P5: Tăng trưởng chữ S - Giới hạn của Tăng trưởng Lũy thừa

Sau các bài viết "lên mây", Tăng trưởng Lũy thừa đã được nhận diện với người đọc thì bài này đưa ta về với thực tại. Tăng trưởng không phải là quá trình liên tục đi lên mà có giới hạn của công nghệ, nguồn lực, xã hội dẫn đến việc tăng trưởng theo hình chữ S. Tốc độ sẽ giảm dần khi gần đến giới hạn. Nhưng đừng lo, một nền tảng Công nghệ mới, cách thức mới sẽ xuất hiện đưa Tăng trưởng Lũy thừa trở lại cuộc chơi.

Cho các bạn chưa biết về Tăng trưởng Lũy thừa thì đây

1. Tăng trưởng chữ S 

2. Tăng trưởng ở ngành Máy tính

3. Ở các lĩnh vực khác thì sao?

4. Ta phải làm gì?

Bắt đầu thôi,

Logistic function hay đường cong Logistic là một đường hình chữ S

For values of x in the domain of real numbers from −∞ to +∞, the S-curve shown on the right is obtained (with the graph of fapproaching L as x approaches +∞ and approaching zero as x approaches −∞).

The function was named in 1844–1845 by Pierre François Verhulst, who studied it in relation to population growth. The initial stage of growth is approximately exponential; then, as saturation begins, the growth slows, and at maturity, growth stops.

The logistic function finds applications in a range of fields, including artificial neural networks, biology (especially ecology), biomathematics, chemistry, demography, economics, geoscience, mathematical psychology, probability, sociology, political science, linguistics, and statistics.

Trong thực tế, các xu hướng Lũy thừa không kéo dài mãi mãi. Tuy nhiên, một số xu hướng có thể tiếp tục trong thời gian dài, cùng với các mô hình công nghệ tiếp theo.

Ví dụ như một xu hướng Lũy thừa mở rộng, ví dụ như tính toán, được tạo thành từ một loạt các chu kỳ công nghệ hình chữ S liên tiếp.

Mỗi đường cong trông giống như chữ 'S' vì ba giai đoạn tăng trưởng nó đại diện - tăng trưởng chậm ban đầu, tăng trưởng bùng nổ, và đi ngang như là công nghệ trưởng thành. Những đường cong S này trùng nhau, và khi một công nghệ chậm lại, một công nghệ mới sẽ tiếp nhận và tăng tốc độ. Với mỗi đường cong S mới, khoảng thời gian cần thiết để đạt hiệu suất cao hơn là ít hơn.

Kurzweil liệt kê năm mô hình tính toán trong thế kỷ 20: electromechanical, relay, vacuum tubes, discrete transistors, and integrated circuits. cơ điện, chuyển tiếp, ống chân không, các bóng bán dẫn rời, và các mạch tích hợp. Khi một công nghệ cạn kiệt khả năng của nó, cái tiếp theo tiến bộ nhanh hơn cái trước đó .

"Tương lai sẽ gây ngạc nhiên hơn nhiều so với hầu hết mọi người nhận ra, bởi vì ít nhà quan sát thực sự hiểu được ý nghĩa của sự thật là tốc độ thay đổi chính nó đang gia tăng." Ray Kurzweil, The Singularity Is Near

Nguyên tắc chung ở đây là: Kỳ vọng được ngạc nhiên, sau đó lên kế hoạch cho phù hợp.

Ví dụ, 5 năm tiếp theo có thể trông như thế nào? Một cách để dự báo là xem 5 năm cuối cùng và mở rộng tốc độ này. Bây giờ, vấn đề với suy nghĩ này phải rõ ràng: Nhịp độ của nó đang thay đổi.

Một cách dự báo tốt hơn là xem xét 5 năm qua và sau đó giảm thời gian để đạt được tiến bộ tương tự trong 5 năm tới. Có nhiều khả năng những gì bạn nghĩ sẽ xảy ra trong 5 năm tới sẽ thực sự xảy ra trong 3 năm tiếp theo.

Thực hành tư duy Lũy thừa không thực sự về những đầu vào và đầu ra của kế hoạch  bạn dự định - bạn biết làm thế nào - đó là Điểm rơi thời gian chuẩn bị kế hoạch của bạn tốt hơn (bất kể nó có thể là gì).

