Sunday, January 27, 2019

Bonjour Vietnam

Raconte-moi ce nom étrange et difficile à prononcer
Que je porte depuis que je suis née
Raconte-moi le vieil empire et le trait de mes yeux bridés
Qui disent mieux que moi ce que tu n'oses dire
Je ne sais de toi que des images de la guerre
Un film de Coppola, des hélicoptères en colère

Un jour, j'irai là-bas
Un jour, dire bonjour à ton âme
Un jour, j'irai là-bas
Te dire bonjour, Vietnam

Raconte-moi ma couleur, mes cheveux et mes petits pieds
Qui me portent depuis que je suis née
Raconte-moi ta maison, ta rue, raconte-moi cet inconnu
Les marchés flottants et les sampans de bois
Je ne connais de mon pays que des photos de la guerre
Un film de Coppola, des hélicoptères en colère

Un jour, j'irai là-bas
Un jour, dire bonjour à mon âme
Un jour, j'irai là-bas
Te dire bonjour, Vietnam

Les temples et les Bouddhas de pierre pour mes pères
Les femmes courbées dans les rizières pour mes mères
Dans la prière, dans la lumière, revoir mes frères
Toucher mon arbre, mes racines, ma terre

Un jour, j'irai là-bas
Un jour, dire bonjour à mon âme
Un jour, j'irai là-bas
Te dire bonjour, Vietnam
Te dire bonjour, Vietnam

***



Saturday, January 26, 2019

Cultural evolution in Vietnam’s early 20th century: a Bayesian networks analysis of Franco-Chinese house designs

Vuong, Q., Khiem, B. Q., La, V., Vuong, T., Ho, T. M., Nguyen, H. T., … Ho, T. (2019, January 26). Cultural evolution in Vietnam’s early 20th century: a Bayesian networks analysis of Franco-Chinese house designs. OSF Preprints, DOI:10.31219/osf.io/baq4u; URL: https://osf.io/baq4u/download

[Archive: pdf file]
(c) 2016 Bùi Quang Khiêm

Monday, January 21, 2019

Outstanding Research Achievement 2018 (Phenikaa Univ)

22.01.2019. Outstanding Research Achievement 2018 title awarded by the Rector of Phenikaa University (Hanoi), Decision 22QĐ-ĐHP-TCHCQT.



*Archive: file pdf.

Wednesday, January 9, 2019

Machine learning leads mathematicians to unsolvable problem

Davide Castelvecchi (Nature Jan 8, 2019). Simple artificial-intelligence problem puts researchers up against a logical paradox discovered by famed mathematician Kurt Gödel.

A team of researchers has stumbled on a question that is mathematically unanswerable because it is linked to logical paradoxes discovered by Austrian mathematician Kurt Gödel in the 1930s that can’t be solved using standard mathematics.



The mathematicians, who were working on a machine-learning problem, show that the question of ‘learnability’ — whether an algorithm can extract a pattern from limited data — is linked to a paradox known as the continuum hypothesis. Gödel showed that the statement cannot be proved either true or false using standard mathematical language. The latest result appeared on 7 January in Nature Machine Intelligence1.

“For us, it was a surprise,” says Amir Yehudayoff at the Technion–Israel Institute of Technology in Haifa, who is a co-author on the paper. He says that although there are a number of technical maths questions that are known to be similarly ‘undecidable’, he did not expect this phenomenon to show up in a relatively simple problem in machine learning.

John Tucker, a computer scientist at Swansea University, UK, says that the paper is “a heavyweight result on the limits of our knowledge”, with foundational implications for both mathematics and machine learning.

Not all sets are equal

Researchers often define learnability in terms of whether an algorithm can generalize its knowledge. The algorithm is given the answer to a ‘yes or no’ question — such as “Does this image show a cat?” — for a limited number of objects, and then has to guess the answer for new objects.

Yehudayoff and his collaborators arrived at their result while investigating the connection between learnability and ‘compression’, which involves finding a way to summarize the salient features of a large set of data in a smaller set of data. The authors discovered that the information’s ability to be compressed efficiently boils down to a question in the theory of sets — mathematical collections of objects such as the sets in Venn diagrams. In particular, it relates to the different sizes of sets containing infinitely many objects.

