kiến thức Kết nối sâu - cộng sinh cùng AI

  • Người tạo chủ đề Người tạo chủ đề PhuThoDien
  • Ngày bắt đầu Ngày bắt đầu
Hi bác, thực ra em khá dị ứng với mấy cái bài viết có title " phát triển cùng AI" nhưng có cái đoạn system thinking của bác khiến em khá hứng thú bởi nó khá đúng với em :). Hôm nay mạo muội hỏi bác về cái việc AIđôi khi trả lời saiấy bác có cách nàođể khắc phục nó không, tạiđôi khi nó trả lời sai thì rất là khó chịu luônấy :v,đặc biệt là việc tìm hiểu concept kiến thức mới
Cách hợp lý nhất theo tui thấy đó là coi AI chỉ làm trợ lý thôi. Còn coi nó là nguồn chính thống, tin tưởng được là sai lầm rất lớn.
Vậy nên, để tìm hiểu kiến thức mới, concept mới, thì bạn nên bắt đầu từ sách, hoặc các bài viết có uy tín. Gặp chỗ nào ko hiểu thì mới back lại AI để nó giải thích cho. Sau đó vẫn phải dựa theo nguồn thông tin gốc để đối chiếu lại thông tin của AI.
Uf0xsAQ.png
 
Hi bác, thực ra em khá dị ứng với mấy cái bài viết có title " phát triển cùng AI" nhưng có cái đoạn system thinking của bác khiến em khá hứng thú bởi nó khá đúng với em :). Hôm nay mạo muội hỏi bác về cái việc AIđôi khi trả lời saiấy bác có cách nàođể khắc phục nó không, tạiđôi khi nó trả lời sai thì rất là khó chịu luônấy :v,đặc biệt là việc tìm hiểu concept kiến thức mới
Hi thím, để AI trả lời đc chính xác thì điều kiện đầu vào là nó phải hiểu đc chính xác cái thím muốn.
Ko nên kỳ vọng có đc câu trả lời sau 1 turn prompt đầu tiên. Turn đầu mô tả yêu cầu, bối cảnh... Đợi nó phản hồi rồi lại hiệu chỉnh thông qua turn prompt thứ 2.
Nếu vấn đề đấy đã có tài liệu nào đó trên mạng khá sát rồi, thì tầm 10-20 turn prompt.
1 số vấn đề hóc búa, có thể cần 50 - 100 turn.
 
Cách hợp lý nhất theo tui thấy đó là coi AI chỉ làm trợ lý thôi. Còn coi nó là nguồn chính thống, tin tưởng được là sai lầm rất lớn.
Vậy nên, để tìm hiểu kiến thức mới, concept mới, thì bạn nên bắt đầu từ sách, hoặc các bài viết có uy tín. Gặp chỗ nào ko hiểu thì mới back lại AI để nó giải thích cho. Sau đó vẫn phải dựa theo nguồn thông tin gốc để đối chiếu lại thông tin của AI.
Uf0xsAQ.png
Giờ học cái mới mà bắt đầu từ sách thì lâu lắm thím.
Bắt đầu thẳng từ AI để nắm đc bức tranh tổng thể. Đi vào chi tiết hoặc đối chiếu lại thì thím đọc tài liệu.
 
Giờ học cái mới mà bắt đầu từ sách thì lâu lắm thím.
Bắt đầu thẳng từ AI để nắm đc bức tranh tổng thể. Đi vào chi tiết hoặc đối chiếu lại thì thím đọc tài liệu.
Về bản chất vẫn là thao khảo nhiều từ nhiều nguồn. Nhưng với sự ảo giác dễ mắc phải từ AI thì mình hay có xu hướng bắt đầu từ các tài liệu gốc hơn. Cách làm này hiển nhiên là gây khó chịu và vất vả, nhưng đây cũng là 1 cách để tách bạch tư duy của mình với AI.
 
