuất có thể thống nhất được các bộ giao tiếp chung thì sẽ tạo ra các "Internet của các ốc đảo" (Internet of Islands). Thiết bị trong một căn phòng có thể giao tiếp với nhau, giao tiếp với các máy móc khác trong nhà và thậm chí là cả... nhà hàng xóm. Dữ liệu sẽ được phân bố trong một khu vực hẹp hơn nên đảm bảo các vấn đề bảo mật, đồng thời tăng tốc độ hoạt động. Dữ liệu cũng nhờ đó mà linh hoạt hơn, các thiết bị có thể phản hồi nhanh hơn. Bên cạnh đó, một khi các thiết bị có thể nói chuyện tốt với nhau, một hệ thống tự động hóa có thể bắt đầu học hỏi những gì đang diễn ra ở thế giới xung quanh, từ đó đưa ra hành động đúng ý muốn của người dùng.

1.3.Big Data Là Gì? Ra Đời Ra Sao?

Theo Wikipedia® là thương hiệu đã đăng ký của Wiki, Dữ liệu lớn (Tiếng Anh: Big data) là một thuật ngữ cho việc xử lý một tập hợp dữ liệu rất lớn và phức tạp mà các ứng dụng xử lý dữ liệu truyền thống không xử lý được. Dữ liệu lớn bao gồm các thách thức như phân tích, thu thập, giám sát dữ liệu, tìm kiếm, chia sẻ, lưu trữ, truyền nhận, trực quan, truy vấn và tính riêng tư. Thuật ngữ này thường chỉ đơn giản đề cập đến việc việc sử dụng các phân tích dự báo, phân tích hành vi người dùng, hoặc một số phương pháp phân tích dữ liệu tiên tiến khác trích xuất giá trị từ dữ liệu mà ít khi đề cập đến kích thước của bộ dữ liệu.[2]"Vài nghi ngờ cho rằng số lượng của dữ liệu có sẵn hiện nay thực sự lớn, nhưng đó không phải là đặc trưng phù hợp nhất của hệ sinh thái dữ liệu mới này."

Phân tích tập dữ hợp liệu có thể tìm ra tương quan mới tới "xu hướng kinh doanh hiện tại, phòng bệnh tật, chống tội phạm và vân vân".[4] Các nhà khoa học, điều hành doanh nghiệp, y bác sĩ, quảng cáo và các chính phủ cũng thường xuyên gặp những khó khăn với các tập hợp dữ liệu lớn trong các lĩnh vực bao gồm tìm kiếm internet, thông tin tài chính doanh nghiệp. Các nhà khoa học gặp giới hạn trong công việc cần tính toán rất lớn, bao gồm khí tượng học, bộ gen,[5] mạng thần kinh, các mô phỏng vật lý phức tạp, sinh vật học và nghiên cứu môi trường.

Tập dữ liệu đang tăng rất nhanh một phần vì chúng được thu thập bởi số lượng thiết bị internet vạn vật ngày càng rẻ và nhiều, ví dụ như các thiết bị di động, anten, nhật ký phần mềm, các thiết bị thu hình, thu thanh, đầu đọc RFID và mạng cảm biến không dây. Khả năng lưu trữ thông tin của thế giới đã tăng bình quân gấp đôi sau mỗi 40 tháng từ những năm 1980[9]; riêng năm 2012, mỗi ngày thế giới tạo ra 2.5 exabytes (2.5×1018)[. Một câu hỏi cho các tổ chức kinh doanh lớn là xác định ai nên sở hữu các sáng kiến dữ liệu lớn có ảnh hưởng tới toàn bộ tổ chức.

Hệ quản trị cơ sở dữ liệu quan hệ, máy bàn và các gói ảo hóa thường khó xử lý dữ liệu lớn. Công việc khổng lồ này yêu cầu được xử lý bởi hàng chục, hàng trăm, hoặc thậm chí hàng nghìn máy chủ.[12] Người ta quan niệm dữ liệu lớn khác nhau phụ thuộc vào khả năng của người dùng và công cụ họ dùng, và khả năng mở rộng làm cho dữ liệu lớn luôn thay đổi. "Các tổ chức đối diện với hàng trăm gigabytes dữ liệu ở thời gian đầu gây ra sự cần thiết phải xem xét lại các tùy chọn quản trị dữ liệu. Mặt khác, có thể tạo ra hàng chục hoặc hàng trăm terabytes trước khi kích thước dữ liệu trở thành một lý do quan trọng".

Dữ liệu lớn thường bao gồm tập hợp dữ liệu với kích thước vượt xa khả năng của các công cụ phần mềm thông thường để thu thập, hiển thị, quản lý và xử lý dữ liệu trong một thời gian có thể chấp nhận được. Kích thước dữ liệu lớn là một mục tiêu liên tục thay đổi. Như năm 2012 thì phạm vi một vài tá terabytes tới nhiều petabytes dữ liệu. Dữ liệu lớn yêu cầu một tập các kỹ thuật và công nghệ được tích hợp theo hình thức mới để khai phá từ tập dữ liệu đa dạng, phức tạp, và có quy mô lớn.

Trong báo cáo nghiên cứu năm 2001 và những diễn giả liên quan, META Group (bây giờ là Gartner) nhà phân tích Doug Laney định nghĩa những thách thức và cơ hội tăng dữ liệu như là 3 chiều, tăng giá trị dữ liệu, tốc độ vào ra của dữ liệu (velocity), và khổ giới hạn của kiểu dữ liệu (variety). Gartner, và nhiều ngành công nghiệp tiếp tục sử dụng mô hình '3Vs' để mô tả dữ liệu lớn. Trong năm 2012, Gartner đã cập nhật định nghĩa như sau: "Dữ liệu lớn là khối lượng lớn, tốc độ cao và/hoặc loại hình thông tin rất đa dạng mà yêu cầu phương thức xử lý mới để cho phép tăng cường ra quyết định, khám phá bên trong và xử lý tối ưu". Định nghĩa '3Vs' của Gartner vẫn được sử dụng rộng rãi, và trong phù hợp với định nghĩa đồng thuận.là: "Dữ liệu lớn tiêu biểu cho tập thông tin mà đặc điểm như khối lượng lớn (Volume), tốc độ cao(Velocity) và đa dạng (Variety) để yêu cầu phương thức phân tích và công nghệ riêng biệt để biến nó thành có giá trị". Thêm nữa, vài tổ chức đã thêm vào tính xác thực(Veracity) để mô tả về nó. 3Vs đã được mở rộng để bổ sung đặc tính của dữ liệu lớn.

· Volume: Khối lượng - dữ liệu lớn không có mẫu; nó chỉ thực hiện và lần theo những gì diễn ra

· Velocity: Tốc độ - dữ liệu lớn thường được xử lý thời gian thực

· Variety: Đa dạng - dữ liệu lớn có thể thu thập từ văn bản, hình ảnh, âm thanh, video, cộng với nó hoàn thành các phần dữ liệu thiếu thông qua tổng hợp dữ liệu

· Machine Learning: Máy học - dữ liệu lớn thường không hỏi tại sao và đơn giản xác định hình mẫu.

· Digital footprint: Dấu chân kỹ thuật số - dữ liệu lớn thường là phụ sinh miễn phí của quá trình tương tác kỹ thuật số.

