NẾU TÔI BIẾT ĐƯỢC KHI CÒN 20 - Trang 86

phải dành nhiều tháng để tìm kiếm một công việc khác. Tôi tự trách bản
thân không nhận lấy vị trí đó, và nó bắt đầu trở nên hấp dẫn hơn với tôi. Tôi
đã thực hiện một quyết định tốt, dựa trên tất cả những thông tin tôi đã có
vào thời điểm đó, nhưng trong ngắn hạn thì nó không phải là một kết quả
tuyệt vời.
Trong tình huống này, cũng như trong hầu hết các trường hợp bạn đều
phải đưa ra quyết định với thông tin không đầy đủ. Điều đó có nghĩa là bạn
thực hiện lựa chọn và hành động với tình trạng không chắc chắn xung
quanh mỗi lựa chọn như thế. Vậy làm thế nào để lấp đầy các khoảng trống
về kiến thức của bạn? Tôi gợi ý là hãy nhìn vào “Stanley” để lấy cảm hứng.
Các hoạt động bên trong Stanley (chiếc xe tự hành được Phòng thí nghiệm
Trí tuệ nhân tạo Stanford và Phòng thí nghiệm nghiên cứu Điện tử
Volkswagen thiết kế và tạo ra cho cuộc thi DARPA Grand Challenge) cung
cấp manh mối để ra quyết định với thông tin không đầy đủ. DARPA
(Defense Advanced Research Projects Agency – Cơ quan Dự án Nguyên
cứu cấp cao của Bộ Quốc phòng) là cơ quan của chính phủ có nhiệm vụ
phát triển các công nghệ tiên tiến nhất phục vụ cho quân đội. Trong cuộc thi
DARPA, các xe ô tô không người lái phải băng qua ba đường hầm hẹp, hơn
một trăm khúc quanh khó, và tự tìm ra hướng đi qua núi với những vách đá
dốc đứng ở mỗi bên. Mặc dù có rất ít lợi thế, xe của Stanford đã thắng cuộc
đua, phần lớn là do khả năng đưa ra quyết định nhanh chóng của nó với các
thông tin không đầy đủ.
Chiếc Stanley được tích hợp rất nhiều công nghệ tiên tiến, trong đó có
các bản đồ địa hình ba chiều, thiết bị định vị toàn cầu GPS, con quay hồi
chuyển, gia tốc kế, máy quay phim, và bộ cảm biến trên bánh xe. Những
phần mềm tích hợp này phân tích và giải thích tất cả các dữ liệu thu thập
được, đồng thời kiểm soát tốc độ và hướng đi của chiếc xe. Nhưng chìa
khóa dẫn đến thắng lợi cảu Stanley là kỹ năng cao cấp của nó trong việc
đưa ra quyết định với các thông tin không đầy đủ. Các nhà thiết kế thực
hiện được điều này bằng cách xây dựng cho nó khả năng học hỏi giống
cách của con người. Họ tạo ra một cơ sở dữ liệu về các quyết định của con