Đây là (bản nháp) lời giới thiệu sách tôi viết cho bản dịch quyển Battle Hymn of the Tiger Mother, sẽ được Alpha Books xuất bản. Bạn nào muốn xin sách xin liên hệ bạn Cảnh Bình, tớ không có sơ múi gì hết.

0O0

Trích đoạn trong quyển “Khúc chiến ca của Mẹ Hổ” được tác giả Amy Chua đăng trên Tạp chí Phố Wall có thể nói không ngoa là đã khơi mào cho một cuộc thảo luận sôi nổi về triết lý giáo dục con cái trên toàn nước Mỹ. Trong sách, Amy Chua đã “tường thuật” lại, có phần bông lơn và thậm xưng, về hành trình dạy con nghiêm khắc “kiểu Trung Hoa” của bà để dẫn đến hai cô con gái rất thành công trong học hành: cô chị vừa được Harvard nhận, và cả hai cô con gái đều chơi nhạc cụ cổ điển xuất sắc.

Có thể hiểu tại sao người Mỹ lại bị “chạm vào dây thần kinh” vì quyển sách này. Một mặt, triết lý giáo dục con cái của họ nhìn chung là trái ngược với những gì Amy Chua thể hiện trong sách. Họ luôn đề cao tính độc lập của trẻ em, để cho trẻ em được rất nhiều tự do chọn lựa trong học hành và giải trí, xây dựng lòng tự trọng và cá tính nghi ngờ quyền thế. Mặt khác, người Mỹ phải đối mặt với các con số cụ thể, rằng học sinh gốc Á chiếm trên 50% tại các trường trung học số một nước Mỹ như Lowell, Stuvyesant, Hunter College, rằng 44% người Mỹ gốc Á có bằng đại học so với 26% của dân da trắng.

Kể cũng khá oái oăm là ở Trung Quốc các nhà giáo dục đã và đang tìm cách thoát ly khỏi lối giáo dục từ chương, nghiêm ngặt chặt chẽ, tạo ra một thế hệ những con ong thợ rất tốt luôn phục tùng nhưng thiếu hẳn tính sáng tạo. Trong khi đó, ở Mỹ các nhà giáo dục luôn lo lắng và tranh luận về sự sa sút của kết quả thi cử của học sinh Mỹ so với trẻ em cùng tuổi trên thế giới. Ranh giới cân bằng tinh tế giữa hai triết lý giáo dục trong thời đại toàn cầu hóa có lẽ là một trong những nguyên nhân chủ đạo của cuộc thảo luận sôi nổi không hồi kết này.

Các kết quả nghiên cứu tâm lý trẻ em hiện nay cũng “xẻ” Amy Chua làm đôi, nửa đúng nửa sai. Các nghiên cứu tâm lý học đều khẳng định rằng chỉ có lao động miệt mài thì mới có thể thành công ở một công việc bất kỳ, chơi đàn piano, vẽ, hay giải Toán. Sự nghiêm khắc của Amy Chua với hai con: không TV và video games, không ngủ ở nhà bạn, luôn phải được điểm A, 6 tiếng piano mỗi ngày, v.v., đã góp phần dẫn đến thành công của hai cô bé. Và, bà Amy Chua cũng hoàn toàn đúng rằng nếu không lao động cho đến khi xuất sắc thì sẽ không thể phát triển được sự đam mê với công việc. Mà một khi ta đã đam mê thì ta lại càng xuất sắc. Mặt khác, sự khắc nghiệt cả về tâm lý lẫn vật lý của bà (như việc thóa mạ và hành xác các cháu) có khả năng dẫn đến những hậu quả khôn lường trong phát triển tâm lý và tính cách cá nhân về lâu dài. Các em gái Mỹ gốc Á từ 15 đến 24 tuổi có tỉ lệ tự vẫn cao nhất trong các nhóm chủng tộc.

Một loạt số thống kê khác mở rộng cuộc thảo luận theo hướng mới. Ở Mỹ thì học sinh Mỹ gốc Á chiếm gần 20% tỉ lệ sinh viên ở các trường Ivy-League (Harvard, Princeton, Yale, Brown, Cornell, Columbia, Dartmouth, UPenn). Đó là chưa kể các học sinh gốc Á đã phải thi điểm SAT trung bình cao hơn các nhóm khác 150 điểm thì mới vào được các trường này. Thế nhưng, mặc dù chiếm 5% dân số Mỹ, người Mỹ gốc Á chỉ chiếm 0,3% các viên chức ở các tập đoàn, ít hơn 1% thành viên các ban bệ ở các tập đoàn, và 2% hiệu trưởng các đại học. Chỉ có 9 CEOs gốc Á trong danh sách Fortune 500. Thậm chí, ở những chỗ mà dân gốc Á thống lĩnh về lượng như ở thung lũng Silicon, các con số cũng mất cân xứng tương tự. Một phần ba các kỹ sư phần mềm ở thung lũng Silicon là gốc Á, thế nhưng họ chỉ chiến 6% thành viên các ban bệ và 10% viên chức trong 25 công ty lớn nhất thung lũng. Ở viện sức khỏe quốc gia Mỹ, 21.5% các nhà khoa học là người gốc Á, nhưng chỉ có 4.7% là các giám đốc.

Có lẽ, thành công nhất của Amy Chua là quyển sách của bà khơi mào cho mỗi bậc cha mẹ chúng ta có cơ hội tranh luận, tư duy, và hình thành một triết lý giáo dục cho riêng mình, chứ không phải do “Khúc chiến ca Mẹ Hổ” là một cẩm nang nuôi dạy trẻ. Một số nghiên cứu trong ngành Kinh Tế học gần đây đã gợi ý rằng, giáo dục của cha mẹ không phải là chỉ số chính đo “thành công” của con cái. “Môi trường” mới là chỉ số chính. Đa số con cái của các đồng nghiệp khoa tôi (các giáo sư trong một đại học Mỹ) đều học các trường đỉnh, không Ivy-League thì Stanford, Berkeley. Một đồng nghiệp người Hoa thậm chí rất “phản”-Amy Chua. Ông nói Amy Chua làm xấu hình ảnh Hoa kiều ở Mỹ. Con trai ông được nuôi dạy theo kiểu “Tây”: cho nhiều chọn lựa và phát triển cá tính. Cậu bé chán Cello thì sang học Guitar, chán Toán thì sang học Khoa Học Máy Tính. Năm vừa rồi cậu thi giải nghiên cứu khoa học trẻ của hãng Intel được vào top-40, và đã được vào Nhà Trắng bắt tay tổng thống Obama. Cậu đã được hai trường số 1 thế giới về khoa học và công nghệ nhận: CalTech và MIT. Để làm đối trọng với Mẹ Hổ, ta có thể gọi ông là Ba Voi: hiền lành và cung cấp một nền tảng vật chất vững chãi và môi trường sinh hoạt lành mạnh cho con mình.

Tìm một điểm cân bằng hữu lý trong giáo dục con cái sẽ là một hành trình rất cá nhân của từng bậc phụ huynh. “Khúc chiến ca của Mẹ Hổ” gợi mở cho chúng ta nhiều vấn đề thiết thực cần giải quyết trong hành trình này. Quan trọng hơn hết, có lẽ chúng ta nên lưu tâm rằng “làm thế nào để nuôi con thành công?” không đồng nghĩa với “làm thế nào để dưỡng dục một con người hạnh phúc?”

Sài Gòn, 7/6/2011
Ngô Quang Hưng

Quyển sách thật sự quyến rũ. Có nhiều bản online miễn phí. Ví dụ như bản ở Econlib. Nội dung của bài này quay quanh chương 7 của quyển sách.

1. Khoáng Từ Giáo.

(“Khoáng từ giáo” là tôi dịch từ chữ “mineral magnetism”, trong tiếng Anh ý là một niềm tin, một chủ nghĩa, dựa trên sức mạnh của nam châm.)

Paracelsus (1493–1541) là một nhân vật đặc sắc trong lịch sử Y học. Ông vừa là chiêm tinh gia, vừa là bác sĩ, nhà giả kim, cùng với nhiều thứ khác. Ông là người đầu tiên nói đến khái niệm tiềm thức.

Paracelsus tin rằng nam châm chính là hòn đá của triết gia, rằng nam châm có sức mạnh thần diệu, có thể dùng để chữa bệnh. Paracelsus du khảo nhiều năm ở Ba Tư, Ả Rập, để tìm núi nam châm nổi tiếng trong truyền thuyết Đông Phương. Khi hành nghề bác sĩ ở Basle (Thụy Sĩ), Paracelsus dùng một cục đá hoặc cục pha lê, mà ông ta bảo là có từ tính, để chữa bệnh động kinh, hoảng loạn, và các đột biến co giật khác. Dần dần có nhiều người học theo cách chữa trị của Paracelsus, và danh tiếng của Paracelsus vang xa.

Một trong những phương pháp của Paracelsus như sau. Paracelsus tin rằng ta có thể truyền bệnh, dùng nam châm, từ bệnh nhân xuống … đất. Có 6 cách làm nhưng ở đây ta chỉ kể một cách. “Lấy nam châm, trộn thấm với xác ướp, và trộn với đất. Gieo vào đất này một vài hạt cây nào đó có tính tương thích với bệnh cần chữa. Trộn thật kỹ, bỏ vào chậu, và tưới cây hàng ngày dùng nước tắm của người bệnh. Từ từ, bệnh sẽ truyền theo cây xuống đất. Mang cây từ chậu trồng xuống một mảnh đất to hơn. Khi cây lên mầm thì hết bệnh.”

Một tín đồ khác của Khoáng Từ Giáo bảo bệnh nhân uống bột nam châm, xong rồi đắp sắt vào vết thương để bột nam châm theo máu hút ra các loại u bướu.

Khoáng từ giáo lan truyền khắp Âu Châu, là nguồn gốc của những phương pháp chữa bệnh như bột cảm thông, và thuốc xoa vũ khí (weapon salve). Những cái tên như Kenelm Digby (người Anh), Valentine Greatrakes (người Ireland), Francisco Bagnone (người Ý) đã đi vào lịch sử Y Học với những phương pháp dựa trên Khoáng Từ Giáo của họ. Một số nhân sĩ nổi tiếng như van Helmont (người Bỉ) hay Balthazar Gracian (người Tây Ban Nha) cũng viết sách và lên tiếng ủng hộ niềm tin vào sức mạnh của Khoáng Từ Diệu Pháp.

2. Thú Từ Giáo.

(“Thú từ giáo” là tôi dịch từ chữ “animal magnetism“, trong tiếng Anh ý là một niềm tin, một chủ nghĩa, dựa trên sức mạnh của từ tính của muôn loài, trong đó có con người.)

Khi khoáng từ giáo phát triển và lan xa hơn, người ta phát hiện ra rằng không chỉ nam châm mới “chữa bệnh” được, mà chỉ cần dùng tay cộng với một số phương pháp nhất định là cũng đạt được cùng kết quả. Thú Từ Giáo ra đời từ đó, và cha đẻ của nó là Franz Mesmer (1734–1815), một bác sĩ người Đức. Mesmer học Y học tại đại học Vienna, nhận bằng năm 1766, và viết luận án về đề tài ảnh hưởng của các hành tinh đến cơ thể con người.

Franz Anton Mesmer (Ảnh của Wikipedia)

Mesmer tin rằng có một “chất” (fluid) nào đó có khắp vũ trụ mà dựa trên “chất” này các hành tinh, ngôi sao tác động hút đẩy lẫn nhau, tác động vào quả đất và muôn loài làm cho mọi thứ hoạt động hài hòa với nhau. Ảnh hưởng của chất này lên hệ thần kinh tạo ra hai trạng thái tâm lý gọi là sự căng thẳng (intension) và sự dịu êm (remission). Điều này có thể quan sát thấy ở nhiều chứng bệnh.

Khoảng năm 1772-1773, Mesmer gặp cha (cố) Hell — là giáo sư khoa Thiên Văn của đại học Vienna. Cha Hell đã phát triển một vài cái đĩa thép nhiễm từ có hình dáng đặc biệt, và đã dùng nó chữa bệnh thành công bằng cách xoa lên người. Mesmer thử dùng đĩa và cũng thành công. Từ từ, Mesmer phát triển lý thuyết ra và thấy rằng chỉ cần “từ tính” của con người cũng đủ chữa bệnh. Ví dụ, Mesmer khám phá ra rằng chỉ cần di chuyển bàn tay từ đầu đến chân, không cần đụng đến bệnh nhân, cũng chữa được bệnh. “Thú Từ Giáo” ra đời từ đó.

Với khám phá này, Mesmer viết bài gửi cho các hiệp hội khoa học trên khắp châu Âu. Chỉ có hội khoa học ở Berlin trả lời, nhưng với lời lẽ không nhã nhặn gì cho lắm. Sau một thời gian, Mesmer thấy không làm việc được ở Vienna, đặc biệt là sau lần không chữa được cho Maria Theresia von Paradis khỏi bị mù, tiếng tăm bị tổn hại, Mesmer chuyển địa bàn sang Paris năm 1778. (Nghe nói là Mozart viết bản concerto số 18 cung Si thứ cho Paradis.) Ở Paris, Mesmer tìm được một bác sĩ có tiếng là M. D’Eslon tin tưởng và ủng hộ. Từ đó trở đi, “Thú Từ Giáo” hay “Mesmer giáo” trở thành một hiện tượng thời thượng ở Paris. Mesmer trở nên cực kỳ giàu có, đặc biệt có rất nhiều tín đồ là phụ nữ ở mọi thành phần sang hèn.

Một trong những sinh hoạt và cách chữa bệnh của Mesmer giáo như sau.

Ở trong công sảnh có một cái chậu lớn hình ô van, dài khoảng hơn một mét, và sâu khoảng 25cm. Trong chậu có nhiều chai rượu, được đổ đầy nước nhiễm từ. Sau đó nước được đổ thêm vào chậu để ngập mấy chai rượu. Thỉnh thoảng các mẩu sắt được ném vào để tăng từ tính. Chậu có nắp bằng sắt, đục nhiều lỗ, và được gọi là cái baquet. Có mấy cái cần bằng sắt cắm vào các lỗ để cho bệnh nhân dí vào các vết thương. Bệnh nhân ngồi xung quanh cái baquet, nắm tay nhau và ép đầu gối lại để thêm tác động của từ tính.