Số lượng dữ liệu được tạo ra và lưu trữ. Kích thước của dữ liệu xác định giá trị và tiềm năng insight- và liệu nó có thể thực sự được coi là dữ liệu lớn hay không.

Variety (Tính đa dạng)

Các dạng và kiểu của dữ liệu. Dữ liệu được thu thập từ nhiều nguồn khác nhau và các kiểu dữ liệu cũng có rất nhiều cấu trúc khác nhau.

Velocity (Vận tốc)

Trong trường hợp này nghĩa là tốc độ các dữ liệu được tạo ra và xử lý để đáp ứng các nhu cầu và thách thức trên con đường tăng trưởng và phát triển.

Veracity (Tính xác thực)

Chất lượng của dữ liệu thu được có thể khác nhau rất nhiều, ảnh hưởng đến sự phân tích chính xác.

Nhà máy và các hệ thống không thực-ảo có thể có một hệ thống 6C bao gồm:

• Kết nối (cảm biến và mạng)

• Đám mây (tính toán và dữ liệu theo yêu cầu)

• Nội dung ảo (mẫu và bộ nhớ)

• Nội dung / ngữ cảnh (ý nghĩa và tương quan)

• Cộng đồng (chia sẻ và cộng tác)

• Tuỳ chỉnh (cá nhân hoá và giá trị)

Dữ liệu phải được xử lý bằng các công cụ tiên tiến (phân tích và thuật toán) để cho ra các thông tin có ý nghĩa. Ví dụ, để quản lý một nhà máy phải xem xét cả hai vấn đề hữu hình và vô hình với các thành phần khác nhau. Các thuật toán tạo thông tin phải phát hiện và giải quyết các vấn đề không nhìn thấy được như sự xuống cấp của máy, mài mòn linh kiện, vv. trong nhà máy.

Nguồn dữ liệu lớn đã tồn tại dưới nhiều hình thức, thường được xây dựng bởi các công ty cho những nhu cầu đặc biệt. Bắt đầu từ những năm 1990, các nhà cung cấp thương mại tham gia cung cấp các hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu song song cho các dữ liệu lớn. Trong nhiều năm, WinterCorp là công ty phát hành báo cáo lớn nhất về cơ sở dữ liệu.

Năm 1984, Tập đoàn Teradata đưa ra thị trường hệ thống xử lý dữ liệu song song DBC 1012. Các hệ thống của Teradata là những hệ thống đầu tiên lưu trữ và phân tích đến 1 terabyte dữ liệu vào năm 1992. Ổ đĩa cứng đã đạt đến mức dung lượng 2.5GB vào năm 1991 nên định nghĩa dữ liệu lớn liên tục phát triển theo quy luật Kryder. Teradata đã cài đặt hệ thống đầu tiên dựa trên RDBMS có thể phân tích hàng petabytes dữ liệu vào năm 2007. Đến năm 2017, có hàng chục các cơ sở dữ liệu dựa trên hệ thống của Teradata có dung lượng hàng petabyte, trong đó dữ liệu lớn nhất vượt quá 50 petabytes. Cho đến năm 2008, 100% hệ thống đều xử lý các dữ liệu quan hệ có cấu trúc. Do đó, Teradata đã thêm các kiểu dữ liệu phi cấu trúc bao gồm XML, JSON và Avro.

Năm 2000, Seisint Inc. (nay là Tập đoàn LexisNexis) đã phát triển một khung 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. Năm 2004, LexisNexis mua lại Seisint Inc.[15] và trong năm 2008 đã mua lại ChoicePoint, Inc.[16] cùng với nền tảng xử lý song song tốc độ cao của họ. Hai nền tảng đã được sáp nhập vào hệ thống HPCC (High-Performance Computing Cluster) và HPCC có mã nguồn mở dựa trên giấy phép Apache v2.0 vào năm 2011. Khoảng cùng thời điểm đó, hệ thống Quantcast File đã được phát hành.

Năm 2004, Google xuất bản một bài báo về một quá trình gọi là MapReduce sử dụng một kiến ​​trúc tương tự. MapReduce cung cấp một mô hình xử lý song song, và phát hành những ứng dụng liên quan để xử lý lượng dữ liệu khổng lồ. Với MapReduce, các truy vấn được chia nhỏ và truyền đi qua các nút mạng song song và được xử lý song song (bước Map). Các kết quả sau đó được thu thập và phân phối (Bước Reduce). Khuôn mẫu này rất thành công[18] nên những công ty khác cũng muốn sao chép các thuật toán của nó. Do đó, Google đã triển khai khuôn mẫu MapReduce thông qua dự án mã nguồn mở Apache Hadoop.

Các nghiên cứu vào năm 2012 cho thấy cấu ​​trúc nhiều lớp là một lựa chọn để giải quyết các vấn đề của xử lý dữ liệu lớn. Một kiến ​​trúc phân tán song song phân tán dữ liệu trên nhiều máy chủ; những môi trường thực hiện song song này có thể cải thiện đáng kể tốc độ xử lý dữ liệu. Kiểu cấu ​​trúc này chèn dữ liệu vào một DBMS song song, thực hiện việc sử dụng các khung nền MapReduce và Hadoop. Loại khung nền này sẽ tăng sức mạnh xử lý thông suốt đến người dùng cuối bằng cách sử dụng một máy chủ ứng dụng đầu cuối.

Phân tích dữ liệu lớn ứng dụng vào việc sản xuất được giới thiệu như một cấu ​​trúc 5C (connection - kết nối, conversion - chuyển đổi, cyber - không gian mạng, cognition - nhận thức và configuration - cấu hình).

Hồ dữ liệu cho phép một tổ chức thay đổi định hướng từ mô hình kiểm soát tập trung sang mô hình chia sẻ thông tin để năng động đáp ứng với sự thay đổi của việc quản lý thông tin. Điều này cho phép phân tách nhanh chóng dữ liệu vào hồ dữ liệu, do đó làm giảm thời gian xử lý thông tin.

Báo cáo của Viện nghiên cứu Toàn cầu McKinsey năm 2011 mô tả các thành phần chính và hệ sinh thái của dữ liệu lớn như sau:

• Các kỹ thuật để phân tích dữ liệu, chẳng hạn như kiểm thử A/B, học máy và xử lý ngôn ngữ tự nhiên

• Công nghệ dữ liệu lớn, như thông tin kinh doanh, điện toán đám mây và cơ sở dữ liệu

• Công cụ trực quan như biểu đồ, đồ thị và các phương pháp thể hiện khác của dữ liệu

Các dữ liệu lớn đa chiều cũng có thể được biểu diễn dưới dạng tensor, có thể được xử lý hiệu quả hơn bằng cách tính toán dựa trên cơ sở dựa trên Tensor, chẳng hạn như nghiên cứu không gian đa cấp. Các công nghệ bổ sung đang được áp dụng cho dữ liệu lớn bao gồm cơ sở dữ liệu MPP, các ứng dụng dựa trên tìm kiếm, khai thác dữ liệu, hệ thống phân tán tập tin, phân tán cơ sở dữ liệu, điện toán đám mây và HPC (ứng dụng, lưu trữ và các tài nguyên máy tính) và Mạng Internet. Mặc dù nhiều phương thức tiếp cận cũng như các công nghệ xử lý đã được phát triển, vẫn còn khó khăn để thực hiện việc học máy với dữ liệu lớn.

