Canadian telecoms waive roaming and long-distance fees, suspend data caps in response to coronavirus


Telecom has become one of the key public service systems for people to stay connected

Canadian telecoms waive roaming and long-distance fees, suspend data caps in response to coronavirus — Financial Post

COVID-19 Coronavirus Daily Updates in Power BI


COVID-19 Coronavirus Daily Updates in Power BI

Paul Turley's SQL Server BI Blog

March 24 update – This post will be updated frequently for the next few days. Please watch for updates.

This is a Power BI report (<link) I have developed and published with public access to the web to be shared with anyone who needs access to this information. It contains daily updates from the Center for Disease Control (CDC) using data curated by the Johns Hopkins University Center for Systems Science & Engineering. To the best of our collective ability, the data is accurate but I cannot make any guarantees. Please validate with other sources before making any decisions with this information.

Additional enhancements and contributions are being made by Microsoft MVPs and community members:

After the initial version, my colleague Robin Abramson spent late evenings and a…

View original post 769 more words

Guardian: Covid-19 Teaches Us Delaying Climate Action is “Deadly”


Guest essay by Eric Worrall In the minds of climate alarmists, the climate crisis is every bit as immediate and deadly as the Chinese Coronavirus epidemic. Delay is deadly: what Covid-19 tells us about tackling the climate crisis Jonathan Watts Rightwing governments have denied the problem and been slow to act. With coronavirus and the […]

Guardian: Covid-19 Teaches Us Delaying Climate Action is “Deadly” — Watts Up With That?

Nền văn minh Minoan từ huyền thoại đến lịch sử


Nền văn minh Minoan từ huyền thoại đến lịch sử

Nghiên Cứu Lịch Sử

Sudha Mahalingam
Hà Đan dịch

Minos palace

Minoan (còn có tên gọi Minos) được coi là một trong những nền văn minh tráng lệ nhất của Hy Lạp. Minoan tồn tại trong khoảng thời gian từ năm 2700 đến năm 1450 tr.CN. Sau đó, một trận động đất ở hòn đảo Santorini đã chôn vùi nền văn minh tinh xảo này và thay thế bằng nền văn minh Mycenae, trên bán đảo Pelopenese.

Theo huyền thoại, nền văn minh Minoan do vua Minos sáng tạo lên và trị vì. Minos là một trong ba người con yêu quý của thần Dớt đáng kính, nhưng Dớt lại giao quyền cai quản đảo Crete cho người con khác: Asterion. Một thời gian sau, Asterion băng hà, Minos lên thay thế. Để tỏ lòng biết ơn vô hạn đối với thánh thần, vua Minos hứa sẽ tặng cho thần biển Poseidon một con bò mộng…

View original post 1,681 more words

Tìm về cội nguồn văn hóa Ấn: Văn minh Harappa




Tìm về cội nguồn văn hóa Ấn: Văn minh Harappa

Văn minh là trật tự xã hội nhằm đẩy mạnh sự sáng tạo văn hoá, Từ “văn minh” – civilization xuất hiện đầu tiên ở Pháp vào thế kỷ 18 nói lên niềm tin và khát vọng của con người vào tiến bộ xã hội. Sau đó dùng để chỉ những loại hình xã hội khác nhau kể từ khi con người ra khỏi thời tiền sử, đặc biệt để chỉ những nền văn minh cổ đại như Hy Lạp, Lưỡng Hà, Trung Hoa, Ấn Độ… Văn minh là sự kết hợp đầy đủ các yếu tố tiên tiến tại thời điểm xét đến để tạo nên, duy trì, vận hành và tiến hoá xã hội loài n


Trước khi tìm hiểu nền văn minh Harappa, chúng ta hãy tìm hiểu xem thế Văn minh là gì để từ đó ứng chiếu với các phát hiện khảo cổ học và suy luận của các nghiên cứu, khảo cổ học và sử học.

Có nhiều định nghĩa về Văn minh. Một định nghĩa mang tính chất bao hàm nhất cho rằng một nền văn minh là một xã hội phức tạp, thể hiện phẩm chất tiên tiến từ một xã hội đồng nhất. Mọi cư dân sinh sống trong xã hội cùng một văn hoá, nhưng không phải tất cả mọi cư dân đều sống trong nền văn minh. V. Gordon Childe đã đưa ra 10 đặc điểm chung nhất đối với một nền văn minh và nền văn minh Harappa mang những nét mang đăc trưng của một nền văn minh đô thị:  

  1.     Trình độ kỹ thuật nông nghiệp: đạt mức độ cao, con người sử dụng sức mạnh, canh tác luân canh và biết sử dụng thủy lợi. Điều này giúp hình thành một tầng lớp nông dân tạo ra một lượng thặng dư về thực phẩm.
  2.     Mâu thuẫn giữa các tầng lớp: không phải toàn bộ cư dân dồn hết thời gian cho việc kiếm thức ăn. Việc này sẽ thức đẩy dẫn đến sự phân chia các tầng lớp cư dân. Xã hội sẽ dôi dư các lực lượng cư dân quan tâm đến các lĩnh vực không thuộc lao động trong nông nghiệp như, xây dựng, chiến tranh, khoa học hoặc tôn giáo. Điều này chỉ có thể đạt được nếu xã hội nói đến có một lượng thặng dư thức ăn dồi dào.
  3.     Hình thành nên các trung tâm đô thị: Sự tập trung của một lượng lớn sản phẩm phi nông nhiệp vào khu vực định cư cố định, gọi là đô thị.
  4.     Hình thành nên hình thái tổ chức xã hội: cần phải có một thủ lĩnh hoặc là người đứng đầu các gia đình quý tộc hoặc là đảng phái để điều hành xã hội; hoặc là hình thái nhà nước, ở đó tầng lớp cai trị được sự hỗ trợ của một chính phủ hay quan lại. Sức mạnh chính trị phải được tập trung bên trong đô thị.
  5.     Có người đứng đầu/tầng lớp cai trị: phần lương thực, thực phẩm sản xuất ra được vận hành bằng thể chế hóa của tầng lớp cai trị, chính phủ hay quan lại.
  6.     Tôn giáo: Thể chế phức tạp, xã hội trật tự như một sự ngăn nắp của tôn giáo và giáo dục, đối nghịch với nó là một xã hội kém về tín ngưỡng và giáo dục thấp.
  7.     Kinh tế: Sự phát triển của một hình thái phức tạp của nền kinh tế thương mại. Cái này đưa đến sự hình thành nền thương mại trên cơ sở sử dụng tiền tệ và khu thương mại tập trung – chợ.
  8.     Sự giàu có ở mức độ cao hơn một xã hội đơn lẻ.
  9.     Sử dụng các công cụ lao động: Có sự phổ biến của các công nghệ mới do các lực lượng không bận bịu vào các công việc tìm kiếm thực phẩm. Trong rất nhiều nền văn minh sơ khởi, công nghệ luyện kim là một tiến bộ cốt lõi.
  10.     Chữ viết: Có sự phát triển mạnh mẽ về hội họa, bao gồm cả chữ viết.

Như vậy, để minh chứng được rằng, Harappa là một nền văn minh đô thị, chúng ta hãy đi tìm hiểu từng đặc trưng của nó.

Cách đây vài ngàn năm, lịch sử đã ghi nhật sự tồn tại một nền văn minh phát triển rực rỡ ở thung lũng sông Ấn. Nằm ở Pakistan và miền tây Ấn Độ ngày nay, đó là văn hóa đô thị sớm nhất của tiểu lục địa Ấn Độ. [Indus Valley Civilization (1990) In Encyclopedia Britannica. (p. 302). Chicago, IL.] Nền văn minh Thung lũng sông Ấn theo đúng tên gọi của nó bao phủ một diện tích bằng cả  Tây Âu. Nó là nền văn minh lớn nhất trong bốn nền văn minh cổ đại Ai Cập, Lưỡng Hà, Ấn Độ và Trung Quốc. Văn minh lưu vực sông Ấn cũng còn được gọi là Văn hóa Harappa theo địa danh của một trong những nơi khai quật chính là một nền văn minh thời Cổ đại phát triển vào khoảng thời gian từ năm 2.800 – 1.800 TCN nằm bên trái nhánh sông Ravi – một trong năm nhánh của sông Ấn hay còn gọi là Punjab và nằm về phía tây bắc của tiểu lục địa Ấn Độ. Một tên gọi khác của nền văn hóa này, nền văn minh Sindhu-Sarasvati, dựa trên thuyết cho rằng nền văn minh này là nền văn minh đã được nhắc đến trong văn học Veda. Tuy nhiên, trong tất cả các nền văn minh này thì đây được xem là nền văn minh ít được biết nhất. Điều này là do chữ viết của nền văn minh Indus vẫn chưa được giải mã. Có nhiều dấu tích của các con chữ được tìm thấy trên các mảnh gỗm bị vỡ, các con dấu, hay bùa hộ mệnh, nhưng các nhà ngôn ngữ học và các nhà khảo cổ đã gắng để có thể giải mã nó.

Sau đó, các nhà nghiên cứu đã phải dựa vào vật liệu mang tính văn hóa còn sót để từ đó cho họ cái nhìn sâu sắc vào đời sống của người dân Harappan. [Kenoyer, Jonathan. (July 2003) Uncovering the keys to lost Indus cities. Scientific American. pg 71.] Harappan là tên được đặt cho người dân thời kỳ cổ đại thuộc nền văn minh Thung lũng Ấn. Bài viết này sẽ được tập trung chủ yếu vào hai thành phố lớn nhất của Harappa và Mohenjo-Daro, và những gì đã được phát hiện ở đó.

Phát hiện và khám phá nền văn minh sông Ấn  – Harappa

Việc phát hiện ra nền văn minh Thung lũng Indus lần đầu tiên vào năm 1800 bởi người Anh. Việc ghi chép lại đầu tiên là do một đào ngũ quân đội Anh, James Lewis, người đã được xem như một kỹ sư người Mỹ vào năm 1826. Ông nhận thấy sự hiện diện của những đống di tích tại một thị trấn nhỏ ở Punjab gọi là Harappa. Vì Harappa là thành phố đầu tiên được tìm thấy, và những phái hiện sau đó đều được gọi là nền văn minh Harappan.

Thành phố Harappa đổ nát đã được biết đến từ lâu và được Charles Masson miêu tả lần đầu tiên vào năm 1844 trong quyển Narrative of Various Journeys in Balochistan, Afghanistan and The Panja của ông như là “một pháo đài xây bằng gạch nung từ đất sét đã bị phá hủy”, tầm quan trọng của nó chỉ được nhận biết rất lâu sau đó.

Alexander Cunningham, người đứng đầu Viện Khảo cổ học Ấn Độ đã đến khu vực này vào năm 1853 và năm 1856 trong khi tìm kiếm các thành phố mà người hành hương Trung Quốc đã đặt chân trong thời kỳ Phật giáo. Sự hiện diện của một thành phố cổ đã được khẳng định trong 50 năm sau, nhưng không ai có bất kỳ ý tưởng về tuổi tác hoặc tầm quan trọng của nó. Vào năm 1872, các phế tích bằng gạch đã bị lấy đi đã làm phá hủy hầu các tầng trên của các khu vực này. Năm 1857 trong lúc xây dựng đường tàu hỏa Đông Ấn từ Karatschi đến Lahore người Anh đã sử dụng gạch tìm thấy trên một cánh đồng đổ nát gần Harappa để củng cố con đường tàu hỏa này. Vì thế mà tình trạng các di chỉ còn lại ở Harappa xấu hơn rất nhiều so với ở Mohenjo-Daro. Mohenjo-Daro cũng được biết đến từ lâu nhưng ở đấy người ta chỉ quan tâm đến những phần còn lại của một tu viện Phật giáo từ thế kỷ thứ 2 SCN được xây dựng trên những đống đổ nát cũ. Alexander Cunningham đã thực hiện một cuộc khai quật nhỏ tại đây và phát hiện một số đồ gốm cổ xưa, một số công cụ bằng đá, và con dấu bằng đá. Ông công bố phát hiện của mình và nó tạo ra sự tò mò nghiên cứu của các học giả.     

