kiến thức Kết nối sâu - cộng sinh cùng AI

Thành Big đã nói:

cũng mong ngóng anh viết thêm về các xu hướng nghề thêm. Em thấy hiện các ngành nghề liên quan tới sức khỏe như huấn luyện viên fitness, bác sĩ tại gia tương lai có khả năng cũng sẽ phát triển mạnh và đồng hành cùng AI?

Nhấp để mở rộng...

Đúng rồi em.
Những nghề có dạng tiếp xúc với môi trường thực và kết hợp với tư duy của AI sau này sẽ phát triển mạnh. Vì nó hội tụ 2 yếu tố:
1. Cần tiếp xúc với môi trường thực/cảm xúc/bối cảnh giao tiếp... AI trong tương lai gần chưa thể thay thế con người được vì giới hạn vật lý, bản chất của máy tính.
2. Vẫn tận dụng được khả năng của AI nếu có con người làm cầu nối => tăng năng suất lao động và giá trị tạo ra.
Ở các bài viết sau anh sẽ nói rõ hơn về khía cạnh này.

Xu hướng nghề nghiệp trong tương lai. Phần 2
Thế giới hậu AI. Bài 2 – Ranh giới cuối cùng giữa con người với AI.

Trong bài viết này mình sẽ nói về những sự khác biệt căn bản nhất giữa khả năng của con người với AI, đặt trong bối cảnh công nghệ AI đã phát triển đến mức cực thịnh. Liệu AI có thay thế hoàn toàn, loài người chỉ ngồi yên hưởng thụ. Hay lúc đó AI sẽ tự có ý thức giống như bộ phim The Matrix hoặc The Terminator.

Đây là chủ đề mình tâm đắc nhất, cũng là mục tiêu ban đầu khi mình tìm hiểu về AI. Tuy nhiên, mỗi khi chuẩn bị viết ra thì mình lại cảm thấy nản. Nguyên nhân là do chủ đề này tương đối trừu tượng và mang tính chất triết học ở trong đó, mình phải suy nghĩ rất nhiều về việc diễn giải làm sao cho đơn giản nhất có thể.

Về khả năng của các AI hiện tại như ChatGPT thì chúng không tư duy giống như bộ não con người, thay vào đó, thuật toán hoạt động giống như trò chơi nối chữ của trẻ em. Ví dụ như: Con cá – Cá ngựa – Ngựa ô – Ô dù. ChatGPT học từ hàng tỷ các cuộc trò chuyện, sách báo, mỗi khi chúng ta đưa ra câu hỏi, nó sẽ tìm ra một đoạn câu trả lời có số điểm phù hợp cao nhất, nghĩ đơn giản thì nó giống như trò nối chữ. Còn bộ não con người sẽ hoạt động theo 1 cơ chế hoàn toàn khác, chúng ta nghe câu hỏi, cố gắng hiểu nó, phân tích logic, tìm câu trả lời theo kiến thức của chúng ta.

Mô hình ChatGPT hiện tại hoạt động giống như 1 phiên bản nâng cấp của Google, nó tìm kiếm các đoạn hội thoại trả lời, ghép chúng vào với nhau theo quy tắc tính điểm và gửi lại cho chúng ta. Về cơ bản thì ChatGPT không hiểu chúng ta đang hỏi nó cái gì, nó đơn giản chỉ hoạt động theo các thuật toán nối chữ.

ChatGPT hiện tại vẫn còn có nhiều nhược điểm nếu so với não người, tuy nhiên, trong tương lai gần khoảng 5 năm nữa, người ta sẽ cho ra đời các phiên bản AI cao hơn sử dụng mạng nơ ron, có khả năng phân tích câu hỏi, tư duy gần giống với cách não chúng ta hoạt động. Vậy nên các giới hạn hiện tại về tư duy của AI không thể coi đó là ranh giới bất biến, AI trong tương lai gần hoàn toàn có thể khắc phục được. Nếu vậy, suy cho cùng, liệu có ranh giới nào mà AI không thể vượt qua con người, AI trong tương lai xa, ví dụ 70 năm sau liệu chúng ta có thể phân biệt được đâu là tư duy của người thật, đâu là AI không?