Một vài cơ sở dữ liệu liên quan đến MPP có khả năng lưu trữ và quản lý hàng petabytes dữ liệu. Đó chính là một nguồn tận dụng khả năng tải về, theo dõi, sao lưu và tối ưu hóa việc sử dụng các bảng dữ liệu lớn trong RDBMS.

Chương trình Phân tích Dữ liệu Topological của DARPA tìm ra cấu trúc cơ bản của bộ dữ liệu khổng lồ và đến năm 2008, công nghệ này được công bố cùng với sự ra mắt của công ty Ayasdi.

Những chuyên viên phân tích dữ liệu lớn thường không sử dụng việc lưu trữ bằng những ổ đĩa chia sẻ vì chúng chậm, họ thích lưu trữ trực tiếp (DAS) dưới nhiều hình thức khác nhau từ ổ SSD (SATA) đến ổ đĩa SATA dung lượng cao được tích hợp bên trong các nút xử lý song song. Các kiến ​​trúc lưu trữ dùng chung - Mạng lưu trữ (SAN) và Lưu trữ trên Mạng (NAS) tương đối chậm, phức tạp và tốn kém. Những yếu tố này không phù hợp với các hệ thống phân tích dữ liệu lớn đang phát triển mạnh mẽ về hiệu năng hệ thống, cơ sở hạ tầng và chi phí thấp.

Việc gửi thông tin thời gian thực hoặc gần với thời gian thực là một trong những đặc điểm xác định của phân tích dữ liệu lớn. Do đó độ trễ được tránh bất cứ khi nào và bất cứ khi nào có thể. Dữ liệu trong bộ nhớ là dữ liệu trên một đĩa quay tròn với một đầu kia là FC SAN. Chi phí của một SAN ở quy mô cần thiết cho các ứng dụng phân tích cao hơn rất nhiều so với các kỹ thuật lưu trữ khác.

Có nhiều lợi thế cũng như bất lợi khi sử dụng các ổ đĩa chung trong phân tích dữ liệu lớn, nhưng các chuyên gia phân tích dữ liệu lớn vào năm 2011 đã không ủng hộ chuyện này.
Quản lý Chính phủ]

Việc sử dụng các dữ liệu lớn trong các quy trình của chính phủ cho phép tăng hiệu quả về mặt chi phí, năng suất và sự đổi mới, nhưng không phải là không có sai sót của nó. Phân tích dữ liệu thường yêu cầu nhiều bộ phận của chính phủ (trung ương và địa phương) hợp tác và tạo ra các quy trình mới và sáng tạo để mang lại kết quả mong muốn. Dưới đây là một số ví dụ về các sáng kiến ​​liên quan đến dữ liệu lớn của chính phủ.
Hoa Kỳ]

• Năm 2012, chính quyền của Tổng thống Obama tuyên bố Sáng kiến ​​Nghiên cứu và Phát triển Dữ liệu lớn để tìm hiểu xem dữ liệu lớn có thể được sử dụng như thế nào để giải quyết các vấn đề quan trọng mà chính phủ phải đối mặt. Sáng kiến ​​bao gồm 84 chương trình dữ liệu lớn khác nhau trải rộng trên sáu phòng ban.

• Phân tích dữ liệu lớn đã đóng một vai trò lớn trong chiến dịch bầu cử lại thành công của Barack Obama năm 2012.

• Chính phủ liên bang Hoa Kỳ sở hữu sáu trong số mười siêu máy tính mạnh nhất trên thế giới.

• Trung tâm Dữ liệu Utah đã được NSA (Cơ quan An ninh Quốc gia Hoa Kỳ) xây dựng. Khi hoàn tất, cơ sở sẽ có thể xử lý một số lượng lớn thông tin thu thập được bởi NSA qua Internet. Số lượng chính xác của không gian lưu trữ là không rõ, nhưng các nguồn gần đây hơn cho rằng nó lên đến vài exabyte.
Ấn Độ

• Phân tích số liệu lớn đã được thử nghiệm cho BJP để giành chiến thắng trong Tổng tuyển cử Ấn Độ, 2014.

• Chính phủ Ấn Độ sử dụng nhiều kỹ thuật để xác định cách thức cử tri Ấn Độ phản ứng lại hành động cũng như các ý tưởng của chính phủ về thay đổi chính sách.
Vương quốc Anh

Ví dụ về việc sử dụng dữ liệu lớn trong các dịch vụ công:

• Dữ liệu về thuốc theo toa: bằng cách kết nối nguồn gốc, vị trí và thời gian của mỗi toa thuốc, một đơn vị nghiên cứu có thể theo dõi việc phân phối bất cứ loại thuốc nào trong đơn thuốc, và hướng dẫn Viện Y tế và Chăm sóc Quốc gia điều chỉnh cho chính xác. Điều này khiến cho các loại thuốc mới nhất sẽ tốn ít thời gian hơn khi đến với bệnh nhân phổ thông.

• Kết nối dữ liệu: các cơ quan địa phương liên kết các dữ liệu về các dịch vụ với nhau, ví dụ như hệ thống giao thông, với các dịch vụ công, như là việc phân chia thức ăn cho người tàn tật. Việc kết nối dữ liệu cho phép chính quyền địa phương tránh được các chậm trễ liên quan đến thời tiết, đường sá...
Sự phát triển quốc tế

Nghiên cứu về việc sử dụng hiệu quả các công nghệ thông tin và truyền thông cho mục đích phát triển (hay còn gọi là ICT4D) cho thấy công nghệ dữ liệu lớn có thể có nhiều đóng góp quan trọng nhưng cũng là thách thức đối với sự phát triển của quốc tế. Những tiến bộ trong phân tích dữ liệu lớn giúp giảm chi phí cho việc ra quyết định trong các lĩnh vực quan trọng như chăm sóc sức khoẻ, việc làm, năng suất kinh tế, tội phạm, an ninh, thiên tai và quản lý tài nguyên. Tuy nhiên, những thách thức đối với các nước đang phát triển như cơ sở hạ tầng công nghệ không đầy đủ và sự khan hiếm về kinh tế và nguồn nhân lực sẽ làm nghiêm trọng thêm các mặt trái của dữ liệu lớn như sự riêng tư hoặc các vấn đề khác.
Tài chính

Việc sử dụng các dữ liệu lớn dưới dạng lịch sử các giao dịch tài chính được gọi là phân tích kỹ thuật. Sử dụng dữ liệu phi tài chính để dự đoán thị trường đôi khi được gọi là dữ liệu thay thế.
Sản Xuất

Theo bài Nghiên cứu xu hướng toàn cầu TCS 2013, sự cải tiến trong kế hoạch sản xuất và chất lượng sản phẩm là lợi ích lớn nhất của dữ liệu lớn cho ngành sản xuất. Dữ liệu lớn cung cấp cơ sở hạ tầng cho ngành công nghiệp sản xuất, đó là khả năng cải thiện năng suất và tính khả dụng. Việc lên kế hoạch sản xuất chính là một cách tiếp cận dữ liệu lớn cho phép giảm thời gian chết về gần như bằng không và cụ thể hóa số lượng lớn dữ liệu và các công cụ dự đoán khác cho phép tạo ra một quá trình nhằm hệ thống hóa dữ liệu thành các thông tin hữu ích. Khái niệm về việc dự báo sản xuất bắt đầu bằng việc thu thập dữ liệu cảm quan khác nhau như âm thanh, chuyển động, áp suất, điện áp... Số lượng lớn các dữ liệu cảm quan cộng với dữ liệu lịch sử sản xuất tạo thành dữ liệu lớn trong sản xuất. Các dữ liệu lớn này như là đầu vào cho các công cụ dự báo và các chiến lược phòng ngừa tương tự như việc dự báo trong lĩnh vực Quản lý Y tế.
Chăm sóc sức khỏe