Năm 1912 J. Fleet tìm thấy trong vùng đất thuộc địa Anh ngày xưa nhiều con dấu với chữ viết chưa được biết đến, thu hút sự quan tâm của giới khoa học tại châu Âu. Nhưng Phải đến năm 1920 việc tiến hành khai quật một cách nghiêm túc mới bắt đầu diễn ra tại Harappa. Ngài John Marshall, về sau là giám đốc Viện Khảo cổ học của Ấn Độ, bắt đầu một cuộc khai quật mới tại Harappa. Cùng với phát hiện từ một nhà khảo cổ học, những người đã được khai quật tại Mohenjo Daro, Marshall tin rằng những gì họ đã tìm thấy cho bằng chứng về một nền văn minh mới đã được khai quật lớn hơn bất kỳ những nền văn minh họ đã từng biết đến.[Kenoyer, Jonathan. (1998). Ancient Cities of the Indus Valley Civilization. Oxford, New York. Oxford University Press. 20-21].

Tuy nhiên, các cuộc khai quật đã không được thực hiện trong vòng 40 năm cho đến năm 1986 khi nguyên giáo sư George Dales của Đại học California tại Berkeley đã thiết lập dự án khảo cổ Harappan, còn gọi là HARP. Đây là nỗ lực nghiên cứu đa ngành bao gồm các nhà khảo cổ học, ngôn ngữ học, sử học, và nhà nhân loại học vật lý.      

Từ khi thành lập dự án HARP, Jonathan Mark Kenoyer đã từng là đồng giám đốc và giám đốc phụ trách chuyên môn của dự án. Kenoyer sinh ra ở Shillong, Ấn Độ, và dành phần lớn tuổi trẻ của mình ở đây. Ông tiếp tục theo học tại Đại học California tại Berkeley và hiện là giáo sư nhân chủng học tại Đại học Wisconsin-Madison, và dạy khảo cổ học và công nghệ cổ đại. Tập trung chính Kenoyer là về nền Văn minh lưu vực sông Ấn nơi ông đã tiến hành nghiên cứu trong vòng 23 năm qua. Khi còn là sinh viên, Kenoyer được đặc biệt quan tâm đến công nghệ nghiên cứu thời cổ đại. Ông đã làm rất nhiều công việc cố gắng để tái tạo các quá trình được sử dụng bởi những người cổ đại trong sản xuất đồ trang sức và đồ gốm. Một trong những nỗ lực đầu tiên của ông trong việc tái tạo làm các loại vòng bằng vỏ sò sau đó đã được đồng tác giả với George Dales và xuất bản một bài báo. Luận án tiến sĩ của ông đã được dựa trên nghiên cứu này, và luận án của ông là một mốc quan trọng trong lĩnh vực khảo cổ học thực nghiệm và khảo cổ -nhân chủng học, ngoài việc nghiên cứu làm việc chế tác vỏ sò của người dân Harappan.

Hiện nay, Kenoyer là trợ lý của đồng giám đốc Richard Meadow của Đại học Harvard và Rota Wright của Đại học New York. Kenoyer sử dụng một cách tiếp cận khảo cổ học theo ngữ cảnh. Công việc của ông được đặc trưng bởi việc sử dụng các bằng chứng lạnh để vẽ phác thảo của nền văn minh cổ đại.     

Từ năm 1931, tại Mohenjo-Daro hơn 10 ha của thành phố đã được khai quật, sau đấy chỉ còn những khai quật nhỏ, trong đó là cuộc khai quật năm 1950 của Sir Mortimer Wheeler. Sau khi thuộc địa Anh được chia cắt năm 1947, khu vực dân cư của văn hóa Harappa được chia thành một phần thuộc Pakistan và một phần thuộc Ấn Độ. Sau đó, tại Pakistan, người Mỹ, người Pháp, người Anh và người Đức đã cùng với những nhà khảo cổ học người Pakistan tiếp tục công việc nghiên cứu trong khi tại Ấn Độ là ngành khảo cổ học Ấn. Đã và đang có nhiều ảnh hưởng lớn đến công cuộc nghiên cứu nền văn hóa song Ấn, bên cạnh những nhà khảo cổ học khác, là người Anh Aurel Stein, người Ấn Nani Gopal Majumdar và người Đức Michael Jansen.

Như vậy, có thể nói rằng chỉ đến năm 1922, khi các nhà khảo cổ học người Anh trên đường đi tìm dấu vết của Alexander Đại đế khám phá những phần còn lại của một nền văn hóa chưa được biết đến trong lãnh thổ của Pakistan ngày nay, nền văn hóa cổ phát triển cao này mới được biết đến. Nền văn minh này trải dài gần khắp lãnh thổ Pakistan ngày nay cũng như nhiều phần của Ấn Độ và Afganistan trên một diện tích là 1.250.000 km² và như thế so về diện tích lớn hơn Ai Cập cổ đại và nền văn minh Lưỡng Hà (Mesopotamia) cộng lại. Bên cạnh hai nền văn hóa này, nền văn minh sông Ấn là một trong ba nền văn minh lâu đời nhất của thế giới. Ngay từ thời đấy người ta đã biết đến quy hoạch đô thị, chữ viết và kiến trúc. Cho đến nay có hơn 1.050 di chỉ đã được xác định, phần lớn dọc theo sông Ấn. Trên 140 thành phố và làng mạc đã được tìm thấy. Hai trung tâm đô thị lớn nhất là Harappa và Mohenjo-Daro, bên cạnh đó còn có nhiều thành phố lớn như Dholavira, Ganweriwala, Lothal và Rakhigarhi. Trong thời kỳ nở rộ, nền văn hóa sông Ấn được phỏng đoán có trên 5 triệu dân cư. Nguồn tài liệu về văn hóa Harappa, trái ngược với 2 nền văn hóa tại Ai Cập và Lưỡng Hà, rất đáng tiếc là còn rất mỏng. Chỉ khoảng 10% làng mạc của họ là đã được khai quật, chữ viết chưa được giải mã và việc nền văn hóa này biến mất đột ngột từ khoảng 1.900 TCN cũng chưa được giải thích.

Dân cư và đô thị

Cho đến nay, thành phố lớn nhất được tìm thấy trong thung lũng sông Ấn là Mohenjo Daro, đồi của người chết – The mound of death, nằm trong tỉnh Sindh của Pakistan ngày nay, ngay cạnh sông Ấn. Cùng với những di chỉ khảo cổ quan trọng khác như Kot Diji, Lothal và Harappa, đặc điểm của Mohenjo Daro là kiến trúc đồng nhất trong xây dựng thành phố, đặc biệt là trong hệ thống cung cấp nước và hệ thống nước thải. Các thành phố được xây dựng tương tự như một bàn cờ, chứng minh cho những hiểu biết tiến bộ trong khoa vệ sinh và quy hoạch đô thị..

Mặc dù, cũng có thể nền văn minh Harappa tồn tại trước đó nhưng thời kỳ phát triển rực rỡ nhất là vào khoảng từ 2600-1900 TCN, đánh dấu đỉnh cao của phát triển kinh tế và phát triển văn minh đô thị. Việc tính niên đại bằng phương pháp sử dụng radio carbon, cùng với việc so sánh các hiện vật, đồ gốm phát hiện được đã xác định được niên đại hình thành thành phố Harappa và các thành phố khác ở vùng sông Indus. Đây có thể coi là thời kỳ hoàng kim của nền văn minh Harappa. Thời kỳ này đã chứng kiến việc phát triển công nghệ thủ công, thương mại, và mở rộng đô thị. Lần đầu tiên trong lịch, có bằng chứng cho thấy nhiều người dân thuộc các tầng lớp khác nhau với nhiều loại hình nghề chung sống với nhau. Giai đoạn 2800-2600 TCN còn được gọi là thời kỳ Kot Diji, Harappa đã phát triển thành một trung tâm kinh tế phát triển mạnh với nhiều  thị trấn  và các trung tâm buôn bán lớn. Cùng với Harappa, các thành phố khác thung lũng Indus đã được xây dựng và kiến thiết  theo quy hoạch kiến trúc theo hinh ô. Thành phố được xây dựng theo mô hình lưới giống với định hướng của đường phố và các tòa nhà được thiết kế theo quy hoạch cụ thể. Để tạo thuận lợi cho việc tiếp cận các khu phố khác và để phân biệt khu vực tư nhân và công cộng, thành phố và đường phố được tổ chức đặc biệt. Các thành phố có nhiều giếng nước, và một hệ thống thoát nước rất tinh vi. Tất cả các nhà của người dân  Harappan được trang bị nhà vệ sinh, nhà tắm, và nước thải cống rãnh mà đổ vào hệ thống thoát nước lớn hơn và cuối cùng lắng đọng bùn màu mỡ được sử dụng vào mục đích làm nông nghiệp. Nhà dân trong các khu phố tại khu vực phía dưới được xây dựng rất hợp lý và được kết cấu từ gạch đất sét nung. Khoảng 50% nhà có diện tích từ 50 m² đến 100 m², cũng khoảng từng ấy nhà có diện tích giữa 100 m² và 150 m² và một số ít có diện tích lớn từ 210 m² đến 270 m². Thông thường chúng bao gồm một sân trước nối liền ra đường bằng một phòng ở phía trước, từ đấy có thể đi đến các căn phòng chính, được sắp xếp chung quanh sân. Sân này chính là nơi sinh hoạt hằng ngày. Trên các căn phòng thường có sân thượng, có cầu thang đi lên. Một căn nhà thông thường có nhà vệ sinh riêng, nằm nhìn ra đường phố và được kết nối với hệ thống thoát nước công cộng. Nhà có giếng riêng cung cấp nước. Mức độ cung cấp và thải nước rất cao, vài vùng của Pakistan và Ấn Độ ngày nay vẫn chưa đạt lại được mức độ này. Điều đáng ngạc nhiên đối với các nhà khảo cổ khi phát hiện ra cách bố trí trang và phong cách tạo tác trên toàn khu vực sông Ấn có những nét tương đồng. Điều này chứng tỏ rằng rằng có sự thống nhất cơ cấu kinh tế và xã hội ở thành phố này.      

Mohenjo-Daro là thành phố được khảo sát tốt nhất của văn hóa sông Ấn. Trong các thập niên 1920 và 1930, Cơ quan khảo cổ Anh đã tổ chức khai quật rộng khắp tại đây và đào lộ thiên nhiều phần lớn của thành phố đã hoàn toàn bị chôn vùi trong bùn lầy của sông Ấn 4.500 năm trước đó. Thành phố được xây dựng trên một nền nhân tạo làm bằng gạch đất sét và bằng đất được xem như là để bảo vệ chống lụt. Cạnh một vùng nằm cao hơn, rộng 200 m và dài 400 m, được xem là thành lũy, là một vùng được coi như là khu dân cư, nơi có nhiều nhà dân. Giữa 2 khu vực này là một khoảng trống rộng 200 m. Các con đường chính có nhiều ngang 10 m chạy xuyên qua thành phố theo hướng Bắc-Nam và đường nhỏ thẳng góc với đường lớn theo hướng Đông-Tây, từ đó hình thành các khu nhà cho người dân thành phố. Trong khu thành lũy mà mục đích vẫn chưa rõ có một bể nước được làm bằng một loại gạch đặc biệt nung từ đất sét, được khám phá trong năm 1925, có độ lớn vào khoảng 7 m x 12 m và có thể đi lên qua 2 cầu thang. Bể nước được bao bọc bởi một lối đi, có một giếng nước cung cấp riêng trong một phòng cạnh đó. Người ta vẫn chưa rõ đây là một bể nước để tắm rửa trong nghi lễ hay là một bể bơi công cộng. Cũng trên nền này là một căn nhà lớn làm từ gạch nung được xem như là kho trữ ngũ cốc mặc dầu chức năng này chưa được chứng minh.

