TAM ĐOẠN LUẬN VÀ GIỚI HẠN CỦA LUẬN LÝ

(Theo nguồn Internet)

Hôm nay chúng ta sẽ khảo sát hai lý luận căn bản nhất trong luận lý học, mà ta dùng hằng ngày, để hiểu rõ và nắm vững chúng trong đời sống và công việc hằng ngày. Đó là tam đoạn luận suy diễn và tam đoạn luận quy nạp. Đồng thời ta sẽ cảnh báo về các giới hạn tự nhiên của ngôn ngữ và lý luận.

• Tam đoạn luận hầu như là nền tảng của phần lớn, nếu không nói là tất cả, suy tư của con người. Tam đoạn luận là lý luận ba câu. Ví dụ: (1) Mọi người đều chết. (2) Ông Xuân là người. (3) Vì vậy, ông Xuân sẽ chết. Hai câu đầu (1) và (2) của tam đoạn luận nầy là 2 tiền đề–tiền đề 1 và tiền đề 2. “Tiền” là trước (không phải là “money”, nhưng nếu bạn hiểu là money cho dễ nhớ thì cũng tốt, vì money thường đi trước mọi sự :-)), tiền đề là mệnh đề đi trước; câu (3) là kết đề, tức là kết luận rút ra từ hai tiền đề.
Tam đoạn luận trên đây là tam đoạn luận suy diễn, nó vì nó “suy” từ cái chung (mọi người) đến cái riêng (ông Xuân).

• Lý luận theo chiều ngược lại, từ VÀI cái riêng đến cái chung, goi là quy nạp. Và quy nạp thì dựa vào quan sát các trường hợp cá nhân, mà “quy” về một định luật chung cho tất cả. Ví dụ: (1) Hùng Vương chết, Hai Bà Trưng chết, Trần Hưng Đạo chết, Quang Trung chết, ông tôi chết, bà tôi chết, v.v.. (2) Các vị đó là người. (3) Vì vậy, mọi người đều phải chết.

• Hai tam đoạn luận này ta dùng rất thường xuyên trong ngày, nhưng gọn gàng hơn. Ví dụ, suy diễn kiểu các bà :-): “Ông này làm gì mà ôm điện thoại đi ra xa, nói nhỏ xíu. Chắc là liên hệ bất chính với cô nào rồi.” Đây là rút ngắn của môt tam đoạn luận: (1) Đàn ông nói điện thoại cách bí mật là có liên hệ bất chính với đàn bà. (2) Ông này đang bí mật. (3) Vì vậy, ông này có liên hệ bất chính.

• Lỗi lầm thường thấy nhất trong tam đoạn luận suy diễn là tiền đề đầu tiên thường quá rộng, theo kiểu vơ đũa cả nắm. Trong ví dụ trên, ở tiền đề 1, ta thấy ngay là nói chuyện bí mật đâu nhất thiết có nghĩa là có liên hệ bất chính, giả sử đó là bí mật quốc phòng hay bí mật nghề nghiệp thì sao?

Muốn cho chính xác hơn thì ta phải “thu nhỏ” lại một tí,và nói theo kiểu xác suất. Ví dụ: (1) Đàn ông, không thuộc diện có bí mật nghề nghiệp, mà nói chuyện bí mật thì có khả năng cao là có liên hệ bất chính. (2) Ông này không thuộc diện có bí mật nghề nghiệp mà cứ nói chuyện kiểu bí mật trước mặt mình, (3) thì có khả năng cao là có liên hệ bất chính.

“Khả năng cao” thì khá chính xác trên phương diện lý luận, nhưng không mạnh như trăm-phần-trăm. Vì vậy, các quí vị thiếu kinh nghiệm thuyết phục thường cứ cố ăn nói viết lách kiểu trăm-phần-trăm cho mạnh mẽ, nhưng làm người nghe và người đọc nhận ra ngay là mình lớ ngớ và không thành thật.

• Điểm yếu của tiền đề 1 của tam đoạn luận suy diễn cũng chính là điểm yếu của kết đề của tam đoạn luận quy nạp. (1) Tôi thấy ông A nói điện thoại bí mật và có liên hệ bất chính. (2) Tôi cũng thấy ông B cũng vây; ông C cũng vậy.… (3) Vì vậy, hễ đàn ông nói chuyện điện thoại bí mật là có liên hệ bất chính.