Về bản chất vẫn là thao khảo nhiều từ nhiều nguồn. Nhưng với sự ảo giác dễ mắc phải từ AI thì mình hay có xu hướng bắt đầu từ các tài liệu gốc hơn. Cách làm này hiển nhiên là gây khó chịu và vất vả, nhưng đây cũng là 1 cách để tách bạch tư duy của mình với AI.
Chương 4, 5 thím thấy khó hiểu ko
 
mấy cái bác chủ thớt viết hơi lan man, ít tính ứng dụng, đặc biệt là với các kĩ sư, Các công cụ MCP, ai agent cách sử dụng n khác với lại chatbot llm, giờ lập trình thay đổi từng ngày r, cung cấp đủ dữ liệu thì nó làm việc tốt mà ko cần qua vòng lặp chat
 
Học lập trình Linux cùng AI. Bài số 2: Cách học kiến thức mới cùng AI, phòng tránh hiện tượng ngộ nhận trình độ. (độ khó 2)

Do việc học cùng AI rất nhanh và tiện, vì vậy nó khiến chúng ta gặp 2 vấn đề sau:
  • Ngộ nhận trình độ: Ta học 1 tri thức mới cùng nó. Sau khi học, cảm giác đã hiểu rõ rồi, nhưng ngày mai lại quên luôn. Vậy thì tri thức đã học đó thuộc và AI chứ không thuộc về chúng ta.
  • Học thừa mứa kiến thức: Do việc học trở nên dễ dàng, không tốn nhiều năng lượng. Vậy nên dễ khiến chúng ta học tràn lan kiến thức, kể cả những thứ có ít giá trị với nghề nghiệp của chúng ta.
Trong bài học này, mình sẽ đưa ra 2 phương pháp đo đạc tri thức, mọi người có thể áp dụng để phòng tránh 2 hiện tượng kể trên. 2 phương pháp đó là thang đo Bloom và P-value.
Link video:
 
Sửa lần cuối:
mấy cái bác chủ thớt viết hơi lan man, ít tính ứng dụng, đặc biệt là với các kĩ sư, Các công cụ MCP, ai agent cách sử dụng n khác với lại chatbot llm, giờ lập trình thay đổi từng ngày r, cung cấp đủ dữ liệu thì nó làm việc tốt mà ko cần qua vòng lặp chat
Hi thím, cái thím nói không phải là mục đích của em.
Về cơ bản thì thế này:
Hiện nay hầu hết các khóa học Prompt, các mẹo trên mạng, tài liệu hướng dẫn sử dụng AI, AI Agent... Đều hướng đến việc sử dụng chúng giống như các tool để tăng năng suất lao động, làm việc nhanh....

Còn những cái em viết ở đây là với mục đích khác. Em đưa ra các phương pháp điều chỉnh tư duy, cách làm việc với AI, để AI phát triển trí tuệ, tư duy và tri thức cho người sử dụng.

Nói nôm na thì nó thế này, trên mạng người ta dạy mọi người cách sử dụng AI để làm việc cho nhanh, nhàn hạ hơn. Còn chương trình em đang viết là dạy cách sử dụng AI để phát triển tư duy, tri thức ngược lại trong các lĩnh vực khác của cuộc sống. Người dùng có thể áp dụng AI để làm việc tốt hơn trong bất cứ một lĩnh vực nào. Ví dụ như làm thợ cắt tóc, sửa xe máy, nấu ăn, lập trình....
Thím thử xem hiện tại có AI agent nào giúp chúng ta làm nấu nướng ngon hơn không? Nhưng cái chương trình AI cộng sinh em đang viết thì có đấy.

2 hướng đi hoàn toàn khác nhau thím à, nên không so sánh được vì không cùng hệ quy chiếu.
Ví dụ rõ ràng nhất là phương pháp này: Cách học nhanh cùng AI
 
Sửa lần cuối:
bác phú thợ điện không thấy post bài nữa nhỉ
Cảm ơn thím đã theo dõi seri.