Khi so sánh con người với AI, bản chất là chúng ta đang so sánh 2 loại trí thông minh, đó là Ý thức con người với Trí thông minh nhân tạo.
Vậy Ý thức (bản ngã) là gì? Nó được khoa học định nghĩa như sau:
1. Là khả năng nhận biết bản thân mình tồn tại.
2. Có trải nghiệm chủ quan, cảm giác và cảm xúc: Đau, buồn, lo lắng, nóng, lạnh.
3. Có khả năng phân biệt được bản thân mình với thế giới.

Khoa học hiện tại vẫn chưa biết bản chất của ý thức là gì, làm thế nào để tạo ra ý thức. Bài toán tìm lời giải về ý thức cũng là 1 nan đề bất khả thi giống như đi tìm giới hạn của vũ trụ hay quan sát bên trong hố đen có gì. Có rất nhiều giả thuyết lý giải về sự hình thành của ý thức, có thể liệt kê ra 1 số ở đây, hiện tại chưa có cách chứng minh công nhận hoặc phủ nhận:
1. Tất cả các hệ thống tính toán, khi đủ phức tạp thì sẽ tự sinh ra ý thức. Cá nhân mình thấy giả thuyết này là lạc quan nhất đối với AI. Vì các hệ thống tính toán có tốc độ phát triển theo cấp số mũ. Nếu giả thiết này là đúng, có thể trong cuộc đời của chúng ta, những người đang đọc bài viết này sẽ được chứng kiến sự ra đời của Ý thức nhân tạo.
2. Vũ trụ sinh ra Ý thức con người như 1 cách để nó quan sát, tìm hiểu chính nó từ bên trong. Vũ trụ giống như 1 căn phòng, bên trong có điều hòa, giường đệm, trên tường có ti vi liên tục chiếu những bộ phim từ ngày này qua ngày khác. Nhưng tất cả những thứ đó đều vô nghĩa nếu không có người xem. Vậy nên vũ trụ phải tạo ra ý thức con người, để nằm trên giường xem tivi. Có ý thức con người thì căn phòng chiếu phim mới có ý nghĩa, ý thức con người cũng là ý thức của bản thân vũ trụ.

Ý thức là khả năng nhận biết bản thân mình tồn tại ~ bản ngã, có bản ngã thì mới có khái niệm điều lợi, điều hại (chuyện gì gây ảnh hưởng tốt, xấu lên bản thân). Có điều lợi, điều hại sẽ sinh ra mục đích (tạo ra các hành động để bản thân có lợi và tránh bị thiệt hại).

AI về bản chất là 1 cỗ máy tư duy, cố gắng mô phỏng cách con người suy nghĩ, nhưng bản thân nó không có bản ngã – ý thức, vậy nên nó không có mục đích. Mà mục đích lại là khởi nguồn cho các hành động, vậy nên nó không thể tách rời với con người, cho dù sau này nó thông minh đến đâu thì vẫn cần con người cung cấp mục đích cho nó. Lấy ví dụ như 1 chiếc xe tự lái, nó có thể biết mọi con đường trên trái đất, biết tự cắm xạc khi hết điện, nhưng bản thân chiếc xe không có mục đích, nếu nó tự chạy từ A đến B, việc đó đối với nó là vô nghĩa. Nên nó cần phải có người ngồi trên xe, ra lệnh cho nó, chính là việc cung cấp một mục đích.

Mình định trình bày thêm về những loại công việc nào trong tương lai sẽ khó bị thay thế bởi AI thông qua sự so sánh giữa mô hình tính toán trong não người, cách Ý thức hoạt động với cách trí tuệ nhân tạo tư duy. Tuy nhiên do bài viết hiện tại đã dài, vậy nên mình sẽ đưa nội dung này vào bài viết số 3.