Georg Cantor, the founder of set theory, demonstrated in the 1870s that not all infinite sets are created equal: in particular, the set of integer numbers is ‘smaller’ than the set of all real numbers, also known as the continuum. (The real numbers include the irrational numbers, as well as rationals and integers.) Cantor also suggested that there cannot be sets of intermediate size — that is, larger than the integers but smaller than the continuum. But he was not able to prove this continuum hypothesis, and nor were many mathematicians and logicians who followed him.

Their efforts were in vain. A 1940 result by Gödel (which was completed in the 1960s by US mathematician Paul Cohen) showed that the continuum hypothesis cannot be proved either true or false starting from the standard axioms — the statements taken to be true — of the theory of sets, which are commonly taken as the foundation for all of mathematics.

Gödel and Cohen’s work on the continuum hypothesis implies that there can exist parallel mathematical universes that are both compatible with standard mathematics — one in which the continuum hypothesis is added to the standard axioms and therefore declared to be true, and another in which it is declared false.

Learnability limbo

In the latest paper, Yehudayoff and his collaborators define learnability as the ability to make predictions about a large data set by sampling a small number of data points. The link with Cantor’s problem is that there are infinitely many ways of choosing the smaller set, but the size of that infinity is unknown.

They authors go on to show that if the continuum hypothesis is true, a small sample is sufficient to make the extrapolation. But if it is false, no finite sample can ever be enough. This way they show that the problem of learnability is equivalent to the continuum hypothesis. Therefore, the learnability problem, too, is in a state of limbo that can be resolved only by choosing the axiomatic universe.
The result also helps to give a broader understanding of learnability, Yehudayoff says. “This connection between compression and generalization is really fundamental if you want to understand learning.”

Researchers have discovered a number of similarly ‘undecidable’ problems, says Peter O’Hearn, a computer scientist at University College London. In particular, following work by Gödel, Alan Turing — who co-founded the theory of algorithms — found a class of questions that no computer program can be guaranteed to answer in any finite number of steps.

But the undecidability in the latest results is “of a rare kind”, and much more surprising, O’Hearn adds: it points to what Gödel found to be an intrinsic incompleteness in any mathematical language. The findings will probably be important for the theory of machine learning, he adds, although he is “not sure it will have much impact on the practice”.
doi: 10.1038/d41586-019-00083-3

*URL: https://www.nature.com/articles/d41586-019-00083-3

Sunday, January 6, 2019

Ðiệp viên OX - 13 (Aziz Nesin)

Y là điệp viên cỡ thượng thặng. Tên tuổi của y, ngay từ khi y còn sống, đã được ghi vào lịch sử tình báo thế giới. Quãng năm dài hoạt động ở phương Ðông đã cướp đi của y nhiều sức lực, nhưng không vì thế mà trông y mất vẻ điển trai rắn rỏi. Nhà nước đặt toàn bộ hy vọng vào người điệp viên OX-13 của mình, coi y là niềm tự hào của ngành tình báo quốc gia.

Một ngày nọ, OX-13 được phái sang Thổ Nhĩ Kỳ để thực hiện một nhiệm vụ đặc biệt quan trọng.

Trước khi đi hoạt động ở một nước nào, công việc đầu tiên của OX-13, tất nhiên là phải học tiếng nói của nước ấy. Năng khiếu ngoại ngữ của y quả là có một không hai. Kinh nghiệm cho y thấy rằng, học ngoại ngữ tốt nhất là học trên giường, nên OX-13 quyết định cưới một người vợ bản xứ để hoàn thiện thêm tiếng Thổ của mình. Việc chọn một cô gái thích hợp đối với y không phải là điều khó khăn. Ngay cả cái điều kiện hóc búa mà bố mẹ vợ đưa ra, bắt chàng rể tương lai phải theo đạo Hồi, y cũng vượt qua một cách dễ dàng. Vốn là một người có tư tưởng dễ dãi và bình đẳng đối với các vấn đề tôn giáo, nên y đã dũng cảm chịu đựng một phẫu thuật khá nguy hiểm cho một người ở vào lứa tuổi y, để đang là Risa Vêlinh, y có thể biến thành Rêsát Vêli.

