Liên hệ: 0912 699 269  Đăng nhập  Đăng ký

Tương Lai Hậu Nhân Loại - Hậu Quả Của Cách Mạng Công Nghệ Sinh Học (Francis Fukuyama)

Tương Lai Hậu Nhân Loại là một phân tích đầy đam mê về những vấn đề chính trị và đạo đức lớn nhất mà có lúc loài người phải đối mặt. Our Post Human Future - Tương lai hậu nhân loại đề cập đến những hậu quả của cách mạng sinh học: biến đổi gene trong nông nghiệp, sinh sản vô tính, dược học thần kinh, công nghệ di truyền con người… dẫn đến những biến đổi khôn lường cho xã hội loài người.

Lập luận rằng những tiến bộ vĩ đại nhất sẽ tiếp tục xuất hiện trong khoa học về sự sống, Francis Fukuyama đặt câu hỏi về việc khả năng chỉnh sửa hành vi con người sẽ ảnh hưởng thế nào đến nền dân chủ tự do. Thành công tột đỉnh của cách mạng công nghệ sinh học - sự can thiệp vào dòng mầm, khả năng thao túng ADN của tất cả thế hệ hậu duệ của con người - sẽ có những hậu quả sâu sắc, tiềm ẩn tồi tệ, cho trật tự chính trị của chúng ta, dù được tiến hành bởi những bậc cha mẹ bình thường mong muốn tìm cách cải thiện cho con cái của họ.

Những tiến bộ thần kỳ trong công nghệ ADN những năm vừa qua không còn là chuyện khoa học giả tưởng. Giờ đây không chỉ nhân bản vô tính con người có thể xảy ra. Lần đầu tiên kể từ khi trái đất hình thành cách đây bốn tỉ năm, hay sự xuất hiện của con người cách đây 10 triệu năm, người ta sẽ có thể chọn lựa giới tính, chiều cao, màu mắt, tính cách và trí thông minh cho con cái. Thậm chí còn có thể tạo ra 'siêu con người' bằng cách kết hợp gene người với gene của những động vật khác để tăng cường sức mạnh hay tuổi thọ. Nhưng điều này có đáng khao khát không? Sẽ có những hậu quả chính trị và đạo đức gì? Có phải sẽ chẳng còn gì để nói nữa về 'bản chất con người'? Đây có phải là sự kết thúc của nhân loại?

***

"Tương Lai Hậu Nhân Loại là một tác phẩm quan trọng và uyên thâm, cảnh báo rằng thuốc Ritalin dành cho các cậu trai hung hăng của hôm nay có thể trở thành 'sự hủy diệt' bản tính con người ở ngày mai. Chắp nối hiểm họa sinh học với việc hạ thấp nhân phẩm, lời giải đáp của Fukuyama đối với tình thế lưỡng nan về đạo đức trong kỷ nguyên công nghệ sinh học của chúng ta là một đạo lý ăn sâu cắm rễ trong nhu cầu và tiềm năng của giống loài chúng ta." Tìm mua: Tương Lai Hậu Nhân Loại - Hậu Quả Của Cách Mạng Công Nghệ Sinh Học TiKi Lazada Shopee

- FRANS de WAAL, tác giả cuốn The Ape and the Sushi Master

"Một trong những cách để chúng ta hiểu được sự thay đổi xã hội sâu sắc... đó là Francis Fukuyama có mặt để chỉ cho chúng ta thấy thay đổi đang xảy ra... Ông đặt ra những câu hỏi rộng; ông phát triển những câu trả lời mạch lạc; và ông làm thay đổi chương trình nghị sự của cuộc tranh luận công khai."

- ALAN EHRENHALT, The Wall Street Journal

"Francis Fukuyama là một nhà phân tích, mà nói về mặt trí tuệ thì, chỉ giật thột lên trước một khả năng lớn lao bao trùm nào đó của lịch sử có thể xảy ra."

- ANTHONY GOTTLIEB, The New York Times Book Review

"Fukuyama là một trong số ít trí thức Hoa Kỳ... có năng lực truyền dạy kiến thức vể lịch sử thế giới và sự thấu hiểu về học thuyết xã hội trên những đề tài có tầm quan trọng đương thời không thể phủ nhận."

- MICHAEL KAZIN, The Washington Post Book World

***

Our Post Human Future - Tương lai hậu nhân loại đề cập đến những hậu quả của cách mạng sinh học: biến đổi gene trong nông nghiệp, sinh sản vô tính, dược học thần kinh, công nghệ di truyền con người… dẫn đến những biến đổi khôn lường cho xã hội loài người.

