NGÀNH CNTT TUYỂN SINH NHIỀU CHỈ TIÊU NGÀNH CNTT, CNTT VIỆT NHẬT VÀ KHOA HỌC DỮ LIỆU

Góc học tập

Khi nào tiền mã hóa thất thế trước tài sản truyền thống?

on .

Tiền mã hoá (như Bitcoin hay Ethereum….) sẽ thất thế trước tài sản truyền thống (như Gold, S&P 500, government bonds, bất động sản, …) khi những điều kiện nền tảng của nó bị suy yếu. Có 5 tình huống lớn:

 


 

1. Khi lãi suất cao và tài sản truyền thống sinh lời tốt

Khi ngân hàng trung ương tăng lãi suất mạnh (ví dụ Federal Reserve):

  • Trái phiếu trả lãi hấp dẫn

  • Chứng khoán ổn định

  • Tiền gửi ngân hàng có lợi suất

Nhà đầu tư sẽ rời crypto vì: Crypto không tạo ra dòng tiền (cash flow). Đây là lý do thị trường crypto thường yếu trong chu kỳ lãi suất cao.

 


 

2. Khi chính phủ siết quản lý

Nếu các nền kinh tế lớn như United States, China hoặc European Union:

  • cấm giao dịch

  • hạn chế ngân hàng liên quan crypto

  • đánh thuế nặng

thì dòng tiền tổ chức sẽ rút khỏi thị trường. Ví dụ: năm 2021 chính phủ ABC cấm mining khiến thị trường giảm.

 


 

3. Khi xuất hiện công nghệ tiền số tốt hơn

Nếu có hệ thống:

  • nhanh hơn

  • rẻ hơn

  • ổn định hơn

thì crypto hiện tại có thể bị thay thế. Ví dụ:

  • Central Bank Digital Currency (CBDC)

  • blockchain thế hệ mới.

Nếu người dùng chuyển sang nền tảng khác, crypto cũ sẽ yếu.

 


 

4. Khi xảy ra khủng hoảng niềm tin

Thị trường crypto phụ thuộc mạnh vào niềm tin cộng đồng. Những sự kiện như:

  • sàn lớn phá sản (ví dụ FTX)

  • hack lớn

  • dự án lừa đảo

có thể làm dòng tiền rời khỏi crypto và quay về tài sản truyền thống.

 


 

5. Khi tính đầu cơ bị giảm

Crypto tăng mạnh khi có:

  • FOMO

  • dòng tiền đầu cơ

  • câu chuyện công nghệ mới

Nếu thị trường trưởng thành và nhà đầu tư trở nên thận trọng hơn, họ sẽ ưu tiên:

  • Gold

  • cổ phiếu

  • bất động sản.

  


 ✅ Tóm tắt ngắn gọn

 

Crypto sẽ yếu hơn tài sản truyền thống khi:

  1. Lãi suất cao

  2. Chính phủ siết quản lý

  3. Công nghệ mới thay thế

  4. Khủng hoảng niềm tin thị trường

  5. Dòng tiền đầu cơ giảm

 


 Một quy luật kinh tế khá rõ:

  • Khi hệ thống tài chính ổn định → tiền quay về tài sản truyền thống.

  • Khi hệ thống tài chính bất ổn → crypto mạnh lên.

 

Vì sao một dataset đã đúng, đủ nhưng không phải là tập đại diện?

on .

Ví dụ 1: Nhận diện khuôn mặt

Dataset:

  • 100,000 ảnh khuôn mặt 
  • Không có ảnh lỗi (“đúng”) 
  • Không thiếu dữ liệu: đủ Âu, Á, Phi . . . ( “đủ”) 

Nhưng:

  • 90% là người châu Âu 
  • Rất ít người châu Á, châu Phi 

 Kết quả:

  • Model nhận diện tốt người da trắng 
  • Nhận diện kém người da màu 

Kết luận:

  • Dataset đúng + đủ
  • Nhưng không đại diện cho dân số thực

Ví dụ 2: Dự đoán bệnh

Dataset:

  • 50,000 hồ sơ bệnh án 
  • Đầy đủ: tuổi, giới tính, xét nghiệm
  • Dữ liệu sạch, chuẩn bệnh viện 

Nhưng: Toàn bộ lấy từ bệnh viện tuyến trung ương

Vấn đề:

  • Bệnh nặng nhiều hơn bình thường
  • Không có dữ liệu bệnh nhẹ / cộng đồng 
  •  

 Kết quả: Model “nghĩ rằng ai cũng bệnh nặng” 

Đây là lỗi: Mẫu bị thiên lệch

Ví dụ 3: Dự đoán thu nhập

Dataset:

  • 10,000 người 
  • Feature đầy đủ: nghề, học vấn, kinh nghiệm 

Nhưng: Chỉ lấy từ thành phố lớn (HCM, Hà Nội)

Thiếu:

  • Nông thôn 
  • Lao động phổ thông 

Kết quả: Model dự đoán sai cho phần lớn dân số 

Ví dụ 4: Tìm  Spam 

Dataset:

  • 1 triệu email 
  • Label chính xác 
  • Không thiếu 

Nhưng: Toàn bộ email lấy từ năm 2010-2024. 

Vấn đề: Spam email năm 2025 khác hoàn toàn 

 Kết quả: Model “học lịch sử”, không học hiện tại. Đây là: Temporal bias (lệch thời gian)

Ví dụ 5 : Lái xe

Dataset:

  • 1 triệu ảnh đường phố 
  • Label chuẩn 
  • Đầy đủ tình huống: ngày lễ, ngày thường ....

Nhưng:

  • 95% chụp ban ngày 
  • 5% là: Ban đêm; Mưa lớn; Sương mù 

Kết quả:

  • Xe chạy tốt ban ngày 
  • Ban đêm, sương mù, mưa: xe chạy không tốt, nguy hiểm 

Chú ý quan trọng

Một dataset có thể:

  •  Đúng (clean) 
  •  Đủ (no missing) 
  •  Nhưng vẫn sai (vì không đủ đại diện) 

Công thức tạm để nhớ nhanh

Dataset tốt = Đúng × Đủ × Đại diện

Chỉ cần 1 yếu tố = 0; thì phép tích =0 (toàn bộ hệ thống coi như hỏng)

Trường phái RNN và Transfomer trong học tập, thi cử

on .

Nếu coi quá trình học tập của một sinh viên là việc xử lý một chuỗi thông tin (sách vở, bài giảng, bài thi, quán ăn…), chúng ta có thể thấy sự khác biệt rõ rệt trong "tư duy" giữa một sinh viên kiểu RNN (Recurrent Neural Network) và một sinh viên kiểu Transformer.

Dưới đây là bảng so sánh chi tiết phong cách học tập, thi cử, chọn quán ăn . . . của hai "thực thể" này:

1. Sinh viên RNN: "Người học vẹt có tâm"

Sinh viên này học theo kiểu cuốn chiếu, đọc đến đâu hiểu đến đó và cố gắng ghi nhớ dựa trên những gì vừa đọc trước đó.

  • Cách tiếp cận: Đọc từng trang sách từ đầu đến cuối. Để hiểu trang 10, sinh viên này phải nhớ lại kiến thức từ trang 9, trang 8... cứ thế nối tiếp nhau.
  • Điểm yếu (Trí nhớ ngắn hạn): Nếu cuốn sách quá dày, khi đọc đến chương cuối, sinh viên này thường quên mất chi tiết ở chương đầu (hiện tượng Vanishing Gradient). Họ chỉ nhớ được "máng máng" nội dung tổng quát nhưng mất đi các chi tiết quan trọng ở xa.
  • Tốc độ: Chậm. Không thể đọc chương 5 nếu chưa đọc xong chương 4. Mọi thứ phải diễn ra tuần tự.

2. Sinh viên Transformer: "Thiên tài nắm bắt trọng tâm"

Đây là kiểu sinh viên hiện đại, sử dụng cơ chế Attention (Sự chú ý) để học tập. Họ không đọc tuần tự mà nhìn vào toàn bộ bức tranh cùng một lúc.

  • Cách tiếp cận: Mở toang cả cuốn sách ra. Khi gặp một từ khó ở trang 100, sinh viên này có khả năng "liếc mắt" ngay lập tức về định nghĩa của nó ở trang 5 để kết nối thông tin.
  • Điểm mạnh (Self-Attention): Sinh viên này biết cái gì quan trọng để tập trung vào. Họ hiểu được mối liên hệ giữa các từ ngữ, khái niệm dù chúng nằm cách xa nhau hàng trăm trang giấy.
  • Tốc độ: Cực nhanh. Họ có thể thuê 10 người bạn mỗi người đọc một chương rồi tổng hợp lại cùng lúc (Xử lý song song), thay vì phải đợi nhau.