Phân tích dữ liệu lớn đã giúp cải thiện việc chăm sóc sức khoẻ bằng cách cá nhân hóa các phương pháp trị liệu và chẩn đoán lâm sàng, làm giảm thiểu chi phí và thời gian khám bệnh, tự động báo cáo và lưu trữ thông tin sức khỏe và dữ liệu bệnh nhân trong nội bộ cũng như mở rộng ra bên ngoài, chuẩn hóa các thuật ngữ y học và chống phân mảnh trong lưu trữ dữ liệu và thông tin của bệnh. Một số lĩnh vực có sự cải tiến mang tính hướng dẫn hơn là thực hành. Lượng dữ liệu được tạo ra trong các hệ thống chăm sóc sức khoẻ là không nhỏ. Với sự bổ sung thêm của mHealth, eHealth và các thiết bị công nghệ theo dõi sức khỏe được thì khối lượng dữ liệu sẽ tiếp tục gia tăng. Điều này bao gồm dữ liệu ghi chép sức khoẻ điện tử, dữ liệu hình ảnh, dữ liệu được tạo ra của bệnh nhân, dữ liệu cảm biến và các dạng dữ liệu khó xử lý khác. Hiện nay, nhu cầu lớn hơn đối với các môi trường như vậy là chú ý nhiều hơn đến chất lượng dữ liệu và thông tin. "Dữ liệu lớn rất thường có nghĩa là dữ liệu chưa được xử lý và một phần số liệu không chính xác tăng lên khi có sự tăng trưởng khối lượng dữ liệu." Việc theo dõi bằng con người ở quy mô dữ liệu lớn là không thể và có một nhu cầu cấp thiết về các công cụ thông minh để kiểm soát chính xác và xử lý thông tin bị mất trong dịch vụ y tế. Mặc dù dữ liệu trong lĩnh vực chăm sóc sức khoẻ hiện nay thường được lưu trữ dưới dạng điện tử, nhưng nó nằm ngoài phạm vi của dữ liệu lớn vì hầu hết không có cấu trúc và khó sử dụng.
Giáo dục

Một nghiên cứu của Viện nghiên cứu toàn cầu McKinsey cho thấy, ngành dữ liệu lớn đang thiếu hụt 1,5 triệu chuyên gia cũng như nhà quản lý dữ liệu, và một số trường đại học bao gồm Đại học Tennessee và UC Berkeley đã tạo ra các chương trình thạc sĩ để đáp ứng nhu cầu này. Các khóa huấn luyện tư nhân cũng phát triển các chương trình để đáp ứng nhu cầu đó, bao gồm các chương trình miễn phí như The Data Incubator hoặc chương trình trả tiền như General Assembly.
Truyền thông

Để hiểu cách thức các phương tiện truyền thông sử dụng dữ liệu lớn như thế nào, trước tiên cần hiểu rõ một số ngữ cảnh trong cơ chế sử dụng cho quá trình truyền thông. Nick Couldry và Joseph Turow đề xuất rằng các học viên trong ngành Truyền thông và Quảng cáo cần tiếp cận dữ liệu lớn như là nhiều điểm thông tin về hàng triệu cá nhân. Ngành công nghiệp dường như đang chuyển hướng từ cách tiếp cận truyền thống bằng cách sử dụng các môi trường truyền thông cụ thể như báo chí, tạp chí hoặc chương trình truyền hình và thay vào đó là những người tiêu dùng với công nghệ tiếp cận những người này được nhắm mục tiêu vào những thời điểm tối ưu ở những vị trí tối ưu. Mục đích cuối cùng là để phục vụ hoặc truyền tải, một thông điệp hoặc nội dung (theo cách thống kê) phù hợp với suy nghĩ của người tiêu dùng. Ví dụ, môi trường xuất bản ngày càng làm cho các thông điệp (quảng cáo) và nội dung (bài viết) được cải thiện để thu hút người tiêu dùng đã được thu thập độc quyền thông qua các hoạt động khai thác dữ liệu khác nhau.

• Nhắm đến người tiêu dùng mục tiêu (đối với quảng cáo của các nhà tiếp thị)

•Thu thập dữ liệu

• Dữ liệu trong báo chí: nhà xuất bản và nhà báo sử dụng các công cụ dữ liệu lớn để cung cấp thông tin chi tiết và các bản đồ họa chi tiết độc đáo và sáng tạo.

Kênh 4, một kênh phát thanh truyền hình công cộng của Anh, đang dẫn đầu trong lĩnh vực dữ liệu lớn và phân tích dữ liệu.
Mạng lưới vạn vật kết nối Internet (IoT)

Dữ liệu lớn có thể kết hợp với công nghệ Mạng lưới vạn vật kết nối Internet. Dữ liệu được chiết xuất từ ​​các thiết bị IoT cung cấp một bản đồ kết nối giữa các thiết bị. Những sự kết nối này đã được ngành công nghiệp truyền thông, các công ty và chính phủ sử dụng để nhắm mục tiêu chính xác hơn đối tượng của họ và tăng hiệu quả của phương tiện truyền thông. IoT cũng ngày càng được chấp nhận như một phương tiện thu thập dữ liệu cảm giác, và dữ liệu cảm giác này đã được sử dụng trong các ngành như y học và sản xuất.

Kevin Ashton, chuyên gia đổi mới kỹ thuật số người được cho là người tạo ra thuật ngữ định nghĩa Internet vạn vật đã phát biểu: "Nếu chúng ta có máy tính biết tất cả mọi thứ - nó sẽ sử dụng dữ liệu mà nó thu thập được mà không có sự trợ giúp từ chúng ta - chúng ta sẽ có thể theo dõi và kiểm soát mọi thứ, giảm đáng kể lượng chất thải, tổn thất và chi phí. Chúng ta sẽ biết khi nào cần thay thế, sửa chữa hoặc thu hồi lại, và liệu rằng thức ăn chúng ta đang ăn có tươi hay không."

Từ năm 2015, dữ liệu lớn trở nên nổi bật trong hoạt động kinh doanh như một công cụ để giúp nhân viên làm việc hiệu quả hơn cũng như tối ưu hóa việc thu thập và chia sẻ thông tin. Việc sử dụng dữ liệu lớn để giải quyết các vấn đề thu thập dữ liệu và CNTT trong một doanh nghiệp được gọi là IT Operations Analytics (ITOA). Bằng cách áp dụng các nguyên tắc dữ liệu lớn vào các khái niệm về trí thông minh của máy móc và tính toán sâu, các bộ phận CNTT có thể dự đoán các vấn đề tiềm ẩn và đưa ra các giải pháp trước khi vấn đề xảy ra. Vào thời điểm này, các doanh nghiệp ITOA cũng bắt đầu đóng vai trò quan trọng trong việc quản lý hệ thống bằng cách cung cấp các nền tảng mang các dữ liệu cá nhân riêng biệt và tạo ra những hiểu biết sâu sắc từ toàn bộ hệ thống chứ không phải từ các dữ liệu riêng lẻ.

