Quantum superposition

Quantum superposition (chồng chập lượng tử)  mô tả hiện tượng trong đó một hạt rất nhỏ, như electron hay photon, có thể tồn tại đồng thời ở nhiều trạng thái khác nhau, miễn là chưa bị quan sát hay đo đạc. Điều này đi ngược lại trực giác quen thuộc của chúng ta, nơi mọi vật đều chỉ có một trạng thái xác định tại một thời điểm.

Trong đời sống thường ngày, một bóng đèn chỉ có thể bật hoặc tắt, một đồng xu khi nằm trên bàn chỉ có thể sấp hoặc ngửa. Nhưng ở thế giới vi mô, trước khi ta kiểm tra, trạng thái của một hạt không bị “chốt” vào một khả năng duy nhất. Nó tồn tại như một sự kết hợp của nhiều khả năng cùng lúc. Chính sự tồn tại “đa khả năng” này được gọi là chồng chập lượng tử.

(Nguồn: https://compass.rauias.com/current-affairs/quantum-superposition-entanglement/)

Một cách hình dung đơn giản là so sánh với đồng xu đang quay trên không. Khi đồng xu chưa rơi xuống bàn, ta không thể khẳng định nó là sấp hay ngửa. Trong vật lý lượng tử, trạng thái chồng chập còn mạnh hơn phép so sánh này: hạt không chỉ “chưa biết” trạng thái, mà thực sự được mô tả như đang ở nhiều trạng thái cùng lúc cho đến khi có phép đo.

Điểm mấu chốt của chồng chập lượng tử nằm ở vai trò của quan sát. Khi ta đo hay quan sát một hệ lượng tử, trạng thái chồng chập sẽ “sụp đổ” và chỉ còn một kết quả cụ thể. Trước phép đo, hệ tồn tại trong nhiều khả năng; sau phép đo, chỉ một khả năng được ghi nhận. Đây chính là nguồn gốc của nhiều tranh luận khoa học và triết học về bản chất của thực tại.

Chồng chập lượng tử không xuất hiện rõ ràng trong thế giới vĩ mô vì các vật lớn luôn tương tác mạnh với môi trường xung quanh. Những tương tác này khiến trạng thái chồng chập bị phá vỡ rất nhanh, làm cho các vật lớn luôn có trạng thái rõ ràng. Do đó, hiện tượng chồng chập chủ yếu được quan sát và kiểm soát ở cấp độ nguyên tử và hạt cơ bản.

(Nguồn: https://visionias.in/current-affairs/monthly-magazine/2025-01-22/science-and-technology/quantum-chip)

Ngày nay, quantum superposition không chỉ là một ý tưởng trừu tượng mà còn là nền tảng của công nghệ lượng tử, đặc biệt là máy tính lượng tử. Thay vì dùng bit chỉ có giá trị 0 hoặc 1, máy tính lượng tử sử dụng qubit, có thể ở trạng thái 0, 1, hoặc cả 0 và 1 cùng lúc nhờ chồng chập. Nhờ đó, máy tính lượng tử có tiềm năng xử lý những bài toán cực kỳ phức tạp nhanh hơn nhiều so với máy tính thông thường.

(Nguồn: https://www.linkedin.com/posts/antgrasso_quantumcomputing-businesstransformation-activity-7190651148620505088-xVWx)

Nguồn tham khảo

• https://tiasang.com.vn/doi-moi-sang-tao/tao-con-meo-schrodinger-nang-nhat-bang-su-chong-chap-hai-trang-thai-luong-tu/
• https://scienceexchange.caltech.edu/topics/quantum-science-explained/quantum-superposition
• https://quantumatlas.umd.edu/entry/superposition/
• https://fiveable.me/quantum-computing/unit-3/quantum-superposition-measurement/study-guide/zB2WJL0cYgkUFbmU

Schrödinger’s cat

Schrödinger’s cat (con mèo Schrödinger) là một thí nghiệm tưởng tượng nổi tiếng trong cơ học lượng tử, được đề xuất năm 1935 bởi Erwin Schrödinger, nhằm minh họa sự kỳ lạ của thế giới lượng tử và đặc biệt là vấn đề đo lường. 