Kết luận này quá rộng, theo kiểu vơ đũa cả nắm, cho nên không tin được. Nếu giảm lại một tí theo cách nói xác suất thì dễ tin hơn: “Vì vậy, hễ đàn ông nói điện thoại bí mật là có khả năng có liên hệ bất chính.”

• Cả suy diễn và quy nạp (cũng như mọi luận lý khác của con người) đều có môt điểm rất yếu nữa, đó là các từ ngữ của con người luôn luôn có tính cách mù mờ, dùng tạm qua ngày thôi, chứ không giải quyết điều gì rốt ráo được. Ví du: (1) Hồng nhan thì đa truân. (2) Cô ấy đẹp quá. (3) Thành ra đời cô ấy khổ.

Phản biện: “Trời, con nhỏ đó, cái mặt mẹt như vậy mà chị nói là đẹp. Nó cực vì chuyên môn nói xạo, chớ hồng nhan cái gì!”

Ở đây ta thấy, từ “đẹp” rất mù mờ. Đẹp xấu tùy người đối diện, tùy say hay tĩnh. Bất cứ từ nào trong ngôn ngữ con người cũng đều mù mờ như thế. Cho nên, những người tin rằng có thể dùng ngôn ngữ và lý luận để giải quyết mọi thắc mắc ở đời, tìm ra mọi chân lý ở đời, là những người rất thiếu kinh nghiệm về lý luận.

• Một điểm yếu rất lớn khác nữa là tất cả mọi phương thức lý luận (kể cả tam đoạn luận) chỉ do con người tìm ra được trong cuộc sống mắt thấy tai nghe. Ví dụ: Tiền đề “Mọi người đều chết”. Ta biết được điều này là do thấy trong lịch sử (qua sách vở) và chung quanh ta ai cũng có lúc chết, cho nên ta “qui nạp” thành kết luận “Mọi người đều chết.” Rồi ta lại mang kết luận quy nạp này làm tiền đề cho một suy diễn mới, “Mọi người đều chết, hắn là người, cho hắn tha hồ ba hoa chích chòe đi rồi cũng có lúc phải chầu chúa thôi!”

Tức là quy nạp, suy diễn, hay bất kỳ lý luận nào ta sẽ học sau này, cũng chỉ là do kinh nghiệm quan sát của con người mà ra. Cho nên, các lý luận này khi gặp điều gì vượt quá vòng kinh nghiệm thường ngày của con người thì hoàn toàn không sử dụng được. Ví dụ: Tự nhiên có một cô gái rất trẻ, nhìn mới hai mươi mấy, đến gặp bạn và nói: “Tôi nói cho cậu bé hay nhé, cậu năm nay cở bốn mấy, thế thì cậu phải gọi tôi là ‘bà tiên tổ’ mới đúng, vì tôi năm nay 3.125 tuổi rồi.” Nếu cô bé này cứ nhất định như thế, và nếu chúng ta không thể chứng minh được tông tích cô này, toàn hệ thống công an cảnh sát của thế giới không có cách nào chứng minh được cô này từ đâu mà có, thì lúc đó ta có thể thấy lời cô ta nói có một cái gì đó có thể có giá trị, chứ chưa chắc là cô ta điên, và qui luật “Mọi người đều phải chết” có thể không dùng được, tối thiểu là trong trường hợp cô bé này.

• Nhận xét trên đây có hậu quả rất lớn cho đời sống con người trên thế giới ngày nay: Trong những lãnh vực xa hơn kinh nghiệm mắt thấy tai nghe (cộng thêm các máy móc phụ mắt và phụ tai), thì toàn hệ thống suy luận của con người không sử dụng được, và đó là lý do tại sao mà tôn giáo và các truyền thông tâm linh luôn luôn sống mạnh cho đến ngày nay, dù là tôn giáo và các truyền thống tâm kinh nói nhiều điều rất khác với kinh nghiệm hằng ngày và lý luận hằng ngày của ta. Các tôn giáo và truyền thống tâm tinh thường nhấn mạnh đến những kinh nghiệm vượt xa kinh nghiệm hằng ngày—Ví dụ: Nói chuyện với Chúa hiện ra trước mặt, nói chuyện với Quan âm Bồ tát hiện ra trước mặt… Ở đây ta không bàn đúng sai, ta chỉ cần hiểu rằng các kinh nghiệm cá nhân siêu hình, dù thật hay không thật, là các kinh nghiệm không thuộc trong lĩnh vực hoạt dộng của ngôn ngữ và lý luận thông thường. Cho nên nếu ta cố gắng tranh biện về các vấn đề này tức là ta rất thiếu kinh nghiệm về ngôn ngữ và lý luận.