• EBay sử dụng hai kho dữ liệu với tốc độ 7.5 petabyte và 40PB cũng như một cụm 40PB Apache Hadoop để tìm kiếm, khuyến nghị người tiêu dùng và bán hàng.

• Amazon.com xử lý hàng triệu hoạt động back-end hàng ngày, cũng như các truy vấn từ hơn nửa triệu người bán hàng bên thứ ba. Công nghệ cốt lõi mà Amazon hoạt động dựa trên Linux và đến năm 2005 họ có ba cơ sở dữ liệu Linux lớn nhất thế giới, với dung lượng 7,8 TB, 18,5 TB và 24,7 TB.

• Facebook xử lý 50 tỷ hình ảnh từ cơ sở người dùng của nó.

• Google đã xử lý khoảng 100 tỷ lượt tìm kiếm mỗi tháng vào tháng 8 năm 2012.

• Cơ sở dữ liệu Oracle NoSQL đã được kiểm tra để vượt qua mốc 1 triệu xử lý mỗi giây với 8 nhân và đạt tốc độ 1.2 triệu xử lý mỗi giây với 10 nhân.

1.4.Blockchain là gì, ra đời ra sao

Blockchain[1][2][3] hay chuỗi khối, tên ban đầu block chain[4][5] là một cơ sở dữ liệu phân cấp lưu trữ thông tin trong các khối thông tin được liên kết với nhau bằng mã hóa và mở rộng theo thời gian.[1][6] Mỗi khối thông tin đều chứa thông tin về thời gian khởi tạo và được liên kết tới khối trước đó[6], kèm một mã thời gian và dữ liệu giao dịch.[7] Blockchain được thiết kế để chống lại việc thay đổi của dữ liệu: Một khi dữ liệu đã được mạng lưới chấp nhận thì sẽ không có cách nào thay đổi được nó.

Blockchain được đảm bảo nhờ cách thiết kế sử dụng hệ thống tính toán phân cấp với khả năng chịu lỗi byzantine cao. Vì vậy sự đồng thuận phân cấp có thể đạt được nhờ Blockchain. Vì vậy Blockchain phù hợp để ghi lại những sự kiện, hồ sơ y tế, xử lý giao dịch, công chứng, danh tính và chứng minh nguồn gốc. Việc này có tiềm năng giúp xóa bỏ các hậu quả lớn khi dữ liệu bị thay đổi trong bối cảnh thương mại toàn cầu.

Blockchain đầu tiên được phát minh và thiết kế bới Satoshi Nakamoto vào năm 2008 và được hiện thực hóa vào năm sau đó như là một phần cốt lõi của Bitcoin, khi công nghệ blockchain đóng vai trò như là một cuốn sổ cái cho tất cả các giao dịch. Qua việc sử dụng mạng lưới ngang hàng và một hệ thống dữ liệu phân cấp, Bitcoin blockchain được quản lý tự động. Việc phát minh ra blockchain cho Bitcoin đã làm cho nó trở thành loại tiền tệ kỹ thuật số đầu tiên giải quyết được vấn đề double spending (chi tiêu gian lận khi 1 lượng tiền được dùng 2 lần). Công nghệ này của Bitcoin đã trở thành nguồn cảm hứng cho một loạt các ứng dụng khác.

Công nghệ blockchain tương đồng với cơ sở dữ liệu, chỉ khác ở việc tương tác với cơ sở dữ liệu. Để hiểu blockchain, cần nắm được năm định nghĩa sau: chuỗi khối (blockchain), cơ chế đồng thuận phân tán đồng đẳng (Distributed), tính toán tin cậy (trusted computing), hợp đồng thông minh (smart contracts) và bằng chứng công việc (proof of work). Mô hình tính toán này là nền tảng của việc tạo ra các ứng dụng phân tán.

Cơ chế đồng thuận phân tán đồng đẳng (hay còn gọi là cơ chế đồng thuận phân quyền)

Cơ chế này ngược lại với mô hình cổ điển về cơ chế đồng thuận tập trung – nghĩa là khi một cơ sở dữ liệu tập trung được dùng để quản lý việc xác thực giao dịch. Một sơ đồ phân tán đồng đẳng chuyển giao quyền lực và sự tin tưởng cho một mạng lưới phân tán đồng đẳng và cho phép các nút của mạng lưới đó liên tục lưu trữ các giao dịch trên một khối (block) công cộng, tạo nên một chuỗi (chain) độc nhất: chuỗi khối (blockchain). Mỗi khối kế tiếp chứa một “hash” (một dấu tay độc nhất) của mã trước nó; vì thế, mã hóa (thông qua hàm hash) được sử dụng để bảo đảm tính xác thực của nguồn giao dịch và loại bỏ sự cần thiết phải có một trung gian tập trung. Sự kết hợp của mã hóa và công nghệ blockchain lại đảm bảo rằng sẽ không bao giờ một giao dịch được lưu trữ lại hai lần.
Chuỗi khối (The blockchain) và dịch vụ chuỗi khối

Một chuỗi khối giống như một nơi để lưu trữ dữ liệu bán công cộng trong một không gian chứa hẹp (khối). Bất cứ ai cũng có thể xác nhận việc bạn nhập thông tin vào vì khối chứa có chữ ký của bạn, nhưng chỉ có bạn (hoặc một chương trình) có thể thay đổi được dữ liệu của khối đó vì chỉ có bạn cầm khóa bí mật cho dữ liệu đó.

Vì thế chuỗi khối hoạt động gần giống như một cơ sở dữ liệu, ngoại trừ một phần của thông tin được lưu trữ - header của nó là công khai.

Dữ liệu lưu trữ có thể là một giá trị hoặc một số dư tiền mã hóa. Một chuỗi khối hoạt động như một hệ thống lưu chuyển giá trị thay thế mà không một quyền lực tập trung hay bên thứ ba nào có thể chen vào (vì quá trình mã hóa). Nó được dựa trên quyền công khai/ bí mật, là âm-dương của chuỗi khối: nhìn công khai nhưng kiểm soát bí mật.
Hợp đồng thông minh (smart contracts) và tài sản thông minh

Hợp đồng thông minh là các khối để xây dựng nên các ứng dụng phi tập trung. Một hợp đồng thông minh tương đương với một chương trình nhỏ mà bạn có thể tin tưởng với một đơn vị giá trị và quản lý giá trị đó. Ý tưởng cơ bản đằng sau hợp đồng thông minh là sự quản lý bằng khế ước đối với một giao dịch giữa hai bên liên quan hay nhiều hơn có thể được xác minh theo thứ tự thông qua chuỗi khối, thay vì thông qua một quan tòa tập trung. Sao phải dựa vào một quyền lực tập trung trong khi hai hay nhiều bên tham gia có thể đồng thuận lẫn nhau, và khi họ có thể đưa ra các điều khoản và thực thi sự đồng thuận bằng chương trình và các điều kiện, tiền sẽ được chuyển tự động khi hoàn thành một số dịch vụ.
Tính toán tin cậy (trusted computing)

Khi bạn kết hợp các nền tảng đằng sau chuỗi khối, cơ chế đồng thuận phi tập trung và hợp đồng thông minh, bạn sẽ nhận ra rằng chúng hỗ trợ cho việc truyền bá các nguồn lực và giao dịch trên một mặt phẳng theo một cách ngang hàng, và trong khi làm điều đó, chúng cho phép các máy tính tin tưởng lẫn nhau ở một mức độ sâu.