Trên thực tế, quy luật tăng tốc trở lại của Kurzweil đã làm tăng lợi nhuận phát sinh

"Là một nhà phát minh vào những năm 1970, tôi đã nhận ra rằng những phát minh của tôi cần phải có ý nghĩa về các công nghệ và các lực lượng thị trường có thể tồn tại khi các sáng chế được giới thiệu, bởi vì thế giới đó sẽ khác biệt so với thế giới mà chúng đã được hình thành, "Kurzweil viết trong Singularity Is Near.

Với một chút luyện tập, chúng ta có thể lập kế hoạch tốt hơn bằng cách nhận thức một cách có ý thức về những kỳ vọng theo trực giác , tuyến tính của chúng ta và điều chỉnh chúng cho một tương lai Lũy thừa.

Quay trở lại với công nghệ máy tính, khi quy luật Moore chạm phải giới hạn vật lý, liệu đó có là kết thúc của tiến trình Lũy thừa, hay có thể đi xa hơn.

6th paradigm of computing. Protein Computers, DNA computers, molecular computers, Quantum computers, optical computers, take your pick. Many, like 3D molecular computing and Quantum computing, have shown promising results but the jury is out on this one.

Ở IBM, Microsoft, D Wave có giới thiệu cơ bản

Trong Hệ sinh thái: Mô hình tăng trưởng dân số

Y học: Mô hình tăng trưởng của khối u

Hóa học: Mô hình về phản ứng hóa học

Vật lý: Phân phối Fermi

Ngôn ngữ: Mô hình thay đổi ngôn ngữ

Nông nghiệp: Mối quan hệ giữa Mực nước và năng suất cây trồng

Kinh tế và xã hội: 

Trong The Laws of Imitation(1890), Gabriel Tarde miêu tả sự gia tăng và lan rộng của các ý tưởng mới thông qua chuỗi bắt chước. Đặc biệt, Tarde xác định ba giai đoạn chính mà qua đó sự đổi mới lan truyền: đầu tiên tương ứng với những khởi đầu khó khăn, trong đó ý tưởng phải đấu tranh trong môi trường thù địch đầy những thói quen và niềm tin đối nghịch; thứ hai tương ứng với việc gia tăng Lũy thừa của ý tưởng, với f (x) = 2 ^ {x} cuối cùng, giai đoạn thứ ba là lôgarít, với f (x) =  log (x)} , và tương ứng với thời điểm khi sự thúc đẩy của ý tưởng dần dần chậm lại trong khi, đồng thời những ý tưởng mới xuất hiện. Tình huống dừng lại hoặc ổn định tiến trình của sự đổi mới, khi tiến tới một tiệm cận.

Trong lịch sử của nền kinh tế, khi giới thiệu sản phẩm mới, có rất nhiều nghiên cứu và phát triển dẫn đến sự cải thiện đáng kể chất lượng và giảm chi phí. Điều này dẫn đến giai đoạn phát triển nhanh của ngành. Một số ví dụ nổi tiếng hơn là: đường sắt, bóng đèn sợi đốt, điện khí, ô tô và du lịch hàng không. Cuối cùng, sự cải thiện đáng kể và cơ hội giảm chi phí đã cạn kiệt, sản phẩm hoặc quy trình đang được sử dụng rộng rãi với số lượng khách hàng tiềm năng mới còn lại và thị trường trở nên bão hòa.

- Nghiên cứu và dự đoán tương lai dựa trên đường cong chữ S. Chú ý đến Giới hạn của Công nghệ và chuẩn bị sẵn sàng cho Công nghệ tiếp theo.

Học tập trên học viện Khan

và các chương trình toán

-  Nắm bắt xu hướng thị trường, công nghệ vận dụng cho đời sống, kinh doanh

Nếu thấy hay thì có thể Donate cho tác giả bằng cách chuyển khoản và để lại tin nhắn theo cú pháp:
Donation - Tên người gửi tiền - Người suy nghĩ  - Lời nhắn.

Trần Việt Anh
STK: 0451000364912, ngân hàng Vietcombank chi nhánh Thành Công, Hà Nội