Trong việc quy hoach đô thị, việc thống nhất về chỉ số của những viên gạch dùng để xây dựng tại các thành phố Indus là tất cả thống nhất về kích thước. Dương như như kích thước gạch tiêu chuẩn đã được quy định và được sử dụng trong việc xây dựng các thành phố. Bên cạnh việc sự dụng đồng nhất kích thước gạch, việc cân đo lường cũng được thống nhất và sử dung chung cho các vùng thuộc văn minh Harappa. Các quả cân ghi trọng lượng đo lường đã được tìm thấy cho thấy độ chính xác đáng kể. Họ theo một hệ thống nhị phân thập phân: 1, 2, 4, 8, 16, 32, lên đến 12.800 đơn vị, nơi một đơn vị trọng lượng khoảng 0,85 gram. Một số trọng lượng quá nhỏ mà họ có thể đã được sử dụng bởi các nhà kim hoàn để đo lường kim loại quý. [Feurstein, George, Kak, Subash, Frawley, David. (2001) In Search of the Cradle of Civilization. Wheaton, Illinois. Quest Books. 83]

Kinh tế

Kinh tế giao thương: nền kinh tế Harappa lúc bấy giờ khá đa dạng và đặc biệt là dựa trên cơ sở một nền thương mại được ưu đãi bởi nhiều tiến bộ trong kỹ thuật vận tải. Các tiến bộ này không những bao gồm xe do bò kéo rất giống những loại xe này ngày nay tại Nam Á mà còn cả các loại tàu lớn nhỏ. Phần lớn những con tàu này được phỏng đoán là tàu buồm có đáy bằng như vẫn còn nhìn thấy trên sông Ấn ngày nay. Các nhà khảo cổ học đã khám phá ra phần còn lại của một con kênh đào lớn và bến cảng gần Lothal tại bờ biển Ả Rập. Đường thủy chính là trụ cột của hạ tầng cơ sở vận tải thời đấy. Dựa và các đồ tạo tác còn sót lại của  nền văn minh sông Ấn và sự phân bổ của nó, mạng lưới thương mại bao phủ một diện tích rộng lớn, bao gồm nhiều phần đất của Afghanistan, vùng bờ biển của Iran ngày nay, Bắc và Trung Ấn Độ và vùng Lưỡng Hà. Đặc biệt là đã có trao đổi hàng hóa thường xuyên với người Sumer, không những bằng đường bộ (qua Iran ngày nay) mà còn bằng đường biển (qua Dilmun, ngày nay là Bahrain), đã được chứng minh bằng nhiều di chỉ và tài liệu tại Sumer. Thí dụ như trong ngôi mộ của nữ hoàng Puabi sống khoảng 2.500 năm trước Công Nguyên tại khu vực Lưỡng Hà đã có trang sức làm bằng carnelian từ lưu vực sông Ấn. Thêm vào đó, chữ khắc người Sumer, được phỏng đoán là nói về nền văn hóa sông Ấn, sử dụng tên Meluha, là manh mối duy nhất cho việc người tại lưu vực sông Ấn đã có thể tự gọi mình như thế nào. Dường như Mohenjo Daro là trung tâm của thương mại, nơi đã có thể nhận dạng một cấu trúc hành chính và thương mại.

Kinh tế nông nghiệp: khó có thể nhận định được kỹ thuật nông nghiệp của người dân Harappan thời bấy giờ do những phát hiện về khảo cổ học còn quá mỏng. Điều đáng nói là nền nông nghiệp của văn minh Harappa phải có sản lượng rất cao để nuôi sống hằng ngàn người dân trong thành phố không trực tiếp tham gia vào hoạt động nông nghiệp. Việc trồng lúa, loại cây trồng vẫn còn chưa được biết đến, mà phần lớn là trồng lúa mì. Người Harappa đã biết sử dụng sức kéo của trâu cho hoạt động sản xuất nông nghiệp của mình. Tận dụng phù sa bồi đắp, mầu mỡ của con sông Ấn, cư dân Harappa đã phát triển trồng trọt và kết hợp với việc đánh bắt cá, tương tự như những cư dân nông nghiệp tại nền văn minh Ai Cập cho đến khi xây đập Nasser, thế nhưng phương pháp đơn giản này không đủ để nuôi sống thành phố lớn.

Dấu tích về đập nước hay kênh tưới không được tìm thấy cho đến nay; nếu như chúng đã tồn tại trong thời gian đó thì có lẽ là đã bị phá hủy trong lũ lụt thường hay xảy ra tại vùng này. Từ một thành phố vừa được khám phá tại Ấn Độ người ta biết rằng thời đấy nước mưa đã được thu thập lại trong các bể nước lớn được đục từ các tảng đá, cung cấp nước cho thành phố trong mùa khô.

Lúa mì, lúa mạch, đậu lăng, đậu tròn và cây lanh được trồng trong nền văn hóa Harappa. Gujarat thuộc vào khu vực chịu ảnh hưởng của nền văn hóa Harappa nhưng vì không có sông lớn nên chỉ trồng trọt theo mùa mưa và vì thế có nhiều điểm khác nhau lớn trong kinh tế. Tại các di chỉ có niên đại muộn hơn của văn hóa Harappa như tại Rojdi và Kutasi, cây kê  chiếm đa số. Lúa mì và lúa mạch chỉ có rất ít. Vì tìm được nhiều xương còn lại nên người ta cho rằng gà đã được nuôi như gia cầm từ thời gian cuối của nền văn hóa Harappa.

Việc phân chia lao động đã được tiến hành triệt để vào thời đấy. Khai quật dọc theo Ghaggra, một con sông ngày nay đã khô cạn nằm về phía Đông của sông Ấn, cho thấy mỗi một nơi định cư đã chuyên môn về một hay nhiều kỹ thuật sản xuất. Thí dụ như kim loại được chế biến trong một vài thành phố trong khi nhiều thành phố khác sản xuất bông vải.

Nghệ thuật

Kể từ khi phát hiện ra Harappa, các nhà khảo cổ đã cố gắng để xác định những thuộc tầng lớp cai trị của thành phố này. Những gì đã được tìm thấy là rất đáng ngạc nhiên bởi vì nó không giống như các mô hình chung sau các xã hội đô thị trẻ khác. Có vẻ là những người cai trị thành phố Harappan và Indus thông qua sự kiểm soát của thương mại và tôn giáo, thay vì bằng sức mạnh quân sự. Đây là một khía cạnh thú vị của nền văn minh Harappa cũng như các thành phố khác thuộc nền văn minh Indus về lĩnh vực nghệ thuật và điêu khắc, không có tượng đài được dựng lên để tôn vinh, và không những bức họa lại chiến tranh hay chinh phục. [ Kenoyer, Jonathan. (July 2003) Uncovering the keys to lost Indus cities. Scientific American. Tr. 71] Cũng có thể suy luận rằng các nhà cai trị có thể là các thương gia giàu có, chủ đất quyền lực hay các nhà lãnh đạo tinh thần. Dù là ai cai trị điều này đã được xác định rằng họ đã cho thấy sức mạnh và địa vị của mình thông qua việc sử dụng con dấu và đồ trang sức.

So với các nền văn hóa tại Ai Cập và Lưỡng Hà, có rất ít tượng đá được tìm thấy tại lưu vực sông Ấn. Ngoài những vật khác, đầu cũng như tượng cừu đực ngự trên đế được tìm thấy, chứng tỏ mang ý nghĩa về tế lễ. Ngược lại, người dân của nền văn hóa sông Ấn sản xuất nhiều loại nữ trang khác nhau. Vật liệu ban đầu bao gồm không những đá quý như carnelian, mã não, ngọc thạch anh và lapis lazuli cũng như là vàng (ít hơn) và các loại đá khác. Vòng đeo tay, dây chuyền và đồ trang sức đeo trên đầu được sản xuất với kỷ năng thủ công cao độ, bao gồm mài, đánh bóng và những kỹ năng khác.

Bên cạnh đó nhiều tượng nhỏ làm từ đất sét được tìm thấy, thường là hình tượng phụ nữ mảnh khảnh, có lẽ là biểu tượng cho khả năng sinh sản và tượng thú vật được chế tạo rất chi tiết. Hội họa và âm nhạc cũng được coi trọng, như nhiều hình tượng bằng đồng thau và đất sét biễu diễn các hoạt cảnh tương ứng chứng minh. Trên một con ấn, các nhà khảo cổ học đã tìm thấy miêu tả của một dụng cụ giống như đàn thụ cầm và trên 2 vật được tìm thấy từ Lothal đã có thể xác định được là các miêu tả nhạc cụ giây.

Tôn giáo

Các học giả khó có thể rút ra một kết luận liên quan đến tôn giáo của người Harappa. Không giống như Mesopotamia hoặc Ai Cập, ở đây không có các tòa nhà lớn mang dáng dấp tôn giáo để chúng ta có thể kết luận nó có thể là một ngôi đền hoặc liên quan đến bất kỳ nơi thờ phụng công cộng. Tuy nhiên, một số nhà sử học lại đưa ra ý kiến cho rằng Harappan chính là tiền nhân của người Hindu và Hindu giáo sau này.

Có thể khảng định rằng, con người thời kỳ văn minh Harappa vẫn chưa có khái niệm về tôn giáo mà mới chỉ dừng lại ở góc độ tín ngưỡng. Tín ngưỡng của họ vẫn còn ở mức độ sơ khai. Các tôn giáo Harappan là đa thần. Họ sử dụng trâu, bò, voi và các động vật khác để đại diện cho vị thần của họ. Các con dấu Harappan được Amulets gửi đến các vị thần Harappan. Các vị thần của Harappans mô tả về con dấu của họ đại diện cho các vị thần khác nhau ở Thung lũng Indus. Thiên lân, có thể là đại diện `Ma`, trong khi gia súc có thể đại diện cho Thiên Chúa Kali hoặc Uma, Amma hoặc Pravarti, vị nữ thần mẹ. Những con dấu là một trong những vật dụng thường thấy ở các thành phố Harappan. Chúng được trang trí bằng họa tiết động vật như voi, trâu, hổ, và hầu hết thường là những con lân. Một số các con dấu được khắc với con số đó là nguyên mẫu về sau đó nhân vật tôn giáo Hindu, một số trong đó được nhìn thấy ngày hôm nay.                          

Ví dụ, có con dấu đã được phục hồi với các họa tiêt lặp đi lặp lại về một người đàn ông ngồi trong tư thế yoga xung quanh là các loài động vật. Điều này là tương tự như thần Shiva của người Hindu, người được biết là có được những người bạn của các loài động vật và ngồi theo tư thế yoga. Nhiều con dấu được tìm thấy với hình ảnh Shiva. Hình ảnh khác của một vị thần nam đã được tìm thấy, do đó cho thấy sự khởi đầu của việc thờ thần Shiva, mà vẫn được thờ cho đến ngày nay ở Ấn Độ. [Knapp, Stephen, Proof of Vedic Culture’s Global Existence. Detroit, Michigan. The World Relief Network, 2000 tr. 42] Một con dấu nổi tiếng cho thấy một số ngồi trong một tư thế gợi nhớ của các vị trí hoa sen và bao quanh bởi các động vật được đặt tên theo Pashupati – chúa tể của gia súc, danh hiệu của Shiva và Rudra.