Vì vai trò của chuỗi khối là người xác nhận giao dịch minh bạch, mỗi khối ngang hàng có thể tiếp tục tin tưởng lẫn nhau tuân theo các quy luật tin tưởng nằm trên công nghệ.
Bằng chứng công việc (Proof of work)

Tại trung tâm của hoạt động chuỗi khối là khái niệm then chốt của “bằng chứng công việc”, một phần tích hợp tầm nhìn của Satoshi Nakamoto cho vai trò của chuỗi khối trong việc xác thực các giao dịch. Nó được biểu hiện là một rào cản lớn ngăn cản người dùng thay đổi dữ liệu trên chuỗi khối mà không sửa lại bằng chứng công việc.

Bằng chứng công việc là khối then chốt xây dựng nên blockchain vì nó không thể “sửa lại” và được bảo vệ thông qua sức mạnh của hàm hash mã hóa.
Những vấn đề còn tồn tại

Một trong những đặc điểm được PR nhất của blockchain là tính phân tán đồng đẳng, nghĩa là không cần một trung tâm lưu trữ và đồng bộ trạng thái mạng lưới. Tuy nhiên hiện nay tính năng này hoạt động qúa chậm chạp trong môi trường giao dịch của bitcoin.

Ví dụ không ít vụ việc hacker đã đánh vào các sàn giao dịch phi tập trung hoặc tập trung để cắp bitcoin và số tiền của nhà đầu tư.

Ngoài ra việc kỳ vọng bitcoin thay thế phương tiện thanh toán cổ điển đã gần như tan biến khi tốc độ giao dịch qúa chậm so với thẻ tín dụng.

Để đảm bảo tính minh bạch và đồng nhất thì dữ liệu tại mỗi điểm node phải như nhau và nó làm cho việc lưu trữ là bất khả thi đối với thiết bị có bộ nhớ hạn chế.

II. CÂU CHUYỆN THIỆN NGUYỆN QUỐC TẾ ĐANG DIỄN RA NHƯ THẾ NÀO

2.1. SỰ HINH THÀNH VÀ PHÁT TRIỂN TÙ THIỆN QUỐC TẾ RA SAO

+Nguồn gốc của ngày “Quốc tế tình nguyện” và sự ra đời của chương trình “Trái tim tình nguyện” tại Việt Nam

Ngày 5/12/1985 khi nhận ra được sự thiết thực của công tác tình nguyện, và những công lao của các tình nguyện viên đã đóng góp, Liên Hợp Quốc đã chọn ngày này là ngày “Quốc tế tình nguyện”. Trong không khí ngày quốc tế, các tình nguyện viên sẽ được tham gia các hoạt động tình nguyện nhằm trao đổi văn hóa, kinh nghiệm, và tôn vinh những người làm tình nguyện.

Kể từ đó đến 5/12 hàng năm, các tổ chức tình nguyện trên toàn thế giới lại tưng bừng tổ chức những ngày kỷ niệm nhằm chào mừng một ngày lễ lớn của những người làm tình nguyện.

Ngoài việc huy động hàng ngàn tình nguyện viên mỗi năm, chương trình Tình nguyện viên Liên Hợp Quốc (UNV) phối hợp chặt chẽ với các đối tác và chính phủ để thiết lập các chương trình tình nguyện quốc gia để tạo ra các cấu trúc thúc đẩy và duy trì hoạt động tình nguyện địa phương. Thông qua các tình nguyện viên dịch vụ tình nguyện trực tuyến có thể hành động cho sự phát triển con người bền vững bằng cách hỗ trợ các hoạt động của các tổ chức phát triển trên Internet. Mỗi ngày hàng ngàn người dân đang hoạt động tình nguyện, trực tuyến hoặc trên trang web, đóng góp cho hòa bình, phát triển và làm việc để đạt được các mục tiêu phát triển thiên niên kỷ.

Mục đích khai báo của hoạt động này là để cảm ơn các tình nguyện viên cho những nỗ lực của những tình nguyện viên và nâng cao nhận thức của công chúng về những đóng góp của công tác tình nguyện cho xã hội.

Hiểu được ý nghĩa và tầm quan trọng của ngày "Quốc tế tình nguyện", tại Việt Nam, một sân chơi tình nguyện mới cũng được ra đời nhân dịp này, đó là biến ngày “Quốc tế tình nguyện” thành một ngày hội hiến máu tình nguyện lớn, đây thực sự là sáng tạo độc đáo và cũng đầy tính nhân văn của những người làm công tác tuyền truyền vận động hiến máu mà công đầu tiên thuộc về Viện Huyết học – Truyền máu Trung ương.

Bên cạnh chương trình hiến máu tình nguyện là chương trình trọng tâm của ngày hội, nhiều chương trình, nội dung hấp dẫn khác sẽ được diễn ra như: Hội trại “Không gian tình nguyện” thể hiện nét văn hóa đặc trưng và sáng tạo trong các hoạt động tình nguyện, Gala “Kết nối vũ điệu trẻ” với các tiết mục thú vị được đem đến từ các nghệ sĩ nổi tiếng, các nhóm/ban nhạc đang được các bạn trẻ yêu thích, ký kết “Thông điệp tình nguyện” gửi tới cộng đồng hay hội thao“Sức trẻ tình nguyện”đầy hào hứng…

Tại Việt Nam, ngày càng nhiều thanh niên mong muốn góp sức trẻ trong các tổ chức phi chính phủ (NGOs) để rèn kỹ năng tình nguyện, trau dồi ngoại ngữ và tìm hiểu văn hóa.

Trên website chính thức của nhiều tổ chức phi chính phủ quốc tế đang hoạt động tại Việt Nam thường có thông tin tuyển tình nguyện viên cho các dự án: Oxfam (hoạt động trong các lĩnh vực phát triển nông thôn, hỗ trợ nhân đạo và giảm thiểu rủi ro thiên tai), Đông Tây Hội Ngộ (tổ chức vì sự phát triển giáo dục, y tế và hàn gắn), CCF (hỗ trợ cộng đồng, tập trung vào đối tượng trẻ em)...

Thông thường khi làm một tình nguyện viên, bạn trẻ chú ý nhiều đến những kết quả ban đầu, hay “làm cho vui” chứ không thật tâm gắn kết với hoạt động tình nguyện. Còn tình nguyện viên chuyên môn họ làm việc với các tổ chức xã hội, thông qua đó giải quyết các vấn đề tồn đọng. Công việc này đòi hỏi thời gian lâu dài hơn nhiều. Vì vậy, sinh viên muốn trở thành tình nguyện viên chuyên môn trước tiên nên tham gia một đội nhóm do tình nguyện viên chuyên môn phụ trách để rèn luyện kỹ năng sử dụng thời gian, am hiểu văn hóa, ngôn ngữ.