Cảm giác là thớt đang "tổng hợp" nhiều hơn là có "chuyên môn", có lẽ vì vậy mà bật co với thím condao hơi bị đuối
Ví dụ trong post mới nhất, thớt nói rằng khoa học không biết rõ về ý thức (bản ngã), vậy không thể gọi đó là định nghĩa được, mà không định nghĩa được thì càng không thể khẳng định như thế này:

PhuThoDien đã nói:

AI về bản chất là 1 cỗ máy tư duy, cố gắng mô phỏng cách con người suy nghĩ, nhưng bản thân nó không có bản ngã – ý thức, vậy nên nó không có mục đích.

Nhấp để mở rộng...

Có nghĩa là dùng một thứ không rõ ràng để định nghĩa cho một thứ khác!?

lucas- đã nói:

Cảm giác là thớt đang "tổng hợp" nhiều hơn là có "chuyên môn", có lẽ vì vậy mà bật co với thím condao hơi bị đuối
Ví dụ trong post mới nhất, thớt nói rằng khoa học không biết rõ về ý thức (bản ngã), vậy không thể gọi đó là định nghĩa được, mà không định nghĩa được thì càng không thể khẳng định như thế này:

Có nghĩa là dùng một thứ không rõ ràng để định nghĩa cho một thứ khác!?

Nhấp để mở rộng...

Fen đọc thiếu rồi, phía trên có định nghĩa "ý thức" đó. Vấn đề là người ta biết "ý thức" có tồn tại, nhưng lại ko biết làm thế nào nó được sinh ra, làm sao để chế tạo được "ý thức".
Việc AI hiện tại chưa đạt đến tầm định nghĩa "ý thức" là điều dễ thấy. Có lẽ các nhà khoa học đã tìm ra cách để tạo ra "ý thức" nhân tạo rồi, chỉ là vẫn còn thiếu một vài thứ tiên quyết?

Nói về các lý thiết AI hiện tại, mình thấy có video nói rằng đã tồn tại khá lâu rồi, nhưng do giới hạn về khả năng tính toán nên người ta vẫn ko thể biến nó thành sự thật. Nhờ có sự số hóa mạnh mẽ + chú hoàng mà ta có đột phá công nghệ AI tạo sinh như ngày nay.

lucas- đã nói:

Cảm giác là thớt đang "tổng hợp" nhiều hơn là có "chuyên môn", có lẽ vì vậy mà bật co với thím condao hơi bị đuối
Ví dụ trong post mới nhất, thớt nói rằng khoa học không biết rõ về ý thức (bản ngã), vậy không thể gọi đó là định nghĩa được, mà không định nghĩa được thì càng không thể khẳng định như thế này:

Có nghĩa là dùng một thứ không rõ ràng để định nghĩa cho một thứ khác!?

Nhấp để mở rộng...

Thanks thím đã góp ý. Qua em làm cốc bia nên đi ngủ sớm, ko kịp reply thím. Sáng nay vào thì thấy thím meekoo repy rồi, thím ấy trả lời đúng nên em cũng ko có bổ sung gì thêm.
Thím thấy gì bất cập thì góp ý tiếp nhé, tại thread này em thấy cũng ít người phản biện quá.

meekoo đã nói:

Fen đọc thiếu rồi, phía trên có định nghĩa "ý thức" đó. Vấn đề là người ta biết "ý thức" có tồn tại, nhưng lại ko biết làm thế nào nó được sinh ra, làm sao để chế tạo được "ý thức".
Việc AI hiện tại chưa đạt đến tầm định nghĩa "ý thức" là điều dễ thấy. Có lẽ các nhà khoa học đã tìm ra cách để tạo ra "ý thức" nhân tạo rồi, chỉ là vẫn còn thiếu một vài thứ tiên quyết?

Nói về các lý thiết AI hiện tại, mình thấy có video nói rằng đã tồn tại khá lâu rồi, nhưng do giới hạn về khả năng tính toán nên người ta vẫn ko thể biến nó thành sự thật. Nhờ có sự số hóa mạnh mẽ + chú hoàng mà ta có đột phá công nghệ AI tạo sinh như ngày nay.