3. Sinh viên RNN thi: "Chiến thuật cày cuốc"

Sinh viên này ôn thi theo kiểu "cuốn chiếu". Họ bắt đầu từ trang 1 của cuốn giáo trình và đọc lần lượt cho đến trang cuối cùng.

  • Quá trình ôn tập: Học chương 1 xong mới sang chương 2. Kiến thức chương 2 được xây dựng dựa trên những gì còn sót lại trong đầu từ chương 1.
  • Đêm trước ngày thi: * Họ hiểu rất sâu những chương cuối (vì vừa mới học xong).
    • Tuy nhiên, những định nghĩa ở chương đầu bắt đầu trở nên mờ nhạt (Vanishing Gradient). Họ rơi vào tình trạng: "Mình nhớ là đã đọc cái này rồi, nhưng không nhớ chi tiết nó là gì."
  • Áp lực thời gian: Nếu sát giờ thi mà chưa đọc hết sách, họ sẽ hoảng loạn vì không thể nhảy cóc. Họ cảm thấy việc bỏ sót chương 3 sẽ làm họ không hiểu được chương 4.

4. Sinh viên Transformer thi: "Chiến thuật bản đồ tư duy"

Sinh viên này không học tuần tự. Họ tiếp cận bộ đề và giáo trình như một mạng lưới thông tin.

  • Quá trình ôn tập (Self-Attention): Thay vì đọc từ đầu đến cuối, họ mở mục lục và các từ khóa quan trọng. Khi học về "Công thức A" ở chương 5, họ ngay lập tức kết nối nó với "Định luật B" ở chương 1.
  • Cơ chế trọng tâm: Họ biết phân bổ "nguồn lực" não bộ. Phần nào chiếm 70% số điểm trong đề thi, họ sẽ dành 70% sự chú ý (Attention Score) vào đó, thay vì dàn trải thời gian đều cho mọi chương.
  • Đêm trước ngày thi:
    • Họ nắm được cấu trúc tổng thể của môn học.
    • Nhờ khả năng xử lý song song, họ có thể vừa nghe podcast bài giảng, vừa lướt sơ đồ tư duy, vừa giải đề cùng lúc mà không bị lẫn lộn.
  • Khả năng "truy xuất": Khi vào phòng thi, gặp một câu hỏi khó, họ dễ dàng liên kết các kiến thức nằm rải rác để giải quyết vấn đề.

5. Sinh viên RNN chọn quán: "Kẻ đi tìm sự quen thuộc"

Sinh viên này chọn quán theo kiểu xâu chuỗi thời gian và kinh nghiệm kế thừa.

  • Cách chọn: Họ đi dọc một con phố. Thấy quán thứ nhất đông khách -> lưu vào bộ nhớ. Đến quán thứ hai thấy mùi thơm -> cộng dồn vào cảm xúc. Họ thường chọn dựa trên quán mà họ đã ăn ngày hôm qua hoặc những quán nằm sát nhau trên một cung đường.
  • Cơ chế "Dòng thời gian": Quyết định của họ phụ thuộc rất nhiều vào trạng thái ngay trước đó.

o    Ví dụ: "Hôm qua mình ăn phở rồi (trạng thái t-1), nên hôm nay mình sẽ ăn cơm tấm (trạng thái t)."

  • Điểm yếu: Nếu con phố quá dài (dữ liệu lớn), họ sẽ quên mất quán ngon nhất nằm ở đầu phố mà chỉ nhớ những quán ở cuối phố nơi họ vừa đi ngang qua.
  • KL: Trung thành, ổn định, nhưng đôi khi hơi bảo thủ và tốn thời gian đi bộ khảo sát từng quán.

6. Sinh viên Transformer chọn quán: "Thợ săn review"

Sinh viên này chọn quán bằng cách nhìn toàn cục và sử dụng cơ chế chú ý (Attention).