Sau đó có các giáo đồ nam, thường là khỏe mạnh và đẹp trai, đi ra nhỏ thêm các chất lỏng vào các bệnh nhân. Xoa bóp nhẹ dọc xương sống và vùng ngực của các quí bà, nhìn thẳng vào mắt các bà để từ hóa họ bằng mắt. Trong toàn bộ quá trình thì phải có im lặng tuyệt đối, ngoại trừ vài tiếng Harmonica và Piano văng vẳng. Từ từ tinh thần của quí bà lên vút cao, từng người từng người một chuyển sang trạng thái điên loạn, co giật. Có người khóc và bứt đầu bứt tai. Người thì cười váng lên trong khi nước mắt chảy ròng ròng. Người khác thi la hét liên hồi cho đến khi họ mê man bất tỉnh.

Khi mà trạng thái hoảng loạn mê sảng đã lên đến đỉnh cao, Mesmer bước vào, mặc đồ lụa và phất gậy phép bằng nam châm, màu trắng. Dùng gậy và dùng ánh mắt, Mesmer từ từ chữa các bệnh nhân khỏi trạng thái điên loạn.

Mesmer trở thành một hiện tượng ở Paris. Chữa được rất nhiều bệnh nhân. Thu thập thêm rất nhiều tín đồ. Từ “mesmerize” (mê hoặc) ra đời trong ngữ cảnh này. Đến mức vua Louis 16 phải ra lệnh thành lập một ủy ban điều tra, năm 1784. (Louis 16 cùng thời với Nguyễn Ánh, là ông vua duy nhất trong lịch sử nước Pháp bị xử chém, do cách mạng Pháp.)

Benjamin Franklin (Image from Wikipedia)

Đây có lẽ là một trong những ủy ban điều tra uy tín nhất trong lịch sử nhân loại, bao gồm các thành viên như Benjamin Franklin (một trong những người sáng lập nước Mỹ, lúc đó là đại sứ của Mỹ ở Pháp), nhà thiên văn Jean Sylvain Bailly, bác sĩ Joseph-Ignace Guillotin, nhà hóa học Antoine Lavoisier, v.v.

Bailly có trách nhiệm viết báo cáo. Trong báo cáo ông ghi lại những cảnh tượng mà ủy ban điều tra chứng kiến:

Rất nhiều bệnh nhân ngồi quanh cái baquet, nhận điều trị từ tính bằng nhiều cách: dùng cái cần sắt cắm vào baquet, dùng các sợi dây cuốn quanh người, cùng liên kết giữa các ngón cái (để truyền từ tính từ các bệnh nhân khác). Trong khi đó tiếng piano hoặc là một âm thanh trầm bổng được chơi, truyền từ tính vào không khí. Các bệnh nhân cũng được nhiễm từ bằng các dùng ngón tay hoặc gậy từ xoa lên mặt, lên đầu, vào vết thương hoặc bộ phận bị bệnh. Mỗi buổi chữa bệnh mất vài tiếng.

Các bệnh nhân với bệnh lý khác nhau phản ứng khác nhau. Có người bình thản. Có người ho, khạc nhổ, và thấy hơi đau, hơi nóng, và toát mồ hôi. Người khác thì từ từ lên cơn hoảng loạn, co giật cực kỳ man dại và đau khổ. Những cơn hoảng loạn này thực sự đáng kinh ngạc về số lượng lẫn về độ căng thẳng. Thứ nhất là một người hoảng loạn thì cũng làm cho người khác bị hoảng loạn. Ủy ban điều tra đã chứng kiến những cơn hoảng loạn mấy giờ đồng hồ liền. Trong con hoảng loạn nước văng tung tóe, hành động bạo lực, đôi khi thấy vệt máu văng ra, chân tay co giật không điều khiển được, cả người cũng co giật, cổ họng co lại, mắt trợn trắng nhờ, la hét choáng váng, nước mắt, khóc, cười vô chừng. Trước hoặc sau cơn hoảng loạn thì người ta rơi vảo trạng thái trầm cảm, đôi khi choáng. Chỉ một thay đổi nhỏ trong âm thanh (như âm lượng piano) cũng có tác dụng lớn. Chơi nhạc nhanh thì kích thích bệnh nhân nhiều.

Không thể tả được cảm giác kinh ngạc, kinh dị khi chứng kiến những cơn điên loạn này. Ai chưa thấy thì không thể tin được là chúng có thể xảy ra. Hầu hết những người bị lên cơn là phụ nữ, rất ít đàn ông.

Ủy ban điều tra mất 5 tháng để làm thí nghiệm. Và cuối cùng họ cũng viết ra một báo cáo.

Bạn đọc có lẽ nên để dành phài phút để nghĩ xem những thí nghiệm kiểu gì nên được tiến hành, nếu bạn nằm trong ủy ban điều tra.

3. Sức mạnh của sự tự huyễn hoặc

Kết luận của ủy ban điều tra gồm 2 ý chính:

• Quả thực là phương pháp của Mesmer có chữa được một số người bệnh.
• Nhưng kết quả chữa bệnh là do … người bệnh tự huyễn hoặc mình mà khỏi chứ không phải do có “từ tính” gì sất.

Nếu dùng phương pháp của Mesmer mà không cho bệnh nhân biết thì không có tác dụng gì cả. Nếu dùng baquet giả và các dụng cụ giả, không phải sắt hay nam châm thì vẫn có tác dụng y như khi dùng baquet thật (với cả các triệu chứng cuồng loạn, co giật), miễn là bệnh nhân tin rằng họ đang được chữa bằng Thú Từ Pháp.

Báo cáo này làm hỏng uy tín của Mesmer ở Pháp. Nhưng lúc này Mesmer đã giàu có, quay lại Đức và mất năm 1815.

Tín đồ Thú Từ Giáo vẫn lan ra Anh, Pháp, Đức, với các nhân vật như Marquis de Puysegur (một trong những cha đẻ của phương pháp thôi miên, biến thể từ phương pháp Mesmer), Chevalier de Barbarin, bác sĩ Mainauduc, Holloway và Loutherbourg, v.v. Bọn họ kiếm được rất nhiều tiền và có nhiều người tin theo.

Tractor của Perkins (từ Wikipedia)

Đến khoảng 1796, một biến thể của Khoáng Từ Giáo xuất hiện ở Mỹ. Elisha Perkins (1741-1799), một bác sĩ Mỹ, sáng chế ra một dụng cụ chữa bệnh tiếng Anh gọi là cái “Tractor”, gồm hai cái kim to, mỗi cái dài khoảng 8cm. Perkins bảo là chúng làm từ kim loại đặc biệt. Thậm chí Perkins còn đăng ký bản quyền sáng chế có thời hạn 14 năm cho cái “Perkins Tractors” này. Perkins dùng nó để chữa các loại đau đớn, sưng tấy, thấp khớp, các loại đau ở đầu và mặt. Ông ta chữa bệnh bằng cách lấy 2 đầu nhọn của cặp Tractor cà qua lại vào chỗ đau, Perkins bảo là làm thế thì “dòng điện đau” sẽ theo tractor mà ra. Sau đó Perkins “xuất khẩu” nó sang Anh Quốc và Đan Mạch. Thậm chí có 12 bác sĩ của bệnh viện Hoàng Gia Frederick ở Đan Mạch ủng hộ phương pháp của Perkins. Ở Anh Quốc ông viết sách và bán các bộ Tractors, 5 guineas một bộ.

Sau khi Perkins mất (1810), các bác sĩ khác bắt đầu nghi ngờ và làm thí nghiệm. Đến đây chắc các bạn cũng biết thí nghiệm kiểu gì thì nên làm. Bác sĩ John Haygarth (1740–1827) làm các thí nghiệm cho thấy chính sự huyễn hoặc mới chữa được bệnh. Haygarth thử dùng Tractor gỗ (sơn cho giống thật) thì các bệnh nhân cũng khỏi như thường. Thí nghiệm của ông có rất nhiều nhân chứng, nhưng chỉ có các bệnh nhân thì không biết là có người nhìn. Ví dụ: 5 bệnh nhân được chọn từ một bệnh viên ở Bath. Bốn người bị bệnh thấp khớp nặng ở cổ chân, đầu gối, cổ tay, và hông; người thứ 5 thì bị nhiễm bệnh gut vài tháng. Sau khi áp dụng Tractor giả (bằng gỗ), 4 trong 5 người nói là họ bớt đau ngay lập tức. Ba người nói là không những bớt đau, mà còn bớt rất nhiều. Có người nói là đầu gối của hắn đã thấy ấm hơn, và có thể tự đi bộ trong phòng được, mặc dù ngay ngày hôm trước thôi thì bệnh nhân đau đến mức không đi nổi. Ngày hôm sau thì chữa lại với bộ Tractor thật (kim loại) thì báo cáo của bệnh nhân vẫn như với bộ Tractor giả.

Bác sĩ Haygarth ghi lại các khám phá của mình thành sách (có thể đọc online miễn phí):

Haygarth, J., Of the Imagination, as a Cause and as a Cure of Disorders of the Body; Exemplified by Fictitious Tractors, and Epidemical Convulsions (New Edition, with Additional Remarks), Crutwell, (Bath), 1801.

Tạm dịch tựa đề là “Nói về sự tự huyễn hoặc, như là nguyên nhân gây ra và cũng là phương thuốc chữa các rối loạn trong cơ thể; Với ví dụ bằng bộ Tractors giả và chứng co giật lây lan”. Đây là một quyển sách quan trọng trọng lịch sử Y Học, vì có thể xem nó là một trong những tài liệu đầu tiên viết rất kỹ với cả kết quả thực nghiệm cụ thể về hiệu ứng Placebo, tiếng Việt là “hiệu ứng giả dược”.

4. Hiệu ứng Placebo

Ủy ban điều tra của Franklin và Lavoisier (về Thú Từ Pháp ở trên) làm thí nghiệm công khai đầu tiên minh họa hiệu ứng placebo. Những thí nghiệm kể trên chính là những thí nghiệm mà các nhà nghiên cứu Y Học ngày nay gọi là các thí nghiệm có điều khiển Placebo (placebo-controlled experiments). Đại khái,  trong các thí nghiệm có điều khiển placebo, nếu muốn thử hiệu ứng của “từ tính”, chúng ta có thể thử bệnh nhân với các “gậy nhiễm từ” giả hoặc thật, cộng với bệnh nhân biết hoặc không biết rằng các gậy này là giả hay thật. Các thí nghiệm này cho ta biết là các cải tiến về sức khỏe của bệnh nhân là thật hay do tự huyễn hoặc mà ra.

Các thí nghiệm kiểu này thật ra đã được những người Công giáo cấp tiến tiến hành hồi cuối thế kỷ 16 đế chứng minh rằng mấy trò đuổi ma nhập (exorcism) của một bộ phận Công giáo chỉ là do bệnh nhân tự huyễn hoặc (hoặc đóng kịch) mà ra. Xem bài này ở Lancet (2009) với nhiều ví dụ. Franklin và Lavoisier cùng các cộng sự đã đọc một quyển sách của Montaigne, một trong những tác giả duy lý có ảnh hưởng sâu rộng nhất thời Phục Hưng. Quyển sách của Montaign, tên là “Sức mạnh của sự huyễn hoặc”, đã giải thích và cho các ví dụ tương tự như ta đã thấy trong bài viết này. Do đó, Franklin và Lavoisier hiểu rất rõ hiệu ứng placebo.

Hiện nay, hiệu ứng tâm lý placebo đã được Y Học hiện đại nghiên cứu tương đối kỹ. Xem bài này (2010) ở Lancet. Hiệu ứng này (và hiệu ứng nghịch đảo nocebo) hầu như là luôn hiện hữu trong bất kỳ trường hợp điều trị nào: điều trị tâm lý, vật lý, hay thuốc thang. Ví dụ, để thử thuốc mới thì người ta làm một viên thuốc giống hệt bằng … đường. Xem là tác động của thuốc là tâm lý hay sinh/vật lý. Thậm chí, các viên thuốc placebo (bằng đường) này còn có hiệu quả … tốt hơn các viên thuốc phản trầm cảm (anti-depression). Tách biệt hiệu ứng placebo ra khỏi hiệu ứng sinh/vật lý của một phương pháp chữa trị mới là rất khó khăn, cần nhiều thời gian và rất nhiều clinical trials. Thường là các phân tích meta tổng hợp sau một thời gian dài nghiên cứu trên nhiều nghìn bệnh nhân ta mới có thể có một kết luận tương đối khả tín về tác động của một phương pháp điều trị hay thuốc thang mới.

Hiệu ứng placebo cũng đã được thử rất nhiều để thử tác dụng của châm cứu. Kết luận sơ khởi là: (1) chưa có bằng chứng gì cho thấy có sự tồn tại của “huyệt đạo”, (2)  châm cứu giả có tác dụng chẳng kém gì châm cứu thật (kể cả khi không dùng kim châm vào da), tác dụng đa phần là tác dụng tâm lý, bị ảnh hưởng bởi văn hóa và niềm tin, và nhìn chung (3) có vẻ như châm cứu không có tác dụng nào hơn hiệu ứng placebo. Các nghiên cứu này đều thuộc loại phân tích “meta”, nghĩa là phân tích kết quả của vài chục nghiên cứu khác của nhiều nhóm bệnh viện và nhiều nghìn bệnh nhân chọn ngẫu nhiên khác nhau. Tuy vậy, tác dụng tâm lý của châm cứu vẫn là một tác dụng rõ rệt cho một số trường hợp nhất định, và vì thế một số tổ chức y tế như NIH vẫn khuyến khích nghiên cứu tiếp và dùng (1997).

Các nhà nghiên cứu Y Học vẫn tranh cãi về việc dùng hiệu ứng placebo như vậy để “lừa” bệnh nhân thì có hợp đạo đức nghề Y không. Xem bài này ở Lancet (2010). Do chữa trị theo hiệu ứng placebo tùy vào niềm tin và từng cá nhân, nếu có dùng nó thì chỉ nên là chọn lựa cuối cùng.