• Một điểm quan trọng khác trong việc sử dụng và hiểu biết ngôn ngữ là: Ngôn ngữ, vì giới hạn rất lớn của nó, thường được sử dụng như là “hé cánh cửa” để mời ta vào bên trong và thấy rõ hơn. Nếu ta không chịu mở cửa bước vào, thì không thể thấy bên trong. Ví dụ: Bạn thường ngày về nhà 6 giờ chiều. Hôm nay không hẹn nhưng lại về 11 giờ đêm, vào nhà thấy nàng còn ngồi đó bên mâm cơm và nói “Em đợi anh từ chiều đến giờ.” Bạn thực sự thấy được gì, thấy được bao nhiêu, trong câu nói đơn sơ nhẹ nhàng đó, hay là chỉ lý luận: “Đến giờ thì đi ngủ đi chứ, tại sao đợi làm gì?”

• Luận lý học là khoa học về sử dụng ngôn ngữ và lý luận chính xác. Nó rất cần cho chúng ta trong công việc và đời sống hằng ngày. Cho nên ta phải nắm vững. Và khi đã nắm vững, ta cũng phải biết ngôn ngữ và lý luận có rất nhiều giới hạn. Khi đọc hay nghe một câu nói, có nghĩa là chúng ta nhận được cái bánh ít bọc lá chuối. Ngôn ngữ lý luận là lớp lá bọc, tư tưởng tâm tình là bánh bên trong. Ta ăn bánh bỏ vỏ, hay ăn vỏ bỏ bánh?

Chúc các bạn một ngày vui.

Mến,

Hoành

 Stumble It!

© Copyright 2009, TDH
Licensed for non-commercial use

Xây dưng thành phố thông minh

 

Xây dựng thành phố thông minh dựa trên khía cạnh lấy người dân làm trung tâm 

Trong kỷ nguyên của dữ liệu lớn, việc phát triển thành phố thông minh đã trở thành mục tiêu đầy hứa hẹn cho chính phủ điện tử. Nhiều ý tưởng và hệ thống xây dựng được xuất phát từ việc xây dựng thành phố thông minh đều phụ thuộc vào lượng dữ liệu lớn được cung cấp. Ngoài việc phát triển cơ sở hạ tầng, ứng dụng, dịch vụ…

Ngày đăng : 17/10/2019    Xem với cỡ chữ  

Bản in

Giới thiệu

Trong kỷ nguyên của dữ liệu lớn, việc phát triển thành phố thông minh đã trở thành mục tiêu đầy hứa hẹn cho chính phủ điện tử. Nhiều ý tưởng và hệ thống xây dựng được xuất phát từ việc xây dựng thành phố thông minh đều phụ thuộc vào lượng dữ liệu lớn được cung cấp. Ngoài việc phát triển cơ sở hạ tầng, ứng dụng, dịch vụ… thì khía cạnh về lấy người dân làm trung tâm trong thành phố thông minh là yếu tố quan trọng cần được xây dựng để đảm bảo hiện thực hóa nhu cầu sống của công dân trong lĩnh vực phát triển đô thị và xã hội. Bài viết này sẽ giới thiệu tổng quan về khía cạnh lấy người dân làm trung tâm trong thành phố thông minh, xác định các cấp độ và thách thức về cơ sở hạ tầng, sự hiểu biết và dự đoán của người dân sau đó đề xuất khung lý thuyết và khung kỹ thuật của khía cạnh lấy người dân làm trung tâm để xây dựng thành phố thông minh trong tương lai. Mục đích của bài viết mang lại những lợi ích cho chính phủ và các ngành công nghiệp cải thiện chất lượng cuộc sống, phát triển bền vững.

1. Tổng quan

Mục tiêu phát triển của thành phố thông minh trong những năm gần đây là cuộc sống thông minh, dịch vụ thông minh như: quy hoạch đô thị, giao thông, khoa học thông tin, y tế, giáo dục, thương mại, năng lượng, môi trường, xã hội, du lịch, quản trị và công nghiệp. Mặc dù chưa có định nghĩa rõ ràng về thành phố thông minh nhưng mục tiêu của thành phố thông minh bao gồm cuộc sống thông minh, công dân thông minh, môi trường thông minh, di động thông minh, kinh tế thông minh, quản trị thông minh, dịch vụ thông minh và cơ sở hạ tầng thông minh. Để đạt được những mục tiêu này, chính phủ và ngành công nghiệp đang nỗ lực tạo và thu thập nhiều thông tin liên quan đến thành phố thông minh, bao gồm các thành phần cốt lõi về đất đai, cơ sở hạ tầng, công dân và chính phủ bằng cách sử dụng công nghệ công nghệ thông tin và truyền thông (ICT).