Trong đời sống sinh hoạt của người dân Harappan, nhiều bằng chứng khảo cổ học đã phát hiện ra những khu vực người dân tụ họp và thực hiện các nghi lễ mang tính chất tâm linh. Tuy nhiên, điều này vẫn chưa được khảng định một cách rõ ràng. Chúng ta chỉ có thể suy luận qua những gì còn lại khi tìm thấy những hồ tắm lớn – Great Bath, xung quanh có những gian nhà nhỏ và có hệ thống thoát nước, được xây bằng các bậc tam cấp. Nhiều quan điểm cho rằng nơi đây diễn ra các nghi lễ tôn giáo, và xuống dưới hồ tắm để làm lễ phóng sinh hay gột rửa sạch con người về mặt tâm linh.

 Người Harappa cũng có khái niệm về linh hồn sau khi con người đã chết. Nhiều ngôi mộ cổ được phát hiện được đặt theo hướng Nam – Bắc. Đặc biệt là trong Nghĩa trang H của thời kỳ Harrapan sau này, đã tìm thấy những ngôi mộ hỏa táng và chôn cất người chết của họ tro trong bình chôn lấp và kèm theo các vật dụng tùy táng.

Nghệ thuật viết chữ

Chữ viết người người Harappan gồm các chuỗi ngắn của các biểu tượng, ký tự được tìm thấy nền văn minh lưu vực sông Ấn. Các nhà khảo cổ học cho rằng, những biểu tượng/ký tự này được sử dụng trong thời kỳ phát triển Harappan từ khoảng 2600 – 2000 TCN. Tuy nhiên, vẫn chưa giải mã được những biểu tượng/ký tự này do đó việc giải thích các văn bản vẫn còn gây nhiều tranh cãi.

Năm 1873, Alexander Cunningham lần đầu tiên xuất bản những con dấu Harappan dưới hình thức một bản vẽ. Kể từ đó, hơn 4000 biểu tượng/ký tự đã được phát hiện. Năm 1970, Iravatham Mahadevan xuất bản một tập sao lục và sách dẫn về danh sách chữ viết văn minh sông Ấn với 3700 con dấu và khoảng 417 dấu hiệu khác biệt bằng mô hình cụ thể. Trung bình mỗi ký tự có năm dấu hiệu, và các dòng chữ dài nhất gồm có 17 dấu hiệu. Ông cũng sắp xếp theo hướng viết là phải sang trái.

Ban đầu, Cunningham vào năm 1877 cho rằng hệ thống chữ viết này là nguyên mẫu chữ viết Brahmi được sử dụng bởi hoàng đế Ashoka. G.R. Hunter, Mahadevan cũng đồng quan điểm với Cunningham cũng như một số ít các học giả. Tuy nhiên, nhiều tranh luận vẫn diễn ra, có người cho rằng chữ viết thời kỳ văn minh sông Indus như là tiền thân hệ chữ Brahmic. Tuy nhiên hầu hết các học giả không đồng ý, cho rằng thay vì rằng chữ Brahmi bắt nguồn từ chữ Aramaic.

Sao lục ký tự của nền văn minh Harappa

Văn minh Harappa thời sơ khai: Chữ viết được sử dụng trong giai đoạn Harappan phát triển bắt nguồn từ hệ chữ viết được tìm thấy vào đầu năm 3500 TCN. Richard Meadow người cũng góp mặt trong việc khai quật nền văn minh này đã bác bỏ quan điểm này. Việc sử dụng các ký tự bằng gốm và các con dấu Indus chính là hệ chữ viết của giai đoạn Harappan phát triển.

Văn minh Harappan thời kỳ phát triển: Chuỗi các con dấu Indus được tìm thấy phổ biến trên nền đất bằng phẳng, có con dấu đóng dấu hình chữ nhật, nhưng các nhà khảo cổ cũng được tìm thấy trên ít nhất một tá các vật liệu khác bao gồm các công cụ, các thanh nhỏ, đĩa đồng và đồ gốm.

Văn minh Harappa – hậu kỳ: Sau 1900 TCN, hệ thống biểu tượng/ký tự dường như đã được hoàn thiện.

Năm 1960, BB Lal thuộc, Viện khảo cổ học Ấn Độ đã viết một bài báo trong tạp chí Ấn Độ cổ đại. Ông đưa ra một hệ thống các hình ký tự bằng đồ gốm, cự thạch và so sánh với các chữ viết cổ của nền văn minh Harappa. Những chuỗi biểu tương/ký tự cổ có những nét tương đồng với chữ viết Harappan đã được tìm thấy ở Sanur gần Tindivanam tại Tamil Nadu, Musiri ở Kerala và Sulur gần Coimbatore.

Trong một trong những bản giải mã được chấp nhận hơn được SR Rao, nhà khảo cổ học người Ấn Độ cho rằng giai đoạn cuối của chữ viết là sự khởi đầu của bảng chữ cái. Ông đưa ra một số điểm tương đồng nổi bật về hình dáng và hình thức giữa các ký tự Harappan thời kỳ sau này và các chữ Phoenician, và tranh luận rằng chữ viết  Phoenician phát triển từ chữ viết của người Harappan và thách thức lý thuyết cổ điển rằng bảng chữ cái đầu tiên là Proto-Sinaitic.

Nhiều học giả phương Tây lại cho rằng, chữ viết của người Harappan là tiền thân của chữ viết người Dravidian. Học giả Nga Yuri Knorozov phỏng đoán rằng những biểu tượng đại diện cho hệ chữ logosyllabic và cho rằng dựa trên máy tính phân tích, phương pháp chấp dính và xem như là một giả định của ngôn ngữ tiền-Dravidian.

Asko Parpola học giả người Phần Lan đã dẫn đầu một nhóm nghiên cứu trong thập niên 1960-80 tranh luận với các học giả người Liên Xô Knorozov trong điều tra chữ viết và sử dụng phân tích máy tính. Dựa trên một giả định tiền-Dravidian, họ đề xuất các bài đọc của nhiều dấu hiệu, một số đồng ý với Heras và Knorozov (như tương đương là “cá” đăng nhập với từ Dravidian cho “min” cá), nhưng không đồng ý về một cách đọc khác. Hoàn tất công việc nghiên cứu của mình cho đến năm 1994 Parpola đã cho xuất bản cuốn sách “Giải mã Chữ viết văn minh sông Indus”.

Tháng 05 năm 2007, Cục Khảo Cổ Tamil Nadu phát hiện thấy những chiếc chậu với biểu tượng mũi tên trong một cuộc khai quật tại Melaperumpallam gần Poompuhar. Những biểu tượng này có nét giống với các con dấu được khai quật tại Mohenjo daro vào những năm 1920

Sự suy tàn của nền văn minh Harappa

Sự suy tàn của nền văn minh Harappan rất khó để giải thích. Trong giai đoạn cuối của nó từ năm 2000 – 1700 TCN “Nền văn minh Thung lũng sông Ấn như một thực thể riêng biệt dần dần không còn tồn tại ‘. Nhiều nhà sử học có ý kiến khác nhau về nguyên nhân của sự phân rã và biến mất của các nền văn minh Harappan. Nguyên nhân khác nhau đã chứng minh cho sự suy yếu của nó và sau đó là diệt vong như: tăng về lượng mưa, động đất, dân số tăng và hạn chế về đất ở, lũ lụt, xâm lược Aryan, dịch bệnh bệnh

Những trận động đất kinh hoàng có thể là nguyên nhân làm sụp đổ nhiều nền văn minh trong lịch sử loài người, từ thành Tơroa cổ đại tới nền văn minh Maya ở Trung Mỹ. Giả thuyết này vừa được các nhà khoa học đưa ra hôm qua, tại cuộc họp của Hiệp hội Địa Vật lý Mỹ.

Ông Amos Nur, Giáo sư vật lý tại Đại học Stanford, cho biết: “Chúng tôi tin rằng các thảm họa tự nhiên, đặc biệt là động đất, đã đóng vai trò quan trọng trong sự mất tích bí ẩn của nhiều nền văn minh”.

Các nhà khoa học khác của Hiệp hội Địa vật lý Mỹ đã đưa giả thuyết này đi xa hơn. Họ cho rằng những trận động đất lịch sử có thể triệt hạ các nền văn minh khác, từ Harappan của thung lũng sông Ấn, tới Maya ở Trung Mỹ .

Tuy nhiên, Nur và đồng nghiệp Prasad, khi xem xét lịch sử địa chấn, đã nhận thấy có những trận động đất thảm khốc đổ xuống vùng ven biển gần biên giới giữa Ấn Độ và Pakistan. Theo giả thuyết của họ, một hoặc nhiều chấn động lớn có thể đã làm vỏ trái đất di chuyển, kéo theo việc chặn dòng chảy của một con sông lớn trong vùng. Nền sản xuất nông nghiệp bị phá hủy, các trận lụt nghiêm trọng xảy ra và cuối cùng vùi lấp các thành phố dưới bùn lầy.

Một điều khá thú vị về những quan niệm cho rằng có sự xâm chiếm của người Aryan. Giả thiết rằng nếu người Aryan đã xâm chiếm các thành phố Thung lũng Indus, chinh phục người Harappa, và áp đặt nền văn hóa riêng và tôn giáo của họ vào nền văn minh này, vì theo lý thuyết, có vẻ không chắc rằng có sự tiếp tục trong việc thực hành những tín ngưỡng tôn giáo tương tự cho đến ngày nay. Có bằng chứng trong lịch sử Ấn Độ cho biết thờ Shiva đã tiếp tục cho hàng ngàn năm mà không có sự gián đoạn.

Mortimer Wheeler cũng cùng quan điểm trên và chỉ ra rằng các nền văn hóa Harappan đã bị phá hủy bởi người Aryan. Người Aryan đã được nhiều kỹ năng chiến tranh và đã mạnh mẽ hơn so với Harappans. Trong giai đoạn cuối cùng của Mohenjodaro, đàn ông và phụ nữ và trẻ em bị thảm sát trên đường phố và nhà ở. Tuy nhiên, có rất ít bằng chứng khảo cổ học về quan điểm này.

Sir John Marshal, Lambrick và EJH Mackay cho rằng sự suy giảm của nền văn minh Harappan chủ yếu là do sự thay đổi bất thường của sông Ấn. Nhưng lý thuyết này là một phần sự thật. Một số các bằng chứng về sự tàn phá của lũ lụt đã được tìm thấy tại Mohenjodaro và Lothal nhưng không có bằng chứng như vậy đối với các nơi khác như Kalibangan.

Một số sử gia cho rằng nền văn minh đô thị đầu tiên đã kết thúc vào khoảng năm 1700 trước công nguyên bởi vì tại nhiều khu định cư nhỏ dân số đã tăng trưởng vượt quá giới hạn tự nhiên của chúng dẫn đến việc quản lý yếu kém nguồn tài nguyên thiên nhiên. Mặc dù trên lý thuyết các yếu tố sinh thái bị suy giảm do nền văn minh Harappan là mới nhất nhưng nó không cho chúng ta câu trả lời hoàn chỉnh. Các sử gia đều có quan điểm rằng sự suy giảm của nền văn minh sông Ấn không phải là kết quả của một sự kiện đơn lẻ, nó là một sự suy giảm dân dần và kết quả của sự kết hợp các yếu tố tạo nên.