Chỉ sau chưa đầy hai, ba tháng, tiếng Thổ của OX-13 đã có thể coi là tuyệt hảo.

Vậy là cuối cùng, y đã tự thiết lập xong cho mình một vị trí vững chắc trên đất nước xa lạ và tạo được những điều kiện hết sức thuận lợi để hoàn thành sứ mạng mà người ta giao phó cho y ở xứ sở này. Nhưng chính vào lúc đó, trong cuộc đời y đã xảy ra một biến cố bất ngờ. Chắc các bạn cũng biết, nhiều khi một môi trường mới mẻ hay một hoàn cảnh xa lạ có thể làm cho con người bỗng thay đổi hẳn. Ðối với OX-13 cũng vậy. Việc chuyển theo đạo Hồi, việc cưới vợ Thổ, và việc chung sống với những người Thổ làm cho trái tim đá, ý chí sắt và thần kinh thép của y đột nhiên trở thành mềm yếu. Chuyện đó thoạt nghe có vẻ khó tin, nhưng sự thực lại hoàn toàn đúng như vậy. Có thể, cái bầu không khí ấm áp chân thành bao bọc xung quanh Rêsát Vêli đã làm cho lòng y trở nên hiền dịu. Trách nhiệm của nghề tình báo bắt đầu làm y thấy nặng nề khó chịu: y cảm thấy chán ghét cái công việc lén lút chống lại những con người dễ thương và tốt bụng ấy. Y tự nhủ sẽ đến đầu thú tại cơ quan phản gián Thổ Nhĩ Kỳ, sẽ thú nhận hết mọi chuyện với họ, rồi muốn ra sao thì ra!... Y đã chuẩn bị tất cả với ước vọng duy nhất là làm sao thoát khỏi cái trò chơi mà y đang vướng vào, để được sống yên ổn hạnh phúc trong cái tổ ấm gia đình, bên cạnh người vợ yêu và những con người trung thực đáng mến.

Thế là y quyết định đi thực hiện ý định đó.

Rêsát Vêli bước vào một toà nhà lớn. Chẳng hề đắn đo, y gõ cửa căn phòng đầu tiên mà y gặp, rồi đứng ngay tại ngưỡng cửa, y báo ngay cho một viên chức ở đó biết rằng: Y, Rêsát Vêli, hay Risa Vêlinh, hay OX-13, chính là gián điệp của nước ấy nước ấy, và được phái sang đây để tiến hành một nhiệm vụ đặc biệt.

Danh tiếng của đại cường quốc quả là có một tác động kỳ lạ đối với người viên chức nọ: vừa nghe thấy cái tên ấy, anh ta không còn chú ý gì đến hai tiếng "gián điệp" nữa, mà vội vàng đứng phắt dậy, cúi rạp người trước Rêsát Vêli, kính cẩn tự giới thiệu tên tuổi và chức vụ của mình.

- Rất hân hạnh được quen biết ngài! Xin mời ngài ngồi! - anh ta nhắc lại với giọng đầy xúc động.

Không! Rêsát Vêli quả là không nhầm khi nghĩ về cái dân tộc đáng quý này! Ngay cả với một tên gián điệp họ vẫn tiếp đón với nụ cười niềm nở! Y rút thuốc lá ra mời người viên chức, đoạn ngồi xuống ghế và bắt đầu nói:

- Tôi là điệp viên OX-13. Tôi được phái sang đây với mật danh là Risa...

- Thưa, chúng tôi có thể giúp gì cho ngài? - người viên chức nhã nhặn ngắt lời y - Ngài cần gì ở chúng tôi ạ?

Rêsát Vêli chưng hửng:

- Nhưng tôi là... gián điệp mà! - y do dự kéo dài giọng.

