minhbao171
Pearl
Mọi hoạt động thuộc mọi lĩnh vực đang tồn tại đều dựa trên một số định luật cụ thể. Các định luật vật lý, tự nhiên, toán học, tiến hoá… giúp giải thích một loạt các hiện tượng trong lĩnh vực tương ứng.
Những định luật này không nhất thiết phải có tính ràng buộc như luật pháp của Nhà nước. Thay vào đó, chúng được định nghĩa là các hình mẫu lặp đi lặp lại có thể quan sát được trong những điều kiện cụ thể.
Công nghệ và tin học cũng không ngoại lệ. Chúng cũng có những định luật và hình mẫu tương đồng. Một số là từ quan sát, một số là hệ quả, số còn lại là sự kết hợp của cả hai.
Định luật Moore được trình bày vào năm 1965 bởi cựu CEO Intel và đồng sáng lập Fairchild Semiconductor, Gordon Moore. Định luật này cho rằng số lượng bóng bán dẫn trong một mạch tích hợp sẽ tăng gấp đôi sau mỗi năm. Đây đúng hơn là một dự đoán dựa trên quan sát chứ không phải kết luận dựa trên kinh nghiệm.
Tuy nhiên, định luật Moore đã đúng trong một thập kỷ cho đến năm 1975, khi Moore chỉnh sửa lại định luật này. Bản cập nhật mới thay đổi rằng số lượng bóng bán dẫn trong một mạch tích hợp sẽ tăng gấp đôi sau mỗi hai năm, thay vì một năm như trước. Và 50 năm tiếp sau đó, định luật Moore vẫn đúng.
Với những giới hạn về vật lý, vật chất, thời gian và không gian, định luật Moore không lâu nữa sẽ trở nên lỗi thời và không còn phù hợp, trừ khi phát minh ra một phương pháp mới. Kể cả khi đó, có nghĩa là chúng ta cần bỏ bớt chip hoặc tìm cách xử lý bảng mạch để tiết kiệm không gian.
Mark Kryder tin rằng mật độ lưu trữ dữ liệu của đĩa từ sẽ tăng gấp đôi mỗi 13 tháng. Định luật Kryder ra đời và trở nên phổ biến vào năm 2005.
Kryder đủ tự tin để cho rằng đến năm 2020, chúng ta sẽ có thể lưu trữ 40 TB dữ liệu trên một ổ cứng có kích thước chỉ 2,5 inch, và nó chỉ tốn chi phí khoảng 40 USD. Kể từ đó, tốc độ gia tăng dung lượng lưu trữ trên ổ đĩa được gọi là tốc độ Kryder.
Tuy nhiên, định luật này từ lâu đã trở nên lỗi thời trong nhiều ngành công nghiệp. Mặc dù khả năng lưu trữ vẫn tiếp tục tăng, nhưng dự đoán của Kryder đã không thể trở thành hiện thực. Và tốc độ Kryder cũng đã giảm đi đáng kể trong nhiều năm trước năm 2020 và tiếp tục giảm đến nay.
Theo định luật Metcalfe, giá trị của mạng tỷ lệ thuận với bình phương của số nút trong mạng. Định luật Metcalfe tập trung vào giá trị của mạng hơn là tiến bộ kỹ thuật trong ngành công nghệ thông tin.
Mặc dù định luật Metcalfe thuộc lĩnh vực viễn thông, nhưng nó đúng với tất cả các loại hình mạng. Ví dụ như mạng xã hội, nếu Reddit và Quora chỉ có một người dùng, chúng sẽ chẳng có giá trị là bao.
Giải thích một cách đơn giản hơn rằng nếu bạn bè của bạn không dùng Facebook, có lẽ bạn cũng sẽ chẳng bao giờ dùng đến nó. Nếu trang Linkedln không có người dùng, vậy thì nó sẽ chẳng có giá trị gì đối với cả người tìm việc và nhà tuyển dụng. Nếu cả thế giới chỉ có mỗi một mình bạn dùng điện thoại di động, thì chiếc điện thoại cũng chẳng thể phát huy khả năng của nó.