Tài liệu tham khảo

  1. Allchin, Bridget, Origins of a Civilization: The Prehistory and Early Archaeology of South Asia. New York: Viking.1997
  2. Allchin, Raymond (ed.), The Archaeology of Early Historic South Asia: The Emergence of Cities and States. New York: Cambridge University Press. 1995
  3. Cunningham, A., Archaeological Survey of India, Report for the Year 1872-73, 5: 105-8 and pl. 32-3. Calcutta: Archaeological Survey of India,1875
  4. Basham, A. L,  The Wonder That Was India. London: Sidgwick & Jackson, 1967
  5. Heras, Henry. Studies in Proto-Indo-Mediterranean Culture,Bombay: Indian Historical Research Institute, 1953.
  6. Illiterate Indus? by Sukumar Rajagopal, Priya Raju, and Sridhar Narayanan, Journal of Tamil Studies, December 2009 issue (#76), pp. 69-88, International Institute of Tamil Studies. A point-by-point rejoinder to the Farmer, Sproat and Witzel paper (2004) “no script”, illiterate Harappan thesis.http://www.sastwingees.org/wordpress/wp-content/uploads/2010/05/Response_to_FSW2_Paper_v3.1-Final.pdf
  7. Indus Valley Civilization, In Encyclopedia Britannica. (p. 302). Chicago, IL.1990
  8. Kenoyer, Jonathan, Uncovering the keys to lost Indus cities,Scientific American 03/2003
  9. Kenoyer, Jonathan, Ancient Cities of the Indus Valley Civilization. Oxford, New York. Oxford University Press, 1998
  10. http://www.Harappa.com/har/har1.html
  11. Feurstein, George, Kak, Subash, Frawley, David, In Search of the Cradle of Civilization. Wheaton, Illinois. Quest Books. 83, 2001.
  12. Knapp, Stephen, Proof of Vedic Culture’s Global Existence.Detroit, Michigan. The World Relief Network, 2000.
  13. Rajaram, N.S, Frawley, David, Vedic Aryans and the Origins of Civilzation: a literary and scientific perspective. New Delhi, India. Voice of India, 2001
  14. Frawley, David, The Myth of the Aryan Invasion of India, The India Times.
  15. Feurstein, George, Kak, Subash, Frawley, David. (2001) In Search of the Cradle of Civilization. Wheaton, Illinois. Quest Books.
  16. Parpola, Asko, Deciphering the Indus Script, Cambridge University Press, 1994
  17. Parpola, Asko, Is the Indus script indeed not a writing system?. Published in Airāvati, Felicitation volume in honour of Iravatham Mahadevan, Chennai, 2008.
  18. Rajesh P. N. Rao, Nisha Yadav, Mayank N. Vahia, Hrishikesh Joglekar, R. Adhikari, and Iravatham Mahadevan, Entropic Evidence for Linguistic Structure in the Indus Script published online 23 April 2009 [DOI: 10.1126/science.1170391] (in Science Express Brevia)
  19. Romila Thapar, Early India, Penguin, 2003

Tác giả: T.T. Nguyễn

Khoa Đông phương học

Các hệ tính toán tự nhiên: Của AI “trả lại” AI


Khởi nguồn từ khoa học máy tính, các ứng dụng của trí tuệ nhân tạo (AI) đã được ứng dụng cho rất nhiều ngành khoa học tự nhiên khác thông qua việc tìm kiếm, phân loại, tối ưu. Vậy liệu các kiến thức, phương pháp trong các ngành khoa học cơ bản khác có thể tác động trở lại AI, làm cho nó tốt hơn không hay có thể tạo thành những hệ tính toán AI với cấu trúc khác biệt so với các hệ AI của khoa học máy tính hiện nay?

Câu hỏi này được đặt ra vì hiện nay, các hệ AI vẫn còn nhiều hạn chế, đặc biệt về hiệu suất tính toán và tiêu thụ năng lượng. Ví dụ như bộ não con người chỉ tiêu thụ một công suất khoảng 20W thì một hệ thống AI có khả năng suy nghĩ như não người (hiện chưa có) được dự đoán sẽ cần tiêu thụ một lượng điện năng lớn hơn ít nhất 1 triệu lần não người nếu dựa trên kiến trúc hiện tại. Xa hơn, các hệ AI cần thêm các khả năng thông minh trừu tượng hơn (so với việc thực hiện xử lý thông tin trực tiếp từ các giác quan, hay phản xạ, tối ưu,…) như phát kiến, sáng tạo, đức tin, tính cách… mà cấu trúc hiện nay còn hạn chế. Trong bối cảnh đó, các hệ AI mới cần được chế tạo trên những vật liệu thực, với các cấu phần chính của chúng (neuron, liên kết giữa các neuron) là các thực thể vật chất thì mới có thể đạt được hiệu suất vượt trội. Chúng tôi tạm gọi các hệ tiềm năng đó là “các hệ tính toán tự nhiên phục vụ AI”, với các nguyên lý của các ngành khoa học tự nhiên khác là cơ chế hoạt động chính.

AI học hỏi não người

Một hệ thông minh tự nhiên có thể được coi là một hệ mà các cấu phần của nó là các thực thể tự nhiên tương tác với nhau và tạo ra sự tính toán thông minh. Bộ não là một hệ thông minh tự nhiên hoàn hảo. Các hệ AI hiện tại phần lớn là một sự mô phỏng lại sơ bộ cấu trúc sinh học của bộ não bởi các máy tính (dưới dạng phần mềm), chúng không phải tự nhiên và chính là nguồn gốc của chữ A (artificial). Khi bộ nhớ bị xóa hết, máy tính tắt thì hệ AI đó không còn tồn tại. Tính toán AI qua mô phỏng hạn chế ở chỗ: mọi tính toán giữa các neuron thực chất phải truyền về nơi tính toán của máy tính là CPU/GPU với số lượng hạn chế so với số thành phần (neuron, khớp thần kinh) cần tính toán, cùng với năng lượng tiêu thụ lớn hơn. Các hệ thông minh tự nhiên chế tạo trên các vật chất thực có được lợi điểm lớn nhất là: tính toán trên chính các thực thể vật chất (như neuron trong não), không phụ thuộc vào CPU/GPU bên ngoài. Các tính toán như vậy sẽ diễn ra với tốc độ ánh sáng và tiêu thụ rất ít năng lượng.

Với gần 100 tỷ neuron và 100 ngàn tỷ khớp thần kinh, não người là một bộ máy vô cùng phức tạp. Sự phức tạp nằm ở các kết nối còn thành phần cấu tạo thì lại đơn giản với ba thành phần chính: neuron, dây thần kinh, khớp thần kinh. Hình 1a mô phỏng một cấu trúc neuron với rất nhiều xúc tua (dendrite) là nơi nhận các tín hiệu từ các neuron đi tới nó. Nhân của neuron là nơi tổng hợp lại các tín hiệu đến và thực hiện chức năng phát (fire) nếu tổng tín hiệu đến đạt đủ một ngưỡng nào đó. Có thể mô tả chức năng của neuron gồm một phép cộng (+) tín hiệu và một phép biến đổi phi tuyến f (sẽ giải thích rõ hơn ở phần sau). Tín hiệu mà nhân phát ra được truyền qua duy nhất một dây thần kinh (axon) và điểm cuối của axon kết nối với xúc tua của một hay nhiều neuron khác. Chỗ kết nối này là một nơi rất quan trọng, nó có điện trở có thể thay đổi được dựa trên việc tín hiệu chạy qua nhiều hay ít, mạnh hay nhẹ, trước hay sau bao lâu. Giá trị điện trở đó theo ngôn ngữ AI gọi là trọng số (w) của hai kết nối neuron-neuron và chứa đựng mọi kiến thức của con người. Trong ngôn ngữ thần kinh kết nối này được gọi là synapse 1. Hình 1c biểu diễn sự kết nối của nhiều neuron với nhau và hình 1b là một hình ảnh mô phỏng sự kết nối giữa các neuron thực, với màu đỏ là nhân neuron và các điểm sáng là khớp nối synapse. Ở hình 2 chúng ta được thấy một bức tranh tổng thể của một não ruồi do Google mới chụp lại đầu năm 2020, thể hiện tất cả 25,000 neuron và 25 triệu khớp nối của ruồi. Nói tóm lại, có thể mô hình một cấu trúc não sinh học như là một tổ hợp gồm hai thành phần quan trọng nhất bao gồm 2:

Nhân neuron (gọi tắt là neuron) thực hiện phép + tín hiệu và cơ chế phát theo ngưỡng f.

Khớp nối (synapse) cho phép truyền tín hiệu qua nhiều hay ít, nhanh hay chậm dựa trên điện trở của chúng. Chúng ta mô tả chức năng này bằng phép nhân ×.

Các ứng dụng AI hiện đại nhất hiện nay dựa trên các mô hình học sâu Deep Learning đều mô phỏng lại mô hình này một cách nào đó. Hình 3a biểu diễn một mạng Deep Learning với các lớp neuron cách biệt nhau. Các neuron trong một lớp chỉ nhận tín hiệu từ các neuron của lớp trước và chỉ phát tín hiệu đến các neuron của lớp sau. (Đây là một sự đơn giản hóa bởi với hình số 2, chúng ta có thể tưởng tượng được tín hiệu không truyền theo lớp tách biệt như thế trong cấu trúc sinh học.)




Có thể mô tả chi tiết hơn bằng công thức các hoạt động của neuron và synapse, trong đó tín hiệu phát ra từ neuron 0 ký hiệu x0 qua sợi trục (axon) của chính nó; tín hiệu truyền đến khớp nối (synapse) có độ dẫn điện w0, trở thành w0 x0; tín hiệu tiếp tục đi vào xúc tua (dendrite) của neuron chính đang xét (vòng tròn xanh); các tín hiệu tương tự w1 x1, w2 x2 từ các neuron khác cũng truyền đến neuron chính; neuron chính thực hiện phép cộng các tín hiệu từ các neuron khác, cộng thêm một điện thế đặc trưng của chính nó b tạo thành tín hiệu vào; neuron chính thực hiện cơ chế phát theo ngưỡng, phát ra một xung điện nếu tín hiệu vào  vượt qua một ngưỡng nào đó. Cơ chế này được mô tả bằng một hàm kích hoạt (activation function) f tạo thành tín hiệu  phát ra axon (giống như neuron 0 ban đầu).



Hình 3: a) Sơ đồ mạng neuron học sâu với 2 lớp ẩn b) mô tả toán học của một neuron và synapse (Image credit: CS231n)

Tín hiệu của não bộ của chúng ta cũng được truyền đi theo cách tương tự như vậy. Ví dụ khi nhìn thấy một con mèo, ánh sáng từ mèo được chiếu vào các tế bào giác mạc của mắt, chuyển thành tín hiệu điện truyền qua các dây thần kinh thị giác chứa các khớp nối hay synapse. Do các synapse có giá trị điện trở định sẵn, tín hiệu hình ảnh của con mèo sẽ tạo ra những dòng điện khác nhau tại những neuron khác nhau ở lớp trung gian. Cuối cùng, tín hiệu được truyền đến các dây thần kinh và neuron vùng nhận thức, ở đó các neuron tương ứng với phần nhận thức đây là con mèo, được kích hoạt mạnh nhất. Đây chính là quá trình xác định hay suy diễn (inference), quá trình này chúng ta sử dụng các giá trị điện trở có sẵn của các synapse.


Vấn đề là làm sao có được các giá trị giá trị điện trở synapse phù hợp ở vùng trung gian và ở vùng nhận thức để tạo ra những neuron tương ứng với khái niệm con mèo? Đó chính là quá trình học của mạng neuron cũng như của não người. Có thể coi quá trình học, cả của mạng nhân tạo và mạng sinh học, là quá trình xác định nên các giá trị khớp nối synapse phù hợp.





Trong não bộ, các giá trị khớp nối được điều chỉnh qua mỗi quá trình quan sát và thực hành. Ví dụ như khi mới bắt đầu tập đi, một đứa trẻ sẽ thử nghiệm và nếu đứng được thì các khớp nối dẫn đến các động tác trước đó sẽ được tăng cường (giá trị tăng – potentiation). Ngược lại, nếu bị ngã, đứa trẻ sẽ cảm thấy đau và các khớp nối dẫn đến các động tác đi không đúng sẽ bị suy giảm giá trị, hoặc mất đi (depression). Học chính là một sự thử nghiệm và lặp lại cho đến khi các khớp nối có được giá trị phù hợp. Rất may mắn là quá trình tiến hóa tự nhiên đã cho chúng ta rất nhiều tri thức chứa trong các giá trị ban đầu của khớp nối thần kinh (được mã hóa qua ADN và đột biến). Các giá trị đó đã rất gần giá trị phù hợp cho việc học đi nên một đứa trẻ chỉ cần thử vài lần, bị ngã vài lần là có thể đi được. Trong khi đó, để “dạy” cho một robot tập đi thì chúng ta cần tạo ra các giá trị khớp nối của mạng neuron của robot từ đầu, thông thường là từ những giá trị khởi tạo ngẫu nhiên. Chúng ta cần truyền rất nhiều dữ liệu cho robot và nó sẽ thử đi – ngã và học nhiều lần với rất nhiều năng lượng tiêu thụ. Chế tạo một robot biết đi “mượt” như con người là việc rất khó mà không nhiều nhóm làm được.