Tương tự như Mesmer, hiện nay vẫn còn tồn tại nhiều “nhà cầu nguyện” trị bệnh bằng niềm tin sâu sắc của bệnh nhân, ví dụ như tin vào Thượng Đế. Phương pháp này còn gọi là Faith Healing. Một vài faith healer nổi tiếng đã bị khám phá là lừa đảo, ví dụ như vụ James Randi chỉ ra mánh khóe của Peter Popoff. Xem bài này của James Randi về “John of God”, từ Brazil; và việc ABC-TV đã làm phóng sự không thật thà thế nào. CNN mới gần đây lại có một đoạn về “John of God” mà bác sĩ Sanjay Gupta đã quá nhẹ tay với sự lừa đảo. Xem thêm video dưới đây, phóng sự  cũ của ABC News, về một faith healer nổi tiếng khác đang hành nghề tên là Benny Hinn.

Đến đây, chúng ta không nên ngạc nhiên về sự cuồng loạn, khóc thét của các tín đồ tham dự các buổi “chữa bệnh” như của Benny Hinn.

Và, nếu một lúc nào đó, bạn tham dự một lễ “gọi hồn” mà một ai đó hay kể cả người nhà của mình tự nhiên ngã vật ra, nói lảm nhảm, co giật, thì cũng không nên quá ngạc nhiên. Hiệu ứng Mesmer chỉ có tác dụng với những người tin tuyệt đối. Ta thường hay nghe nói rằng những người “nặng vía” (nghĩa là không tin lắm) thì “gọi hồn” không có tác dụng gì. Cũng đừng ngạc nhiên. Nhỉ.

1. Hội xu ngửa
2. Từ ngữ dùng để phỉ báng, xưa và nay
3. Đập đầu vào tường mãi, một trong hai thứ sẽ vỡ
4. Đồng hồ nguyên tử ở bệnh viện phụ sản
5. Bọn cướp biển và hiện tượng ấm toàn cầu
6. Shakespeare và một triệu con khỉ
7. Từ công ty đoán giá chứng khoán đến hợp tác xã đánh đề
8. Khi những con giun đất hiển linh
9. Vượt định kiến bằng Lăng Ba Vi Bộ
10. Được làm vua, thua làm … chú thích

1. Hội xu ngửa.

   Tương truyền rằng, nhà vua ở một vương quốc vĩ đại nọ rất yêu khoa học. Tên miền của vương quốc này là NN. Ông ta muốn tìm hiểu cơ động học của tiền xu vào những đêm nguyệt thực, vì đây là những đêm thiên địa dung hòa, vũ trụ tiết lộ bí mật của nó. Cứ mỗi lần nguyệt thực, ông yêu cầu mỗi người dân thảy một đồng xu xem nó sấp hay ngửa. Sau một thời gian, dân chúng cũng nhiễm tinh thần yêu chân lý của nhà vua, và họ đưa ra những mô hình dự đoán sấp ngửa. Ngưu tầm ngưu, mã tầm mã, mô hình tầm mô hình.

   Hiệp hội mười đồng xu ngửa ra đời trong hoàn cảnh ấy. Mô hình dự đoán của hiệp hội này rất đơn giản: các đồng xu thảy trong một đêm nguyệt thực luôn ra mặt ngửa. Vương quốc nọ có khoảng 100 triệu dân. Hiệp hội mười đồng xu ngửa có trên dưới 100 nghìn thành viên. Họ có cả một website tên là “xungửa.còm” rất đông khách vãng lai. Tất cả các đồng xu thảy bởi 100 nghìn thành viên này trong 10 lần nguyệt thực gần đây nhất đều cho ra mặt ngửa, vị chi là 1 triệu đồng xu ngửa. Các trải nghiệm của họ hoàn toàn nhất quán với mô hình. Họ lý luận rằng xác suất mà cả một triệu đồng xu đều ngửa là một phần 2 lũy thừa một triệu. Mà 2 mũ 130 thôi đã nhiều hơn tổng số nguyên tử trên toàn vũ trụ rồi. Do đó lý thuyết của họ không thể nào sai!

   Trời sinh cả Du lẫn Lượng. Song song với họ, còn có hiệp hội mười đồng xu úp, rồi điều tra census thường niên của nhà vua cho thấy còn có cả hiệp hội hiệp hội năm ngửa, năm sấp, hiệp hội sấp ngửa năm lần, hiệp hội sấp sấp ngửa ngửa sấp hai lần, và cỡ chừng 1019 hiệp hội khác. Các hiệp hội này tranh cãi nhau chí tử, sắp sửa bạo loạn đến nơi.

   Ông vua nọ rất buồn, cố gắng đứng ra hòa giải. Phụng thiên thừa mệnh, hoàng đế chiếu rằng: đến 7 đêm nguyệt thực kế tiếp, tự thân vua sẽ thảy đồng xu, và hiệp hội nào đoán đúng cả 7 đồng xu sẽ là kẻ chiến thắng, hội trưởng sẽ được phong chức quốc sư, tiền tài quyền lực không bút nào tả xiết, kể cả các tay bút sừng sỏ nhất của Minh Biện (nghĩa là không sừng sỏ gì lắm). Nguyệt thực thì mỗi năm có từ 0 đến 3 lần, phải chờ đến 5 năm sau kết quả mới được công bố. Kết quả là: còn đến cả chục hiệp hội đoán đúng cả 7 đồng xu! Ông vua thấy thế buồn quá ngã vật ra chết lăn quay cù quày, ôm xuống tuyền tài cái mộng giải thích cơ động học đồng xu. Mặc dù chẳng hội nào chiếm được chức thái sư, kể từ ngày đó, các hiệp hội này danh tiếng nổi như cồn, trở thành các trường phái nghiên cứu môn cơ động học đồng xu đêm nguyệt thực mà hiện nay có rất nhiều môn đệ tử trên toàn thế giới.

2. Từ ngữ dùng để phỉ báng, xưa và nay.

   Đó là chuyện xưa. Ngày nay, ở một quốc gia khác với tên miền VN, cũng có nhiều môn phái lớn. Chỉ hơi khác là các mặt đồng xu ở quốc gia này được in nhiều thứ hơn là sấp/ngửa:

   Đồng xu	Ngửa	Sấp
   1	Mũi tẹt	Mũi tẹt hơn
   2	Làm cho Tuổi Trẻ	Làm cho Thanh Niên
   3	Thi Đại Học được ≥ 13.5 điểm (vừa đậu!)	Thi Đại Học được < 13.5 điểm
   4	Sinh ra trong gia đình khá giả	Sinh ra trong gia đình nghèo
   5	Bố mẹ cho genes tốt	Bố mẹ không cho genes tốt
   6	Sinh bên này vĩ tuyến 17	Sinh bên kia vĩ tuyến 17
   7	Cao trên 1 mét 45	Cao dưới 1 mét 45
   8	Vòng ngực trên 72cm	Vòng ngực dưới 72cm
   9	Cha mẹ đặt tên là Lê Văn Kiểm	Cha mẹ đặt tên là Tăng Minh Phụng
   10	…	…

   Và hiệp hội mười xu ngửa trong quốc gia này có tên rất lạ là hiệp hội èo lít. Những người còn nhớ văn hóa vương quốc NN cổ xưa không thể hiểu được tại sao mười xu ngửa trong quốc gia VN lại được gọi là èo lít, chắc là cần thương hiệu mới vì sợ vi phạm tác quyền. Nhưng khác nhau chỉ về tên gọi, còn hiện tượng thì vẫn như ở NN: các hiệp hội vào In Tờ Lét phỉ nhau chí tử. Thậm chí thành viên các hiệp hội còn dùng những từ như “ngu”, “dốt”, “cộng sản”, “chống cộng Bolsa”, “hèn”, “đểu”, vân vân, để gọi nhau.

   Hồi xưa ở vương quốc NN người ta hay chửi nhau: “mày là cái đồ sấp ngửa ngửa sấp sấp”.

3. Đập đầu vào tường mãi, một trong hai thứ sẽ vỡ.

   Trong vương quốc VH, xu ngửa = nhà xuất bản nhận in bản thảo, xu sấp = nhà xuất bản từ chối in bản thảo.

   Năm 1995, một phụ nữ người Anh nộp bản thảo của mình và nhận được 12 đồng xu sấp liên tục. Thay vì gia nhập hội một tá xu sấp, bà ta thử thêm xu mười ba và lần này là xu ngửa từ nhà xuất bản Bloomsbury. Đồng xu ngửa này cũng xém nữa là sấp nếu không nhờ một cô bé 8 tuổi tên Alice Newton, con gái của giám đốc Bloomsbury, đã đọc chương một và đòi bố cho xem chương hai. Tuy nhận in, một biên tập viên của Bloomsbury gợi ý rằng phụ nữ nọ nên đi tìm việc khác vì viết sách trẻ em rất ít tiền. Người phụ nữ đó tên là Joanne Rowling. Bản thảo đánh trên máy đánh chữ có tựa đề “Harry Potter và hòn đá của Triết Gia”. Đồng xu ngửa số 13 biến Rowling thành người đầu tiên trong lịch sử thế giới trở thành tỉ phú tiền đô nhờ viết sách, và là người giàu thứ 1062 trên thế giới, theo tạp chí Forbes.

   Chỉ trong phạm vi sách trẻ em, bản thảo quyển And To Think That I Saw It On Mulberry Street nhận được khoảng 27, 28 đồng xu sấp. Đó là bản thảo đầu tay của Theodor Seuss Geisel, được biết nhiều hơn qua cái tên Dr. Seuss. Phần còn lại là lịch sử. Trong top 100 các sách thiếu nhi bán chạy nhất mọi thời đại, 16 quyển là của Dr. Seuss. Ông viết khoảng 60 sách thiếu nhi, bán được cỡ 220 triệu bản.

   Thế nhỡ những người như Rowling và Dr. Seuss gia nhập hội mười xu sấp hơi sớm một chút thì sao?

   Một tác giả Mỹ đã nhận toàn xu sấp, và tự tử chết. Mẹ ông ta đem một bản thảo đến nhà văn Walker Percy và Percy giúp đem in. Bản thảo nọ là quyển A Confederacy of Dunces. Tác giả đã chết tên là John Kennedy Toole. Năm 1981, tiểu thuyết này được có mỗi … giải Pulitzer.

   Trong thế giới điện ảnh (ĐA), xu ngửa = phim có lời nhiều, xu sấp = phim lời ít. Các hội sấp ngửa tương tự như thế giới VH nhiều không kể xiết. Xem thêm The Drunkard’s Walk: How Randomness Rules Our Lives có nhiều ví dụ.

4. Các bệnh viện phụ sản có đồng hồ nguyên tử

   Chiêm tinh học là một giáo phái xu ngửa có truyền thống vài nghìn năm. Các tín đồ tin rằng giờ/ngày/tháng/năm sinh và vị trí trăng sao có thể dùng để đoán vận mệnh, tính cách cá nhân và các sự kiện xã hội. Không ít nghiên cứu khoa học đã cho thấy chiêm tinh học đoán chính xác bằng với … đoán bừa, ví dụ xem mấy bài này trên tờ Nature và các tham khảo từ đó:

   Shawn Carlson. “A double-blind test of astrology“. Nature, 318, 419 – 425 (05 December 1985).
   John Maddox, Defending Science Against Anti-Science, Nature, 368:185, 1994.

   Hoặc gần đây hơn, các nhà khoa học đã ghi lại hành trình cá nhân của 2000 người sinh trong khoảng vài phút của nhau, hồi đầu tháng 3 năm 1958, mà theo chiêm tinh học thì họ sẽ có “số phận” tương tự. Họ đánh giá khoảng 100 đặc điểm, bao gồm chỉ số IQ, nghề nghiệp, sức khỏe tinh thần, khả năng nghệ thuật, toán học, khoa học, thể thao, khả năng đọc, viết, vân vân. Đây là tất cả các đặc điểm mà chiêm tinh học khẳng định có thể “đoán” dùng hồ sơ khai sinh. Kết quả là Chiêm Tinh Học hoàn toàn sai (uniformly negative).

   Tín đồ chiêm tinh học cãi: “cách nhau vài phút là làm số phận khác nhau lắm rồi“. Thế nhưng nếu bạn đi xem chiêm tinh gia đoán số phận thì họ sẽ vui lòng lấy dữ liệu ngày giờ sinh rất không chính xác mà bạn đưa ra. Bạn có bao giờ đi một cái bệnh viện phụ sản mà ở đó có đồng hồ nguyên tử, hay đồng hồ caesium chưa? Mà đồng hồ nguyên tử cũng chỉ đúng đến 1 phần 10 mũ 10 giây thôi.

   Vả lại, kể cả khi có đồng hồ nguyên tử thì tính giờ sinh từ lúc nào nhỉ? Ông bố đứng bên cạnh cầm đồng hồ (nguyên tử) quả lắc, nhăm nhăm thấy bà mụ vừa lấy con mình ra là … bấm ngay à? Nếu thò cái đầu ra thì có gọi là “ra đời” chưa? Nếu phải ra ngoài hẳn thì mới tính vào giờ sinh thì những đứa bé chết trong các ca sinh khó khăn là không có “số mệnh” à? Còn những đứa bé phải mổ thì tính giờ sinh thế nào?

   Lý luận như trên của tín đồ chiêm tinh thuộc về vương quốc tất cả các đồng xu hai mặt đều ngửa. Đoán kiểu nào cũng đúng, bằng chứng ngược kiểu gì cũng sai. Trong vương quốc này, hiệu ứng Forer được thấy ở khắp nơi. Năm 1948, nhà tâm lý học Bertram R. Forer đưa cho sinh viên của ông một bộ câu hỏi xác định cá tính (personality test). Sau khi các sinh viên trả lời bộ câu hỏi xong, thì mỗi sinh viên nhận được một bản “đánh giá cá tính” dựa trên các câu trả lời của bản thân sinh viên họ. Mỗi sinh viên sẽ chấm điểm bản đánh giá cá tính của bản thân mình xem đúng hay sai, điểm từ 0 (hoàn toàn sai) đến 5 (hoàn toàn đúng). Các bản đánh giá cá tinh này được các sinh viên cho điểm trung bình 4.26: rất ấn tượng!