Hình 1. Mô hình định hướng sự thay đổi của thành phố thông minh

Theo Maslow, thành phố cung cấp các dịch vụ tài nguyên quan trọng cho công dân như môi trường, kỹ thuật, cơ sở hạ tầng… trong khi xã hội lại hỗ trợ các nhu cầu về tinh thần, đạo đức và văn hóa… Cả hai khía cạnh này đều được thiết kế và xây dựng với mức độ thông minh phù hợp với các thành phố phát triển và đang phát triển.

 

Hình 2. Khía cạnh lấy người dân làm trung tâm trong lĩnh vực đô thị và xã hội

2. Các cấp độ và thách thức của việc lấy người dân làm trung tâm

Có hai câu hỏi quan trọng cần được trả lời cho sự tham gia của các công trình nghiên cứu và phát triển công nghiệp để xác định khía cạnh lấy người dân làm trung tâm trong các thành phố thông minh, đó là:

(i) Làm thế nào để xác định mức độ thông minh từ khía cạnh lấy người dân làm trung tâm và những thách thức nghiên cứu của các mức độ này là gì. Từ đó, giúp chúng ta đánh giá mức độ phát triển của dịch vụ thông minh; và

(2) Câu hỏi thứ hai liên quan đến thách thức sáng tạo trong nghiên cứu và đổi mới trong công nghiệp.

Các mức độ thông minh của việc lấy người dân làm trung tâm có thể được phân loại thành 7 lớp được liệt kê trong Bảng 1 dưới đây. Các định nghĩa và mô tả được đưa ra trong bảng này dựa trên ba quy tắc cơ bản là vận hành tự động; mức độ phức tạp và khó khăn của dịch vụ; và thứ bậc của nhu cầu có thể đáp ứng. Ở đây, sự phát triển các dịch vụ thông minh từ mức thấp đến mức cao cho thấy sự chuyển đổi từ nhận thức cảm giác sang không nhận thức, từ nhạy cảm dữ liệu sang nhạy cảm hành vi, từ nhu cầu sinh lý sang nhu cầu tinh thần. Mức độ thông minh dịch vụ của việc lấy người dân làm trung tâm càng cao thì càng có nhiều thách thức trong việc thực hiện nó.

Bảng 1. Các cấp độ của việc lấy người dân làm trung tâm

Cấp độ	Tên	Định nghĩa, mô tả
Cấp độ 0	Không có cảm giác (Without sensing)	Tất cả các dịch vụ là dịch vụ nhân tạo, không liên quan đến sự giúp đỡ của máy tính và bất kỳ mạng cảm biến nào
Cấp độ 1	Cảm nhận với nhận thức (Sensing with awareness)	Các dịch vụ về công nghệ quan sát và cảm biến mà mọi người có thể cảm nhận được
Cấp độ 2	Cảm nhận mà không nhận thức (Sensing without awareness)	Các dịch vụ về công nghệ quan sát và cảm biến mà mọi người không thể cảm nhận được
Cấp độ 3	Dịch vụ tự động với hành vi (Automatic services sensitive to behavior)	Dịch vụ tự động với cảm biến và phối hợp với hành vi của con người
Cấp độ 4	Dịch vụ tự động với nhận thức (Automatic services sensitive to preference)	Dịch vụ tự động với nhận thức và phối hợp với sở thích của con người
Cấp độ 5	Dịch vụ tự động với cảm giác (Automatic services with mental esteem)	Dịch vụ tự động mà không có cảm giác bị theo dõi, sử dụng, không an toàn…
Cấp độ 6	Dịch vụ tự động với tự thực hiện (Automatic services with self-actualization)	Dịch vụ tự động hữu ích để phát huy hết tiềm năng của con người như nhận thức, sáng tạo, kiến thức, giác ngộ tâm linh, thay đổi xã hội…

Để đạt được khía cạnh lấy người dân làm trung tâm, các nhà nghiên cứu cần giải quyết các thách thức về khía cạnh của cơ sở hạ tầng, động lực của người dân, sự hiểu biết và dự đoán của công dân, giao diện máy của công dân.