Đến đây chúng ta nhận thấy có một đặc điểm rất đặc biệt của khớp nối – synapse – là nó có khả năng tự điều chỉnh lại giá trị sau khi mà neuron mà nó truyền giá trị đến phản ứng với giá trị trước đó của nó. Đây gọi là cơ chế đàn hồi thời gian (time plasticity) đặc biệt của khớp nối, là cơ chế giúp chúng ta học được. Các hệ thông minh tự nhiên muốn hoạt động cũng cần phải chế tạo được cơ chế này. Nói tóm lại, các hệ thông minh tự nhiên cần có các cấu trúc gồm các neuron và khớp nối liên kết với nhau với 2 chức năng và 2 cơ chế quan trọng nhất (Xem hình 5a):

– Chức năng nhân tín hiệu × của khớp nối với trọng số (điện trở) của nó.

– Chức năng cộng tín hiệu + của neuron.

– Cơ chế đàn hồi thời gian – điều chỉnh được trong số (điện trở) của khớps nối.

– Cơ chế phát tín hiệu theo ngưỡng f của neuron


Những hệ thông minh tự nhiên đầu tiên

Một số nhóm nghiên cứu/start-up đã bước đầu xây dựng được các hệ thông minh tự nhiên, trong đó giải pháp sử dụng vật liệu điện và quang đang có những tiến bộ quan trọng. Chúng tôi mô tả ngắn ngọn thiết kế của 2 nhóm tiêu biểu trong các như sau:

1. Nhóm Đại học Massachuset sử dụng các vật liệu tiên tiến là trở nhớ để chế tạo các neuron trở nhớ và synapse (khớp nối) trở nhớ:

Với neuron, nhóm chế tạo một điện trở với 2 điện cực kim loại áp lên một lớp vật liệu điện môi (SiOxNy hoặc SiOx) được cấy các hạt nano bạc (Ag) tạo thành một linh kiện (điện) trở nhớ. Kết hợp với một tụ điện C, trở nhớ này có thể thực hiện chức năng phát tín hiệu theo ngưỡng f như sau: Khi tín hiệu truyền đến nhiều và đủ lớn, tụ điện và điện trở được tích đủ điện thế và kích hoạt các hạt bạc tạo thành một kênh dẫn điện (một hiệu ứng vật lý phức tạp) và dòng điện truyền qua giúp neuron phát đi tín hiệu. Sau khi phát điện, các hạt bạc khuếch tán trở lại và ngắt kênh dẫn điện, neuron trở về trạng thái đóng ban đầu (xem hình 5b)..

Với synapse (khớp nối), nhóm cũng sử dụng vật liệu trở nhớ với dung môi HfOx kẹp giữa 2 điện cực Pd và Ta tạo thành trở nhớ trượt (drift memristor). Cấu trúc này cho phép thay đổi điển trở của synapse tùy theo giá trị điện thế áp dụng. Các synapse được chế tạo thành một lưới liên kết tín hiệu vào và các neuron đầu ra ở trên. Với cấu trúc trên, tương tác giữa synapse và neuron tạo ra khả năng học của synapse: Khi neuron phát, điện thế trên neuron giảm làm điện thế trên synapse tăng cao, tiếp tục làm cho độ dẫn điện của synapse tăng lên (điện trở giảm đi) và quá trình học được tăng cường. Đây chính là cơ chế đàn hồi thời gian nói trên.

Cuối cùng, chức × của synapse được thực hiện bởi định luật Ohm khi dòng điện đi qua synapse và chức năng + của neuron được thực hiện bởi định luật Kirchoff của lưới synapse. Hệ thống trên đã được thử nghiệm ở độ phân giải nhỏ và cho phép học các chữ cái thông thường.




2. Một nhóm khác từ MIT nay đã spin-off thành công ty Lightelligence (huy động được hơn 10 triệu USD) chế tạo các hệ thông minh tự nhiên với các vật liệu và dụng cụ quang học như sau:

Neuron được chế tạo bởi một bộ biến đổi phi tuyến quang học (optial non-linear unit – ONU) bao gồm các vật liệu hấp thụ bão hòa quang học (optical saturable absorption) cho phép phát tín hiệu theo. Phép cộng của neuron và phép nhân ma trận được thực hiện bởi bộ phân giao thoa quang học (otpical interference Unit – OIU), trong đó phép nhân được chia thành 3 phép nhân của của 2 ma trận unitary và 1 ma trận đường chéo, theo phương pháp SVD (“singular value decomposition). Các phép nhân này được thực hiện bởi bộ chia tách (beamsplitter) và bộ dịch pha quang học (phase shifter). Cuối cùng, cơ chế đàn hồi theo thời gian nhóm thực hiện bên ngoài với sự hỗ trợ của máy tính thông thường tại thời điểm công bố bài báo 2016.

Hai ví dụ trên đã cho thấy các hệ thông minh tự nhiên bao gồm các neuron và synapse là các thực thể vật chất, tương tác dựa trên các quy luật tự nhiên (trường hợp tín hiệu điện là định luật Ohm và Kirchoff) là khả thi và có thể được thương mại hóa trong tương lai gần. Lợi điểm lớn nhất của chúng là tính toán phân tán trên vật liệu, do đó mang lại tốc độ xử lý song song rất nhanh với rất ít năng lượng tiêu thụ. Đây chính là cách tự nhiên hơn mà chúng ta có thể mô phỏng bộ não con người.

Các hệ thông minh tự nhiên có thể thay thế được các hệ AI trên máy tính hiện tại chứ không thay thế được máy tính, do đặc tính quan trọng của chúng là tính biến động cao (không ổn định). Ví dụ cùng một ánh sáng, một hệ quang có thể cho cường độ sáng khác nhau ở hai lần đo các biến động như sự hao mòn của vật liệu, rung động môi trường, … Với một máy tính, việc tính sai là không thể cho phép. Nhưng với một hệ AI thì sai số lại không quá nghiêm trọng đến độ chính xác của suy luận. Thật vậy, nếu bạn đã từng train một mạng neuron với hơn 10000 trọng số và đạt được một độ chính xác nào đó. Hãy bỏ đi ngẫu nhiên vài thậm chí vài chục trong số (cho giá trị bằng 0), các giá trị của neuron ở lớp ra sẽ khác nhau, nhưng sự tương đối giữa chúng thì không đổi. Ví dụ một mạng có 2 neuron đầu ra thể hiện sự nhận dạng hình ảnh giữa chó và mèo, giá trị neuron nào cao hơn sẽ chỉ ra con vật tương ứng. Khi hình ảnh được đưa vào, giá trị của hai neuron đã chênh lệch đủ lớn nên khi có sai số ở mỗi neuron, chiều chênh lệch vẫn không thay đổi và mạng vẫn nhận dạng tốt. Trong não bộ chúng ta, các khớp nối mất đi, thoái hóa thường xuyên trong suốt cuộc đời nhưng khả năng suy nghĩ của não không thay đổi quá đột ngột (tất nhiên sẽ có trường hợp như khi tai nạn bị mất đột ngột quá nhiều khớp nối cùng lúc, khi đó khả năng tư duy sẽ bị ảnh hưởng do các khớp nối không thể ngay lập tức được thay thế và việc học sẽ tốn thêm khá nhiều thời gian). Do đó các hệ thông minh tự nhiên có tính ổn định cao và có tiềm năng trở thành những cỗ máy thông minh thực sự.

Cơ hội cho Việt Nam?

Việc cần thiết phải có những hệ thông minh tự nhiên như trên đã tạo ra một cơ hội cho Việt Nam theo kịp về công nghệ so với thế giới, về hai khía cạnh. Thứ nhất là về công nghệ sản xuất bộ vi xử lý (chip): nếu sản xuất chip dựa trên mạch điện tích hợp cho máy tính thông thường thì chúng ta đã bị tụt hậu quá xa và khó thương mại hóa thành công. Trong khi đó, hệ thông minh tự nhiên (điện hoặc quang) có thể coi là một chip AI thế hệ mới, hiện mới được nghiên cứu ở phòng thí nghiệm và chưa có sản phẩm thương mại. Thứ hai là về chính AI: nếu sản xuất được chip AI thế hệ mới, chúng ta sẽ có thể triển khai các bài toán AI nhanh hơn rất nhiều lần so với máy tính thông thường hiện nay, ví dụ như “training” hàng triệu bức ảnh trong vài phút. Điều này sẽ giúp cho việc học, thực hành và ứng dụng AI hay AI trên dữ liệu lớn được dễ dàng và phổ cập. Ngoài ra, chip AI thế hệ mới còn hứa hẹn tạo ra những tiến bộ mới trong khoa học tri thức, đưa AI gần với não bộ con người hơn, tạo ra những ứng dụng cao cấp như suy nghĩ, sáng tạo… có thể giúp Việt Nam vươn lên theo kịp trình độ quốc tế và thậm chí có tham vọng dẫn đầu về AI.

Để có được cơ hội đó, chúng ta cần thay đổi cách nhìn AI là một phần mềm chạy trên máy tính (PC). Rất nhiều nỗ lực hiện đang được tập trung cho “phần mềm” này, là những đoạn code thiết kế ra các mạng neuron và thực hiện tính toán trên đó. Chúng ta cần đầu tư thêm vào phần sau của khái niệm trên, tức là các hệ thống vật chất (Vật lý, Hóa học, Sinh học,…) thực hiện AI nhanh hơn, thông minh hơn và không nhất thiết là các máy tính hiện nay. Hướng khả thi nhất theo chúng tôi là các nhà khoa học của ba  ngành – khoa học vật liệu, công nghệ nano, trí tuệ nhân tạo – cùng ngồi lại và thiết kế ra các hệ thông minh tự nhiên nói trên.

—–

1. Chưa tìm được từ Việt hóa tương đương, có thể tạm gọi là “khớp nối”

2. Mô hình này có thể còn đơn giản, não sinh học có thể có những chức năng khác mà tác giả chưa được biết.

————

Tài liệu tham khảo

1. Wang, Z., Joshi, S., Savel’ev, S. et al. Fully memristive neural networks for pattern classification with unsupervised learning. Nat Electron 1, 137–145 (2018) doi:10.1038/s41928–018–0023–2

2. Shen, Y., Harris, N., Skirlo, S. et al. Deep learning with coherent nanophotonic circuits. Nature Photon 11, 441–446 (2017). https://doi.org/10.1038/nphoton.2017.93

3. https://www.forbes.com/sites/quora/2018/01/26/what-processes-are-taking-place-in-our-brains-when-we-learn-new-things/#15a5714351f9

Nguyễn Quang – Nguyễn Trần Thuật – Tiasang.com.vn

Máy tính trí tuệ tương lai – các hệ tính toán tự nhiên


Để giải quyết những hạn chế về hiệu quả tính toán và điện năng, trong tương lai, các máy tính AI sẽ phải dựa trên các cấu trúc gần với tự nhiên hơn, hay còn gọi là Natural Intelligence (NI).