Trong ví dụ này, một con mèo được đặt trong một chiếc hộp kín cùng với một nguyên tử phóng xạ, máy dò và một lọ chất độc. Nếu nguyên tử phân rã, máy dò kích hoạt và chất độc làm mèo chết; nếu không phân rã, mèo vẫn sống. Theo cơ học lượng tử, trước khi mở hộp quan sát, nguyên tử tồn tại ở trạng thái chồng chập – vừa phân rã vừa không phân rã – và vì số phận của con mèo phụ thuộc trực tiếp vào nguyên tử, nên con mèo cũng được xem là ở trạng thái chồng chập, vừa sống vừa chết cùng lúc.

(Nguồn: https://sciencenotes.org/schrodingers-cat-a-thought-experiment-in-quantum-mechanics/)

Ví dụ này gây sốc cho trực giác thông thường, bởi trong đời sống hằng ngày, một con mèo chỉ có thể hoặc sống hoặc chết, không thể đồng thời ở cả hai trạng thái. Thông qua hình ảnh cực đoan đó, Schrödinger muốn chỉ ra rằng việc áp dụng máy móc các quy tắc của cơ học lượng tử từ thế giới vi mô sang thế giới vĩ mô dẫn đến những kết luận phi lý theo cảm nhận con người. Con mèo Schrödinger vì vậy không nhằm khẳng định rằng mèo thực sự vừa sống vừa chết, mà nhằm đặt ra câu hỏi nền tảng: khi nào thì trạng thái lượng tử trở thành một thực tại xác định, và vai trò của hành động quan sát trong quá trình đó là gì.

Ngày nay, Schrödinger’s cat đã trở thành một biểu tượng phổ biến của vật lý lượng tử, thường được dùng để giải thích khái niệm chồng chập và vấn đề đo lường cho người không chuyên. Ý tưởng cốt lõi của ví dụ này cũng chính là nền tảng cho các công nghệ lượng tử hiện đại, như qubit trong máy tính lượng tử, nơi các trạng thái có thể tồn tại đồng thời trước khi được đo. Vượt ra ngoài phạm vi vật lý, con mèo Schrödinger còn gợi mở những suy ngẫm triết học sâu sắc về bản chất của thực tại, mối quan hệ giữa tri thức và tồn tại, và giới hạn của trực giác con người trong việc hiểu thế giới tự nhiên.

Nguồn tham khảo

• https://giaoducthoidai.vn/con-meo-cua-schrodinger-va-thi-nghiem-noi-tieng-cua-co-hoc-luong-tu-post602025.html
• https://www.britannica.com/science/Schrodingers-cat
• 
  

Quantum entanglement

Quantum entanglement (vướng víu lượng tử) là hiện tượng trong đó hai hoặc nhiều hạt lượng tử trở nên liên kết với nhau theo cách đặc biệt, khiến trạng thái của hạt này không thể mô tả độc lập với hạt kia, dù chúng cách nhau một khoảng cách rất xa.

Nói một cách ngắn gọn, khi các hạt đã vướng víu, đo trạng thái của một hạt sẽ ngay lập tức xác định trạng thái của hạt còn lại. Đây là một trong những hiện tượng kỳ lạ và sâu sắc nhất của cơ học lượng tử.

(Nguồn: https://quantumatlas.umd.edu/entry/entanglement/)

Trong thế giới lượng tử, các hạt vướng víu hành xử như một hệ thống thống nhất và khoảng cách không làm suy yếu mối liên hệ vướng víu đó.

Vướng víu lượng tử - được Albert Einstein mô tả như "hành động ma quái ở khoảng cách xa" 

(Nguồn: https://www.nist.gov/image/entanglement-quantum-computing-explainer)

Ví dụ:

Hãy tưởng tượng, bạn có hai viên xúc xắc đặc biệt, khi tung mỗi viên ở hai nơi khác nhau, nếu một viên ra số chẵn, viên kia luôn ra số lẻ. Điều quan trọng là, trước khi tung, không viên nào có kết quả cố định, chỉ khi quan sát, kết quả mới được xác định. Và hai kết quả luôn tương quan hoàn hảo theo quy tắc ở trên: " nếu một viên ra số chẵn, viên kia luôn ra số lẻ". Đó chính là tinh thần của quantum entanglement.