Em vẫn duy trì viết tiếp đúng theo kế hoạch nhé thím. Sau khi viết xong phần lý thuyết lõi, bao gồm 5 bài. Em sẽ làm 1 seri ứng dụng lý thuyết AI cộng sinh trong việc học lập trình Linux.
Lập trình Linux em hướng đến cho tất cả các lập trình viên, ai cũng có thể học được mà không cần kiến thức nền.
Hiện tại đang có 3 bạn học thử, thực ra là 3 bạn thực tập sinh tại công ty riêng của em - Vinalinux. =))

Em mới dạy được 1 bài, mỗi 1 bài cần 3 - 4 ngày để chuẩn bị. Trộm vía thấy mọi người học xong đều khen dễ hiểu, mặc dù phần lý thuyết trước đó mọi người cũng không hiểu gì.
Em viết lộn giáo trình, thành ra bài số 2 lại quay trước bài số 1, em định quay cả bài số 1 rồi mới up, nhưng thấy các thím hóng nên em up luôn. Sợ mọi người nghĩ em drop thread này rồi.
 
So sánh chương trình AI cộng sinh với các chương trình học sử dụng Promp trên mạng (độ khó 2)

Do có nhiều thím comment so sánh chương trình em đang viết với các khóa học Prompt, sử dụng AI Agent ở trên mạng. Vậy nên em viết bài này để mọi người hiểu sự khác nhau.
Về cơ bản chương trình này không giống, nó không cùng hệ tư duy, không cùng mục đích. Vậy nên không so sánh được.

Vậy mục đích mà AI cộng sinh hướng đến là gì?
AI cộng sinh hướng đến việc rèn luyện tư duy, cách con người suy nghĩ để phù hợp với phương thức làm việc mới, đó là kết hợp suy nghĩ với AI. Sau quá trình rèn luyện, kể cả phải tách rời khỏi AI, thì sự tiến hóa về tư duy vẫn được giữ lại, nghĩa là chúng ta có trí tuệ tốt hơn, quan sát vấn đề rộng hơn...

Trong khi các khóa học Prompt, AI Agent tập trung vào việc học cách sử dụng tool, AI, không rèn luyện năng lực tư duy của người sử dụng. Nếu tách AI ra khỏi con người thì tư duy của chúng ta vẫn như cũ, thậm chí còn bị suy giảm trí tuệ.

Tại sao AI cộng sinh lại có thể làm trí tuệ của chúng ta tăng lên, kể cả sau khi không sử dụng AI nữa?
AI cộng sinh hướng đến việc rèn luyện 4 kỹ năng tư duy, những kỹ năng này đều thuộc loại Meta. Có nghĩa là chúng có khả năng ứng dụng vào đa ngành nghề, đa lĩnh vực và không phụ thuộc vào AI. Cụ thể như sau:

1. System thinking: Nhìn mọi vật, mọi sự việc đều gắn trong 1 hệ thống với mối liên hệ với những thứ khác. Nó giúp trí tuệ của chúng ta hiểu mọi thứ sâu hơn chứ không phải ở tầng bề mặt. Nhìn được mối liên quan giữa các hiện tượng xảy ra, từ đó có thể dự đoán được nếu 1 việc này xảy ra thì việc gì sẽ xả ra tiếp theo. Ví dụ như việc ông Trump đánh thuế Việt Nam 20%, việc gì sẽ xảy ra tiếp theo, ảnh hưởng như thế nào tới kinh tế, tới tình hình kinh doanh của các ty.