Các ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) hiện nay đang trở nên phổ biến và mang lại nhiều giá trị trong mọi mặt của đời sống. Tuy nhiên việc tính toán AI trên công nghệ hiện tại vẫn mang tính nhân tạo và kém hiệu quả về mặt năng lượng so với các hệ thống tự nhiên như não bộ của chúng ta. Hệ quả là thời gian tính toán AI, đặc biệt là phần học (training), rất lâu và tốn nhiều điện năng. Cùng với sự kết thúc của Định luật Moore (kích thước của mạch điện không thể nhỏ hơn được nữa) và nhu cầu tính toán AI tăng theo hàm mũ thì các hạn chế của công nghệ AI hiện tại sẽ ngày càng bộc lộ rõ. Do đó trong tương lai, các máy tính AI sẽ phải dựa trên các cấu trúc gần với tự nhiên hơn, hay còn gọi là Natural Intelligence (NI).

Nút thắt cổ chai ALU

Gần như tất cả các hệ thống AI hiện nay đều dựa trên các máy tính có kiến trúc Neumann (GS. John von Neumann – được coi như người phát minh ra máy tính). Ở đó mọi tính toán được thực hiện ở Bộ logic số học (Arithmetic Logic Unit – ALU) trung tâm (còn gọi là core), tách biệt khỏi bộ nhớ. Chỉ có một hay một số core trong máy tính và chúng tính toán mọi thứ. Hàng trăm, thậm chí hàng ngàn ứng dụng chúng ta đang chạy cùng lúc như xem ảnh, đọc báo, copy file, phát nhạc, kết nối với Internet, gửi mail,… thực chất được thực hiện nối tiếp trên các core này, mỗi thời điểm chỉ có một ứng dụng chạy trên một core. Sở dĩ chúng ta không cảm nhận được giới hạn này và cảm thấy như tất cả ứng dụng chạy đồng thời vì ALU chạy rất nhanh, vài tỷ lần chuyển mạch mỗi giây. 


Hình ảnh 1: Hàng trăm ứng dụng có thể chạy cùng lúc trên một hoặc chỉ một số core (2, 4, 8)

Nhưng các ứng dụng AI thì không dễ dàng như vậy bởi khối lượng tính toán rất lớn. Ví dụ một mô hình AI mạng neuron có 10 triệu trọng số (không quá lớn) với 1 triệu hình ảnh mẫu sẽ có 10.000.000.000.000 (mười nghìn tỷ) đối tượng cần được tính toán. Hơn thế nữa, mỗi đối tượng phải được tính toán nhiều ngàn lần mới tìm được giá trị phù hợp. Điều này giống như mười nghìn tỷ bệnh nhân xếp hàng để khám, mỗi bệnh nhân phải khám hàng ngàn lần mới chữa xong, mà chỉ có một, hai hay bốn bác sĩ (ALU/core) mà thôi.


Hình ảnh 2: Các trọng số trong mạng AI giống như hàng ngàn tỷ bệnh nhân đợi khám, mỗi người cần khám hàng ngàn lần với chỉ vài bác sỹ (core, có thể là CPU hay GPU)

Kết quả là ngày nay, các bài toán AI chạy cả ngày lẫn đêm. Các nhà khoa học thì phải cắt bớt độ phức tạp của mô hình (do đó giảm hiệu suất) để giảm thời gian tính toán, các sinh viên thì ít khi nào có đủ phần cứng để chạy các mô hình AI mong muốn. Trong doanh nghiệp, các hãng khổng lồ như Google, Facebook có ưu thế vượt trội vì có trung tâm dữ liệu khủng. Và AI đang dần trở thành một ngành “công nghiệp” thực sự vì nhiệt lượng tỏa ra quá lớn. Tính toán nối tiếp qua ALU trong máy tính hiện nay dường như là một nút cổ chai trong thời đại AI.


Hình 3: So sánh kiến trúc AI hiện tại với thiết kế mạng lưới ở phần mềm, tính toán ở phần cứng trên máy tính cấu trúc Neumann, so với não bộ có sự tích hợp giữa thiết kế mạng lưới, tính toán và bộ nhớ hoàn toàn trên phần cứng. Tính toán thực hiện ở mọi neuron và dây thần kinh.

Các hệ thống AI của tương lai do vậy cần có một kiến trúc khác, phi Neumann, làm sao cho tính toán có thể diễn ra ở nhiều nơi hơn nhiều trong hệ thống, tính toán khu vực ở mức độ linh kiện. Ví dụ: nếu một bộ xử lý có 1 tỷ bóng bán dẫn, thì phải có 1 tỷ đơn vị tính toán hoặc ít nhất vài trăm triệu. Lý tưởng nhất là mỗi bóng bán dẫn cũng có thể tính toán. Một kiến trúc như vậy sẽ tự nhiên hơn, giống như trong não của chúng ta tính toán diễn ra trên mọi nơ-ron và dây thần kinh. Một hệ tính toán phi tập trung như vậy (não của chúng ta hoàn toàn phi tập trung, không có bộ phận xử lý trung tâm) mới có thể thực hiện các tính toán AI hiệu quả được. Và hệ thống cần được thiết kế dựa trên các thành phần vật liệu nhỏ hơn, dựa trên các định luật vật lý cơ bản hơn, và trở thành các hệ thông minh tự nhiên.

Số hóa hay không số hóa?

Khoảng 70 năm trước đây, transitor điện tử bán dẫn lần đầu tiên ra đời đã tạo ra một cuộc cách mạng máy tính. Transistor là một thiết bị điện tử có thể chuyển mạch giữa hai trạng thái 0 và 1. Với 2 transistor và 3 điện trở chúng ta có thể tạo ra một cổng logic, ví dụ cổng NAND trong hình 2, là một đơn vị tính toán nhị phân cơ bản. 


Hình 4: Cổng  NAND với 2 transistor và 3 điện trở. Nguồn: https://electronics.stackexchange.com/

Với các cổng logic (AND, OR, NAND, XOR, …) chúng ta có thể tạo ra các máy tính bằng cách chuyển mọi bài toán thành dạng nhị phân, sử dụng đại số Bool, và cho các cổng logic tính toán. Sở dĩ transistor bán dẫn được chọn vì chúng có thể được sản xuất hàng loạt, giá thành rẻ, độ ổn định cao, độ bền cao. Ngày nay, người ta có thể sản xuất hàng tỷ transistor trên một chip, và hàng tỷ chip mỗi năm. Thuật ngữ số hóa được ra đời với hàm ý số 0 và 1, tương ứng với hai trạng thái đóng và mở của transistor. Và hầu như mọi hoạt động của con người hiện nay dựa trên sự đóng và mở của các transistor.
Tính toán nhị phân do vậy là một sự ngẫu nhiên lịch sử. Điện tử ra đời và phổ biến nên đã tạo ra số hóa, số hóa nhị phân. Nếu không phải điện tử thì có thể đã không có số hóa, hoặc số hóa không nhị phân. 


Hình ảnh 5: Số hóa được hiểu như số nhị phân (0 và 1) và có ở trong mọi thiết bị đời sống hàng ngày.

Mặc dù vậy việc số hóa cũng có hạn chế trước hết là làm tăng số tính toán cần làm. Ví dụ như trong não bộ con người, việc cộng hai số nhỏ như 24 + 35 có thể làm trong tích tắc (giả sử đã được học cộng), thì với máy tính nó phải tuần từ số hóa các số, cộng trên nhị phân, trả lại kết quả nhị phân và tương tự hóa trở lại để hiển thị. Hơn nữa, quá trình tính toán nhị phân còn trải qua rất nhiều bước truyền dữ liệu từ thiết bị ngoại vi vào bộ nhớ, vào cache, tính toán trên ALU và trả ngược lại. Nói tóm lại, máy tính cần đến hàng ngàn chu kỳ chuyển mạch mới cộng được hai số đơn giản. (Tuy vậy nếu máy tính chạy hàng tỷ chu kỳ một giây thì nó vẫn có thể cộng hàng nghìn số trong 1 milli giây).

Quá trình tính toán nói trên như vậy rất nhân tạo và không giống các hệ tự nhiên như não bộ con người. Thực tế thì trong tự nhiên tính toán diễn ra ở rất nhiều hiện tượng mà không cần số hóa.


Hình 6: Với số hóa, để cộng hai số đơn giản máy tính có thể cần đến hàng ngàn bước


Hình ảnh 7: Một số ví dụ tính toán trong tự nhiên không số hóa: hai dòng điện cộng lại; hai sóng ánh sáng hình sin cộng lại; tuyết rơi được tích phân và sụp xuống khi đủ một ngưỡng (Hình ảnh từ Wikipedia)

Như vậy là cùng với việc tính toán nối tiếp qua ALU, việc số hóa nhị phân cũng làm tăng gánh nặng cho các bài toán AI. Hai điều này đều có từ lịch sử phát triển từ mạch điện cho đến AI.

Các hệ AI tương lai do vậy có thể được thiết kế cơ bản hơn, đi trực tiếp từ vật liệu cấu tạo thành mạng neuron, bỏ qua các transistor và quá trình số hóa và vận hành chủ yếu dựa trên các quy luật vật lý cơ bản. 


Hình 8: Các bước phát triển từ transistor đến AI và các bước thấp hơn bên dưới.

Tính toán tự nhiên hơn

Các ứng dụng AI đã tạo nên những câu chuyện thành công ngoạn mục gần đây. Hầu như tất cả mọi người đều sử dụng ít nhất một, nếu không muốn nói là nhiều ứng dụng AI trong cuộc sống hằng ngày. Mặc dù AI vẫn dựa trên máy tính của kiến ​​trúc Neumann như đã nói ở phần 1 thì lợi nhuận AI mang lại vẫn cao hơn chi phí tính toán của nó. AI đã tạo ra sự hấp dẫn do lần đầu tiên máy tính thực sự có khả năng bắt chước các giác quan của con người, đặc biệt là thị giác và thính giác. Máy tính ngày nay có thể “nhìn”, nhận biết và phản hồi, cũng như “nghe”, hiểu và trả lời. 

Tuy nhiên khi các bài toán AI trở nên phức tạp hơn các giới hạn của cấu trúc hiện tại sẽ bộc lộ và chúng ta cần tìm kiếm một giải pháp thay thế. 

Hãy nhìn lại rằng mô hình AI là sự phát triển tiếp nối của mô hình mạng nơ-ron (neural network – NN), mô hình mô phỏng lại cấu trúc của bộ não, nối tiếp bởi mô hình Deep Learning (Deep Neural network – DNN). Bằng cách sử dụng nhiều lớp, DNN có thể xử lý dữ liệu tuần tự với độ phức tạp tăng dần. Bằng việc kết hợp kỹ thuật tích chập chúng ta có thể tích hợp cường độ của các điểm lân cận trong một hình ảnh giống như mắt người nhận dạng các vùng trong ảnh. (các mô hình ANN truyền thống xử lý các pixel hình ảnh một cách độc lập). 

Tuy nhiên có một sự khác biệt quan trọng là cách lan truyền thông tin giữa các nơ-ron thì DNN giống máy tính hơn là não bộ. Các nghiên cứu thần kinh học đã cho thấy thông tin được lan truyền giữa các nơ-ron theo dạng các xung ngắn hay “spike”, hoặc một chuỗi các xung. Đáng ngạc nhiên, các xung này có hình dạng tín hiệu giống nhau, đồng nhất với cường độ khoảng  có biên độ 100mV và độ rộng khoảng 1 milli giây. Điều này hoàn toàn trái ngược với ANN/DNN, nơi tín hiệu có giá trị liên tục và thông tin được chứa trong chính cường độ. Chính sự quan sát này đã dẫn đến một kiến trúc mạng nơ-ron mới, mạng nơ-ron dạng xung (Spiking Neural Network – SNN), ở đó thông tin được chứa theo chiều thời gian.