Nhấp để mở rộng...

Đó là mô tả về mặt hiện tượng chứ không biết thì sao gọi là định nghĩa thím?
Giống như tui thấy chất lỏng giống "nước", tôi có thể mô tả nó trong suốt, không mùi, không vị,... nhưng chỉ lấy cái đó để khẳng định "bản chất" thì nghe có vẻ không ổn lắm.
-----
Tối hôm qua mất ngủ mới vào xem thêm sơ sơ, thì tui càng tin nhận định trên của tui là có cơ sở.
Quote lại nhận định của thím condao, nhưng đánh giá trên phần triết học, điều mà sau vài trang thớt mới khẳng định là hướng chính mà thớt theo đuổi

Cách viết của ấy giống như mới đọc được 1 vài post, chứ chưa hiểu nó sinh ra từ đâu, chạy làm cái gì, trước giờ giới hạn của nó ra sao, tại sao giờ nó lại vượt được giới hạn đó.

Nhấp để mở rộng...

Ví dụ một đoạn:

PhuThoDien đã nói:

Đây chính là triết lý Duyên khởi (pratītyasamutpāda), một trong những nền tảng của Phật giáo.

Nhấp để mở rộng...

Mình khẳng định là thớt chỉ lấy trên mặt ngôn từ để đưa vào bài viết. Bởi nếu có tìm hiểu, thì sẽ biết người ngộ được lý này sẽ như thế nào, và sẽ không đơn giản nói vài câu như thế mình hiểu rõ về nó như vậy.
Quay lại phía trên, không biết mà nghĩ rằng mình biết, lại đem cái đó đi "dạy" cho người khác thì quả thật không nên.

lucas- đã nói:

Đó là mô tả về mặt hiện tượng chứ không biết thì sao gọi là định nghĩa thím?
Giống như tui thấy chất lỏng giống "nước", tôi có thể mô tả nó trong suốt, không mùi, không vị,... nhưng chỉ lấy cái đó để khẳng định "bản chất" thì nghe có vẻ không ổn lắm.

Nhấp để mở rộng...

Vậy bạn góp ý xem, ý thức nên định nghĩa thế nào? AI hiện tại đã có "ý thức" theo định nghĩa của bạn chưa?

lucas- đã nói:

Đó là mô tả về mặt hiện tượng chứ không biết thì sao gọi là định nghĩa thím?
Giống như tui thấy chất lỏng giống "nước", tôi có thể mô tả nó trong suốt, không mùi, không vị,... nhưng chỉ lấy cái đó để khẳng định "bản chất" thì nghe có vẻ không ổn lắm.
-----
Tối hôm qua mất ngủ mới vào xem thêm sơ sơ, thì tui càng tin nhận định trên của tui là có cơ sở.
Quote lại nhận định của thím condao, nhưng đánh giá trên phần triết học, điều mà sau vài trang thớt mới khẳng định là hướng chính mà thớt theo đuổi


Ví dụ một đoạn:

Mình khẳng định là thớt chỉ lấy trên mặt ngôn từ để đưa vào bài viết. Bởi nếu có tìm hiểu, thì sẽ biết người ngộ được lý này sẽ như thế nào, và sẽ không đơn giản nói vài câu như thế mình hiểu rõ về nó như vậy.
Quay lại phía trên, không biết mà nghĩ rằng mình biết, lại đem cái đó đi "dạy" cho người khác thì quả thật không nên.

Nhấp để mở rộng...

Hi thím, mình sẽ trả lời phản biện của thím nhé.
Để cho dễ thì chúng ta sẽ tập trung vào việc tranh luận về 1 ý thôi. Sau khi kết thúc thì sẽ chuyển sang ý khác.
Vậy luồng tranh luận này em đề xuất sẽ nói về việc "Cái em viết về định nghĩa ý thức trong bài có đúng ko"

Bây giờ như thế này, bất cứ 1 hiện tượng, sự vật nào mà khoa học người ta quan sát thấy và đầu tư nghiên cứu thì họ đều cố gắng đưa ra định nghĩa. 1 số định nghĩa có thể đạt được đến mức bản chất như thím nói, có thể dựa vào nó để biết được cách tạo ra thứ đó như thế nào.