   Chỉ có một vấn đề nhỏ: Ferer đã phát cho tất cả các sinh viên cùng một bản đánh giá cá tính mà ông chép lại từ các horoscopes. Bản đánh giá cá tính này có nội dung như sau:

   You have a need for other people to like and admire you, and yet you tend to be critical of yourself. While you have some personality weaknesses you are generally able to compensate for them. You have considerable unused capacity that you have not turned to your advantage. Disciplined and self-controlled on the outside, you tend to be worrisome and insecure on the inside. At times you have serious doubts as to whether you have made the right decision or done the right thing. You prefer a certain amount of change and variety and become dissatisfied when hemmed in by restrictions and limitations. You also pride yourself as an independent thinker; and do not accept others’ statements without satisfactory proof. But you have found it unwise to be too frank in revealing yourself to others. At times you are extroverted, affable, and sociable, while at other times you are introverted, wary, and reserved. Some of your aspirations tend to be rather unrealistic.

   Các chiêm tinh gia là các nhà tâm lý đại tài, nhưng khả năng dự đoán tương lai của họ thì bằng với khả năng bệnh viên phụ sản Từ Dũ có đồng hồ nguyên tử trên từng giường đẻ.

   Vài chục năm trước, một người Tây Ban Nha trúng sổ số độc đắc. Chuỗi số độc đắc kết thúc bằng con số 48. Rất tự hào về “thành tựu” của mình, ông ta tiết lộ bí mật: “tôi nằm mơ thấy số 7 trong 7 đêm liền, mà 7 lần 7 là 48, do đó tôi tìm mua các số kết thúc bằng 48, nhờ đó trúng độc đắc”. Ông này có thể bầu làm vua của vương quốc các đồng xu 2 mặt ngửa. Xem

   Stanley Meisler, Spain lottery — Not even war stops it. Los Angeles Times, Dec 30, 1977.

5. Bọn cướp biển và hiện tượng ấm toàn cầu
   
   

   Năm 2005, ban giáo dục tiểu ban Kansas đòi dạy Intelligent Design — một thông điệp tôn giáo giả danh khoa học — trong các trường phổ thông. Để minh họa cho tính nhố nhăng của lý luận của ban giáo dục, Bobby Henderson đã làm một cái chart so sánh tổng số cướp biển và nhiệt độ toàn cầu (xem ảnh), và sau đó thành lập đại giáo phái Quỷ Mì Ý Bay có đến vài chục triệu tín đồ (để chế diễu ban giáo dục nọ). Chúng ta sẽ bàn về giáo phái Quỷ Mì Ý Bay trong một dịp khác, điều ta cần là cái chart giảm cướp biển thì tăng nhiệt độ toàn cầu ở trên.

   Một giáo phái xu ngửa có rất nhiều tín đồ có tên là Objectivism. Giáo chủ là Ayn Rand, với Alan Greenspan là một (cựu) giáo dân. Sau vụ khủng hoảng tài chính lần này, Greenspan thừa nhận:

   “I made a mistake in presuming that the self-interests of organizations, specifically banks and others, were such as that they were best capable of protecting their own shareholders and their equity in the firms.”

   Greenspan, 82, who relinquished leadership of the Fed just two years ago, said the collapse of the sub-prime mortgage industry — and the vast, mostly hidden trade in derivative financial instruments it spawned — exposed a “flaw” in his categorical reliance on free markets.

   Khoan xét đến việc Objectivism là đúng hay sai (tín đồ của họ bảo vệ tới cùng, cho rằng Greeenspan không phải là free marketeer thật sự), trong riêng thế giới của Greenspan thì năm nay cướp biển không giảm mà quả đất vẫn ấm lên.

6. Shakespeare và một triệu con khỉ

   Định lý vô hạn các con khỉ đại khái nói rằng, cho thật nhiều các con khỉ gõ lung tung vào các bàn phím, thì với xác suất cực gần với 1, chúng sẽ gõ được Hamlet của Shakespeare. Ta có thể chứng minh điều này bằng lý thuyết xác suất không khó khăn gì.

   Trong một hội nghị năm 1996, Robert Wilensky nói:

   Chúng ta từng nghe bảo rằng một triệu con khỉ ngồi ở một triệu bàn phím có thể gõ toàn bộ các tuyệt tác của Shakespeare. Bây giờ, may nhờ có Internet, ta biết rằng điều này không đúng sự thật.

   Con khỉ đang gõ bài này thấy rất nhột.

   Các nhà nghiên cứu tại trường đại học Plymouth ở Anh đã thí nghiệm hồi năm 2003: bỏ một máy tính vào chuồng khỉ ở vườn thú Paignton ở Tây Nam nước Anh. Bọn khỉ lấy đá đập tán loạn vào máy tính; sau đó thì tiểu tiện, đại tiện vào bàn phím, cuối cùng mới gõ một đống chữ S, và vài chữ A, J, L, M, cho ra 5 trang sản phẩm. Mike Phillips, một trong số các nhà nghiên cứu này, nói: “rõ ràng tiếng Anh không phải tiếng mẹ đẻ của khỉ“.

   Gạt đùa bỡn sang một bên. Định lý khỉ thật sự nói rằng, bất kỳ cái gì — nếu tồn tại — thì dù hiếm hoi đến mấy mà có đủ người tìm thì tìm vẫn ra. Thậm chí không cần một “chiến lược” tìm kiếm gì cả. Các con khỉ chỉ gõ loạn cào cào lên thôi. Bỏ một cây kim lên bãi cát. Một người vốc 10 nắm cát bất kỳ thì khả năng tìm ra kim trong đó là không tưởng. Nhưng nếu có một triệu người, mỗi người vốc 10 nắm cát bất kỳ, thì nhiều khả năng là tìm được kim. Khi độ hiếm hoi giảm xuống (đến không hiếm hoi) thì tổng số khỉ cần thiết sẽ giảm xuống. Nếu một nửa bãi cát có kim thì chỉ cần một gã vốc một nắm cát là đủ.

   Nếu một gã nào đó trong một triệu gã tìm kim bãi cát ở trên mà tìm được kim thì không phải hắn có công năng đặc dị gì. Con khỉ gõ được Hamlet thì vẫn là con khỉ. Điểm này được Taleb lập đi lập lại trong hai quyển Fooled by Randomness và The Black Swan. Chỉ cần sự ngẫu nhiên, một vài mutual funds sẽ có những thời điểm lời khủng khiếp, một vài cá nhân sẽ có những thành công vượt bực (Bill Miller của Legg Mason Capital Management chẳng hạn).

   Những hội sấp ngửa “sống sót” trong vương quốc NN là hoàn toàn ngẫu nhiên, có thể chứng minh được bằng lý thuyết xác suất.

7. Từ công ty đoán giá chứng khoán đến hợp tác xã đánh đề

Mỗi sáng chủ nhật, bạn nhận được một email từ công ty Đoán Giá Xì Tốc Inc. dự đoán giá chứng khoán của AT&T tuần tới sẽ tăng hay giảm. Email này để minh chứng là họ nói đúng, và nói với bạn rằng nếu bạn trả cho họ 100USD, họ sẽ gửi dự đoán tuần kế tiếp cho. Hơn thế nữa, công ty Đoán Giá Xì Tốc Inc. sẽ bồi hoàn toàn bộ 100USD nếu họ đoán sai. Hấp dẫn chưa?

Bạn chưa tin tưởng lắm, vì sợ họ lừa đảo gì đó. Tuần sau, bạn thấy họ đã đoán đúng tuần trước, và lại nhận được một email y chang như thế. Họ đoán đúng liên tục 7 tuần liền! À ha. Chắc công ty này (CEO tên là NQH) phải sở hữu thiên tài đoán giá xì tốc. Đến đây thì bạn tin sái cổ. Xác suất đoán ngẫu nhiên mà trúng 7 lần liên tục là 1/128, rất thấp!

Công ty đó có “thiên tài” thế này. Tuần đầu tiên họ gửi email đến 128 người, một nửa số đó đoán stock tăng, một nửa đoán stock giảm. Tuần sau họ chỉ gửi email đến 64 người mà lượt email đầu đã đoán trúng! Cứ thế 7 tuần liền. Dĩ nhiên, họ không chỉ gửi ra 128 emails mà sẽ gửi 128 triệu email. Nếu chỉ 1/100 số người nhận “7 lần đoán trúng” này bị lừa, cho họ 100USD, thì họ đã kiếm được 10 triệu USD trong 7 tuần. Chẳng qua, bạn tin “thiên tài” của họ vì bạn chỉ có bằng chứng “khẳng định” cái thiên tài đó mà không biết về các bằng chứng phủ định. Tất cả các thành viên hội xu ngửa trong vương quốc NN đều mắc phải lỗi này, gọi là lỗi “thiên kiến khẳng định” (confirmation bias).

Báo Tuổi Trẻ ngày 30/8/2008 đưa tin sau đây:

TT (TP.HCM) – Chiều 30-8, Cục Cảnh sát điều tra tội phạm về trật tự xã hội (C14) – Bộ Công an đã tống đạt quyết định khởi tố bị can và đồng loạt thực hiện lệnh khám xét nhà riêng, bắt tạm giam sáu người về hành vi lừa đảo chiếm đoạt tài sản. Các đối tượng này là những mắt xích quan trọng trong đường dây lừa đảo kết quả xổ số kiến thiết (XSKT) có qui mô trên toàn quốc vừa bị lực lượng C14 phối hợp với Công an tỉnh Quảng Bình triệt phá vào tháng tám vừa qua. Trước đó đã có bốn người khác liên quan trong đường dây này bị khởi tố, bắt tạm giam cùng hành vi lừa đảo. Theo điều tra, những người trong đường dây này đã mạo danh người của công ty XSKT các địa phương, khu vực trên toàn quốc, hằng ngày gọi điện thoại cho hàng ngàn người ở khắp các tỉnh thành và cho mỗi người một con số. Chúng quả quyết đó là số “trúng” do công ty XSKT “làm” và yêu cầu người được cho nên mua (vé số) hoặc đánh đề lô số đó. Cứ mỗi tên trong đường dây có nhiệm vụ điện thoại hơn 100 người/ngày và cho mỗi người một số theo thứ tự từ số 00 đến số 99.

8. Khi những con giun đất hiển linh

Năm 1986, phi thuyền Viking I bay quanh sao Hỏa chụp ảnh. Qua vùng Cydonia phi thuyền này đã chụp được một vùng đồi núi mà dưới bóng sáng tối trong giống mặt người (giống một Pharaoh Ai Cập). Ảnh này lại được các conspiracy theorists vẽ ra đủ thứ lý thuyết lăng nhăng cộng với cả phim ảnh và talk shows. Dưới đây lả ảnh chụp hồi 2001:

Các nhà khoa học ở NASA thấy thích thú về bức ảnh … rồi thôi, vì họ có nhiều việc quan trọng để làm.

Trong một mớ hỗn mang rộng lớn, bao giờ cũng có các góc nhỏ có một trật tự nào đó. Hiện tượng này xuất hiện rất nhiều trong phương pháp xác suất, theo nghĩa của Paul Erdos, khi ta chứng minh rằng trong một không gian mẫu đủ lớn thì các local patterns sẽ tồn tại. Nhìn mãi lên mây sẽ thấy một số đám mây trông giống con rồng, con chó, con … giun đất. Không hiểu tại sao đến bây giờ người ta không viết truyền thuyết về con giun đất hiển linh.

Trong mớ hỗn mang nhân quả của hiện tượng ấm toàn cầu, cái “trật tự” cướp biển giảm làm tăng nhiệt độ quả đất không dùng để kết luận ra cái gì được hết!

9. Vượt định kiến bằng Lăng Ba Vi Bộ

   Hội viên hội xu ngửa đã có mô hình sai vì họ khái quát hóa từ một vài “mẫu” địa phương. Nhiều định kiến xuất phát từ cùng một lỗi như thế. Ai đó gặp vài anh Việt Kiều rồi kết luận Việt Kiều ở Mỹ làm nails đánh bài. Người khác gặp vài anh du học sinh rồi kết luận du học sinh Việt Nam ở bẩn và không biết xem bóng bầu dục. Thử tưởng tượng Rowling kết luận, sau 12 lần bị từ chối, rằng Harry Potter sẽ không bao giờ được nhận xuất bản.

   Những đồng xu trong vương quốc NN được ném độc lập với nhau. Trong cuộc sống chúng ta thường gặp các đồng xu xâu lại với nhau thành chuỗi bằng một sợi dây vô hình nào đó. Người Bắc có nhiều bạn bè người Bắc, Người Nam có nhiều bạn bè người Nam, họ giúp nhau thắt chặt những định kiến vùng miền. Kết quả của đồng xu kế tiếp “correlate” chặt chẽ với đồng xu trước. Gia đình ba mẹ tin vào chiêm tinh học sẽ tiêm nhiễm cho con niềm tin này. Đồng xu của em bé vừa ra đời đã có mặt nặng mặt nhẹ.

   Giả sử ta có một ly nước chanh, có đường ở dưới nhưng chưa khuấy lên, thì không thể nếm nước trên bề mặt (cho dù nếm cả ngụm) để kết luận là ly nước không có đường. Đầu tiên phải khuấy nó lên. Tiếc rằng, trên thực tế thì không thể “khuấy” Việt Kiều không làm nail và Việt Kiều làm nail rồi mới làm bạn ngẫu nhiên với họ. Nhưng điều có thể làm là nếm ly nước ở nhiều chỗ: bên phải một cái, dưới đáy một cái, bên trái một cái, v.v. Phương pháp này trong lý thuyết xác suất gọi là phương pháp Monte Carlo. Nhưng làm bạn với Việt Kiều Cali, New York, Chicago, Ithaca, v.v. một cách ngẫu nhiên như thế cũng rất khó vì giới hạn Vật Lý. Có thể phần nào giải quyết tình trạng này bằng Markov Chain Monte Carlo, gọi nôm na là Lăng Ba Vi Bộ.

10. Được làm vua, thua làm … chú thích

    Một phần không nhỏ những gì diễn ra trong cuộc sống và xã hội là kết quả của sự ngẫu nhiên (NN). Trong một miền hỗn mang to lớn, nếu nhìn vào một góc nhỏ nào đó ta có thể tìm được một trật tự nhất định. Trật tự đó chẳng có ý nghĩa gì ghê gớm.

