CreatZy Notes

- Tại sao Vũ trụ bên ngoài (thế giới vật lý) chỉ có 3 chiều, trong khi vũ trụ bên trong (thế giới thông tin) không bị giới hạn số chiều? - Vì 3 là số nhiều nhỏ nhứt! 🙂 Thượng Đế không muốn chúng ta buồn chán với số ít, nên đã chọn số nhiều để mọi thứ được trở nên hấp dẫn, thú vị, để muôn loài được thoải mái phát triển và sáng tạo. Nhưng để có một mặt đất vững chãi cho chúng ta đứng, một căn nhà gọn gàng cho chúng ta ở, Ngài đã đặt chúng ta vào thế giới của số nhiều nhỏ nhứt. 3 chiều là vừa đủ nhiều, còn nhiều hơn nữa thì quá phức tạp, quá hỗn loạn, lại làm cản trở sự phát triển ổn định của mọi vật và muôn loài. - Hả? Chẳng phải 2 đã là nhiều rồi sao?!? - À, 2 là "số nhiều bé", "số nhiều đơn giản" hay "số nhiều giả", 3 mới là "số nhiều lớn", "số nhiều phức tạp" hay "số nhiều thật". Người phương Tây mạnh về tư duy phân tích nên thấy "2 là nhiều" vì "2 là chia ra, chẻ ra, phân ra", và họ mổ xẻ, phân tích

Một nụ cười bằng mười thang thuốc bổ! 😉 Nhưng... Ai ơi chớ vội cười nhau Cười người hôm trước hôm sau người cười 😃 Thuốc bổ mà uống nhiều quá thì trở nên thuốc độc. Vậy nên cười thế nào cho thực sự bổ dưỡng?! Theo mình, đó là * cười phá chấp *, cười vào chính những định kiến, quan niệm cứng nhắc, những sự bảo thủ, những cái cho rằng phải thế này mà không được thế kia... ở ngay trong chính mình! Đó là "đẳng cấp cười" cao nhứt! Bản chất của cười là sự bất ngờ + phấn khích: Khi mình càng cho rằng nó sẽ thế này mà sự thật diễn ra nó lại thế kia thì toàn bộ năng lượng đã bị dồn nén trong những cái khuôn khổ "cho rằng" đó vị vỡ tung ra thành nụ cười. Năng lượng bị dồn nén, tắc nghẽn thì sinh ra đau bệnh, khi nó được giải toả, thông suốt thì mình trở nên khoẻ mạnh, có là cơ chế "bổ dưỡng" của nụ cười. Nhưng vì không biết bản chất cơ chế đó nên đa số chúng ta chỉ uống thuốc bổ kiểu "mì ăn liền" bằng cách cười người khác, cái khác, vật khác mà

Yesterday, after 10 years diving down the ocean of Uniinfo and just some months swimming up, I ended up with a model of my autonoton almost the same as the very hot “artificial neuron” in the current “deep learning” trend. So what I’ve called “uninet” seems to be just the good old “artificial neural network” (ANN), and those 10 years of mine turn out to be just a waste?!!! That moment, I just smiled hearing all of the critical comments against my work echoing back: - “ You stupid! All those great things have been invented by great men and already taken a lot of hard time and effort. So why don’t you just apply them, but always rework from the beginning?! ” – My daddy usually scold me. - “ Don’t reinvent the wheel! ” – My friends usually warn me. - ...[after a long discussion about Uniinfo]... “ So, what’s your original (new) point? What’s the difference between yours and the laws stated by philosophers long time ago?! ” – Even my closest friend (in the field) sometimes