Năm 1995, hà khoa học máy tính người Thuỵ Sĩ Niklaus Wirth đã cho chúng ta biết một sự thật, đó là tốc độ phần mềm suy giảm nhanh hơn sự phát triển của tốc độ phần cứng.
Nói cách khác, phần mềm sẽ ngày càng chậm đi và không thể bắt kịp tốc độ ngày càng tăng của phần cứng. Do phần mềm ngày càng phức tạp nên ngày nay, chúng ta vẫn trải nghiệm máy tính với tốc độ tương đương với những chiếc máy tính của vài năm trước mặc dù đã có sự cải tiến về phần cứng và bộ nhớ lưu trữ.
Vì sao phần mềm ngày càng phức tạp hơn? Đó là vì người dùng cần nhiều tuỳ chọn hơn, khả năng chống phần mềm độc hại tốt hơn, mức độ bảo mật cao hơn để ngăn ngừa tội phạm mạng, số lượng lỗi cần các bản vá ngày càng nhiều hơn và nhiều nguyên nhân khác nữa.
Dưới đây là một số định luật:
- “Nếu một điều xấu có thể xảy ra, nó sẽ xảy ra”;
- “Không thể làm gì để hạn chế sai lầm do những kẻ ngốc gây ra, bởi vì họ là những thiên tài”;
- “Công nghệ bị chi phối bởi những người phải quản lý thứ mà họ không hiểu”;
- “Nếu bạn dự đoán được rằng có 4 cách để xảy ra sai sót trong một quy trình, thì cách thứ 5 sẽ xảy ra”;
- “Lỗi sẽ không xuất hiện cho đến khi một thành phần vượt qua bài kiểm tra cuối cùng”;
- “Trình độ năng lực kỹ thuật tỉ lệ nghịch với trình độ quản lý”;
- “Mọi thứ đều diễn ra lâu hơn dự kiến”;
- “Thiên nhiên luôn về phe những lỗi sai tiềm ẩn”;
- “Ánh sáng cuối đường hầm chỉ là ánh sáng của một con tàu đang lao đến”.
Chúng ta không chắc Murphy đã phải đối mặt với những gì, nhưng chắc chắn ông thấu hiểu những người không thể mạo hiểm.
Lời khuyên của ông là gì ư? “Cách tốt nhất để có câu trả lời chính xác trên mạng internet là đừng hỏi gì cả; mà hãy đăng một câu trả lời sai”.
Hãy thử tưởng tượng bạn và nhiều người trí thức khác đang tham gia thảo luận về một chủ đề trên mạng mà bạn hoàn toàn không theo kịp. Và sau đó, bạn bình luận một câu sai trái đến lố bịch khiến họ phải giải thích lại cho bạn hiểu.
Định luật Fitt dành cho các chuyên gia về thiết kế giao diện người dùng và trải nghiệm người dùng. Theo đó, thời gian để di chuyển con trỏ đến mục tiêu tỉ lệ thuận với khoảng cách và kích thước của mục tiêu.
Khoảng cách là một yêu tố hiển nhiên, nhưng kích thước của mục tiêu lại liên quan đến xác suất lỗi. Có nghĩa là nếu một cửa sổ quảng cáo có nút “Đóng” nhỏ, người dùng sẽ có xu hướng nhấp chuột vào chỗ khác nhiều hơn là nút đóng.
Thao tác lại và tìm cách bấm chính xác sẽ làm tăng thời gian cần thiết để chọn đúng mục tiêu. Đó là lý do vì sao các nút bấm lớn thường thân thiện với người dùng hơn.
Một thông tin tưởng chừng như lại là vô giá đối với người dùng phổ thông được đăng tải trên Twitter năm 2016 và sau đó được gọi là định luật Hypponen: Nếu nó thông minh, nó có thể bị hack. Nói các khác, mọi công nghệ thông minh mà chúng ta sử dụng đều có nguy cơ bị tin tặc tấn công.
Điều này đúng với Internet of Things (IoT), điện thoại, máy tính, máy tính xách tay, hệ thống mạng, nhà thông minh, xe hơi, hệ thống bảo vệ, robot hút bụi và còn nhiều hơn nhiều so với những gì bạn có thể hình dung.