    Không thể đánh giá con người hay sự vật/việc chỉ dùng kết quả thành bại được. Sẽ là một lỗi logic cơ bản nếu bài này kết luận rằng tất cả thành bại đều do ngẫu nhiên (vì các loại ví dụ kể trên chỉ là một số đồng tiền ngửa ủng hộ luận điểm này!!!). Dĩ nhiên tài năng có ảnh hưởng đến kết quả, nhưng con người có xu hướng đánh giá thấp vai trò của sự ngẫu nhiên.

    Sẽ có ít định kiến hơn nếu chúng ta hiểu ý nghĩa của xác suất, không bước trên lối mòn định sẵn mà cần “Lăng Ba Vi Bộ” tìm Thiên Nga Đen.

    Nếu thi thoảng có gặp nhiều xu sấp, thì không nên gia nhập hội xu sấp ngay. Đây là lý do tại sao những người kiên trì thường thành công, thiên tài có thể “tu luyện” được. Ngược lại, Einstein cảnh báo rằng: “định nghĩa của sự điên rồ là làm một thứ lập đi lập lại mà mong đợi kết quả khác nhau“.

    Cuối cùng: thế nhỡ đâu tất cả những gì nhân loại chứng kiến/đo đạc được cho đến nay đều là xu ngửa thì sao? Nhỡ đâu ba định luật Newton và sự tiến hóa sinh vật cũng là xu ngửa. Đây là vấn đề qui nạp (induction) của David Hume, vượt quá khuôn khổ bài viết. Rất hy vọng có thể quay lại đề tài này trong một bài viết tới.

Hay thật!

Đừng hỏi tổ quốc đã làm gì cho bạn, mà hỏi bạn đã làm gì cho tổ quốc

Trong quyển Tư bản và tự do Milton Friedman viết:

In a much quoted passage in his inaugural address, President Kennedy said, “Ask not what your country can do for you — ask what you can do for your country.” It is a striking sign of the temper of our times that the controversy about this passage centered on its origin and not on its content. Neither half of the statement expresses a relation between the citizen and his government that is worthy of the ideals of free men in a free society. The paternalistic “what your country can do for you” implies that government is the patron, the citizen the ward, a view that is at odds with the free man’s belief in his own responsibility for his own destiny. The organismic, “what you can do for your country” implies that government is the master or the deity, the citizen, the servant or the votary. To the free man, the country is the collection of individuals who compose it, not something over and above them. He is proud of a common heritage and loyal to common traditions. But he regards government as a means, an instrumentality, neither a grantor of favors and gifts, nor a master or god to be blindly worshiped and served. He recognizes no national goal except as it is the consensus of the goals that the citizens severally serve. He recognizes no national purpose except as it is the consensus of the purposes for which the citizens severally strive.

The free man will ask neither what his country can do for him nor what he can do for his country. He will ask rather “What can I and my compatriots do through government” to help us discharge our individual responsibilities, to achieve our several goals and purposes, and above all, to protect our freedom? And he will accompany this question with another: How can we keep the government we create from becoming a Frankenstein that will destroy the very freedom we establish it to protect? Freedom is a rare and delicate plant. Our minds tell us, and history confirms, that the great threat to freedom is the concentration of power. Government is necessary to preserve our freedom, it is an instrument through which we can exercise our freedom; yet by concentrating power in political hands, it is also a threat to freedom. Even though the men who wield this power initially be of-good will and even though they be not corrupted by the power they exercise, the power will both attract and form men of a different stamp.

“Tư bản và tự do” là một quyển sách nhỏ và xuất sắc. Tôi đã đọc nó 3, 4 lần.

There is no single best textbook in the db area. Perhaps the most comprehensive one is the database management system textbook by Raghu Ramakrishnan & Johannes Gehrke.

The best reading list for current database research would be this one

Tôi copy lại cái reading list ở đây, kẻo học kỳ sau bị gỡ xuống thì mất mất:

Reading List for CS764 Fall 2007

(CS Dept – UWisc)

Transaction Management

Gray, J., et. al., “Granularity of Locks and Degrees of Consistency in a Shared Database,” Readings in Database Systems, pp. 175-193

Bayer, R. and M. Schkolnick, Concurrency of Operations on B-Trees, Readings in Database Systems, pp. 127-139.

Lehman, P and S. Yao, “Efficient Locking for Concurrent Operations on B-trees,” Readings in Database Systems, pp. 224-234.

DeWitt, Lecture on basic timestamp concurrency control, multiversion concurrency control, and concurrency control in Oracle.

Greenwald, Stackowiak, and Stern, Oracle Essentials: Oracle 8 and Oracle 8i, O’Reilly, Chapter 7, Multiuser Concurrency Control.

Franklin, et. al. “Crash Recovery in Client-Server EXODUS,” Proceedings of the 1992 ACM SIGMOD Conference, June 1992. pp. 165-175. Read Section 3 only for an overview of ARIES”.

Mohan, et. al. “ARIES: A Transaction Recovery Method Supporting Fine-Granularity Locking“, Readings in Database Systems, pp. 251-285

Query Processing and Optimization

Shapiro, “Join Processing in Database Systems with Large Main Memories, Readings in Database Systems, pp. 128-140, Powerpoint Lecture

DeWitt & Naughton, “Dynamic Memory Hash Join” - never published.

Selinger, P., et al, “Access Path Selection in a Relational Database Management System,” Readings in Database Systems, pp. 141-152 Powerpoint Lecture

Kabra and DeWitt, “Efficient Mid-Query Re-Optimization of Sub-Optimal Query Execution Plans,” Proceedings of the 1998 SIGMOD Conference.

Stillger, Lohman, Markl, Kandil, “LEO – DB2’s Learning Optimizer,” Proceedings of the 2001 VLDB Conference..

Advanced Access Methods

Guttman, A., “R-Trees: A Dynamic Index Structure for Spatial Searching“, Readings in Database Systems, pp. 125-135 Powerpoint Lecture

Buffer Management

Chou, H., and D. DeWitt, “An Evaluation of Buffer Management Strategies for Relational Database Systems,” Readings in Database Systems, pp. 113-127

Parallel and Distributed Database Systems

DeWitt & Gray, “Parallel Database Systems: The Future of High Performance Database Systems”, pp. 403-416 PowerPoint Lecture

DeWitt, D., et. al., “GAMMA – A High Performance Database Machine,” Readings in Database Systems, pp. 417-434

Chang, F., et. al., “Bigtable: A Distributed Storage System for Structured Data,” Proceedings of the 2006 OSDI Conference.

Dean, J. and S. Ghemawat, “MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters,”, Proceedings of the 2004 OSDI Conference.

Mohan, Lindsay, and Obermark, “Transaction Management in the R* Distributed Database Management System,” Readings in Database Systems, pp. 362-371

Benchmarking Database Systems

Bitton D, DeWitt, and Turbyfill, “Benchmarking Database Systems: A Systematic Approach“, Proceedings of the 1983 VLDB Conference.

Anon Et. Al. (really Jim Gray), “A Measure of Transaction Processing Power,” February 1985.

Advance Database Architectures

Stonebraker, et. al., “C-Store: A Column-oriented DBMS,” Proceedings of the 2005 VLDB Conference.

Boncz, P., M. Zukowski, and N. Nes, “MonetDB/X100: Hyper-Pipelining Query Execution,” Proceedings of the 2005 CIDR Conference.

Abadi, D., S. Maddend, and M. Ferreira, “Integrating Compression and Execution in Column-Oriented Database Systems,” Proceedings of the 2006 SIGMOD Conference.

Harizopoulos, S. and A. Ailamaki, “StagedDB: Designing Database Servers for Modern Hardware,” Proceedings of the 2005 IEEE Computer Society Technical Bulletin.

Alternative Data Models

Stonebraker, “Inclusion of New Types in Relational Database Systems“, Readings in Database Systems, pp. 516-523

Stonebraker, “Object-Relational Database Systems: The Next Great Wave”, Chapter 1, Morgan-Kaufman Publishers.

Robie, Chamberlin, and Florescu, “Quilt: An XML Query Language,” Powerpoint Lecture on Xquery

Stonebraker and Hellerstein, “What goes around, comes around“, Overview of the history of data models whose primary focus is to demonstrate why XML is not going to replace the relational model as the standard data model.

Chuyển qua machine learning và statistics… Có lần một người bạn tôi hỏi David Blackwell, khi cậu ta mới chập chững vào PhD program. Rằng, có cái gì hay ho tôi nên theo đuổi trong statistics? Blackwell trả lời, nên học machine learning và nonparametric statistics. Tôi gộp cả ML và Stats vì tôi coi hai ngành này là một, dẫu về truyền thống và định hướng hiện tại thì có những sự khác biệt nhất định. Có rất nhiều sách hay trong ngành, nhưng chỉ giới thiệu một số mà tôi quen thuộc hơn cả. Như vậy còn một số sách hay mà chưa được list, xin bạn đọc bổ sung qua comments. Những quyển đánh dấu sao (*) có thể dùng làm sách nhập môn tốt. Ngoài ra, (+) cũng là những quyển sách tôi ưa thích.

5. Machine learning và statistics

5.1. Sách giới thiệu với hương vị machine learning

Đặc điểm chung của các sách giới thiệu về ML là sau khi ta đọc xong thì thấy đó là một cái túi của các toolboxes, một đống lùng nhùng hỗn độn các mô hình (machines, networks, concepts) và các loại thuật toán học (learning algorithms). Người mới học, nhất là khi đang ở undergraduate thường hoặc bị choáng ngợp bởi sự phong phú đa dạng và lộn xộn của cái rừng bách thú bách thảo giàu có ấy, hoặc có phần thất vọng vì bị lạc lối mà không tìm đâu ra được một bức tranh thống nhất hoặc một dạng kim chỉ nam xuyên suốt kiểu như lý thuyết Darwin trong sinh học, hoặc các định luật Newton trong cơ học. Tôi đã đến với machine learning với một ấn tượng như vậy. Không chỉ ngành machine learning mà nói chung cả ngành trí tuệ nhân tạo là như vậy. Như thế có nghĩa là chúng ta đã gặp may, có thể còn rất nhiều ý tưởng hay hớm nằm chờ đâu đó trong ngành TTNT hay machine learning. Có nhiều quan điểm khác nhau về hướng đi của TTNT, nhưng tôi có một niềm tin chủ quan rất vững chắc là chìa khóa để mở cửa lâu đài TTNT nằm đâu đó trong khu rừng bách thảo machine learning (bách thú trong tương lai ?) rất sinh động này. Lý thuyết thống kê cổ điển cho chúng ta một số hình dung sơ lược về hình hài của một bản đồ có thể dẫn tới chiếc chìa khóa ấy, nhưng chắc chắn còn cần rất các công cụ tính toán và toán học cũng như các ý tưởng và techniques mang tính cách mạng sẽ được phát triển trong tương lai.

• T. Michell, Machine Learning, Tom Mitchell, McGraw Hill, 1997.
  Quyển này từng là quyển sách đầu tay cho dân ML, nhưng nay nó đã lạc hậu về nội dung.

• R. Duda, P. Hart and D. Stork. Pattern Classification. Wiley, 2000.
• K. Fukunaga. Statistical pattern recognition. AP, 1990.
• (*) J. Friedman, T. Hastie and R. Tibshirani. The elements of statistical learning. Springer, 2001.
• (*) C. Bishop, Pattern recognition and machine learning. Springer, 2006.

5.2. Sách tập trung vào các dạng mô hình học thống kê

A. Các mô hình tương đối khái quát

• (*) C. Bishop, Neural networks for pattern recognition. Clarendon Press, 1995.
• S. Haykin, Neural networks: A comprehensive foundation. Prentice Hall, 2nd Edition, 1998.
• (*) B. Scholkopf and A. Smola, Learning with kernels. MIT Press, 2002.
• J. Shawe-Taylor and N. Cristianini, Kernel methods for pattern analysis. Cambridge Univ Press, 2004.
• J. Shawe-Taylor and N. Cristianini, Support vector machines and other kernel-based learning methods. Cambridge Univ Press, 2000.
• (+) S. Mallat, A wavelet tour of signal processing, Academic Press, 2nd Edition, 1999.
• (*) M. Jordan, An introducition to probabilistic graphical models. Quyển sách này tuy chưa xuất bản nhưng rất nhiều trường sử dụng làm tài liệu cho graduate course. Nếu bạn ở VN và định dạy một lớp về graphical models, có thể email tác giả để xin phép sử dụng cho lớp.

B. Các mô hình chuyên sâu và/hoặc hẹp hơn:

• T. Anderson, An Introduction to Multivariate Statistical Analysis (Wiley Series in Probability and Statistics), 3rd Edition, 2003. Kinh điển và hữu ích về (parametric) multivariate data, đặc biệt về gaussian (tốt cho việc tham khảo kết quả).
• (+) L Devroye, L. Gyorfi and G. Lugosi, A Probabilistic Theory of Pattern Recognition.
  Tập trung nhiều vào lý thuyết về classification.

• (+) L. Gyorfi, M. Kohler, A. Kryzak and H. Walk, A Distribution-Free Theory of Nonparametric Regression, 2002.
• Anthony and P. Bartlett. Neural Network Learning: Theoretical Foundations, 1999.
• V. Vapnik, Statistical learning theory, 1998. Tác giả là một trong những người có đóng góp nền móng cho phát triển cả lý thuyết và thuật toán machine learning.
• M. Kearns and U. Varizani, An Introduction to Computational Learning Theory, MIT Press, 1994. Quyển sách serious đầu tiên của dân machine learning về machine learning theory.

C. Các mô hình cho spatial data:

• (+) G. Wahba, Spline models for observational data, SIAM, 1990.
  Giới thiệu cách sử dụng RKHS trong regression.

• S. Banerjee, B. Carlin and A. Gelfand, Hierarchical Modeling and Analysis for Spatial Data.
  (Các mô hình hierrchical Bayesian models).

• M. Stein, Interpolation of spatial data. Springer-Verlag, 1999. Lý thuyết hơn.
• N. Cressie, Statistics for spatial data, Wiley and Sons, 1993.

D. Các mô hình về sequential decision-making (such as reinforcement learning, online learning, etc…):

• (*) A. Barto & R. Sutton, Reinforcement learning: An introduction, MIT Press, 1998.
  Giới thiệu về RL một cách nhẹ nhàng.