Nói về cuốn sách thì nguyên nhân thức hai hồi đó không mua vì chán đọc mấy tranh luận về bio-ethic quá. Trong vấn đề này trong sách cũng chán, nhưng phần 2 thì thì Francis Fukuyama viết về con người rất hay. Hơn nữa ông dùng nhãn quan của triết học chính trị để phân tích bản chất con người(human nature) và sự thay đổi các trật tự chính trị thế nào nếu một số bản chất của con người thay đổi. Với mình thì đọc chủ đề này khá nhiều rồi nhưng đọc những điều do Francis Fukuyama viết vẫn thấy hay nên mình đánh giá nó cho phần này 5 sao.

Độc giả có thể tìm mua ấn phẩm tại các nhà sách hoặc tham khảo bản ebook Tương Lai Hậu Nhân Loại - Hậu Quả Của Cách Mạng Công Nghệ Sinh Học PDF của tác giả Francis Fukuyama nếu chưa có điều kiện.

Tất cả sách điện tử, ebook trên website đều có bản quyền thuộc về tác giả. Chúng tôi khuyến khích các bạn nếu có điều kiện, khả năng xin hãy mua sách giấy.

Nguồn: thuviensach.vn

Đọc Sách

Bộ Nhớ Động Trong C++ (Batanlp)
Độc giả có thể tìm mua ấn phẩm tại các nhà sách hoặc tham khảo bản ebook Bộ Nhớ Động Trong C++ PDF của tác giả Batanlp nếu chưa có điều kiện.Tất cả sách điện tử, ebook trên website đều có bản quyền thuộc về tác giả. Chúng tôi khuyến khích các bạn nếu có điều kiện, khả năng xin hãy mua sách giấy.
Bóng Ma Trên Mạng (Kevin Mitnick)
Hôm nay, khi tôi đang suy nghĩ về lời giới thiệu cho cuốn sách tuyệt vời này, hệ thống thu thập thông tin của SecurityBox thông báo cho tôi hai tin tức rất quan trọng. Một là hệ thống thương mại điện tử của một tập đoàn trong nước bị tấn công, hacker đã lấy cắp và công bố số lượng lớn dữ liệu người dùng. Hai là 59 học viên của trường Học viện Kỹ thuật Mật mã sắp tổ chức lễ tốt nghiệp và trở thành những chuyên gia an ninh mạng được đào tạo bài bản. Những sự kiện đối lập giữa “tấn công” và “phòng thủ” như thế này vô tình lại rất liên quan đến nội dung của cuốn sách, hồi ký về cuộc đời và sự nghiệp kỳ lạ của Kevin Mitnick, người từng được coi là hacker bị truy nã gắt gao nhất thế giới. Kevin Mitnick luôn có tên trong mọi bảng xếp hạng những hacker nguy hiểm nhất mọi thời đại. Ông nổi tiếng với khả năng tấn công mọi hệ thống phức tạp bằng phương pháp tấn công phi kỹ thuật (social engineering). Phương pháp này nhắm thẳng đến người dùng đang tham gia vào hệ thống, Kevin sẽ giao tiếp trực tiếp hoặc gián tiếp với những người này, đặt họ vào tình huống khiến họ vô tình cung cấp thông tin quan trọng cho phép ông có thể dễ dàng chiếm quyền điều khiển hệ thống. Ngày nay, kỹ thuật tấn công này vẫn rất phổ biến, điển hình là trên mạng xã hội Facebook, khi hacker giả danh người thân, người nổi tiếng hoặc công ty nổi tiếng để lừa đảo các nạn nhân, khiến họ tin tưởng và tự động thực hiện những hành vi do hacker đề xuất. Tuy nhiên, khi đọc cuốn sách này, tôi nhận ra Kevin Mitnick còn là một kỹ sư công nghệ xuất chúng, chính sự kết hợp hoàn hảo giữa tấn công bằng kỹ thuật và phi kỹ thuật mới là điều làm nên tên tuổi của ông. Chi tiết quan trọng nhất trong cuộc đời của Kevin chính là việc ông bị bắt giam vì tấn công vào hệ thống tối mật của chính phủ Mỹ. Việc không bao giờ thực hiện các hành vi phá hoại là điều đáng ngưỡng mộ của hacker này. Điều này lý giải vì sao sau khi ra tù, các công ty từng bị Kevin tấn công đã thuê ông tư vấn về giải pháp đảm bảo an ninh mạng. Ngay tại SecurityBox, chúng tôi cũng có các chuyên gia và công nghệ cho phép tìm ra