Định luật dành cho internet
Còn rất nhiều những định luật khác về mạng internet. Bạn có thể thấy một số khá hài hước, trong khi cũng có những định luật lại rất sâu sắc. Sau vài năm nữa, có thể một vài trong số chúng sẽ không còn chính xác. Vì vậy, các nhà nghiên cứu sẽ phải tìm ra những định luật mới để dự đoán được tương lai của ngành tin học và của cả mạng internet.
Công nghệ và tin học cũng không ngoại lệ. Chúng cũng có những định luật và hình mẫu tương đồng. Một số là từ quan sát, một số là hệ quả, số còn lại là sự kết hợp của cả hai.
1. Định luật Moore
Định luật Moore được trình bày vào năm 1965 bởi cựu CEO Intel và đồng sáng lập Fairchild Semiconductor, Gordon Moore. Định luật này cho rằng số lượng bóng bán dẫn trong một mạch tích hợp sẽ tăng gấp đôi sau mỗi năm. Đây đúng hơn là một dự đoán dựa trên quan sát chứ không phải kết luận dựa trên kinh nghiệm.
Tuy nhiên, định luật Moore đã đúng trong một thập kỷ cho đến năm 1975, khi Moore chỉnh sửa lại định luật này. Bản cập nhật mới thay đổi rằng số lượng bóng bán dẫn trong một mạch tích hợp sẽ tăng gấp đôi sau mỗi hai năm, thay vì một năm như trước. Và 50 năm tiếp sau đó, định luật Moore vẫn đúng.
Với những giới hạn về vật lý, vật chất, thời gian và không gian, định luật Moore không lâu nữa sẽ trở nên lỗi thời và không còn phù hợp, trừ khi phát minh ra một phương pháp mới. Kể cả khi đó, có nghĩa là chúng ta cần bỏ bớt chip hoặc tìm cách xử lý bảng mạch để tiết kiệm không gian.
2. Định luật Kryder
Kryder đủ tự tin để cho rằng đến năm 2020, chúng ta sẽ có thể lưu trữ 40 TB dữ liệu trên một ổ cứng có kích thước chỉ 2,5 inch, và nó chỉ tốn chi phí khoảng 40 USD. Kể từ đó, tốc độ gia tăng dung lượng lưu trữ trên ổ đĩa được gọi là tốc độ Kryder.
Tuy nhiên, định luật này từ lâu đã trở nên lỗi thời trong nhiều ngành công nghiệp. Mặc dù khả năng lưu trữ vẫn tiếp tục tăng, nhưng dự đoán của Kryder đã không thể trở thành hiện thực. Và tốc độ Kryder cũng đã giảm đi đáng kể trong nhiều năm trước năm 2020 và tiếp tục giảm đến nay.
3. Định luật Metcalfe
Mặc dù định luật Metcalfe thuộc lĩnh vực viễn thông, nhưng nó đúng với tất cả các loại hình mạng. Ví dụ như mạng xã hội, nếu Reddit và Quora chỉ có một người dùng, chúng sẽ chẳng có giá trị là bao.
Giải thích một cách đơn giản hơn rằng nếu bạn bè của bạn không dùng Facebook, có lẽ bạn cũng sẽ chẳng bao giờ dùng đến nó. Nếu trang Linkedln không có người dùng, vậy thì nó sẽ chẳng có giá trị gì đối với cả người tìm việc và nhà tuyển dụng. Nếu cả thế giới chỉ có mỗi một mình bạn dùng điện thoại di động, thì chiếc điện thoại cũng chẳng thể phát huy khả năng của nó.
4. Định luật Wirth
Nói cách khác, phần mềm sẽ ngày càng chậm đi và không thể bắt kịp tốc độ ngày càng tăng của phần cứng. Do phần mềm ngày càng phức tạp nên ngày nay, chúng ta vẫn trải nghiệm máy tính với tốc độ tương đương với những chiếc máy tính của vài năm trước mặc dù đã có sự cải tiến về phần cứng và bộ nhớ lưu trữ.