• D. Bersekas & J. Tsitsiklis, Neurodynamic programming, Athena Scientific, 1996.
  Xây dựng lý thuyết RL một cách chặt chẽ hơn.

• D. Bertsekas, Dynamic programming and Stochastic control, Athena Scientific, 1995.
• Cesa-Bianchi and Lugosi, Prediction, Learning, and Games, Cambridge Univ Press, 2006.
• (*) A. Wald, Sequential analysis, 1947. Quyển sách đã khởi đầu cho cả một branch (Bellman tổng quát lên thành dynamic programming and control).
• Shiryaev, Optimal stopping rules, 1978. Điển hình sách kiểu Nga, lý thuyết hơn. Đi sâu vào Bayesian formulations của những v/đ liên quan đến stopping rules, trong đó sequential analysis (sequential hypothesis testing, sequential change-point problems) chỉ là những trường hợp đặc biệt.
• (*)D. Siegmund, Sequential analysis, 1985. Đi sâu hơn vào frequentist formulations.
• A. Sen, Sequential nonparametrics. Khá sâu.

E. Các dạng mô hình/topics khác

Ngoài ra, một số dạng mô hình cụ thể cũng có rất nhiều sách tham khảo, như mô hình về time series, mô hình về finance (stochastic calculus), mô hình linear/generalized linear/mixed linear các kiểu, mô hình state-space. Một số topics thú vị, như về active learning/ experiment design, concentration of measures,….Tuy nhiên scope hoặc hơi xa hoặc hơi sâu so với danh sách trên.

5.3. Phương pháp thống kê khái quát

Phần lớn dân làm machine learning/statistics sẽ đi vào các dạng mô hình cụ thể, mỗi loại thích hợp cho một ứng dụng nào đó. Các mô hình đó giải quyết câu hỏi “how” khi cần học một mô hình (hay khái niệm). Để biết “why” thì cần đọc một số quyển sách về general statistical methodogy. Thực ra, một số quyển sách mang tính lý thuyết trong machine learning, như Vapnik, Devroye-Gyorfi-Lugosi, hoặc Anthony-Bartlett cũng có thể được xếp vào đây, nhưng focus của chúng còn hẹp so với các tác phẩm của các nhà thông kế.

Quay lại với sự so sánh với sinh học. Nếu như sinh học nghiên cứu sự sống, một cách cụ thể hơn, cơ chế sinh sản, phát triển và diệt vong của các sinh linh trên trái đất, thì có thể kỳ vọng machine learning như một ngành khoa học kỹ thuật nghiên cứu cơ chế hoạt động của các “machines” dựa trên nhu cầu của dữ liệu thu thập được qua các loại thiết bị sensors (theo nghĩa đen và bóng).
Đâu là những quy tắc căn bản cho các cơ chế đó? Đây là những câu hỏi có tính chất nền móng cho machine learning (và cả trí tuệ nhân tạo). Thật thú vị là những bộ óc thống kê vĩ đại nhất của thế kỹ trước đã tiến những bước dài trong việc tìm kiếm các quy tắc nói trên. Điều hạn chế với dân học thống kê cổ điển trước kia là họ lại không có những “machines” đủ phức tạp và sức mạnh về computation để thử nghiệm các quy tắc thống kê khái quát vào đó. Dân machine learning đã đóng góp rất nhiều các “machines” thú vị vào vườn bách thảo của các loài machines. Do đó khi đọc các sách nhập môn về ML nên đọc song song các quyển sách nhập môn về các phương pháp thống kê khái quát dưới đây.

Trường phái frequentist:

• (*) P. Bickel and K. Doksum, Mathematical statistics: basic ideas and selected topics, Prentice Hall, 2nd Edition, 2000.
• (*) R. Keener, Statistical theory: A Medley of Core Topics. Hình như sắp xuất bản. Viết rât rõ ràng, không sâu nhưng giới thiệu khá nhiều topics.
• (+) E. Lehmann & J. Romano, Testing statistical hypotheses, Springer, 3rd Edition, 2005.
• (+) E. Lehmann & G. Casella, Theory of Point Estimation, Springer, 2nd Edition, 1998.
  Hai quyển sách trên của Lehmann (và các đồng tác giả ở các editions sau) được coi là bible của classical (frequentist) statistics.

Trường phái Bayesian:

• (+) J. Berger, Statistical decision theory and Bayesian analysis, Springer-Verlag, 2nd Edition, 1985. Được coi là một bible của Bayesian statistics. Tác giả có một cái nhìn rất cân bằng giữa frequentist và bayesian methodologies.
• (*) C. Roberts, The Bayesian choice, Springer, 2nd Edition, 2007. Có lẽ sẽ là một bible trong tương lai, hiện đại hơn quyển sách của Berger.
• (+) J. Bernardo and A. Smith, Bayesian theory, Wiley, 1994. Đi sâu vào nhiều vấn đề foundational của statistical inference.

5.4. Các phương pháp tính toán và sampling cho statistical inference
Bao gồm các phương pháp resampling như bootstrap, và approximation methods như Laplace hay Edgeworth,… Gần đây còn có variational approximation methods như message-passing algorithms kiểu belief propagation và mean-field inference nhưng tôi chưa tìm được sách nào thích hợp (ngoài quyển của M. Jordan). Đáng kể nhất là phương pháp sampling Markov chain Monte Carlo không thể thiếu cho người thực hành statistics và machine learning. Ai đó có nói rằng MCMC là một trong 10 thuật toán của thế kỷ 20. Rất có thể đây chính là thuật toán của bộ não con người chúng ta, rất có thể đây cũng là thuật toán của Mother Nature. Không chỉ đơn giản, elegant, hiệu quả, đa năng, thuật toán MCMC còn gắn liền một cách bất ngờ và ngoạn mục giữa hiện tượng phase transition trong computational complexity của ngành KHMT với hiện tượng phase transition trong các mô hình vật lý.

• B. Efron and R. Tibshirani, An Introduction to the Bootstrap, Chapman and Hall, 1994.
  Efron là một trong những nhà thống kê original nhất trong vài thập niên lại đây.

• A. Davison and D. Hinkley, Bootstrap Methods and Their Application, Cambridge Univ Press.
• J. Liu, Monte Carlo Strategies in Scientific Computing, Springer, 2001.
• A. Gelman, J. Carlin, H. Stern and D. Rubin, Bayesian data analysis, Chapman and Hall, 2nd Edition, 2003.

5.5 Sách về information and communication theory
Thực ra tất cả các sách về information theory có thể xếp vào mục “asymptotic theory”. Tất nhiên xuất phát điểm thì hoàn toàn khác: đó là từ các vấn đề trong communication và data compression.

• (*) T. Cover & J. Thomas, Elements in information theory, Wiley, 2nd Edition, 2006.
  Viết rất rõ ràng.

• R. Gallager, Information theory and reliable communication. Kinh điển!
• D. McKay, Information theory, inference and learning algorithms, 2003.
  Free on-line!

5.6 Asymptotic theory
Mọi lý thuyết sâu sắc trong xác suất và thống kê đều phải đi về asymptotics (khi lượng data càng lớn)! Tại sao? vì asymptotics là cách duy nhất (?) chúng ta có thể nói được một cách chắc chắn về tính chất của các hiện tượng không chắc chắn (uncertain phenomena).

• (*) van der Vaart, Asymptotic statistics, Cambridge Univ Press.
• (*) D. Pollard, Convergence of stochastic processes. Free on-line!
• (*) P. Billingsley, Convergence of probability measures, Wiley, 1968. Kinh điển.
• (+) A. van der Vaart & J. Wellner, Weak convergence and empirical processes, 1998.
• (+) S. van de Geer, Empirical processes in M-estimation, Cambridge Univ Press, 2000.
• L. Le Cam, Asymptotic Methods in Statistical Decision Theory, 1986.
  Le Cam là một trong những nhà thống kê lý thuyết sâu sắc nhất của thế kỷ vừa rồi, nhưng quyển này khá khó nhằn.

• I. Johnstone. Theory of function estimation. Free on-line.
• P. Bickel, C Klassen, Y. Ritov & J. Wellner, Efficient and adaptive estimation for semiparametric models, Springer 1993. Nhiều bài báo trên Annals of Statistics hóa ra chỉ giải quyết một khía cạnh nào đó của một vấn đề tổng quát hơn trong quyển sách này. Tuy nhiên ngay cả các tác giả cũng khiêm tốn nói là họ chỉ phát triển những ý tưởng căn bản của Le Cam mà thôi.

Sẽ còn bổ sung thêm …

1. Phân tích thiết kế thuật toán cơ bản
2. Phân tích thiết kế thuật toán nâng cao
3. Combinatorics (bao gồm lý thuyết đồ thị và toán rời rạc)
4. Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (danh sách của anh Bạch Hưng Nguyên)
5. Machine learning và statistics (danh sách của anh Nguyễn Xuân Long)
6. Databases (anh Đoàn An Hải giới thiệu)

1. Phân tích và thiết kế thuật toán (cơ bản): hiện nay có 3 quyển textbooks được dùng khá phổ biến, trong đó tôi thích quyển của Kleinberg và Tardos nhất. Tuy nhiên, từ quan điểm cá nhân thì tôi chưa thấy hài lòng với cả 3 vì các lý do khác nhau, mặc dù cả ba quyển đều rất tốt.

• Thomas H. Cormen, Charles E. Leiserson, Ronald Rivest, and Clifford Stein, Introduction to Algorithms (2e), 1180pp, ISBN: 0262032937, MIT Press, September 2001.
• Jon Kleinberg, Éva Tardos, Algorithm Design, 864 pages, Addison Wesley, ISBN-10: 0321295358, ISBN-13: 978-0321295354, March 16, 2005.
• S. Dasgupta, C.H. Papadimitriou, and U.V. Vazirani, Algorithms, McGraw Hill, 2007.

Hồi trước có quyển của Aho-Hopcroft-Ullman. Bây giờ đã khá lỗi thời, ít ai dùng.

• Alfred V. Aho John E. Hopcroft Jeffrey Ullman, Data Structures and Algorithms, 427pp. ISBN: 0201000237, Addison Wesley, January 1983.

Tiếc rằng Robert Tarjan không viết sách giáo khoa, nếu không sách về data structure của ông hẳn phải rất hay.

Hiện nay không thể dạy thuật toán cơ bản mà không dạy về NP-Completeness và các phương pháp xác suất. Do đó, các quyển sau đây cũng rất cần thiết:

• Michael R. Garey and David S. Johnson, Computers and Intractability: A Guide to the Theory of NP-Completeness, 338pp. ISBN: 0716710455, W. H. Freeman Company, November 1990.
• Michael Mitzenmacher and Eli Upfal, Probability and Computing: Randomized Algorithms and Probabilistic Analysis, Cambridge University Press (January 31, 2005)

Tôi xếp 3 tập của Knuth vào dạng “cao cấp hơn”, trong trường hợp bạn đang thắc mắc. Về lecture notes (dạng presentation) thì tôi thấy notes của … tôi khá tốt (từ từ đến cuối học kỳ sẽ có toàn bộ notes.)

2. Phân tích và thiết kế thuật toán (cao cấp hơn)

Khi nói đến phân tích và thiết kế thuật toán cao cấp, ta thường phải xem xét các đề tài cụ thể để giới thiệu. Các quyển sách cao cấp thường được viết về một đề tài nào đó: approximation algorithms, randomized algorithms, linear programming, convex programming, approximate counting, combinatorial optimization, network flows, algorithmic game theory, vân vân. Tôi sẽ gộp chung chúng lại và giới thiệu một vài quyển tiêu biểu.

• Donald Knuth, The Art of Computer Programming Volumes 1, 2, 3, Addison Wesley.
• Vijay Vazirani, Approximation Algorithms, Springer-Verlag, 397 pages hardcover, ISBN: 3-540-65367-8, published 2001.
• Rajeev Motwani and Prabhakar Raghavan, Randomized Algorithms, 492 pages, Cambridge University Press (August 25, 1995), ISBN: 0521474655
• Vašek Chvátal, Linear Programming, W. H. Freeman, 1983; 478pp. ISBN: 0716715872, W. H. Freeman Company, January 1983.
• Dorit Hochbaum (Editor), Approximation Algorithms for NP-Hard Problems, 624 pages ; Brooks/Cole Pub Co; ISBN: 0534949681; 1st edition (July 26, 1996)
• Alexander Schrijver, Theory of Linear and Integer Programming, 484pp. ISBN: 0471982326, Wiley, John & Sons, Incorporated, June 1998.
• Christos H. Papadimitriou and Kenneth Steiglitz, Combinatorial Optimization: Algorithms and Complexity, Dover Publications; Unabridged edition (January 29, 1998).
• Mark Jerrum, Counting, Sampling and Integrating: Algorithms and Complexity (Lectures in Mathematics. ETH Zürich), Birkhäuser Basel; 1 edition (April 28, 2003)
• Ravindra K. Ahuja, Thomas L. Magnanti, and James B. Orlin, Network Flows: Theory, Algorithms, and Applications, Hardcover, 1st ed., 846pp., ISBN: 013617549X, Prentice Hall, February 1993.
• Noam Nisan, Tim Roughgarden, Eva Tardos, and Vijay V. Vazirani (editors), Algorithmic Game Theory, Cambridge University Press, 2007.
• Mark de Berg, M. van Krefeld, M. Overmars, and O. Schwarzkopf, Computational Geometry: Algorithms and Applications, Second Edition, Springer; 2nd rev. ed. edition (February 18, 2000).

Đây là tôi hoàn toàn chưa đụng tới rất nhiều các đề tài quan trọng khác: algorithmic number theory, algorithmic coding theory, computational biology, v.v.

Chú ý: Ngoài ra, không thể nghiên cứu thuật toán hiện đại mà không có hiểu biết sâu sắc về lý thuyết độ phức tạp (computational complexity theory), lý thuyết đồ thị và toán rời rạc, lý thuyết xác suất và lý thuyết thông tin, toán tối ưu và toán ứng dụng, thậm chí cả hình học và giải tích cơ bản (cần cho computational geometry), hay lý thuyết số (cần cho các thuật toán cryptography). Tôi sẽ giới thiệu vài quyển về các đề tài này trong vài ngày tới.