những điểm yếu có thể bị tấn công trong hệ thống mạng của khách hàng. Chúng tôi hiểu rằng việc có trong tay công cụ để kiểm soát một hệ thống lớn, cũng giống như khi nhìn thấy một lượng tiền lớn còn bỏ ngỏ, chúng ta sẽ khó tránh khỏi lòng tham. Vấn đề nằm ở khái niệm “đạo đức”, chúng tôi phải giữ được đạo đức làm nghề và đào tạo kỹ sư của mình cũng phải như vậy. Tìm mua: Bóng Ma Trên Mạng TiKi Lazada Shopee Bóng ma trên mạng thể hiện ham muốn kiểm soát, tấn công mọi hệ thống mạng, sự ám ảnh đối đầu với chính quyền và bản lĩnh của một hacker tài năng. Việc Kevin từng trải qua cuộc cách mạng máy tính và Internet với tư cách là một hacker kiêm chuyên gia an ninh mạng đã góp phần khiến cuốn sách này trở thành tư liệu quý báu dành cho các chuyên giao bảo mật, kỹ sư an ninh mạng hoặc thậm chí là các hacker. Tôi tin rằng, cuốn sách này sẽ rất thú vị không chỉ đối với những người trong nghề mà còn hữu ích cho bất kỳ ai đang sống trong kỷ nguyên số hiện nay nhằm nâng cao hiểu biết và ý thức bảo vệ các “tài sản số” của chính mình.Độc giả có thể tìm mua ấn phẩm tại các nhà sách hoặc tham khảo bản ebook Bóng Ma Trên Mạng PDF của tác giả Kevin Mitnick nếu chưa có điều kiện.Tất cả sách điện tử, ebook trên website đều có bản quyền thuộc về tác giả. Chúng tôi khuyến khích các bạn nếu có điều kiện, khả năng xin hãy mua sách giấy.
Phần Cứng Máy Tính (Nhiều Tác Giả)
Lịch sử của máy tính cá nhânGiáo trình phần cứng máy tínhĐộc giả có thể tìm mua ấn phẩm tại các nhà sách hoặc tham khảo bản ebook Phần Cứng Máy Tính PDF của tác giả Nhiều Tác Giả nếu chưa có điều kiện.Tất cả sách điện tử, ebook trên website đều có bản quyền thuộc về tác giả. Chúng tôi khuyến khích các bạn nếu có điều kiện, khả năng xin hãy mua sách giấy.
Machine Learning Cơ Bản (Vũ Hữu Tiệp)
"A thousand miles start with a single step" Machine Learning sẽ là công nghệ định hình trong tương lai, góp phần thay đổi lối sống và làm việc của con người hơn bất kì công nghệ nào. Cần gạt bỏ định kiến “robot cướp việc làm của người lao động”. Thực chất, những phát minh đổi mới và việc áp dụng các công cụ tiện ích cho cuộc sống vẫn luôn là đặc trưng tiêu biểu của mọi tiến trình phát triển trong lịch sử, xuyên suốt các cuộc cách mạng nông nghiệp và công nghiệp. Nhu cầu tìm hiểu và nghiên cứu về lĩnh vực Machine Learning đang ngày càng tăng cao, nhưng nguồn tài liệu bằng Tiếng Việt vẫn còn rất ít, SG Trading xin giới thiệu quyển sách Machine Learning cơ bản, bên cạnh những cuốn sách SG Trading đã giới thiệu trước đó như quyển Thống Kê Ứng Dụng Trong Kinh Doanh sẽ là nguồn tài liệu rất hữu ích giúp bạn đọc bước đầu học tập về lĩnh vực này. GIỚI THIỆU VỀ TÁC GIẢ Vũ Hữu Tiệp Tốt nghiệp Đại học Bách Khoa Hà Nội ngành Điện Tử Viễn Thông năm 2012. Tốt nghiệp Tiến sĩ trường Đại học bang Pennsylvania, Hoa Kỳ ngành Kỹ Thuật Điện Tử năm 2019. Hiện anh đang là chuyên viên nghiên cứu ứng dụng Deep Learning vào phát triển xe tự hành cho một công ty khởi nghiệp ở Thung Lũng Silicon. Anh là tác giả blog và admin của Forum Machine Learning cơ bản. Tìm mua: Machine Learning Cơ Bản TiKi Lazada Shopee MACHINE LEARNING Những năm gần đây, AI - Artificial Intelligence (Trí Tuệ Nhân Tạo), và cụ thể hơn là Machine Learning (Học Máy hoặc Máy Học) nổi lên như một bằng chứng của cuộc cách mạng công nghiệp 4.0 (1 - động cơ hơi nước, 2 - năng lượng điện, 3 - công nghệ thông tin). Trí Tuệ Nhân