13 DỰ ÁN TÌNH NGUYỆN QUỐC TẾ TẠI HÀN QUỐC 2018

Chương trình trao đổi thanh niên và văn hóa quốc tế ICYE Vietnam do tổ chức Tình nguyện vì Hòa Bình Việt Nam (VPV) thành lập mới đây đã chia sẻ quyển Project book tổng hợp 13 dự án tình nguyện siêu hot năm 2018, cả nhà check tại link chị đính kèm phía dưới nhé. Project book bao gồm cả dự án ngắn hạn (dưới 3 tháng) và dự án trung hạn trung hạn (từ 3-6 tháng). Độ tuổi của tình nguyện viên từ 18-40. Đây là các dự án về văn hóa, môi trường, thanh niên và giáo dục. Để hoà tất các thủ tục đăng ký các em check tại link website của ICYEVN .
+ Muốn trở thành tình nguyện viên quốc tế
Theo TT, Muốn tham gia hoạt động tình nguyện cùng với sinh viên trên thế giới để học hỏi và thực hành tiếng Anh, nhưng tôi không biết làm thế nào để trở thành tình nguyện viên quốc tế. Muốn trở thành tình nguyện viên quốc tế phải đăng ký ở tổ chức nào và cần có những điều kiện gì? (Thanh Nguyên)- Điều kiện bắt buộc chung để trở thành tình nguyện viên quốc tế: thông thạo ngoại ngữ, đặc biệt là tiếng Anh; sẵn sàng và có thể sống, làm việc một cách thích nghi trong môi trường văn hóa khác; có sức khỏe tốt...

Về địa chỉ liên hệ: trang thông tin tuyển tình nguyện viên quốc tế của chương trình tình nguyện Liên Hiệp Quốc toàn cầu: http://www.unv.org/volunteers/unvvacs/index.htm.

Một địa chỉ đáng tin cậy khác, có thể coi là cổng thông tin toàn cầu cho các hoạt động và cơ hội tình nguyện:

World Volunteer Web: http://www.worldvolunteerweb.org/.

Trên trang web của Tổ chức Chương trình tình nguyện Liên Hiệp Quốc VN cũng có mục thông báo các cơ hội tình nguyện quốc tế, thông thường đây là các vị trí làm chuyên gia tình nguyện Liên Hiệp Quốc ở các nước: http://www.un.org.vn/unv/opportunities/abroad.asp.

TẠI SAO TÌNH NGUYỆN QUỐC TẾ LÀ ĐIỂM NHẤN CỦA SỰ THAY ĐỔI NĂM 2019?

Thứ nhất, khác với du học và du lịch, tình nguyện quốc tế là hoạt động "vừa đủ" để bạn vừa có thời gian mở rộng đôi mắt, ngắm nhìn thế giới, vừa có thời gian để kết bạn giao lưu và làm các công việc thiện nguyện, qua đó bạn học điều quan trọng nhất trong đời - học về chính bạn.

Thứ hai, việc sống ở một môi trường khác với một nền văn hóa khác, nhịp sống khác, bạn có cơ hội để học cách thích nghi và trở nên mạnh mẽ, đây là bước đệm không thể thiếu để trở thành một công dân toàn cầu.

Thứ ba, nếu bạn đã từng trằn trọc một lần được bước chân đến những địa điểm lịch sử từng được nhắc đến trong sách chuyện, hay đơn giản chỉ là một hòn đảo xinh đẹp, một vườn hoa lộng lẫy có trong một bộ phim nào đó, đi tình nguyện tại quốc gia bạn yêu thích sẽ giúp bạn khám phá và đặt chân tới những vùng đất bạn hằng mơ ước.

Thứ tư, khi bạn làm công việc thiện nguyện, bạn sẽ được ghi nhận, và đây là một điểm cộng tốt cho những hoạt động quốc tế cạnh tranh hơn trong tương lai của bạn, nhất là ở trong thế giới đề cao tính toàn cầu như ngày nay.

Thứ năm, môi trường tình nguyện quốc tế có thể cho bạn nhiều thứ từ kỹ năng đến trải nghiệm đến những thử thách hay một cái giấy chứng nhận "xịn sò" nhưng điều khiến bạn rung động hơn cả đó là những tình bạn đáng mến. Không ở môi trường nào lại dễ kết bạn hơn là môi trường tình nguyện thân thiện và cởi mở. Đó cũng là giá trị cốt lõi trong mọi trải nghiệm mà ICYE Vietnam hướng tới.

Thứ sáu, khi tham gia tình nguyện chắc chắn điều bạn học được đầu tiên đó chính là kỹ năng: kỹ năng làm việc nhóm, kỹ năng cho từng công việc tình nguyện cụ thể, và cả kỹ năng ngoại ngữ nữa. Bạn sẽ vượt qua những rào cản về tâm lý để rèn luyện những kỹ năng thiết yếu cho bản thân để sẵn sàng cùng chung sống và cùng làm việc.
7 TỔ CHỨC TẠI VIỆT NAM BẠN NÊN THAM GIA ÍT NHẤT MỘT LẦN TRONG ĐỜI

Những tổ chức tình nguyện lớn, chuyên nghiệp sẽ giúp bạn tìm được cơ hội trải nghiệm tình nguyện cho riêng bản thân mình. 

1. AIESEC

AIESEC (Association Internationaledes Étudiants en Sciences Économiques et Commerciales) là một tổ chức tình nguyện quốc tế hoạt động phi lợi nhuận được điều hành bởi các bạn trẻ đang theo học các trường Đại học, Cao học hay vừa ra trường một vài năm. Tổ chức được thành lập từ năm 1948, AIESEC đã thúc đẩy trao đổi văn hóa, giúp các bạn thanh niên khám phá, phát triển khả năng lãnh đạo trên toàn thế giới. Ngoài ra, AIESEC còn hỗ trợ các doanh nghiệp có cơ hội tiếp cận được nguồn nhân lực tiềm năng trong nước và trên toàn thế giới. 

2. SOLIDARITÉS JEUNESSES VIETNAM (SJ VIETNAM)

Được thành lập vào năm 2004, SJ Vietnam là một tổ chức tình nguyện hoạt động độc lập trực thuộc SJ Pháp – một thành viên của CCVIS (UNESCO). Tổ chức đã thu hút hơn 500 tình nguyện viên quốc tế và 3.256 tình nguyện viên Việt Nam. Tổ chức khuyến khích các công dân trẻ tham gia vào hoạt động xã hội, cộng đồng, tăng cường sự đoàn kết, hòa bình và xóa bỏ những rào cản ngôn ngữ giữa các dân tộc. 