3. Combinatorics (bao gồm lý thuyết đồ thị và toán rời rạc). Combinatorics rất rộng, liên quan mật thiết đến rất nhiều nhánh khác nhau của toán học và khoa học máy tính. Dưới đây tôi chỉ liệt kê một sanh sách các sách tôi đã đọc và thấy hữu dụng trong nghiên cứu và trong phát triển tư duy toán học cho KHMT. Nghĩa là không kể những thứ hữu dụng mà tôi không biết gì cả như Additive Combinatorics của bác Terry Tao và bác Vũ Hà Văn.

3.1 Toán rời rạc phổ thông. Hiển nhiên sinh viên học KHMT phải biết toán rời rạc. Tuy nhiên, tôi cực kỳ khó chịu với loại toán rời rạc thường được dạy ở bậc đại học nói chung, vì hai lý do: (1) lớp toán rời rạc kiểu này không chuẩn bị đủ kiến thức cho sinh viên học thêm lên, (2) và nó cho sinh viên một bức tranh bèm nhèm về toán rời rạc, dễ làm sinh viên hiểu không đúng về tầm mức của toán rời rạc. Dĩ nhiên tôi hiểu rằng chương trình đại học thì có giới hạn, còn bể kiến thức thì vô cùng, do đó cái “khó chịu” này của tôi không có cơ sở, Chỉ nhân đây càm ràm để “xả stress” là chính.

Có bốn quyển sách “phải đọc” về toán rời rạc cho sinh viên học KHMT (và cả sinh viên toán):

• J. H. van Lint and R. M. Wilson, A Course in Combinatorics, Cambridge University Press; 2nd edition (December 15, 2001). Rất tuyệt vời! Mỗi chương là một đề tài riêng biệt, từ đồ thị đến generating functions, từ design theory đến coding theory, từ q-series đến extremal set theory, v.v. đều có cả. Đa số các bài tập đều không tầm thường. Nếu bạn muốn biết combinatorics thật sự là gì, mà không có thời gian đọc nhiều quá, thì quyển này là bắt buộc!
• Ronald L. Graham, Donald E. Knuth, Oren Patashnik, Concrete Mathematics: A Foundation for Computer Science, Addison-Wesley Professional. Viết bởi computer scientists cho computer scientists. Tất cả những thứ sinh viên KHMT cần biết về asymptotic analysis. Kiểu Knuth. Nghĩa là cực kỳ cụ thể và chi tiết về phương pháp. Dĩ nhiên, phạm vi của quyển này rất hẹp, vì đề tài và đối tượng rất cụ thể.
• Laszlo Lovasz, Combinatorial Problems and Exercises, American Mathematical Society; 2 edition (June 26, 2007). Vừa ra 2nd edition. Cách duy nhất để học toán rời rạc là làm thật nhiều bài tập. Bạn hoàn toàn có thể trở thành một chuyên gia hạng ruồi về graph theory và extremal set theory bằng cách ngồi giải bài tập trong sách này. Nếu bạn đang lấy lớp combinatorics nào đó, nhiều khả năng là thầy của bạn lấy một vài bài tập trong này ra làm bài tập về nhà hoặc cả bài kiểm tra.
• Martin Aigner, Günter M. Ziegler, and K.H. Hofmann, Proofs from THE BOOK, Springer; 3rd ed. edition (November 13, 2003). Tôi không biết là quyển này đã ra đến 3rd edition, tôi chỉ có 1st edition. Nói đúng ra, quyển này không phải viết về toán rời rạc. Nhưng tư tưởng của nó lại rất tương đồng với tư tưởng của toán rời rạc mà tôi cảm nhận. Khi thấy một chứng minh đẹp như mơ, Erdos hay nói rằng “chứng minh này chắc là phải nằm trong một quyển sách của thượng đế, quyển sách chứa các chứng minh đẹp nhất”. Đó là tư tưởng chính của quyển sách. Nó chứa một bộ sưu tập các chứng minh đẹp như mơ. Dân yêu toán, ai lại không mơ?

3.2 Lý thuyết đồ thị (bao gồm cả algebraic graph theory). Không có nhánh nào của KHMT mà lại không cần kiến thức cơ bản về lý thuyết đồ thị. Sách mở đầu của lý thuyết đồ thị thì có cực kỳ nhiều. Tôi vẫn thường giới thiệu quyển của West cho sinh viên vì thấy nó vừa phải và phù hợp với dân máy tính. Quyển bài tập của Lovasz ở trên có vài chương về lý thuyết đồ thị rất hay. Tôi quan tâm đến algebraic graph theory nó là công cụ chính để phân tích các expander graphs (dùng cực kỳ nhiều trong complexity theory, algorithm design, randomized algorithms, coding theory, networking, v.v.)

• Douglas West, Introduction to Graph Theory, Prentice Hall; 3 edition (December 1, 2007). Tôi thấy phạm vi đề tài của quyển này rất thích hợp cho dân học KHMT, lại rõ ràng dễ hiểu. Sau khi đọc xong một quyển giới thiệu ngành như quyển này, các quyển kế tiếp đều phải đọc theo đề tài, như algebraic graph theory, extremal graph theory, graph coloring, matching theory, v.v.
• Tommy R. Jensen and Bjarne Toft, Graph Coloring Problems, Wiley-Interscience; 1st edition (December 1994). Đây là tham khảo kinh điển về các bài toán tô màu đồ thị, dùng cực nhiều trong KHMT.
• L. Lovász and M.D. Plummer, Matching Theory, Annals of Discrete Mathematics, 29, North-Holland Mathematics Studies, 121. Tôi tin rằng dân làm về graph theory và combinatorial optimization đều … bí mật đọc quyển này Một đề tài rất đẹp và rất khó tìm thấy ở sách khác là về các Pfaffian và Permanent. Đặc biệt là về matching trên bipartite graphs thì tất cả những thứ tôi biết đều học từ quyển này ra, và đã dùng kiến thức học được trong ít nhất 5 bài báo!
• Norman Biggs, Algebraic Graph Theory, Cambridge University Press. Quyển sách be bé này giới thiệu algebraic graph theory rất tốt. Đủ để dùng làm nhiều thứ, bao gồm hiểu các thứ liên quan đến expanders.
• Dragos M. Cvetkovic, Michael Doob, Horst Sachs, Spectra of Graphs: Theory and Applications, Academic Press; 3rd Revised edition (August 1, 1997). Đây là sách tham khảo chính về algebraic graph theory.
• Fan Chung, Spectral Graph Theory, American Mathematical Society (May 1997). Sách viết rất tốt và rõ ràng. Cái dở duy nhất là bà Fan Chung lại chọn bộ Lapacian eigenvalues thay vì bộ eigenvalues của đồ thị như trong các applications thường dùng. Chuyển qua chuyển lại các kết quả rất mất thời gian.

3.2 Phương pháp xác suất (bao gồm random graphs). Phương pháp xác suất là một trong những công cụ chính của theoretical computer science, với ứng dụng ở khắp mọi nơi. Trong complexity theory & algorithms ta dùng phương pháp xác suất phân tích và thiết kế PCP, randomized (approximation) algorithms, derandomization, pseudo-random number generation, v.v. Trong mạng máy tính ta có randomized routing, randomized MAC protocols, blocking analysis of switches and routers, v.v. Trong cơ sở dữ liệu gần đây phát triển mạnh probabilistic databases, v.v.

Tôi sẽ giới thiệu sách về xác suất và thống kê trong một đề mục riêng. Phần dưới đây chỉ nói riêng về phương pháp xác suất theo nghĩa của Erdos.

• Noga Alon and Joel H. Spencer, The Probabilistic Method, Wiley-Interscience; 2 Sub edition (August 24, 2000). Kinh điển! Không có gì phải bàn.
• Béla Bollobás, Random Graphs, Cambridge University Press. Lại một quyển kinh điển nữa!
• Quyển của Mitzenmacher và Upfal đã giới thiệu trong phần giải thuật.

3.4. Enumerative combinatorics.

• Richard Stanley, Enumerative Combinantorics Vol. 1 & 2, Cambridge University Press. Kinh điển! Chứa hầu hết tất cả những thứ mà dân khoa học máy tính cần biết về enumerative combinatorics.
• Dennis Stanton and Dennis White, Constructive combinatorics, Springer; 1 edition (May 15, 1986). Quyển này có lẽ ít người biết nhưng tôi thấy rất hay cho dân học máy tính. Nó viết về enumerative combinatorics từ góc nhìn thuật toán và bijective proofs. Tôi đã lấy lớp của cả hai vị Dennis. Bác Stanton là người thầy có ảnh hưởng lớn nhất đến triết lý giáo dục của tôi.
• David M. Bressoud, Proofs and Confirmations: The Story of the Alternating-Sign Matrix Conjecture, Cambridge University Press (August 13, 1999). Quyển này phải nói là trên cả tuyệt vời. Quyển sách nói về một conjecture rất nổi tiếng gọi là Alternating Sign Martrix Conjecture và duyệt lại toàn bộ quá trình người ta “tấn công” conjecture này. Tôi đã từng bỏ 6 tháng vật lộn với nó . Kết thúc bằng các công trình của Zeilberger và Kuperberg. Nó tuyệt vời ở chỗ, ngoài việc dùng làm sách giáo khoa cho một vài lớp enumerative combinatorics rất tốt, nó vẽ ra rất rõ ràng quá trình phát triển và phương pháp tư duy của một nhánh toán học dựa trên một câu chuyện cụ thể, một đề tài nghiên cứu cụ thể. Terry Tao có viết một bài hàm chứa ý tưởng tương tự về tính liên thông của các phát triển trong toán. Đến bây giờ mở sách này ra đọc tôi vẫn tìm thấy những cái mới, và cả các bài toán chưa giải được. Enumerative combinatorics là “tình yêu thời niên thiếu” của tôi, và quyển này là quyển tốt nhất giải thích tại sao tôi vẫn còn … day dứt (Trong quyển này có nói về một thuật toán tính định thức của tác giả truyện Alice lạc vào xứ thần tiên!)
• George E. Andrews, The Theory of Partitions, Cambridge University Press (July 28, 1998). George Andrews là người tìm ra những quyển sổ tay mất tích của Ramanujan. Quyển sách của ông nằm giữa giải tích, lý thuyết số, và enumerative combinatorics. Có lẽ định lý hay nhất trong sách là công thức tính tổng số integer partitions của một số nguyên bất kỳ. Đọc sách này ta sẽ thấy generating functions mạnh như thế nào, và được dùng như thế nào trong các vấn đề cực kỳ hóc búa của lý thuyết số. Ngoài ra, nó cũng là quyển sách rất tốt về các hyper-geometric series và q-series. Tuyệt cú mèo! Có một lần tôi nghe George Andrews trình bày ở một hội nghị, ông mang theo một cuộn giấy to oành in một chương trình ông viết từ hồi đầu thập niên 70 để tìm các conjectures trong enumerative combinatorics. Ông kéo cuộn giấy đi từ đầu đến cuối phòng, chưa hết một nửa.

3.5 Algebraic combinatorics. Tư tưởng của nhánh này rất gần, theo một nghĩa nhất định, với các phương pháp đại số dùng trong coding theory và complexity theory hiện đại. Nó lại liên quan mật thiết đến giải tích của các hàm vuông góc. Tôi làm M.S. Thesis Toán trong nhánh này. Mặc dù bây giờ không làm về nó nữa, nhắc lại vẫn còn thấy “nhiệt huyết” bừng bừng . Ngoài ra, nhánh này cũng là anh em cột chèo với algebraic graph theory, rất cần thiết trong cả complexity theory lẫn một số bài toán trong mạng máy tính! Đó là chưa kể liên minh sống còn với representation theory cũng lại được dùng trong KHMT (như trong loạt bài về nhân ma trận tôi đang viết dở).

• Chris Godsil, Algebraic Combinatorics, Chapman & Hall/CRC (April 1, 1993).
• Chihara, An Introduction to Orthogonal Polynomials, Routledge; 1 edition (January 1, 1978). Quyển kinh điển về các đa thức vuông góc.
• George E. Andrews, Richard Askey, Ranjan Roy, Special Functions, Cambridge University Press; New Ed edition (February 15, 2001). Tất cả những thứ bạn cần biết về các hàm đặc biệt!
• William Fulton, Young Tableaux: With Applications to Representation Theory and Geometry, Cambridge University Press (December 28, 1996).
• I. G. Macdonald, Symmetric Functions and Hall Polynomials, Oxford University Press, USA; 2 edition (June 30, 1999). Quyển này và quyển của Fulton là kinh điển về symmetric functions.

3.6 Extremal set theory, extremal set systems, và design theory. Những thứ này thì dùng làm gì trong KHMT? Một vài ví dụ nhỏ: chúng liên quan mật thiết với lý thuyết thử nhóm (group testing) được dùng trong DNA library screening (bio-computing), trong thiết kế MAC protocols và thử lỗi của mạng quang (networking), và thiết kế thuật toán nói chung. Design theory lại cũng liên quan chặt chẽ với coding theory (sẽ giới thiệu sách sau) dùng trong communications và trong complexity theory.

• Konrad Engel, Sperner Theory, Cambridge University Press. Phát triển lý thuyết của một định lý rất đơn giản và hùng mạnh trong topology: định lý Sperner.
• Bela Bollobas, Combinatorics, Cambridge University Press. Nhỏ và hiệu quả!
• A. E. Brouwer, A. M. Cohen, A. Neumaier, Distance Regular Graphs, Springer (August 1989). Nhiều bài toán thiết kế các cấu trúc extremal có thể được mô hình hóa bằng distance regular graphs: một loại đồ thị rất giàu có về cấu trúc đại số, nhờ đó bài toán trở nên tổng quát hơn (dùng công cụ của đại số), và đôi khi dễ dàng hơn.
• Ding-Zhu Du and Frank K. Hwang, Combinatorial Group Testing and Its Applications, World Scientific Publishing Company; 2nd edition (May 2000). Quyển này là tham khảo chính (và duy nhất) cho lý thuyết thử nhóm. Nó là dạng monograph chứ không phải textbook, dùng làm tham khảo.

4. Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (danh sách của anh Bạch Hưng Nguyên).