- À, tốt lắm!... - nhân viên nọ suy nghĩ - Chắc ngài muốn làm việc cho chúng tôi phải không ạ? - rồi không đợi trả lời, anh ta nở một nụ cười đon đả nói tiếp - Vậy xin mời ngài lên tầng 2, phòng 228 ạ!

Tại phòng số 228, người ta nghe Rêsát Vêli một cách hết sức chăm chú, rồi cuối cùng hỏi y:

- Thế nhiệm vụ của ngài là gì?

- Ðặt mìn gây các vụ nổ ngầm - Rêsát Vêli đáp.

- Bộ phận của chúng tôi hiện nay đã được bổ sung đầy đủ. Trong thời gian tới chắc cũng chưa có chỗ khuyết. Nên rất tiếc chúng tôi không thể bố trí cho ngài việc gì được!

Nhà tình báo nổi tiếng, vốn là người hết sức bình tĩnh, nghe thấy thế bỗng cảm thấy thần kinh của mình không còn được bình thường nữa. Y nói như hét:

- Nhưng tôi đã nói với các ngài rằng tôi là một điệp viên! Một tên gián điệp!...

- Tuyệt lắm! Nhưng ngài muốn gì ở chúng tôi? Ngài muốn chúng tôi che chở cho ngài ư?

- Nhưng tôi là một điệp viên nước ngoài! Chả lẽ ở đây không có ai giải quyết vấn đề của tôi cả hay sao? - rồi bằng một giọng run run, Rêsát Vêli nói tiếp - Tôi sẽ khai hết tất cả các điều bí mật!

- Á, à! Thế thì lại là chuyện khác! Nếu vậy xin ngài quá bộ leo lên một tầng nữa, sau đó rẽ tay phải, rồi đi theo hành lang đến căn phòng cuối cùng. Ở đó người ta phụ trách các vấn đề nổ mìn.

Rêsát Vêli leo lên tầng 3.

- Thưa ngài, tôi là nhân viên tình báo...

Viên quan chức ngồi ở bàn thậm chí không thèm ngẩng đầu lên.

- Ai bảo ông đến đây?

- Không ai cả, tôi tự đến...

Viên quan chức tức giận rời mắt khỏi đống giấy tờ:

- Tôi hỏi, ai chỉ cho ông đến phòng tôi?

- Ở phòng 228 người ta cho tôi biết là ngài phụ trách vấn đề nổ mìn.

- Vâng, đúng rồi! Nhưng nổ mìn cũng có nhiều cách khác nhau.

- Tôi chuyên về phá cầu.

- Ðấy! Ông thấy chưa? Nếu thế thì lại không thuộc bộ phận chúng tôi! Mìn là mìn, mà cầu là cầu chứ!...

- Thế thì tôi phải đến gặp ai ạ?

- Gặp ai ấy à? - viên quan chức suy nghĩ một lát rồi đáp - À, phải rồi! Ông hãy lên tầng 4, ở đó họ sẽ chỉ dẫn cho!

Khoảng 10 phút sau, Rêsát Vêli đã ngồi trong một căn phòng khác và đang trình bày. Người ta nghe y rất chăm chú rồi hỏi y:

- Ngài chuyên làm nổ các loại cầu gì?

Nghe hỏi thế Rêsát Vêli cảm thấy như chính mình cũng sắp bị nổ tung.

- Sao? Chả lẽ các ngài không biết có những loại cầu gì nữa hay sao?

- Chúng tôi biết. Cầu thì có cầu đá, cầu bê tông, cầu gỗ... Nhưng mỗi loại cầu chúng tôi có bộ phận nghiên cứu riêng.

- Nếu vậy, tôi chuyên về cầu bê tông - Rêsát Vêli thú nhận.

- Nếu thế thì ngài đến nhầm chỗ rồi! Ngài phải lên tầng năm, phòng số 501 cơ! Ở đó họ phụ trách vấn đề của ngài.

Sau khi nghe Rêsát Vêli trình bày, viên quan chức phòng 501 suy nghĩ một lát rồi cầm lấy máy điện thoại.