2. Expressive Reasoning (kỹ năng truyền đạt): Trong khi sử dụng AI thì kỹ năng này giúp việc giao tiếp giữa 2 bên (con người và AI) được thuận lợi, 2 phía đều thực sự hiểu được mong muốn của nhau. Các khóa học Prompt chính là 1 phần của kỹ năng này. Tuy nhiên, đây không phải chỉ là 1 kỹ năng dùng trong AI. Khi tách khỏi AI, kỹ năng này vẫn áp dụng được trong cuộc sống. Nó giúp chúng ta nói, trình bày dễ hiểu hơn với mọi người, và giúp chúng ta hiểu được cái người khác nói bao gồm cả phần bề mặt và ý nghĩa tầng sâu. Kỹ năng này dùng rất nhiều trong giao tiếp hàng ngày, trong lĩnh vực sư phạm, làm quản lý, lãnh đạo...

3. Mindset Realignment (tư duy linh hoạt): Kỹ năng này giúp tư duy của chúng ta linh hoạt, không bị gò bò trong 1 lĩnh vực cụ thể. Ví dụ chúng ta làm lập trình viên, tư duy của chúng ta gò bó vào máy tính, gắn vào môi trường làm việc ít giao tiếp. Nhưng với kỹ năng tư duy linh hoạt, nếu hoàn cảnh bắt chúng ta phải vào môi trường phức tạp, dễ va chạm. Ví dụ như làm xe ôm tại bến xe khách. Chúng ta có thể nhìn thấy được sự khác nhau giữa 2 môi trường, những điểm đặc thù của môi trường làm việc mới, cách làm việc nào sẽ hiệu quả tại đây. Từ đó, bản thân chúng ta có thể thay đổi để thích nghi. Giống với 1 số ít người mà chúng ta gặp ngoài đời, họ từng làm rất nhiều nghề, nhưng công việc nào họ làm cũng giỏi.

4. Mind Observer (kỹ năng quan sát suy nghĩ): Kỹ năng này giúp chúng ta quan sát dòng suy nghĩ của mình để phát hiện ra các điểm sai lệch. Tránh trường hợp đi vào suy luận sai hoặc định kiến mà mãi không thoát ra được. Ở tầng cao hơn, kỹ năng này giúp chúng ta cảnh báo bản thân, tạo cảm xúc tiêu cực khi thấy bản thân sa ngã. Ví dụ bình thường đàn ông sẽ có suy nghĩ ham muốn với gái đẹp ko phải là vợ mình, nhưng do khả năng tự quan sát chính suy nghĩ của mình, và tự tạo cảm xúc tiêu cực khi phát hiện ra điểm sai lệch, khiến cho cảm xúc ham muốn bị trung hòa với cảm xúc tiêu cực do Mind Observer tiết ra.

Tại sao AI cộng sinh lại lựa chọn rèn luyện 4 kỹ năng này mà không phải những kỹ năng khác.
4 kỹ năng này được đưa ra thông qua việc nghiên cứu sự khác biệt giữ tư duy con người và AI, đặc điểm của hệ thống cộng sinh khi con người kết hợp với AI. Bộ 4 kỹ năng hướng đến việc khắc phục điểm yếu, phát huy điểm mạnh của hệ thống kết hợp giữa Human-AI. Hiện tại có 5 - 6 chương trình đào tạo dạng AI cộng sinh như thế này, mỗi chương trình sẽ lựa chọn những loại kỹ năng khác nhau trong bộ 4 và kết hợp thêm vài kỹ năng khác.

Nếu nói những kỹ năng này hữu ích trong cuộc sống như vậy, tại sao người ta không có chương trình đào tạo rèn luyện chúng từ ngày trước, tại sao đến khi có AI thì mới đưa ra chương trình rèn luyện?