Sách cơ bản:

• [1] Manning & Schutze, Foundation of Statistical NLP – (có online nếu có access vào MIT library)
• [2] Jurasky & Martin, Speech&Language Procesing: An Introduction to Natural Language Processing, Computational Linguistics, and Speech Recognition, 2nd edition.

Tham khảo thêm:

• [3] James Allen, Natural Language Understanding
• [4] Fred Jelinek, Statistical Method for Speech Recognition
• [5] Xudong Huang et al, Spoken Language Processing

Lộ trình tự đọc & học trong 1 hoặc 2 học kì theo thứ tự sau

——–
Chương 1+2+3+4 – [1]: Introduction / Mathematical Foundations/ Linguistic Essential / Corpus-based Work
Chương 7 – [2]: Phonetics
——–
Chương 6 – [1]: Statistical Inference: n-gram Models over Sparse Data
Chương 4 – [2]: N-grams
——–
Chương 8 – [5]: Hidden Markov Models
Chương 2 – [4]: Hidden Markov Models
Chương 4 – [2]: Word Classes and Part-of-Speech Tagging
Chương 6 – [2]: Hidden Markov and Maximum Entropy Models
——–
Chương 3 – [3]: Grammar and Parsing
Chương 12 – [2]: Formal Grammars of English
Chương 11 – [1]: Probabilistic Context Free Grammar
Chương 12 – [1]: Probabilistic Parsing
Chương 13 – [2]: Parsing with Context-Free Grammars
Chương 14 – [2]: Statistical Parsing
——–
Chương 3 – [2]: Words and Transducers
——–
Chương 22 – [2]: Information Extraction
——–
Chương 25 – [2]: Machine Translation
——–
Chương 15 – [1]: Topics in Information Retrieval
——–
Chương 16 – [1]: Text Categorization
——–

Lộ trình này giới thiệu chuyên sâu về phương pháp thống kê NLP, mô hình n-gram , mô hình Markov ẩn, & kĩ thuật phân tích câu (parsing). Sau đó là giới thiệu sơ qua một số topics mà NLP đóng vai trò quan trọng như Trích chọn Thông Tin (Information Extraction), Dịch tự động (Machine Translation), Khai Thác Thông Tin (Information Retrieval), & Phân Loại Văn Bản (Text Categorization). Về cơ bản sau khi xong lộ trình này là đủ để bắt tay vào chuyên sâu các vấn đề trong NLP. Rất nhiều topics của NLP không đề cập trong lộ trình này ví dụ như: Các máy Hữu hạn trạng thái (Finite-state Machines), Các kĩ thuật học máy (Machine Learning techniques), Nhận dạng tiếng nói (Speech Recognition), Tổng hợp tiếng nói (Speech Synthesis), Hệ thống Hỏi-Đáp (Q&A systems).

Sẽ tiếp tục cập nhật! Không biết bao giờ mới xong.

• Độc cô cửu kiếm rắc rối phức tạp, thông minh như Lệnh Hồ Xung mà học mãi mới được vài thức. Vậy mà đến tuyệt đỉnh thì gã chẳng nhớ thức nào. Trương Tam Phong dạy Trương Vô Kỵ Thái Cực Quyền/Kiếm. Dạy xong chiêu nào lại hỏi “con đã quên chưa”? Tiêu Phong loạn đả Tụ Hiền Trang chỉ cần dùng mấy đường Thái Tổ Trường Quyền ai cũng biết.
• Quyển blink của Gladwell kể lại đầy rẫy những chuyện mà quyết định trực quan trong tích tắc của một cá nhân dày công rèn luyện là các quyết định đúng đắn và hữu lý đến kinh ngạc.
• Trong bài “mã hóa tri thức như thế nào“, tôi đã viết rằng khi ta thật sự hiểu một môn học thì trong đầu tôi có một mô hình tái sinh cần cực ít dữ liệu vẫn có thể tái tạo lại nền tảng môn học. Ngoài ra, ta có thể trình bày lại các ý tưởng của môn học một cách rất ngẫu hứng, không cần theo một “giáo trình” xắp sẵn nào cả.
• Tôi học bơi từ năm lớp 5 ở hồ CLB Lao Động (Xẹc cũ). Tôi bơi được cả 4 kiểu ếch, sải, bướm, ngửa. Ngoại trừ bơi ếch còn tương đối, tôi biết rằng 3 kiểu còn lại tôi chỉ biết hình thức mà không hiểu nội dung — bằng chứng cụ thể nhất là tôi thấy mình bơi rất tốn sức mà lại không hiệu quả. Ví dụ: dân bơi chuyên nghiệp bơi sải trung bình cần 30 sải tay (nghĩa là mỗi tay quạt 15 cái) là bơi được 50 mét, rất nhẹ nhàng và hiệu quả. Mỗi sải tay họ bơi được gần 2 mét!

  Hai tháng vừa qua, tôi đi tìm hiểu thêm để tìm cách tăng hiệu suất bơi sải của mình. Tôi biết hết các kỹ thuật cơ bản của bơi sải: (a) giữ người thẳng tròng trành như một chiếc thuyền dài (b) thở hai bên (nhịp lẻ) và thở dùng cái rãnh nước do đầu tạo ra khi lướt trên mặt nước, (c) khi quạt tay thì có 4 bước là vươn tới, bẻ ngang, kéo, và đẩy, cùng với giữ tay sát người, (d) đá chân thì phải thẳng và có 4 kiểu nhịp chính: 2, 4, 6-nhịp, và 2-nhịp xéo. Bạn xem thử đoạn video clip dưới đây để biết tôi nói gì:

  
  (Bill Kirby là một nhà vô định Olympic)

  Tôi cố gắng tập hơn một tháng qua và đã giảm được tổng số sải tay trên 50 mét từ 70 sải xuống còn 48 sải, một tiến bộ lớn và tôi rất vui! (Vui không kém gì viết được một bài báo hay!) Thế nhưng tôi vẫn thấy mình biết bơi sải hình thức hơn là hiểu nội dung. Khi bơi vẫn còn phải nhớ các “chiêu” a, b, c, d ở trên. Muốn bơi thật hiệu quả thì phải “cảm” được cơ thể mình và giao tiếp của nó với nước. Bạn muốn xem dân chuyên nghiệp bơi “vô chiêu” không? Hãy xem Alex Popov — khủng hoảng luôn

  
  (Để ý cú bơi sải thở đằng trước.)

• Trong quyển Surely you are joking, Mr. Feynman, Richard Feynman kể lại chuyện ông đi Brazil hồi thập niên 50, thấy học sinh Brazil đọc sách Vật Lý nhiều, làm bài kiểm tra rất tốt, nhưng lại khám phá ra rằng họ chẳng hiểu gì về Vật Lý cả. Cuối chuyến đi, Feynman có cơ hội giải thích cho các nhà Vật Lý Brazil tại sao ông lại nghĩ thế, và làm thế nào để cải thiện sách giáo khoa Vật Lý. Tôi trích ra đây vài đoạn trong chương “O Americano, Outra Vez!” (đoạn tôi trích hơi dài, nhưng tôi rất thích vì rất giống tình trạng học tập ở Việt Nam khi tôi còn đi học — các bạn chịu khó đọc)
  

  The lecture hall was full. I started out by defining science as an understanding of the behavior of nature. Then I asked, “What is a good reason for teaching science? Of course, no country can consider itself civilized unless . . . yak, yak, yak.” They were all sitting there nodding, because I know that’s the way they think.

  Then I say, “That, of course, is absurd, because why should we feel we have to keep up with another country? We have to do it for a good reason, a sensible reason; not just because other countries do.” Then I talked about the utility of science, and its contribution to the improvement of the human condition, and all that – I really teased them a little bit.

  Then I say, “The main purpose of my talk is to demonstrate to you that no science is being taught in Brazil!”

  I can see them stir, thinking, “What? No science? This is absolutely crazy! We have all these classes.”

  So I tell them that one of the first things to strike me when I came to Brazil was to see elementary school kids in bookstores, buying physics books. There are so many kids learning physics in Brazil, beginning much earlier than kids do in the United States, that it’s amazing you don’t find many physicists in Brazil – why is that? So many kids are working so hard, and nothing comes of it.

  Then I gave the analogy of a Greek scholar who loves the Greek language, who knows that in his own country there aren’t many children studying Greek. But he comes to another country, where he is delighted to find everybody studying Greek – even the smaller kids in the elementary schools. He goes to the examination of a student who is coming to get his degree in Greek, and asks him, “What were Socrates’ ideas on the relationship between Truth and Beauty?” – and the student can’t answer. Then he asks the student, What did Socrates say to Plato in the Third Symposium?” the student lights up and goes, “Brrrrrrrrr-up” – he tells you everything, word for word, that Socrates said, in beautiful Greek.

  But what Socrates was talking about in the Third Symposium was the relationship between Truth and Beauty!

  What this Greek scholar discovers is, the students in another country learn Greek by first learning to pronounce the letters, then the words, and then sentences and paragraphs. They can recite, word for word, what Socrates said, without realizing that those Greek words actually mean something. To the student they are all artificial sounds. Nobody has ever translated them into words the students can understand.

  I said, “That’s how it looks to me, when I see you teaching the kids ‘science’ here in Brazil.” (Big blast, right?)

  Then I held up the elementary physics textbook they were using. “There are no experimental results mentioned anywhere in this book, except in one place where there is a ball, rolling down an inclined plane, in which it says how far the ball got after one second, two seconds, three seconds, and so on. The numbers have ‘errors’ in them – that is, if you look at them, you think you’re looking at experimental results, because the numbers are a little above, or a little below, the theoretical values. The book even talks about having to correct the experimental errors – very fine. The trouble is, when you calculate the value of the acceleration constant from these values, you get the right answer. But a ball rolling down an inclined plane, if it is actually done, has an inertia to get it to turn, and will, if you do the experiment, produce five-sevenths of the right answer, because of the extra energy needed to go into the rotation of the ball. Therefore this single example of experimental ‘results’ is obtained from a fake experiment. Nobody had rolled such a ball, or they would never have gotten those results!

  “I have discovered something else,” I continued. “By flipping the pages at random, and putting my finger in and reading the sentences on that page, I can show you what’s the matter – how it’s not science, but memorizing, in every circumstance. Therefore I am brave enough to flip through the pages now, in front of this audience, to put my finger in, to read, and to show you.”

  So I did it. Brrrrrrrup – I stuck my finger in, and I started to read: “Triboluminescence. Triboluminescence is the light emitted when crystals are crushed..

  I said, “And there, have you got science? No! You have only told what a word means in terms of other words. You haven’t told anything about nature-what crystals produce light when you crush them, why they produce light. Did you see any student go home and try it? He can’t.

  “But if, instead, you were to write, ‘When you take a lump of sugar and crush it with a pair of pliers in the dark, you can see a bluish flash. Some other crystals do that too. Nobody knows why. The phenomenon is called “triboluminescence.”‘ Then someone will go home and try it. Then there’s an experience of nature.” I used that example to show them, but it didn’t make any difference where I would have put my finger in the book; it was like that everywhere.

  Finally, I said that I couldn’t see how anyone could he educated by this self-propagating system in which people pass exams, and teach others to pass exams, but nobody knows anything. “However,” I said, “I must be wrong. There were two students in my class who did very well, and one of the physicists I know was educated entirely in Brazil. Thus, it must be possible for some people to work their way through the system, had as it is.”

  Well, after I gave the talk, the head of the science education department got up and said, “Mr. Feynman has told us some things that are very hard for us to hear, but it appears to he that he really loves science, and is sincere in his criticism. Therefore, I think we should listen to him. I came here knowing we have some sickness in our system of education; what I have learned is that we have a cancer!” – and he sat down. That gave other people the freedom to speak out, and there was a big excitement. Everybody was getting up and making suggestions. The students got some committee together to mimeograph the lectures in advance, and they got other committees organized to do this and that.

  Then something happened which was totally unexpected for me. One of the students got up and said, “I’m one of the two students whom Mr. Feynman referred to at the end of his talk. I was not educated in Brazil; I was educated in Germany, and I’ve just come to Brazil this year.”

  The other student who had done well in class had a similar thing to say. And the professor I had mentioned got up and said, “I was educated here in Brazil during the war, when, fortunately, all of the professors had left the university, so I learned everything by reading alone. Therefore I was not really educated under the Brazilian system.”

  I didn’t expect that. I knew the system was bad, but 100 percent – it was terrible!

  Điều mà Feynman muốn nói cũng chính là điều mà Phong Thanh Dương và Trương Tam Phong dạy bảo: chiêu thức chỉ là hình thức, là các từ mô tả các khái niệm (sóng, hạt, nhiệt, năng lượng), v.v. Biết chiêu thức là chỉ biết cái hình thức mà không biết nội dung. Một học sinh thông minh có thể thao tác cái hình thức (công thức, ký hiệu, tên gọi) để làm bài kiểm tra cho tốt, nhưng điều đó không nhất thiết cho thấy là học sinh nọ thật sự hiểu môn học. Feynman viết một câu thật chí lý: “tôi không thể hiểu được một hệ thống giáo dục khi nó chỉ là một hệ thống tự lan truyền, trong đó người ta thi cử, và dạy học trò mình thi cử“.

  Viết đến đây tôi lại nhớ Tú Xương:

  Tập tễnh người đi tớ cũng đi,
  Cũng lều cũng chõng cũng vào thi.
  Tiễn chân, cô mất hai đồng chẵn,
  Sờ bụng: thầy không một chữ gì!

  Lộc nước còn mong thêm giải ngạch
  Phúc nhà nay được sạch trường qui.
  Ba kì trọn vẹn thêm kì nữa,
  Ú ớ u ơ ngọn bút chì.

• Bà xã tôi đọc được đoạn bình văn sau đây (xin phép không trích nguồn), bạn đọc xong sẽ hiểu thế nào là “có hình dạng mà thiếu nội dung”:
  

  Những câu văn của Nguyễn Nguyên Phước rất có thể trở thành đích ngắm cho các nhà ngôn ngữ học purist, nhưng mặt khác, chúng đang chứng minh rằng ngôn ngữ rất không có khuôn mẫu, và không có tính kế thừa nhất định. Và đang thay đổi rất nhanh. Có lẽ đã đến lúc tiếng Việt được cung cấp những khả năng diễn đạt mới mẻ, điều mà ngôn ngữ nào cũng xứng đáng được hưởng.