  • Cách chọn: Không cần đi bộ. Họ mở Google Maps hoặc ShopeeFood lên để nhìn thấy toàn bộ hàng trăm quán ăn trong khu vực cùng một lúc (Xử lý song song).
  • Cơ chế "Self-Attention": Họ không xem lần lượt. Họ sẽ quét qua tất cả các quán và chỉ "chú ý" (Attention) vào các từ khóa quan trọng: "Giá rẻ""Gần đây", hoặc "Nhiều review 5 sao".

o    Họ có thể kết nối thông tin rất xa: "Quán này ở quận 7 (vị trí) nhưng lại có món Huế (đặc trưng) cực giống quán mình từng ăn ở Đà Nẵng (bối cảnh)."

  • Điểm mạnh: Tìm được quán "đỉnh" nhất trong hàng nghìn lựa chọn chỉ trong vài giây. Họ không bị phụ thuộc vào việc phải đi qua quán A mới thấy quán B.
  • KL: Hiện đại, tối ưu, luôn tìm được những sự kết hợp thú vị (như quán cà phê kết hợp đồ ăn Thái).

Còn chúng ta, chúng ta đang thuộc nhóm nào? Và có ý định thay đổi không?

Theo Life is Good.

So sánh 2 kiểu sếp: RNN vs Transformer

on .

Recurrent Neural Network (RNN) là một mô hình máy học, mô phỏng theo mạng neural, được thiết kế để xử lý dữ liệu tuần tự (1980)

Transformer là kiến trúc AI hiện đại ra đời năm 2017 trong bài báo nổi tiếng: Attention Is All You Need. Transformer là nền tảng của các mô hình AI hiện đại 

RNN (Recurrent Neural Network) và Transformer đều là các kiến trúc mô hình học sâu (Deep Learning), một nhánh quan trọng của máy học (Machine Learning). Về cơ bản, chúng chia sẻ cùng một mục tiêu chính để giải quyết bài toán Mô hình hóa dữ liệu dạng chuỗi.

 Tiêu đề trên là một phép so sanh ẩn dụ rất sát thực tế về nghệ thuật quản trị giữa 2 lãnh đạo theo 2 mô hình máy học khác nhau. 

  • Sếp kiểu RNN: quản lý theo chuỗi, quy trình, thứ tự, là triết lý cơ bản RNN
  • Sếp kiểu Transformer: quản lý theo mạng liên kết, ngữ cảnh và toàn hệ thống. Nhìn toàn cục, tập trung vào những gì quan trọng, là nguyên lý lõi của transformer.

Không phải ai tốt hơn tuyệt đối — tùy môi trường mà RNN hay Transfomer phát huy lợi thế. Sau đây là sự khác nhau của 2 sếp khi gặp các vấn đề cụ thể.

1. Khi công ty gặp sự cố

Sếp kiểu RNN

 xử lý lỗi theo quy trình: 

  1. Ai gây lỗi? Lỗi xảy ra lúc nào?
  2. Bộ phận nào chịu trách nhiệm? Khắc phục lỗi từng bước.

Ưu điểm

  • Rõ ràng; Kỷ luật; Dễ kiểm soát vận hành

Nhược điểm

  • Họ Có thể xử lý đúng quy trình nhưng sai bản chất, chỉ thấy tương quan, không thấy nhân quả.

Ví dụ: khi thấy doanh thu giảm, sếp chỉ ép sales gọi thêm khách, nhưng nguyên nhân thật là sản phẩm đã lỗi thời.

Sếp kiểu Transformer

Họ quan sát: 

  • thị trường; tâm lý nhân viên,
  • sản phẩm,; khách hàng; dữ liệu,
  • truyền thông;

Họ hỏi: “Đây có thật sự là lỗi vận hành, hay là vấn đề cấu trúc?”

Ưu điểm

  • Thấy nguyên nhân gốc; Thấy các phụ thuộc ẩn; Ra quyết định chiến lược tốt

Nhược điểm

  • Dễ rơi vào vòng lặp không lối thoát 
  • Có thể làm tổ chức cảm thấy “khó đoán”

2. Khi quản lý nhân viên

Sếp kiểu RNN

Đánh giá nhân viên theo chuỗi hành động:

  • đi làm đúng giờ? KPI đủ?
  • hoàn thành các tính năng? báo cáo đúng chuẩn?

Nhân viên cảm thấy: công bằng, rõ luật, dễ đoán. Nhưng người sáng tạo thường bị sếp bỏ quên.

Sếp kiểu Transformer

Sếp nhìn nhân viên theo kiểu:

  • Tiềm năng dài hạn; khả năng đọc trận đấu; ảnh hưởng lên team; các tài năng tiềm ẩn; quan hệ xã hội tốt?