Từng kỹ năng riêng lẻ trong bộ 4 đều đã có phương pháp tập luyện, thậm chí từ cách đây cả nhiều nghìn năm. Nhưng chi phí về công sức, thời gian để tập luyện chúng rất lớn. Việc kết hợp với AI giúp cho chi phí tập luyện giảm đi vài lần đến chục lần. Cụ thể như sau:

1. System thinking: Để có được tư duy hệ thống, mỗi khi tìm hiểu bất cứ kiến thức, hiện tượng nào, người dùng sẽ phải tìm hiểu loang rộng ra xung quanh. Ví dụ khi tìm hiểu về sự việc ông Trump đánh thuế TQ, system thinking sẽ phải tìm hiểu cả về lịch sử cách đấy vài chục năm, quan điểm bá quyền của mỹ, đặc thù của TQ, hiện trạng hai nước....=> bắt buộc phải đánh thuế. Sau đó system thinking tiếp tục phải tìm hiểu về kết quả của việc này, ảnh hưởng tiếp theo ra sao... So sánh với tư duy tuyến tính thì họ chỉ cần nghe báo đài nói về sự kiện đánh thuế như 1 sự kiện đơn lẻ là xong. Vậy nên phải có AI thì System thinking mới tiết kiệm được chi phí trong việc tìm hiểu tri thức. Một lập trình viên nếu theo system thinking ngay từ đầu thì trong những năm đầu sự nghiệp, khả năng anh ta bị ăn hành là rất cao, vì làm gì cũng chậm.

2. Kỹ năng truyền đạt: Người bình thường nếu không làm trong ngành sư phạm thì sẽ ít có cơ hội được rèn luyện kỹ năng truyền đạt một cách liên tục. Nhưng với AI, chúng ta có thể liên tục nói chuyện, tương tác hai chiều tạo môi trường rèn luyện kỹ năng này.

3. Mindset Realignment: Bình thường, để đánh giá tính hiệu quả của một phương pháp làm việc mới sẽ tốn nhiều thời gian và công sức. Vì chúng ta phải tự thực hiện. Nhưng nếu có AI, nó sẽ tiết kiệm rất nhiều công sức cho chúng ta. Với lượng tri thức khổng lồ ở tất cả các lĩnh vực, nó sẽ đánh giá được tính hiệu quả, đưa ra phương pháp thực hiện tối ưu.

4. Kỹ năng tự quan sát suy nghĩ: AI đóng vai trò như một tấm gương phản chiếu lại nội tâm của chúng ta, nhưng nó cũng có khả năng phát hiện sai lệch do bản thân AI không có cảm xúc. Vậy nên khi tập luyện kỹ năng này, AI giống như một Sensor đặt trong đầu, giúp chúng ta liên tục quan sát, nhờ vậy thời gian tập luyện được rút ngắn rất nhiều.

Các phương pháp tập luyện từng kỹ năng riêng lẻ trong bộ 4 đã có từ hàng nghìn năm.

Trong triết học, tôn giáo từ hàng ngàn năm trước đã đề cập đến những kỹ năng trong bộ 4 một cách riêng lẻ. Cụ thể như sau:
1. System thinking: Giống với khái niệm "Nhân Duyên" ở trong Phật giáo. Mọi sự vật, sự việc đều không đứng riêng lẻ một mình, chúng luôn chịu tác động và chúng cũng tác động đến các sự vật sự việc khác trong vũ trụ. Các thiền tăng sẽ tập luyện trí tuệ, khả năng quan sát để nhìn ra những mối quan hệ như vậy.
2. Mind Observer: Giống với trạng thái Sati trong thiền học. Các thiền sư tập luyện để có khả năng tự quan sát suy nghĩ, nội tâm của mình. Từ đó giúp bản thân tránh được các suy nghĩ tiêu cực, hành động lệch lạc với bản thể. Sống một cuộc đời thanh thản.

Kết luận:
AI cộng sinh là những phương pháp rèn luyện, điều chỉnh tư duy để phù hợp với mô hình làm việc cùng AI. Tuy nhiên, do bản thân chúng giúp cho người dùng có được sự tiến hóa về trí tuệ, vậy nên, kể cả sau khi tách khỏi AI, thì khả năng tư duy của người dùng vẫn có những khác biệt so với lúc trước.
AI cộng sinh không phải là phương pháp sử dụng Prompt hay AI Agent. Nó là phương pháp rèn luyện tư duy, vậy nên học sẽ không dễ như các khóa học Prompt ở trên mạng. Nhưng giá trị mà AI cộng sinh đem lại cho người dùng sẽ sâu sắc và bền vững hơn nhiều.
 
