thích ứng khi các loại email rác thay đổi: phần mềm không thể
được lập trình để biết ngăn chặn “via6ra” hoặc vô số các biến thể
của nó. Các trang web hẹn hò ghép các cặp trên cơ sở các thuộc
tính tương quan thế nào với những cặp đã được ghép thành
công trước đó. Tính năng “tự động sửa lỗi” trong điện thoại
thông minh theo dấu các thao tác của chúng ta và bổ sung thêm
những từ mới vào từ điển chính tả của nó dựa trên những gì
chúng ta nhập vào. Tuy nhiên, những ứng dụng này mới chỉ là
sự bắt đầu. Từ những chiếc xe hơi có thể phát hiện khi nào cần
đi hướng khác hoặc phanh, đến máy tính Watson của IBM đánh
bại con người trong trò chơi truyền hình Jeopardy!, cách tiếp cận
này sẽ cải tạo nhiều khía cạnh của thế giới chúng ta đang sống.
Tại cốt lõi của nó, dữ liệu lớn là về các dự đoán. Mặc dù nó được
mô tả như một phần của ngành khoa học máy tính được gọi là
trí tuệ nhân tạo, và cụ thể hơn, một lĩnh vực được gọi là học qua
máy, việc đặc trưng hóa này gây nhầm lẫn. Dữ liệu lớn không
phải là về việc cố gắng “dạy” một máy tính “nghĩ” giống như con
người. Thay vào đó, nó là về việc áp dụng toán học với số lượng
lớn dữ liệu để suy ra xác suất: khả năng một email là thư rác; các
ký tự gõ “teh” đáng lẽ phải là “the”; quỹ đạo và vận tốc của một
người lái xe cho phép anh ta qua được phố đúng thời gian. Điều
quan trọng là các hệ thống này thao tác tốt bởi chúng được nạp
với rất nhiều dữ liệu để làm cơ sở cho các dự đoán của chúng.
Hơn nữa, hệ thống được thiết kế để tự cải thiện theo thời gian,
bằng cách giữ một nhãn (tab) về các tín hiệu và mẫu tốt nhất để
tìm kiếm khi có thêm dữ liệu được đua vào.
Trong tương lai - và có thể sớm hơn chúng ta nghĩ - nhiều khía
cạnh của cuộc sống sẽ được tăng cường hoặc thay thế bằng
những hệ thống máy tính, những khía cạnh mà hôm nay là
phạm vi hoạt động duy nhất của sự phán xét con người. Không
chỉ việc lái xe hoặc mai mối, mà cả những việc phức tạp hơn.