Ngày nay, vướng víu lượng tử đã được kiểm chứng qua vô số thí nghiệm; cũng như đã ứng dụng trong các công nghệ tiên tiến. Nó không còn là “câu chuyện triết học”, mà đã trở thành nền tảng công nghệ.

Nguồn tham khảo

• https://vnexpress.net/duc-lap-ky-luc-ve-su-vuong-viu-luong-tu-4505334.html
• https://scienceexchange.caltech.edu/topics/quantum-science-explained/entanglement
• https://plato.stanford.edu/entries/qt-entangle/

Cartography

Cartography là ngành khoa học và nghệ thuật thiết kế, xây dựng và sử dụng bản đồ nhằm trình bày thông tin địa lý một cách chính xác, trực quan và có ý nghĩa.

Nói đơn giản, cartography trả lời câu hỏi "Làm thế nào để biến dữ liệu không gian thành một bản đồ mà con người có thể hiểu, nhớ và ra quyết định?"

Vì vậy, cartography không chỉ là “vẽ bản đồ”, mà là kể câu chuyện không gian.

(Nguồn: https://psyche.co/ideas/what-makes-a-map-good-on-the-ethics-of-cartography)

Ba trụ cột của Cartography

• Khoa học – Độ chính xác

Cartography dựa trên các nguyên lý khoa học như:

• Tọa độ địa lý

• Tỷ lệ bản đồ

• Phép chiếu (projection)

• Sai số không gian

Nhờ đó, bản đồ phản ánh đúng vị trí, khoảng cách và mối quan hệ không gian của thế giới thực.

• Nghệ thuật – Khả năng truyền đạt

Một bản đồ tốt cần:

• Bố cục hợp lý

• Màu sắc phù hợp

• Ký hiệu dễ hiểu

• Font chữ rõ ràng

Nếu khoa học đảm bảo đúng, thì nghệ thuật đảm bảo dễ hiểu và dễ nhớ.

• Kỹ thuật – Công cụ và công nghệ

Ngày nay, cartography gắn chặt với:

• GIS và bản đồ số

• Bản đồ web và bản đồ tương tác

• Trực quan hóa dữ liệu không gian

Nhờ công nghệ, bản đồ không còn tĩnh mà trở nên sống động và thời gian thực.

Các loại Cartography phổ biến

• Cartography địa hình (Topographic) 

thể hiện núi, sông, độ cao, địa hình nhằm phục vụ quy hoạch, môi trường, quốc phòng

(Nguồn: https://mapasyst.extension.org/tag/topographic-map/)

• Cartography chuyên đề (Thematic)

Thể hiện dân số, nghèo đói, khí hậu, dịch bệnh, rất quan trọng trong nghiên cứu và chính sách công

(Nguồn: https://gelogia.com/applications-of-thematic-maps/)

• Cartography số & Web Cartography

Ví dụ như Google Maps, OpenStreetMap, đóng vai trò bản đồ tương tác, định vị, dẫn đường

(Nguồn: https://newsroom.cisco.com/c/r/newsroom/en/us/a/y2020/m02/digital-map-market-plots-towards-the-future.html)

Cartography khác gì với GIS và Geospatial Intelligence?

GIS là bộ máy xử lý dữ liệu, cartography là ngôn ngữ giao tiếp bằng bản đồ, Geospatial Intelligence là trí tuệ ra quyết định

Tài liệu tham khảo

• https://www.britannica.com/science/cartography
• https://colorado.pressbooks.pub/makingmaps/chapter/chapter-1-introduction-to-cartography/
• https://guides.library.ucla.edu/maps/cartography
• https://www.worldatlas.com/history/the-history-of-cartography.html

Geospatial intelligence

Geospatial Intelligence (GEOINT - Trí tuệ địa không gian) là năng lực thu thập, tích hợp, phân tích và diễn giải thông tin gắn với vị trí địa lý nhằm hiểu tình huống, phát hiện mẫu hình, dự báo diễn biến và hỗ trợ ra quyết định.