Comment này không liên quan đến nội dung của bài viết. Xin mọi người vui lòng bỏ qua.

Tài khoản PhuThoDien trên diễn đàn Voz forum thuộc quyền sở hữu của ông Lưu An Phú - sinh năm 1989, số CCCD đuôi 920.
Toàn bộ phần nội dung của chuỗi AI cộng sinh đang đăng trong luồng bài viết này đều do ông Lưu An Phú tự viết và không sao chép của ai.
Nội dung các bài viết không được tạo ra bởi AI, tất cả đều do ông Lưu An Phú tự viết.
 
Học lập trình Linux cùng AI. Bài số 1: Giới thiệu về chương trình Linux System programming học ngược. (độ khó 3)
Phần lý thuyết về 4 kỹ năng nhìn chúng khá là khó, đọc xong đa số mọi người sẽ không biết cách áp dụng như thế nào vào trong công việc hàng ngày.
Vậy nên mình sẽ làm chuỗi video hướng dẫn cách áp dụng bộ 4 kỹ năng AI vào việc học và làm lập trình trên môi trường Linux system.
Trong chuỗi bài học này, phần Linux system programming sẽ đóng vai trò làm sân tập, để người học rèn luyện và đánh giá các kỹ năng AI của mình. Tránh trường hợp học kỹ năng AI một cách sáo rỗng và không biết cách áp dụng trong công việc.
Đây là video đầu tiên, giới thiệu về chương trình học.
Link video:
 
Sửa lần cuối:
Mình thấy phần lý thuyết bác viết thực sự rất tâm huyết, và cũng ko khó để nắm đc ý chính. Nhiều thím bám chấp vào câu từ quá, ngôn ngữ nó chỉ là phương tiện thôi mà.
 
Học lập trình Linux cùng AI. Bài số 1: Giới thiệu về chương trình Linux System programming học ngược. (độ khó 3)
Phần lý thuyết về 4 kỹ năng nhìn chúng khá là khó, đọc xong đa số mọi người sẽ không biết cách áp dụng như thế nào vào trong công việc hàng ngày.
Vậy nên mình sẽ làm chuỗi video hướng dẫn cách áp dụng bộ 4 kỹ năng AI vào việc học và làm lập trình trên môi trường Linux system.
Trong chuỗi bài học này, phần Linux system programming sẽ đóng vai trò làm sân tập, để người học rèn luyện và đánh giá các kỹ năng AI của mình. Tránh trường hợp học kỹ năng AI một cách sáo rỗng và không biết cách áp dụng trong công việc.
Đây là video đầu tiên, giới thiệu về chương trình học.
Link video:
Theo dõi video của bác trên YouTube, mò vào đây tạo nick để like bài của bác vì seri này hay ho và bổ ích quá, chúc bác luôn mạnh khoẻ để ra tiếp bài, mà lỡ có ốm đau gì cũng ráng làm tiếp nha bác :))
 
Theo dõi video của bác trên YouTube, mò vào đây tạo nick để like bài của bác vì seri này hay ho và bổ ích quá, chúc bác luôn mạnh khoẻ để ra tiếp bài, mà lỡ có ốm đau gì cũng ráng làm tiếp nha bác :))
Nhớ comment góp ý cho phần nội dung cũng như cách truyền đạt của em nhé thím.
Hôm qua có bác comment bảo nên có homework sau mỗi bài học, em đã bổ sung luôn vào buổi quay ngày hôm nay rồi.
 

Thống kê chủ đề

Ngày tạo
PhuThoDien,
Người trả lời cuối
servuskevin,
Trả lời
395
Lượt xem
98.586
Quay lại
Lên đầu trang