- Bẩm ngài!... Có một người đến chỗ chúng tôi tự xưng là điệp viên và khai ra biết làm nổ các cầu bê tông. Xin ngài cho biết phải xử trí với anh ta thế nào ạ? Dạ... dạ! Bẩm vâng ạ! Và với vẻ hài lòng, anh ta quay sang Rêsát Vêli, lúc này bỗng thấy hy vọng là chuyện của mình sẽ được giải quyết - Tốt nhất là ngài hãy làm theo lời khuyên của cấp trên chúng tôi và hãy tìm gặp ngài Hasim.

Ngài Hasim chăm chú lắng nghe từ đầu đến cuối câu chuyện của Rêsát Vêli rồi hỏi:

- Xin lỗi, ngài có thể cho biết ngài phá nổ cầu bằng phương pháp gì không ạ?

Rêsát Vêli nóng bừng mặt:

- Nhưng... bằng phương pháp nào thì các ngài cần gì phải biết?

- Xin ngài hãy bình tĩnh...! E... hèm! Ngài bảo ngài là một điệp viên mà ngài lại dễ xúc động quá!... E... hèm... Chắc ngài cũng biết rằng ở chỗ chúng tôi người nào thần kinh không vững thì không thể làm việc được... Tại sao tôi hỏi ngài như thế? Là vì đặt thuốc nổ có dây cháy chậm rồi châm ngòi là một chuyện, còn gài mìn giờ, hoặc mìn điều khiển theo cự ly lại là chuyện khác! Mỗi cách chúng tôi có bộ phận phụ trách riêng...

- Tôi có thể sử dụng cả hai cách! - Rêsát Vêli cáu tiết quát - Tôi là điệp viên! Các ngài có hiểu không? Một điệp viên ngoại hạng! Tôi biết làm tất cả! Các ngài rõ chưa?

- Nếu vậy, đó không phải vấn đề chúng tôi phụ trách! Xin mời ngài xuống tầng một, phòng thứ ba, bên phải cơ ạ!

Tuy đã gần như tuyệt vọng, nhưng Rêsát Vêli vẫn kể lại từ đầu đến cuối. Giọng y đã uể oải, chán nản. Viên quan chức của phòng ba, bên phải, tầng một, vừa nghe y nói, vừa đổi chân luôn luôn, ra chừng khó chịu. Y đã đứng lên mặc áo măng tô, chốc chốc lại liếc nhìn đồng hồ.

- Tốt lắm, ông bạn thân mến ạ! Mọi việc rõ cả rồi. Nhưng sao ông đến muộn quá vậy? Giờ làm việc hết mất rồi! Văn phòng đã đóng cửa. Mà chuyện của ông lại rất quan trọng và đòi hỏi mất nhiều thời gian!...

- Nhưng có phải lỗi tại tôi đâu! Suốt ngày tôi cứ bị người ta đuổi đi hết phòng này đến phòng khác.

- Ồ, ông bạn ạ! Tôi rất hiểu ông. Nhưng ông cũng phải hiểu cho tôi chứ! Là hết giờ làm việc mất rồi!

Rêsát Vêli há hốc mồm. Nhưng viên quan chức đã bước ra phía cửa.

- Thôi, xin lỗi ông bạn! Ngày mai thế nào ông cũng đến nhé! Nhưng nhớ đến sớm một chút đấy!

Rêsát Vêli, tức Risa Vêlinh, cũng tức điệp viên trứ danh OX-13, vừa mệt mỏi lê bước trên phố vừa miên man suy nghĩ: "Thế là rút cuộc ta không thoát khỏi cái trò chơi quái gở này... Lại phải tiếp tục cái công việc quái gở... Và hơn nữa, lại ở cái đất nước cũng hết sức quái gở này!...".

(Những người thích đùa)

Saturday, January 5, 2019

BayesVL

06.01.2019. Our project to write a software package in R for proliferating the use of Bayesian statistics starting with Bayesian network modeling. The package will also make use of MCMC JAGS and Stan (Hamiltonian).

The project can be found here: https://github.com/sshpa/baysvl

Github repository:

***

The project is implemented at A.I. for Social Data Lab at Vuong & Associates, by Quan-Hoang Vuong and Viet-Phuong La.