Vì sao phần mềm ngày càng phức tạp hơn? Đó là vì người dùng cần nhiều tuỳ chọn hơn, khả năng chống phần mềm độc hại tốt hơn, mức độ bảo mật cao hơn để ngăn ngừa tội phạm mạng, số lượng lỗi cần các bản vá ngày càng nhiều hơn và nhiều nguyên nhân khác nữa.
5. Định luật Murphy
Kỹ sư hàng không vũ trụ người Mỹ Edward A. Murphy Jr. đã để lại cho chúng ta một loạt những định luật. Qua những định luật, có lẽ Murphy là một người luôn bi quan, lo lắng, hoặc là người không may mắn, hoặc cũng có thể là tất cả những điều đó.Dưới đây là một số định luật:
- “Nếu một điều xấu có thể xảy ra, nó sẽ xảy ra”;
- “Không thể làm gì để hạn chế sai lầm do những kẻ ngốc gây ra, bởi vì họ là những thiên tài”;
- “Công nghệ bị chi phối bởi những người phải quản lý thứ mà họ không hiểu”;
- “Nếu bạn dự đoán được rằng có 4 cách để xảy ra sai sót trong một quy trình, thì cách thứ 5 sẽ xảy ra”;
- “Lỗi sẽ không xuất hiện cho đến khi một thành phần vượt qua bài kiểm tra cuối cùng”;
- “Trình độ năng lực kỹ thuật tỉ lệ nghịch với trình độ quản lý”;
- “Mọi thứ đều diễn ra lâu hơn dự kiến”;
- “Thiên nhiên luôn về phe những lỗi sai tiềm ẩn”;
- “Ánh sáng cuối đường hầm chỉ là ánh sáng của một con tàu đang lao đến”.
Chúng ta không chắc Murphy đã phải đối mặt với những gì, nhưng chắc chắn ông thấu hiểu những người không thể mạo hiểm.
6. Định luật Cunningham
Nếu bạn mắc chứng lo âu xã hội hoặc rất lo ngại về danh tiếng của bản thân, Cunningham có thể sẽ giống một nhân vật liều lĩnh và xấu tính mà bạn thầm ghen tị.Lời khuyên của ông là gì ư? “Cách tốt nhất để có câu trả lời chính xác trên mạng internet là đừng hỏi gì cả; mà hãy đăng một câu trả lời sai”.
Hãy thử tưởng tượng bạn và nhiều người trí thức khác đang tham gia thảo luận về một chủ đề trên mạng mà bạn hoàn toàn không theo kịp. Và sau đó, bạn bình luận một câu sai trái đến lố bịch khiến họ phải giải thích lại cho bạn hiểu.
7. Định luật Fitt
Khoảng cách là một yêu tố hiển nhiên, nhưng kích thước của mục tiêu lại liên quan đến xác suất lỗi. Có nghĩa là nếu một cửa sổ quảng cáo có nút “Đóng” nhỏ, người dùng sẽ có xu hướng nhấp chuột vào chỗ khác nhiều hơn là nút đóng.
Thao tác lại và tìm cách bấm chính xác sẽ làm tăng thời gian cần thiết để chọn đúng mục tiêu. Đó là lý do vì sao các nút bấm lớn thường thân thiện với người dùng hơn.
8. Định luật Hypponen
Điều này đúng với Internet of Things (IoT), điện thoại, máy tính, máy tính xách tay, hệ thống mạng, nhà thông minh, xe hơi, hệ thống bảo vệ, robot hút bụi và còn nhiều hơn nhiều so với những gì bạn có thể hình dung.
Định luật dành cho internet
Còn rất nhiều những định luật khác về mạng internet. Bạn có thể thấy một số khá hài hước, trong khi cũng có những định luật lại rất sâu sắc. Sau vài năm nữa, có thể một vài trong số chúng sẽ không còn chính xác. Vì vậy, các nhà nghiên cứu sẽ phải tìm ra những định luật mới để dự đoán được tương lai của ngành tin học và của cả mạng internet.