Nhưng không phải sự vật, hiện tượng nào cũng có thể định nghĩa như vậy, nhất là những thứ hiện tại khoa học vẫn chưa thực sự hiểu hết. Ví dụ như ý thức. Khi chưa hiểu hết họ vẫn cố gắng đưa ra định nghĩa, vì có thể nó còn ứng dụng ở những lĩnh vực khác nữa. Vậy họ sẽ định nghĩa theo kiểu khoa học thực nghiệm — tức là dựa trên các biểu hiện có thể quan sát, đo lường, và giả thuyết hóa. Cũng giống như cách khoa học từng định nghĩa sự sống hay nhiệt độ từ hàng ngàn năm trước khi hiểu sâu về nguyên tử hay entropy.

Đây là định nghĩa về ý thức trên wiki: Consciousness is the quality or state of being aware of an external object or something within oneself. It has been defined as: subjectivity, awareness, sentience, the ability to experience or to feel, wakefulness, having a sense of selfhood, and the executive control system of the mind. Despite the difficulty in definition, many philosophers believe that there is a broadly shared underlying intuition about what consciousness is.

Hiểu nôm na thì có thể hiểu định nghĩa về ý thức đấy như sau: Ý thức là trạng thái tỉnh táo, khả năng nhận thức về bản thân và môi trường xung quanh, kèm theo trải nghiệm chủ quan (cảm thụ, cảm xúc) và khả năng tự phân biệt bản thân với thế giới.
Cái định nghĩa ở trên wiki nó cũng dừng lại ở phần mô tả thôi, chứ chưa phải chuẩn là definition, vì bản chất khoa học hiện tại cũng chưa hiểu hết về ý thức thì làm sao definition chuẩn dc. Họ chấp nhận definition đến mức này để có thể ứng dụng vào những lĩnh vực khác.

Cách em viết về ý thức có thể không lấy nguyên văn từ wiki, vì phạm vi bài viết là đăng Facebook, cho người đọc phổ thông. Mục tiêu cũng ko phải dạy về triết học, mà tập trung vào phần ứng dụng như thế nào.

Xu hướng nghề nghiệp trong tương lai. Phần 3
Thế giới hậu AI. Bài 3 – Những công việc khó bị AI thay thế trong tương lai gần

Trong bài viết này mình sẽ đề cập đến những điểm khác biệt lớn giữa cách hoạt động của bộ não con người với AI, từ đó chúng ta sẽ biết được trong tương lai 15 – 20 năm nữa, những loại công việc gì vẫn cần cần con người xử lý là chủ yếu.

1. Điểm khác biệt đầu tiên là mô hình hoạt động Ý thức (suy nghĩ) – Vô thức. Ý thức là các suy nghĩ, giọng nói trong đầu của chúng ta, chúng ta dùng nó khi suy nghĩ, đọc sách, tính toán các con số. Vô thức là các hoạt động tính toán chạy nền trong não, nó đưa ra kết quả cho ý thức biết nhưng chúng ta không cảm nhận được sự hoạt động của nó. Lấy ví dụ như khi chúng ta lái xe, việc giữ thăng bằng, đánh lái, tránh người đi đường, xử lý khi gặp biển báo… Phần lớn đều do vô thức tự xử lý, chúng ta hay gọi đó là phản xạ. Khi lái xe, ý thức của chúng ta phần lớn sẽ xử lý những việc khác không liên quan, ví dụ như nghĩ về công việc, gia đình…
Tuy không cảm nhận được sự hoạt động của vô thức, nhưng các nghiên cứu khoa học đã chỉ ra rằng phần lớn khối lượng công việc phải xử lý của não bộ được đảm nhiệm bởi vô thức (> 90%). AI hiện tại và trong tương lai gần chỉ có thể bắt chước cách hoạt động của ý thức chứ chưa thể mô phỏng được vô thức. Vì bản thân Y học hiện tại cũng chưa hiểu được cách vô thức hoạt động, xử lý thông tin như thế nào. Những hoạt động như dự cảm khi chưa rõ hoặc không có thông tin, phát minh ý tưởng mới… Đều là sản phẩm của vô thức. Vậy nên các công việc như nghiên cứu, nhà phát minh, sáng tác… Vẫn sẽ do con người đảm nhận trách nhiệm chính.