Hình 9: a) Mạng SNN: mỗi thực thể trong mạng nơ-ron thế hệ 3 gồm chức năng nhớ và tính toán. Thông tin truyền dạng xung theo thời gian. b) Mạng DNN hiện tại: Tín hiệu đồng bộ và liên tục theo thời gian, số hóa;c) Tín hiệu không đồng bộ và rời rạc theo thời gian, ở dạng xung chuẩn. Thời gian giữa xung chứa thông tin.

Hơn nữa trong SNN, thời gian giữa các xung hoặc giữa xung đến và đi khỏi dây thần kinh đã chứa toàn bộ dữ liệu nên việc xử lý thông tin được thực hiện qua xung và cấu trúc mạng SNN gần như là không đổi. Ngược lại trong DNN, người ta phải thiết kế mạng phù hợp cho từng vấn đề nhận dạng, như mạng CNN, RNN, LSTM,…

Tính phổ quát của mạng SNN có thể thấy với não bộ của chúng ta. Khi một người không may bị hỏng một giác quan (ví dụ mắt), phần não bộ xử lý thông tin của giác quan đó không còn hoạt động nữa nhưng có thể chuyển sang để xử lý thông tin từ giác quan khác (ví dụ tai), khiến cho người này nhạy bén hơn ở giác quan còn lại. 

Ngoài ra vì các xung được mã hóa theo sự kiện, chúng chỉ được tạo khi dữ liệu thay đổi, ví dụ như hình ảnh có nhiều tương phản, âm thanh xuất hiện, tần các xung ít hơn nhiều so với việc mã hóa toàn bộ tín hiệu. Điều đó làm giảm đáng kể số lượng xung được tạo ra, số lượng tính toán cần thực hiện và tối ưu hóa mức tiêu thụ năng lượng. Chúng ta thấy rõ điều này khi tập trung thực hiện một nhiệm vụ, ví dụ một anh bảo vệ đang trông cửa hàng. Nếu không có khách (tín hiệu không thay đổi nhiều) thì anh ta có thể nghỉ ngơi, thậm chí thiu thiu ngủ (não hoạt động ít) mà vẫn trông được cửa hàng. Nhưng nếu có khách tới (tín hiệu biến đổi), não sẽ tạo ra xung và xử lý giúp người bảo vệ bật dậy giữ xe. Ngược lại với hệ thống giám sát AI hiện tại, máy tính chạy liên tục cả khi có và không có khách. (ngay cả khi không có khách, hình ảnh vẫn cần được xử lý để nhận dạng ra là không có khách).

Bên cạnh việc tối ưu năng lượng tiêu thụ, SNN sẽ rất phù hợp với các ứng dụng AI xử lý các tín hiệu biến đổi theo thời gian như phát hiện cử chỉ, nhắm mục tiêu di động, xe tự lái,…

Nhưng bên cạnh thông tin dạng xung thì một mạng SNN cần những gì? 

Hai thành phần cơ bản khác trong mạng SNN là các nơ-ron thần kinh và các khớp thần kinh liên kết nơ-ron với nhau. Trong đó, các nơ-ron có thể mô phỏng theo cơ chế tích lũy và phát (Integrated and Fire – I&F) đơn giản như sau: nơ-ron nhận xung từ các nơ-ron khác qua các dây thần kinh làm tăng điện thế lên, đến khi điện thế vượt quá một ngưỡng xác định nơ-ron sẽ phát ra một xung và điện thế được đặt lại bằng không. Với các khớp thần kinh, các nhà khoa học thần kinh đã phát hiện ra độ dẫn điện của chúng có thể được thay đổi tùy theo hiệu số thời gian xung đến và đi. Nếu tế bào thần kinh đến kích hoạt xung trước tế bào thần kinh sau thì độ dẫn điện của khớp thần kinh sẽ tăng lên ngược lại. 

Cơ chế này cho phép các khớp thần kinh “học” (điều chỉnh độ dẫn) thông qua các xung chảy qua nó và gọi là cơ chế đàn hồi xung thời gian (Spike-timing Dependent Plasticity – STDP). I&F và STDP là hai tính năng cơ bản nhất của một mạng SNN, đều lấy ý tưởng từ các cơ quan sinh học và do vậy được kỳ vọng sẽ khiến cho SNN có được hiệu suất gần hơn với trí thông minh tự nhiên.

Bên cạnh các cơ chế I & F và STDP, chúng ta cần thêm các quy tắc học cho SNN cho các bài toán AI, cả không giám sát và giám sát. Các công trình gần đây đã cho thấy sự tiến bộ về các thuật toán và quy tắc này. Vấn đề còn khó khăn hơn ở mức độ chế tạo. Ở mức cao, chúng ta có thể sử dụng máy tính kiến trúc Neumann và công nghệ CMOS để mô phỏng SNN, ví dụ:

1. SpiNNaker (Đại học Manchester) sử dụng lõi ARM9 để làm nơ-ron thần kinh, giao tiếp với nhau qua xung với giao thức hướng sự kiện. Hệ thống lớn nhất bao gồm 1 triệu lõi / bộ xử lý và mô phỏng được các chức năng cơ bản của bộ não

2. TrueNorth (IBM): nơ-ron thần kinh được tích hợp trên chip và dây thần kinh được mô phỏng bởi bộ nhớ SRAM cục bộ với một mức độ rời rạc nhất định. Các nơ-ron có thể thực hiện cơ chế I & F động và hoạt động không đồng bộ. Việc tích hợp trên chip cho ra hiệu suất năng lượng cao hơn khoảng ba cấp so với CPU thông thường.

3. Loihi (Intel): sử dụng kiến ​​trúc sư tương tự như TrueNorth với bóng bán dẫn hiệu ứng trường kích thước 14nm. Chip chứa đựng 130.000 nơ-ron và 130 triệu khớp thần kinh, cho phép một số dạng quy tắc học tập STDP

Tuy nhiên các cấu trúc trên vẫn dựa trên công nghệ CMOS và cần số số lượng lớn mạch, transistor để mô phỏng nơ-ron và khớp nối thần kinh. Chúng đã thực hiện được các chức năng chính của SNN là I & F, STDP, giao tiếp không đồng bộ nhưng còn phức tạp về mặt kiến trúc vật liệu. Gần đây, các thiết bị trở nhớ – memristive đã nổi lên như là công nghệ nano thay thế cho công nghệ CMOS cho mạng SNN. 

Đây là một điện trở với hai đầu cuối, đặc biệt ở chỗ điện trở có thể thay đổi liên tục bằng cách áp dụng các xung điện thích hợp. Tính nhớ được này được thực hiện thông qua các cơ chế vật lý khác nhau như chuyển pha, khuếch tán ion, hiệu ứng spintronic,… và có thể được sử dụng để biểu diễn các cơ chế I & F, STDP chỉ trên một linh kiện duy nhất (hoặc thêm một trở nữa). Thiết bị này trở nên đặc biệt phù hợp để triển khai SNN vì nó cho phép tích hợp rất nhiều trở nhớ, giống như cách mạch IC tích hợp transistor, tạo thành mạng SNN với hàng trăm triệu nơ-ron và khớp thần kinh. Hiệu suất như vậy cao hơn ít nhất một nghìn lần so với công nghệ hiện tại và rất thuận tiện cho việc tính toán AI (đào tạo) hay các trung tâm dữ liệu để giảm chi phí thực hiện các tính toán AI trên đám mây. 

Hơn nữa, nhờ việc chỉ có hai đầu cuối, các memristor có thể được chế tạo ở dưới kích thước 10 nano mét và chuyển đổi với thời gian nano giây, cho phép tích hợp phần cứng dày hơn. Các công nghệ hiện tại vẫn đang gặp khó khăn ở việc chế tạo ổn định (các đặc tính I&F, STDP) và tích hợp quy mô lớn, nhưng memristor đang là một ứng cử viên lý tưởng cho các thiết bị AI trong tương lai. Đặc biệt phù hợp hơn cho các thiết bị nhúng cần hạn chế về năng lượng tỏa ra ví dụ: điện thoại di động, robot di động và thiết bị bay không, thiết bị internet (vạn vật),…

Tóm lại, tương lai của AI được dự đoán sẽ dựa trên công nghệ mới không bị ràng buộc bởi kiến trúc máy tính Neumann hiện tại, với các tính năng cơ bản sau:
– Tính toán quy mô lớn trên linh kiện và bộ nhớ cục bộ
– Không sử dụng (hoặc rất ít) số hóa nhị phân
– Tính toán tự nhiên hơn: dựa trên hiệu ứng vật lý/sinh học.

Trên thị trường, trở nhớ đã được dùng để chế tạo bộ nhớ (ReRAM) và đã được thương mại hóa bởi HP, Fujitsu S bán dẫn, Hynix, …. Chip AI dựa trên trở nhớ cũng đang được nghiên cứu và phát triển tích cực bởi các nhóm ở IBM, Đại học Massachusetts, với độ chính xác đang tiếp cận với kiến ​​trúc DNN hiện tại (nhưng điện năng tiêu thụ nhỏ hơn nhiều). 

Cuối cùng nhưng không kém phần quan trọng là chip AI có thể sử dụng các hiệu ứng và vật liệu khác, phi điện tử, không nhất thiết theo kiến trúc SNN nói trên. Ví dụ như Lightelligence, Luminous and Lightmatter là các start-up AI sử dụng ánh sáng để chứa thông tin và tính toán bằng các thiết bị quang học như giao thoa kế, bộ suy hao. Những start-up này được tài trợ bởi các nhà đầu tư nổi tiếng bao gồm Bill Gates và Travis Kalanick. Ngoài ra thì AnotherBrain còn đề xuất một ý tưởng táo bạo hơn là dùng các cấu trúc tế bào sinh học để thực hiện tính toán AI. AnotherBrain cũng đã được đầu tư nhiều chục triệu đô la. 

Hãy tưởng tượng trong tương lai, thiết bị AI sẽ như là một chiếc hộp đen có thể phát hiện nếu một con vật đi qua, với bên trong hoặc là các gương, giao thoa kế, … hoặc là các mạch điện nối qua các linh kiện nano. Các thiết bị này nhận dạng tức thời do truyền ánh sáng hoặc điện thế với tốc độ ánh sáng, không tính toán số, không vi xử lý và không phần mềm (hoặc rất ít để hỗ trợ). □
——-

Tài liệu tham khảo

1. Tavanaei, A., Ghodrati, M., Kheradpisheh, S. R., Masquelier, T., and Maida, A. (2018). Deep learning in spiking neural networks. Neural Networks

2. W. Gerstner, W. M. Kistler, R. Naud, and L. Paninski, Nơ-ronal dynamics: From single nơ-rons to networks and models of cognition. Cambridge University Press, 2014.

3. Wang, Z., Joshi, S., Savel’ev, S. et al. Fully memristive neural networks for pattern classification with unsupervised learning. Nat Electron 1, 137–145 (2018) doi:10.1038/s41928–018–0023–2

4. Bipin Rajendran, Abu Sebastian, Michael Schmuker, Narayan Srinivasa, Evangelos Eleftheriou, Low-Power Neuromorphic Hardware for Signal Processing Applications, Special Issue on Learning Algorithms and Signal Processing for Brain-Inspired Computing in the IEEE Signal Processing Magazine

5. Pfeiffer M and Pfeil T (2018) Deep Learning With Spiking Nơ-rons: Opportunities and Challenges. Front. Neurosci. 12:774. doi: 10.3389/fnins.2018.00774

6. Camuñas-Mesa, L.A.; Linares-Barranco, B.; Serrano-Gotarredona, T. Neuromorphic Spiking Neural Networks and Their Memristor-CMOS Hardware Implementations. Materials 2019, 12, 2745.

7. Boybat, I., Le Gallo, M., Nandakumar, S.R. et al. Neuromorphic computing with multi-memristive synapses. Nat Commun 9, 2514 (2018) doi:10.1038/s41467–018–04933-y

*TS Nguyễn Quang (ĐH Quốc tế Hồng Bàng)

Nguyễn Quang – tiasang.com.vn