(1) Cơ sở hạ tầng là nguồn tài nguyên cơ bản hỗ trợ khía cạnh lấy người dân làm trung tâm. Thành phố thông minh cần cơ sở hạ tầng văn hóa, kỹ thuật số để tạo điều kiện phát triển các dịch vụ lấy người dân làm trung tâm. Những thách thức của cơ sở hạ tầng là nội dung nhạy cảm với hành vi của công dân bởi cơ sở hạ tầng bao gồm sự tích hợp của thông tin cộng đồng với thông tin giữa các cơ sở hạ tầng. Ví dụ, làm thế nào để kết nối thông tin đám đông với cơ sở hạ tầng một cách hiệu quả và làm thế nào để tích hợp thông tin dịch vụ đám đông với mức độ thông minh của dịch vụ.

(2) Thách thức về động lực của người dân trong thành phố thông minh bao gồm:

- Các tương tác đa không gian (như không gian tuyệt đối, không gian tương đối, không gian quan hệ và không gian tinh thần);

- Phản ứng của các cá nhân và sự biến đổi không gian của các thành phần và nền văn hóa.

(3) Sự hiểu biết và dự đoán của công dân là một khía cạnh quan trọng của việc lấy người dân làm trung tâm. Tuy nhiên, các mô hình dự đoán và phương pháp tiếp cận hiện tại vẫn cần sự hiểu biết đầy đủ về hành vi của công dân, liên quan đến các ngành khoa học xã hội, sinh học, sức khỏe, thể chất và không gian. Dự đoán của công dân bao gồm:

(i) Nhận thức, suy nghĩ, cảm giác, quyết định, tương tác và hành động;

(ii) Sự khác biệt giữa các cá nhân, nhóm và nền văn hóa;

(iii) Ảnh hưởng của công dân và môi trường khác; và

(iv) Cơ chế giải thích các lý thuyết dự đoán.

(4) Giao diện máy của công dân: Thiết bị giao tiếp giữa người điều hành và máy móc HMI (Human-machine interface) là cách tiếp cận chính để cải thiện sự hài lòng của dịch vụ lấy người dân làm trung tâm vì HMI thông minh có thể giảm tải tương tác của công dân đối với tác động của dịch vụ. HMI hiện tại đã được cải thiện bởi các công nghệ thông tin và truyền thông hiện đại ICT, và một số cách tiếp cận HMI sáng tạo (như chuyển động về mắt, hệ thống giao diện máy Brain “Brain brain-machine interface systems”) được khảo sát bởi các nhà nghiên cứu trong nhiều lĩnh vực. Những thách thức thông minh của HMI đối với các thành phố thông minh bao gồm:

(i) Các công nghệ HMI chi phí thấp và có mặt ở khắp nơi trong môi trường đô thị;

(ii) Mọi định hướng HMI hướng đến nội dung và chuyển động của dịch vụ dựa trên tích hợp thông tin đa nguồn; và

(iii) HMI minh bạch và thân thiện với phương tiện truyền thông.

3. Xây dựng các khung cơ bản của khía cạnh lấy người dân làm trung tâm

Phần này sẽ giới thiệu các khung lý thuyết và khung kỹ thuật của việc lấy người dân làm trung tâm. Những khung được xây dựng phụ thuộc vào các lý thuyết liên quan đến công dân, hoàn toàn được xây dựng dựa trên nền tảng của khía cạnh lấy người dân làm trung tâm trong thành phố thông minh.

Khung lý thuyết

Hình 3 minh họa khung lý thuyết của khía cạnh lấy người dân làm trung tâm. Khung này bao gồm 6 lớp. Lớp 0 là trí tuệ tính toán trong khoa học thông tin và máy tính, cung cấp các lý thuyết cơ bản để thực hiện 5 lớp tiếp theo. Các lớp 1 đến 5 là hệ thống phân cấp tương ứng theo lý thuyết Maslow được giải thích chi tiết như sau:

Hình 3. Khung lý thuyết của khía cạnh lấy người dân làm trung tâm

- Lớp 0 là lớp tính toán có liên quan nhiều đến việc triển khai trí tuệ tính toán như: kỹ thuật tri thức, khai thác dữ liệu, trí tuệ nhân tạo, học máy và dự đoán lý thuyết. Những lý thuyết này cung cấp các khả năng tính toán thuận tiện, hiệu quả và mạnh mẽ để xác định, mã hóa, nhúng, tạo ra các dịch vụ thông minh từ dữ liệu lớn liên quan đến công dân, xã hội và môi trường.