3. OPERATION SMILE

Operation Smile một dự án y tế mang tầm cỡ quốc tế. Tổ chức được thành lập với mục tiêu cung cấp những hỗ trợ y tế miễn phí cho trẻ em và người lớn bị bệnh sứt môi và sứt vòm miệng. Operation Smile cũng hỗ trợ các cuộc phẫu thuật y tế miễn phí về răng hàm mặt cho hàng ngàn trẻ em nghèo mỗi năm tại Việt Nam. Operation Smile có nhiều dự án và các cơ hội tình nguyện đa dạng cho các bạn học sinh như công việc văn phòng, gây quỹ, quảng bá, thiết kế đồ họa, viết bài, hoặc chụp ảnh,…
VIETABROADER ORGANIZATION

VietAbroader là một tổ chức phi lợi nhuận do các du học sinh tại Hoa Kỳ thành lập từ năm 2003. Tổ chức dẫn dắt học sinh Việt Nam đạt đến ước mơ du học Hoa Kỳ. Trong 10 năm qua, VietAbroader đã tổ chức hàng loạt các sự kiện như hội thảo du học chuyền đuốc, hội thảo kinh tế, hội thảo nghề nghiệp… 

5. DIỄN ĐÀN TUỔI TRẺ VIỆT NAM (VIETNAM YOUTH FORUM)

Đây là một chương trình xây dựng mạng lưới các nhà hoạt động xã hội trẻ. Những bạn trẻ tham gia diễn đàn không chỉ được trang bị kiến thức, kỹ năng mà còn được tham gia những chương trình, kế hoạch,dự án thực tế giúp thay đổi cộng đồng.
Ngoài các tổ chức trên, còn có một loạt các tổ chức phi chính phủ khác khác như: Tổ chức Giáo dục vì Phát triển (EFD), Quỹ Trẻ em Rồng Xanh, Tổ chức Từ thiện Quốc tế cho Người khuyết tật tại Việt Nam (HI Việt Nam), Tổ chức Tình nguyện viên Quốc tế Úc (AVI), LCMS World Mission, Nhóm Tình nguyện dân sự (GVC), Chương trình Tình nguyện Liên Hợp Quốc… 

6. GLOBAL SHAPER VIETNAM

Global Shaper là mạng lưới được phát triển bởi những thủ lĩnh trẻ trong độ tuổi 20 đến 30, những người muốn phát triển kĩ năng lãnh đạo để phục vụ cộng đồng thông qua các dự án nhỏ.
Những thành viên của GSV là những cá nhân có động lực và tiềm năng trở thành thủ lĩnh trong xã hội. Họ được lựa chọn dựa trên thành tích, tiềm năng lãnh đạo và cam kết tạo nên những điều khác biệt. Đặc biệt, tổ chức là cầu nối tạo cơ hội để các thành viên kết nối với cộng đồng Kinh Tế Thế Giới.
Cộng đồng các Global Shaper là một trong rất nhiều các tổ chức cộng đồng có gắn kết trực tiếp với diễn đàn Kinh tế thế giới, bên cạnh các tổ chức khác như Young Global Leaders, The Global Agenda Councils và Schwab Foundation for Social Entrepreneurs.

2.2. SỰ LỢI ÍCH TỪ THIỆN NGUYÊN. QUỐC TẾ MANG LẠI

Môt là sự tham gia từ thiện quốc tế trươc hêt đã thể hiện triết lý sống của người Việt “ Bầu ơi thương lấy bí cùng

Tuy rằng khác giống nhưng chung một giàn

Chúng ta đang sống chung môt gìn trái đất mà không thương nhau để xảy ra chiến trnnh hạt nhân thì nhân lọai trong đó có mình sẽ bị hủy diêt.

Thương nhau lắm có thể lại cắn nhu đau, nên càng phải cảnh giác.

Hai là làm từ thiện vừa đem đến nguồn vui cho người được từ thiện song cũng đem nguồn vui cho chính người đi làm từ thiện.

Ba là làm từ thiện quốc tế có diịp đ du lịch nhiều nơi.

Bốn là đi một ngày đàng học một sàng khôn nhát là cho giới trẻ.

Năm là có nhiều lợi ích cho giới trẻ như đi du lịch không tốn tiền mà rèn luyện dược nhiều kỹ năng sống chuẩn bị vào đời.

Sáu là dịp có thêm những người bạn tốt.

Bảy là đối với các sinh viên là dịp rất tốt để kiếm học bổng du hoc.

III. VIỆT NAM, NHẤT LÀ GIÁO DỤC CẦN LÀM GÌ ĐỂ KHAI THÁC NHỮNG LỢI ÍCH QUAN TRỌNG CHƯA TỪNG CÓ

Các phương tiện truyền tin báo đài nhất là Bộ giáo dục , các sở giáo dục nên có chủ trương khuyến khích các trường học nhát là các sinh viên tham gia từ thiện quốc tế .

3.1.VIỆC KÝ KẾT SỞ HỮU TRÍ TUỆ LỢI VÀ HẠI

+ Những Điều Lợi

- Được quốc tế nhất là nước đã ký kết tín nhiệm

- Các công ty nước ngoài sẵn sàng đầu tư

- Các nước khác phải tôn trọng những sở hữu trí tuệ của Việt Nam

- Việt Nam có thể thu lợi nếu dược các nước sử dụng trí tuệ nhất là các phát minh, sáng chế củaViệt Nam

+ Những Điều Hại

- Cái hại lớn nhất là nước không phát triển nhanh như các nước chẳng hạn như Đài Loan khi chưa ký kết đã sự dụng rát nhanh những sáng kiến, phát minh của các nước bẵng càch dịch và xuất bản phổ biến rộng rãi. Hay nhu Trung Quốc tuy đã ký kết song vẫn vi phạm thoải mái vì không sợ bị trừng phạt.

- Việt Nam đã ký kết mà vi phạm sẽ bị trừng phạt rất tai hại.

- ...

3.2. GIÁO DỤC NÊN LAM GÌ KHAI THÁC TÙ SỎ HỮU TRÍ TUỆ ĐẾN TỪ THIỆN THIỆN NGUYỆN

+ Một là Bộ Giao Dục- Sở Giáo Dục có chủ trương hướng dẫn học sinh, sinh viên khai thác những lợi ích của sở hữu trí tuệ và từ thiện thiện nguyện quốc tế

+ Hai là mỗi tỉnh thành nên có các tổ chức về sỡ hữu trí tuệ và các tổ chức từ thiện nội bộ và quốc tế.

+ Ba là nên thường xuyên tổ chức hội thảo

hay giao lưu về sở hữu trí tuệ và từ thiện thiện nguyện nôi bộ và quốc tế.

+ Bốn là nên co` ác biện pháp khuyến khích cho cá nhân cũng như các tổ chức về sở hữu trí tuệ và từ thiện thiện nguyện

3.3. THANH NIÊN VIỆT NAM CẦN LÀM GÌ ĐỂ KHAI THÁC TỪ SỞ HỮU TRÍ TUỆ ĐẾN TỪ THIỆN THIỆN NGUYỆN

+ Một là nỗ lực tìm hiểu về sở hữu trí tuệ và từ thiện thiện nguyện nhất là

những lợi ích ra sao

+ Hai là chủ động đứng ra tổ chức về sở hữu trí tuệ hay từ thiện thiện nguyện

+ Ba là tham gia các tổ chức sở hữu trí tuệ hay từ thiện thiện nguyện trong nước hay quốc tế

+ Bốn là tích cực rủ nhau đi từ thiện quốc tế để du lịch nhiều nơi học hỏi nhiều điều dể chuẩn bị vào đời

+ Nằm là rủ nhau mỗi tỉnh thành có hàng trăm, hàng ngàn sinh viên học sinh làm thiện nguyện quốc tế rát tốt để có thể đi du học các đại học tiến tiến trên thế giới.".

TIẾN SĨ SỬ HỌC NGUYỄN NHÃ

(25/04/2019)