Có nhân viên KPI chưa cao nhưng:

  • Kéo tinh thần team lên nhưng học cực nhanh, sau này thành key person.

Sếp Transformer thường nhận ra sớm nhân viên trên. Nhưng dễ bị cảm tính nếu attention đặt sai chỗ.

3. Trong họp chiến lược

Sếp kiểu RNN

Cuộc họp thường thường theo thứ tự:

Báo cáo các phòng ban; Vấn đề phát sinh và Giải pháp; hạn chót khi nào?

Từ duy kiểu này mạnh ở:  Thực thi nhanh; vận hành ổn định.

Sếp kiểu Transformer

Cuộc họp thường nhảy tầng:

  • kinh tế vĩ mô đang thế nào; tâm lý khách hàng ra sao? Xu hướng hiện đại? Sản phẩm tương lai là gì?

Nhân viên đôi khi thấy: “Sếp đang nói quá nhiều thứ cùng lúc.” Nhưng thật ra, họ đang chú tâm nhiều điểm của hệ thống cùng lúc.

4. Khi công ty phát triển lớn

Sếp kiểu RNN

Phù hợp tại các vị trí: phân xưởng nhà máy, vận hành, logistics,

Sếp kiểu Transformer

Phù hợp cho các công việc: Khởi nghiệp; AI, nghiên cứu; chiến lược dài hạn.

Vì: môi trường biến đổi nhanh, công ty cần thích nghi nhanh và có sức đề kháng cao.

Câu nói yêu thích của 2 sếp:

Sếp RNN nói: “Làm đúng quy trình là ưu tiên hàng đầu”

Sếp Transformer nói: “Hiểu bản chất vấn đề trước khi giải vấn đề là nhiệm vụ sống còn”. 

Người mạnh nhất thường là sự pha trộn 2 tư duy: 

Người lãnh đạo rất mạnh thường dùng tư duy Transformer để: thấy tương lai, thấy cấu trúc hệ thống, đọc thị trường.

Nhưng dùng tư duy RNN để: triển khai, kiểm soát thực thi, biến ý tưởng thành quy trình.

Liên hệ AI hiện đại và tư duy 2 sếp 

Sự chuyển từ RNN sang Transformer trong AI, cũng giống sự chuyển từ quản trị tuyến tính, sang quản trị theo mạng lưới ngữ cảnh, toàn cục. 

Tức là: sếp không chỉ hỏi “bước tiếp theo là gì” mà hỏi: “Toàn bộ hệ thống này đang tương tác với nhau thế nào?” Sự thích nghi hệ thống khi môi trường thay đổi có đáp ứng không?

 

Theo Life is Good.

Bình luận về hai từ: thay đổi và biến đổi

on .

Trong ngôn ngữ và tư duy, "thay đổi" và "biến đổi" thường được dùng thay thế cho nhau, nhưng nếu đặt chúng lên bàn cân, ta sẽ thấy hai sắc thái hoàn toàn khác biệt về cả bản chất lẫn mức độ.

Dưới đây là góc nhìn phân tích về hai khái niệm này:

1. Thay đổi (Change): Sự dịch chuyển có tính lựa chọn

"Thay đổi" thường mang tính chất cụ thể và có thể quan sát được ở bề mặt.

  • Bản chất: Là việc thay cái này bằng cái khác, hoặc làm cho một thứ khác đi so với trạng thái cũ.
  • Ví dụ: Thay đổi kiểu tóc, thay đổi công việc, thay đổi kế hoạch.
  • Tính chất: Thường mang tính ngoại cảnh hoặc hình thức. Bạn có thể thay đổi cách ăn mặc nhưng bản chất con người bạn vẫn vậy. Nó thường xảy ra nhanh, có thể đảo ngược và đôi khi chỉ là sự điều chỉnh tạm thời để thích nghi.

2. Biến đổi (Transform/Metamorphose): Sự chuyển hóa về bản chất

"Biến đổi" mang sức nặng hơn nhiều. Nó không chỉ là sự khác đi, mà là một sự tiến hóa hoặc suy thoái sâu sắc từ bên trong.