- Lớp 1 là lý thuyết về hành vi. Hiểu biết về hành vi của công dân là bước đầu tiên của dịch vụ thông minh. Các mô hình về nhu cầu, tính di động, sự lựa chọn, hoạt động và sở thích đều liên quan đến lý thuyết học máy, lý thuyết nhận thức và lý thuyết về hành vi của công dân. Bốn mô hình lý thuyết được sử dụng rộng rãi nhất của các lý thuyết xã hội và hành vi bao gồm: Mô hình niềm tin sức khỏe HBM (Health Belief Model); Mô hình chuyển đổi lý thuyết/ giai đoạn của sự thay đổi TTM (Trans-Theoretical Model/Stages of Change); Lý thuyết về nhận thức xã hội SCT (Social Cognitive Theory); và Mô hình sinh thái xã hội SEM (Social Ecological Model).

Mô hình niềm tin sức khỏe HBM (Heath belief model) là một tâm lý thay đổi hành vi sức khỏe mô hình phát triển để giải thích và dự đoán hành vi sức khoẻ, đặc biệt là liên quan đến sự tiếp nhận của các dịch vụ y tế.

- Lớp 2 là lý thuyết về thái độ. Lý thuyết về thái độ giải thích rằng thái độ thay đổi liên quan đến việc thay đổi niềm tin và cảm giác. Việc đánh giá các thành phần, hành vi và nhận thức của thái độ đều là các công cụ để đảm bảo cảm giác an toàn đối với các sự kiện bất thường, các chính sách và hành động trong các tình huống hàng ngày.

- Lớp 3 là về lý thuyết xã hội. Lý thuyết xã hội cũng là một khía cạnh quan trọng của công dân, nó xem xét cách công dân liên quan đến nhau trong xã hội. Sự tương tác xã hội, mạng xã hội và cộng đồng xã hội là một số khía cạnh phổ biến để hiểu bản năng xã hội của công dân.

- Lớp 4 là về lý thuyết giá trị. Giá trị cá nhân được nghiên cứu theo lý thuyết về giá trị, có thể thay đổi trong các tình huống khác nhau. Giá trị về tâm lý và xã hội có ảnh hưởng rất lớn đến hành vi của công dân. Nhận thức về tầm quan trọng của giá trị và sự đóng góp của xã hội những khía cạnh cần thiết của việc xây dựng dịch vụ thông minh.

- Lớp 5 là về lý thuyết tự thực hiện. Tự thực hiện là nhu cầu cao nhất trong hệ thống phân cấp của lý thuyết Maslow. Dịch vụ thông minh xác định khả năng, tiềm năng, khát vọng để đạt được sự bình đẳng trong các mối quan hệ của công dân trong xã hội. Để đạt được những mục tiêu này, lý thuyết tự thực hiện phải phụ thuộc vào sự tích hợp và đổi mới của nhiều ngành, đây là một mô hình đầy hứa hẹn để phát triển dịch vụ thông minh.

Bên cạnh các lớp trên, lý thuyết tư duy không gian cũng là một khía cạnh quan trọng đối với các dịch vụ thông minh. Mọi dịch vụ đều dựa vào các yếu tố không gian vật lý như vị trí, địa điểm và khu vực để phát triển các dịch vụ thông minh.

Khung kỹ thuật

Hình 4 minh họa khung kỹ thuật của khía cạnh lấy người dân làm trung tâm. Nó bao gồm ba lớp là lớp cơ sở hạ tầng, lớp dữ liệu và lớp dịch vụ. Các lớp này còn được gọi là “thành phố kỹ thuật số”, “thành phố mở”, và “thành phố thông minh”.

 

Hình 4. Khung kỹ thuật của khía cạnh lấy người dân làm trung tâm

(1) Lớp đầu tiên của khung kỹ thuật này là thành phố kỹ thuật số như một lớp cơ sở hạ tầng. Thành phố kỹ thuật số được xem là cơ sở hạ tầng quan trọng cho một thành phố thông minh. Các công nghệ chính của thành phố kỹ thuật số bao gồm cơ sở hạ tầng phần mềm và cơ sở hạ tầng phần cứng.

Cơ sở hạ tầng mềm bao gồm:

(i) Hệ thống quan sát các hoạt động của người dân POS (People Observation Systems): tức là điện thoại di động; các thiết bị đeo được như dây đeo cổ tay, kính, mũ bảo hiểm… quan sát các hoạt động và hành vi của người dân.