Tạo đang len lỏi vào mọi lĩnh vực trong đời sống mà có thể chúng ta không nhận ra. Xe tự hành của Google và Tesla, hệ thống tự tag khuôn mặt trong ảnh của Facebook, trợ lý ảo Siri của Apple, hệ thống gợi ý sản phẩm của Amazon, hệ thống gợi ý phim của Netflix, máy chơi cờ vây AlphaGo của Google DeepMind, …, chỉ là một vài trong vô vàn những ứng dụng của AI/Machine Learning. Machine Learning là một tập con của AI. Theo định nghĩa của Wikipedia, Machine learning is the subfield of computer science that “gives computers the ability to learn without being explicitly programmed”. Nói đơn giản, Machine Learning là một lĩnh vực nhỏ của Khoa Học Máy Tính, nó có khả năng tự học hỏi dựa trên dữ liệu đưa vào mà không cần phải được lập trình cụ thể. Những năm gần đây, khi mà khả năng tính toán của các máy tính được nâng lên một tầm cao mới và lượng dữ liệu khổng lồ được thu thập bởi các hãng công nghệ lớn, Machine Learning đã tiến thêm một bước dài và một lĩnh vực mới được ra đời gọi là Deep Learning. Deep Learning đã giúp máy tính thực thi những việc tưởng chừng như không thể vào 10 năm trước: phân loại cả ngàn vật thể khác nhau trong các bức ảnh, tự tạo chú thích cho ảnh, bắt chước giọng nói và chữ viết của con người, giao tiếp với con người, hay thậm chí cả sáng tác văn hay âm nhạc. Với sự phát triển thần kì, nên nhu cầu về nhân lực ngành Machine Learning (Deep Learning) đang ngày một cao, kéo theo đó nhu cầu học Machine Learning trên thế giới và ở Việt Nam ngày một lớn. Tác giả cũng muốn hệ thống lại kiến thức của mình về lĩnh vực này để chuẩn bị cho tương lai. Tác giả đã cố gắng đi từ những thuật toán cơ bản nhất của Machine Learning kèm theo các ví dụ và mã nguồn trong mỗi bài viết. Với những từ chuyên ngành, tác giả dùng song song cả tiếng Anh và tiếng Việt, tuy nhiên sẽ ưu tiên tiếng Anh vì thuận tiện hơn cho các bạn trong việc tra cứu các tài liệu tiếng Anh. Khi chuẩn bị các bài viết, tác giả giả định rằng bạn đọc có một chút kiến thức về Đại Số Tuyến Tính (Linear Algebra), Xác Suất Thống Kê (Probability and Statistics) và có kinh nghiệm về lập trình Python. Nếu bạn chưa có nhiều kinh nghiệm về các lĩnh vực này, đừng quá lo lắng vì mỗi bài sẽ chỉ sử dụng một vài kỹ thuật cơ bản. ---------------------------------------------------------- MỤC LỤC QUYỂN SÁCH 1. ÔN TẬP ĐẠI SỐ TUYỂN TÍNH 2. GIẢI TÍCH MA TRẬN 3. ÔN TẬP XÁC SUẤT 4. ƯỚC LƯỢNG THAM SỐ MÔ HÌNH 5. CÁC KHÁI NIỆM CƠ BẢN 6. CÁC KỸ THUẬT XÂY DỰNG ĐẶC TRƯNG 7. HỒI QUY TUYẾN TÍNH 8. QUÁ KHỚP 9. K - LÂN CẬN 10. PHÂN CỤM K - MEANS 11. BỘ PHÂN LOẠI NAIVE - BAYES 12. GRADIENT DESCENT 13. THUẬT TOÁN HỌC PERCEPTRON 14. HỒI QUY LOGISTIC 15. HỒI QUY SOFTMAX 16. MẠNG NEURON ĐA TẦNG VÀ LAN TRUYỀN NGƯỢC 17. HỆ THỐNG GỢI Ý DỰA TRÊN NỘI DUNG 18. LỌC CỘNG TÁC LÂN CẬN 19. LỌC CÔNG TÁC PHÂN TÍCH MA TRẬN 20. PHÂN TÍCH GIÁ TRỊ SUY BIẾN 21. PHÂN TÍCH THÀNH PHẦN CHÍNH 22. PHÂN TÍCH BIỆT THỨC TUYẾN TÍNH 23. TẬP LỒI VÀ HÀM LỒI 24. BÀI TOÁN TỐI ƯU LỒI 25. ĐỐI NGẪU 26. MÁY VECTOR HỖ TRỢ 27. MÁY VECTOR HỖ TRỢ LỀ MỀM 28. MÁY VECTOR HỖ TRỢ HẠT NHÂN 29. MÁY VECTOR HỖ TRỢ ĐA LỚPĐộc giả có thể tìm mua ấn phẩm tại các nhà sách hoặc tham khảo bản ebook Machine Learning Cơ Bản PDF của tác giả Vũ Hữu Tiệp nếu chưa có điều kiện.Tất cả sách điện tử, ebook trên website đều có bản quyền thuộc về tác giả. Chúng tôi khuyến khích các bạn nếu có điều kiện, khả năng xin hãy mua sách giấy.