(Nguồn: https://www.aegissofttech.com/articles/geospatial-intelligence-amplifies-giant-bi-analysis.html)

Nếu dữ liệu địa lý chỉ cho ta biết ở đâu, thì GEOINT giúp trả lời những câu hỏi sâu hơn:

• Vì sao hiện tượng này xảy ra ở đây mà không phải nơi khác?

• Nó đang thay đổi theo thời gian như thế nào?

• Nếu can thiệp, tác động sẽ lan tỏa ra sao?

• Nên ưu tiên hành động ở khu vực nào?

Nói ngắn gọn, GEOINT không chỉ là bản đồ, mà là trí tuệ ra quyết định dựa trên không gian.

GEOINT được tạo nên từ những gì?

Trí tuệ địa không gian được hình thành từ sự kết hợp của bốn yếu tố chính.

• Thứ nhất là dữ liệu không gian. Đó có thể là bản đồ, tọa độ, ảnh vệ tinh, dữ liệu GPS, dữ liệu cảm biến môi trường hay dòng di chuyển của con người và phương tiện. Dữ liệu này ngày càng phong phú và cập nhật theo thời gian thực.

• Thứ hai là phân tích và tổng hợp dữ liệu. GEOINT sử dụng các kỹ thuật phân tích không gian như chồng lớp dữ liệu, phân tích vùng ảnh hưởng, mạng lưới, cũng như phân tích không gian–thời gian để phát hiện xu hướng và bất thường.

• Thứ ba là bối cảnh và hiểu biết liên ngành. Dữ liệu chỉ thực sự có ý nghĩa khi được đặt trong bối cảnh kinh tế, xã hội, môi trường và thể chế. GEOINT vì vậy luôn gắn với tri thức liên ngành, không thuần túy kỹ thuật.

• Cuối cùng là hỗ trợ ra quyết định. Sản phẩm cuối cùng của GEOINT không phải là bản đồ đẹp, mà là các khuyến nghị hành động, các kịch bản chính sách hoặc phương án can thiệp cụ thể.

(Nguồn: https://www.linkedin.com/pulse/power-promise-location-geospatial-intelligence-prasad-kota-2ycrc)

GEOINT khác gì với GIS hay Geospatial Thinking?

GIS là công cụ, còn GEOINT là năng lực và mục tiêu. GIS giúp xử lý dữ liệu, còn GEOINT sử dụng kết quả phân tích để đưa ra quyết định.

So với Geospatial Thinking (tư duy địa không gian), GEOINT ở mức độ cao hơn. Geospatial Thinking là nền tảng nhận thức – cách ta nhìn thế giới qua không gian. GEOINT là bước tiếp theo, khi tư duy đó được vận hành bằng dữ liệu, công nghệ và phân tích để phục vụ các quyết định chiến lược.

GEOINT được ứng dụng ở đâu?

Ban đầu, GEOINT phát triển mạnh trong lĩnh vực quốc phòng và an ninh. Tuy nhiên, ngày nay, GEOINT đã trở thành công cụ quan trọng trong nhiều lĩnh vực dân sự.

• Trong quản lý thiên tai, GEOINT giúp dự báo vùng ngập, cháy rừng, sạt lở và ưu tiên cứu trợ.
• Trong quy hoạch và đô thị thông minh, GEOINT hỗ trợ thiết kế giao thông, phân bố hạ tầng và dịch vụ công.
• Trong kinh tế và logistics, GEOINT giúp lựa chọn vị trí đầu tư, tối ưu chuỗi cung ứng và phân tích thị trường theo địa bàn.
• Trong y tế công cộng, GEOINT được dùng để theo dõi dịch bệnh, đánh giá khả năng tiếp cận dịch vụ y tế.
• Trong chính sách công, GEOINT giúp phân bổ nguồn lực công bằng hơn và đánh giá tác động chính sách theo không gian.