(i) Cơ sở hạ tầng công nghệ thông tin và điện toán đám mây (ICT and cloud infrastructure): cung cấp khả năng thu thập, giao tiếp, lưu trữ và khai thác dữ liệu liên quan đến người dân.

(iii) Hệ thống xử lý chuyên nghiệp (Professional Processing Systems) và các hệ thống khác: hệ thống này thường được thiết kế để tiết kiệm thời gian hoặc chi phí cho quy trình làm việc chuyên nghiệp.

Và các hệ thống khác…

Cơ sở hạ tầng cứng bao gồm:

(i) Hệ thống quan sát trái đất EOS (Earth Observation Systems), giao thông (Transport) và hệ thống logistic (Logistic systems): bao gồm các hệ thống camera; sóng; phát hiện ánh sáng và phạm vi LiDAR (Light Detection and ranging); và thiết bị chụp ảnh nhiệt trong vệ tinh, khí cầu hoặc máy bay và máy bay không người lái) và hệ thống định vị và truyền thông toàn cầu (hệ thống dẫn đường và định vị vệ tinh BeiDou của Trung Quốc (China BeiDou Satellite Navigation Guiding and Positioning System), Hệ thống định vị toàn cầu Hoa Kỳ (US Global Positioning System)) tạo điều kiện thuận lợi cho khả năng quan sát những thay đổi của người Georgia về việc sử dụng đất, khí quyển, cảnh quan...

(ii) Mô hình thông tin xây dựng BIM (Building Information Modeling) cho các tòa nhà, cơ sở và tiện ích dịch vụ: BIM là một quy trình tạo và quản lý các biểu diễn kỹ thuật số về các đặc điểm vật lý và chức năng của các tòa nhà, cơ sở và tiện ích. Công nghệ BIM là một cách tiếp cận hồ sơ quan trọng cho một thành phố kỹ thuật số. Bằng cách sử dụng hệ thống quan sát các hoạt động của công dân, hệ thống quan sát trái đất và công nghệ thông tin, tầng cơ sở hạ tầng có thể quan sát sự thay đổi của trái đất, động lực của người dân đối với các vấn đề xã hội và chính trị.

Điều quan trọng, hệ thống thông tin địa lý GIS đóng vai trò quan trọng trong việc số hóa, tổ chức và cung cấp các chức năng phân tích thời gian, không gian cơ bản cho các thành phố.

(2) Lớp thứ hai của khung kỹ thuật này là thành phố mở dưới dạng lớp dữ liệu. Thông thường, mức độ thông minh của dịch vụ phụ thuộc rất nhiều vào tính mở của dữ liệu riêng tư và dữ liệu công cộng.

(3) Lớp thứ ba của khung kỹ thuật này là thành phố thông minh như một lớp dịch vụ. Trong khía cạnh cá nhân, dịch vụ thông minh là các công nghệ cảm biến và phân tích, phát hiện trạng thái, dự đoán hành vi của các cá nhân. Trong khía cạnh của nhóm, dịch vụ thông minh là mô hình trạng thái tổng hợp, mô hình tương tác hành vi và công nghệ tùy biến dịch vụ.

4. Xây dựng lược đồ dịch vụ thông minh cho thành phố thông minh

Lược đồ dịch vụ thông minh mô tả mô hình tổ chức thông tin và mối quan hệ giữa chúng. Lược đồ này giống như một chuỗi tiến hóa từ Lược đồ cơ sở dữ liệu (Database schema), Lược đồ khai thác (Mining schema) và Lược đồ tri thức (Knowledge schema) đến Lược đồ tập thể (Collective schema).

Hình 5. Các lược đồ dịch vụ thông minh cho thành phố thông minh

(1) Lược đồ cơ sở dữ liệu là mức độ thấp nhất được sử dụng phổ biến trong tất cả các loại hệ thống quản lý thông tin cho các ngành hoặc lĩnh vực. Lược đồ này xác định tất cả các yếu tố trong cơ sở dữ liệu. Các yếu tố này đóng vai trò trong việc tổ chức sự hiểu biết về dữ liệu để phục vụ người dùng cuối. For example, the Administrative Service Center Information System in Wuhan Ví dụ, Hệ thống thông tin trung tâm dịch vụ hành chính (Administrative Service Center Information System) ở Wuhan tập trung vào việc thu thập dữ liệu hành chính trong cơ sở dữ liệu của chính phủ để phục vụ nhu cầu khai thác dữ liệu của công dân.