  • Bản chất: Là sự thay đổi về mặt cấu trúc, hình dạng hoặc đặc tính cốt lõi. Sau khi biến đổi, đối tượng thường không còn giữ nguyên hình hài hay tính chất ban đầu.
  • Ví dụ: Sâu biến đổi thành bướm, nước biến đổi thành hơi, hoặc sự biến đổi khí hậu toàn cầu.
  • Tính chất: Mang tính nội tại và diện rộng. Biến đổi thường là một quá trình dài, khó đảo ngược và tác động đến gốc rễ của sự vật.

3. Bảng so sánh nhanh 

Đặc điểmThay đổiBiến đổi
Phạm vi Hẹp, cụ thể, bộ phận. Rộng, toàn diện, hệ thống.
Mức độ Nông (vỏ ngoài). Sâu (cốt lõi).
Khả năng đảo ngược Dễ dàng quay lại trạng thái cũ. Khó hoặc không thể quay lại.
Sức tác động Cải thiện hoặc điều chỉnh. Chuyển hóa sang một dạng thức mới. 

4. Bình luận về mối quan hệ giữa hai từ

Trong cuộc sống và phát triển bản thân, chúng ta thường bắt đầu bằng những thay đổi nhỏ để hướng tới một sự biến đổi lớn:

  • Thay đổi là bước đệm: Bạn thay đổi thói quen dậy sớm (hành động cụ thể). Sau 3 tháng, cơ thể và tư duy của bạn biến đổi thành một con người kỷ luật và khỏe mạnh (bản chất mới).
  • Sự khác biệt về tâm thế: Khi nói "Tôi muốn thay đổi cuộc đời", nghe có vẻ như bạn đang tìm kiếm một hướng đi mới. Nhưng khi nói "Cuộc đời tôi đã biến đổi", nó gợi lên một sự lột xác hoàn toàn, một trang sử mới đã được viết ra.
  •  Thay đổi là khi bạn mặc một chiếc áo mới. Biến đổi là khi bạn lớn lên và chiếc áo cũ không còn vừa nữa.

5.những lý do chính khiến một con người biến đổi:

1. Những cú sốc và biến cố lớn.

Đây là tác nhân phổ biến và mạnh mẽ nhất. Khi đối diện với những sự kiện nằm ngoài tầm kiểm soát, con người buộc phải vỡ vụn để tái cấu trúc lại chính mình.

Sự mất mát: Sự ra đi của người thân, đổ vỡ trong tình cảm hoặc mất đi sự nghiệp.

Nỗi đau: Những thất bại thảm hại hoặc chấn thương tâm lý buộc cá nhân phải tự xây dựng một "cơ chế phòng vệ" hoặc một cách nhìn đời hoàn toàn mới để sinh tồn.

2. Sự thay đổi về môi trường và hệ giá trị

Môi trường xung quanh là khuôn đúc nên tính cách. Khi môi trường thay đổi đột ngột, con người sẽ biến đổi để thích nghi.

Văn hóa và cộng đồng: Chuyển đến một đất nước khác, gia nhập một tổ chức mới với những quy tắc khắt khe hơn.

Áp lực xã hội: Những kỳ vọng từ gia đình hoặc sự đào thải khắc nghiệt của xã hội buộc con người phải rèn giũa những góc cạnh mới trong tính cách.

3. Sự thức tỉnh về nhận thức và trí tuệ

Đôi khi sự biến đổi không đến từ bên ngoài mà đến từ sự khai phóng bên trong.

Giáo dục và tri thức: Việc tiếp cận với một tư tưởng triết học, một cuốn sách thay đổi cuộc đời hoặc một người thầy lớn có thể làm sụp đổ hệ thống niềm tin cũ.

Sự thấu thị: Khi một người đột ngột nhận ra ý nghĩa của cuộc sống hoặc mục đích sống, họ sẽ không còn muốn duy trì lối tư duy cũ. Nhóm này thường gặp khi bạn thấy ánh sáng mới từ tôn giáo.

4. Quy luật sinh học và thời gian

Sự biến đổi là một phần tất yếu của quá trình tiến hóa cá nhân.

Hormone và tuổi tác: Sự chuyển biến từ tuổi dậy thì sang trưởng thành, từ trung niên sang tuổi già làm thay đổi tâm sinh lý, kéo theo sự thay đổi về ưu tiên trong cuộc sống.

Bản năng sinh tồn: Khi cảm thấy quỹ thời gian không còn nhiều, con người thường có xu hướng biến đổi để trở nên bao dung hơn hoặc quyết liệt hơn với những ước mơ còn dang dở.