(Nguồn: https://uizentrum.de/geospatial-intelligence-and-the-gis/?lang=en)

Một vài ví dụ đơn giản

• Khi kết hợp ảnh vệ tinh, lượng mưa và địa hình, GEOINT có thể xác định những khu vực có nguy cơ ngập trước khi lũ xảy ra.
• Khi phân tích dữ liệu giao thông theo thời gian và không gian, GEOINT giúp điều chỉnh đèn tín hiệu để giảm ùn tắc.
• Khi chồng bản đồ nghèo, giáo dục và y tế, GEOINT giúp xác định những khu vực cần ưu tiên đầu tư xã hội.

Nguồn tham khảo

• https://www.satcen.europa.eu/what-we-do/geospatial_intelligence
• https://www.apu.apus.edu/area-of-study/intelligence/resources/what-is-geospatial-intelligence/
• https://www.linkedin.com/pulse/power-promise-location-geospatial-intelligence-prasad-kota-2ycrc
• https://uizentrum.de/geospatial-intelligence-and-the-gis/?lang=en

Human-x-the-Loop

• Human-in-the-Loop (HITL): Con người tham gia trực tiếp vào quá trình huấn luyện, vận hành hoặc ra quyết định của hệ thống AI

• Human-on-the-Loop (HOTL): Con người giám sát, chỉ can thiệp khi có rủi ro hoặc bất thường

• Human-out-of-the-Loop (HOOTL): Hệ thống tự động hoàn toàn, không có sự can thiệp của con người

• Human-centered AI: AI được thiết kế lấy con người làm trung tâm, ưu tiên an toàn, khả năng giải thích và lợi ích xã hội

• Human-AI collaboration:  Mô hình hợp tác người–máy, nhấn mạnh vai trò bổ trợ lẫn nhau

(Nguồn: https://www.linkedin.com/posts/wsayegh)

Nguồn tham khảo

• https://checkify.com/article/human-on-the-loop-hotl/
• https://www.linkedin.com/posts/wsayegh-activity-7372165452518723584-cFWY

Human-in-the-Loop

Human-in-the-Loop (HITL) là một khái niệm trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (AI) và hệ thống tự động, chỉ các hệ thống trong đó con người tham gia trực tiếp vào quá trình vận hành, giám sát hoặc ra quyết định của máy móc. 

(Nguồn: https://spd.tech/artificial-intelligence/human-in-the-loop/)

Không giống như các hệ thống hoàn toàn tự động, HITL đặt con người vào một phần của vòng phản hồi giữa AI và người dùng để đảm bảo độ chính xác, an toàn, trách nhiệm và quyết định đạo đức trong hoạt động của hệ thống. 

(Nguồn: https://www.ultralytics.com/blog/human-in-the-loop-machine-learning)

Tầm quan trọng của Human-in-the-Loop trong học máy

Mặc dù các mô hình ML có những năng lực vượt trội, chúng vẫn cần chuyên môn của con người trong các tình huống đòi hỏi phán đoán, hiểu biết bối cảnh và xử lý thông tin không đầy đủ. HITL đóng vai trò kết nối khoảng cách này bằng cách tích hợp phản hồi và sự tham gia của con người vào quy trình học máy.

Sự hợp tác này giúp mô hình thích ứng tốt hơn và tiến hóa cùng với sự thay đổi của hành vi người dùng cũng như các kịch bản thực tế. Việc đưa yếu tố con người vào hệ thống giúp các mô hình ML xử lý tốt hơn những phức tạp và sắc thái mà các cách tiếp cận thuần thuật toán thường gặp khó khăn.

Nguồn tham khảo

• https://www.ibm.com/think/topics/human-in-the-loop
• https://www.shaip.com/blog/designing-effective-human-in-the-loop-systems-for-ai-evaluation/
• https://macgence.com/blog/hitl-human-in-the-loop/