(2) Lược đồ khai thác liên quan đến các lĩnh vực học máy nhằm mục đích thống kê, phát hiện bất thường, kết hợp, phân cụm, phân loại, hồi quy, tóm tắt dữ liệu từ cơ sở dữ liệu. Ví dụ, dự án bệnh viện thông minh (Bệnh viện Trung ương Wuhan “The Central Hospital of Wuhan”) và Dịch vụ hậu cần (Logistics) y học thông minh thực hiện theo dõi và quản lý việc mua sắm, lưu trữ, bán và phân phối thuốc, khai thác nhu cầu thuốc theo mùa.

(3) Lược đồ kiến thức tập trung vào logic toán học các vấn đề hoặc hiện tượng để tạo, duy trì và phát triển kiến thức có cấu trúc hoặc không có cấu trúc. Kiến thức liên quan đến miền, suy luận và nhiệm vụ của vấn đề. Ví dụ, dự án dịch vụ công cộng mạng xe Wuhan cần biết các hành vi lái xe của người lái xe trong các tuyến đường khác nhau; kiến thức điều chỉnh các hành vi này; một số hành vi bất thường của xe và hành vi băng qua đường của người đi bộ.

(4) Lược đồ tương lai (hay còn gọi là lược đồ tập thể), tập trung vào việc nhận thức, xử lý, học hỏi và quyết định của công dân theo mô hình tư duy một tập thể. Lược đồ tập thể không chỉ có ảnh hưởng đến ký ức cá nhân, ý thức, lý luận cá nhân mà còn đóng vai trò quan trọng về nhận thức, bản sắc, cảm nhận, hành động và khả năng trong trí tuệ của một tập thể.

Sự kết hợp, ánh xạ của tất cả các lược đồ này là các quy trình quan trọng cải thiện mức độ thông minh của dịch vụ trong các ứng dụng của thành phố thông minh.

Kết luận

Bài viết này đã đề xuất khung lý thuyết và khung kỹ thuật của khía cạnh xây dựng thành phố thông minh bằng cách lấy người dân làm trung tâm, một khái niệm đầy hứa hẹn cho nghiên cứu và ứng dụng thành phố thông minh. Trong các khung này, nhu cầu của người dân được phân loại thành 6 lớp (lớp tính toán, lớp lý thuyết về hành vi, lớp lý thuyết về thái độ, lớp lý thuyết xã hội, lớp lý thuyết giá trị và lớp lý thuyết tự thực hiện) theo lý thuyết Maslow. Các kỹ thuật triển khai của thành phố thông minh được tổ chức theo các cấp độ từ “thành phố kỹ thuật số”, “thành phố mở”, và “thành phố thông minh”. Hơn nữa, bài viết này đưa ra được 4 lược đồ dịch vụ thông minh dịch vụ để xây dựng thành phố thông minh trong tương lai, đó là lược đồ cơ sở dữ liệu, lược đồ khai thác, lược đồ tri thức và lược đồ tập thể, trong đó lược đồ tập thể là lược đồ đầy hứa hẹn để xây dựng thành phố thông minh tập trung vào nhận thức tập thể, xử lý, học tập và quyết định của người dân theo mô hình tư duy tập thể nhằm mục đích giúp cho các chính phủ và các ngành công nghiệp xây dựng thành phố thông minh dựa trên khía cạnh lấy người dân làm trung tâm để cải thiện chất lượng cuộc sống, đáp ứng các nhu cầu của công dân.

Tuy nhiên, vẫn còn một số thách thức trong việc triển khai khía cạnh lấy người dân làm trung tâm để xây dựng thành phố thông minh trong giai đoạn hiện tại, do:

- Thiếu các tiêu chí và công cụ chi tiết để phân loại mức độ thông minh khiến cho việc đánh giá thành phố thông minh trở nên khó khăn hơn;

- Khó phát triển các dịch vụ thực tế như quy hoạch đô thị, giao thông, kỹ thuật dân dụng, khoa học thông tin, khảo sát, thương mại và hậu cần, năng lượng, không khí và môi trường, xã hội, du lịch, quản trị… Vì vậy khi xây dựng thành phố thông minh, chính phủ và các tổ chức cần xác định những nội dung trọng tâm cần phát triển trong tương lai.

Lê Thị Thùy Trang

Tài liệu tham khảo

[1] Smart cities: People-Centric Service Intelligence for Smart Cities - MDPI (22 February 2019; Accepted: 15 April 2019; Published: 22 April 2019).

[2] www.mdpi.com/journal/smartcities.