2. Điểm khác biệt thứ 2 là cơ thể vật lý. Cho đến thời điểm hiện tại thì người máy vẫn có sự linh hoạt, khả năng làm việc trong môi trường thực kém rất xa so với cơ thể con người. Các công việc dạng tay chân ngoài trời nghe có vẻ đơn giản nhưng thực tế lại rất khó bị thay thế bởi người máy AI, ví dụ lắp đặt điều hòa, sửa chữa điện lạnh, xây dựng, dọn dẹp, làm việc trong không gian phức tạp.

3. AI không có cảm xúc. Việc không có cảm xúc thật khiến cho AI gặp khó khăn khi phải hiểu hoặc ra quyết định dựa trên cảm xúc của người đối diện, nhất là với các cảm xúc phức tạp. Ví dụ như khi hỏi bạn gái là Anh đi chơi với bạn nhé và cô ấy trả lời Anh muốn làm gì thì làm. Con người tự có cảm xúc từ Ý thức, không phải qua quá trình học. Chúng ta không bao giờ phải học để có biết đến cảm xúc như buồn, vui, giận, xấu hổ. Chúng tự có từ bên trong của ý thức.
Những nghề nghiệp cần nhiều kỹ năng về cảm xúc ví dụ như Tư vấn tâm lý, chăm sóc người già, giáo viên mầm non, MC, diễn viên.

Đến thời điểm hiện tại, khoa học mới quan sát và hiểu được cách Ý thức (suy nghĩ) hoạt động. Các mô hình AI được phát triển để làm giả, nhái theo cách não người suy nghĩ. Tuy nhiên còn rất nhiều vấn đề nữa mà khoa học chưa lý giải được, ví dụ như vô thức, cảm xúc, cảm giác… Để mô AI mô phỏng được thì cần những bước tiến của Y học, tâm thần học…

Cách con người học về thế giới khác hoàn toàn với AI. Chúng ta có bản ngã, trải nhiệm các sự kiện và rút ra bài học thông qua cảm xúc và cảm giác. Ví dụ mất đi người thân – có cảm giác đau buồn – học được bài học về mất mát. Chúng ta có cơ thể sinh học để mô phỏng kết quả của các sự việc trong thế giới thực nếu chúng xảy ra trên bản thân mình. Ví dụ như nhìn 1 cậu bé đến trường bị bắt nạt, chúng ta có thể biết được cảm giác đó như thế nào thông qua sự đồng cảm. Con người chúng ta học từ cảm xúc, cảm giác, trải nghiệm còn AI học từ dữ liệu. Đó là thứ mà AI chưa có và người ta cũng chưa biết cách làm thế nào. Từ những sự khác biệt đó mà trong tương lai vài chục năm tới, AI vẫn không thể vượt qua được con người ở 1 số mặt trong cuộc sống.

PhuThoDien đã nói:

Xu hướng nghề nghiệp trong tương lai. Phần 3
Thế giới hậu AI. Bài 3 – Những công việc khó bị AI thay thế trong tương lai gần

Trong bài viết này mình sẽ đề cập đến những điểm khác biệt lớn giữa cách hoạt động của bộ não con người với AI, từ đó chúng ta sẽ biết được trong tương lai 15 – 20 năm nữa, những loại công việc gì vẫn cần cần con người xử lý là chủ yếu.

1. Điểm khác biệt đầu tiên là mô hình hoạt động Ý thức (suy nghĩ) – Vô thức. Ý thức là các suy nghĩ, giọng nói trong đầu của chúng ta, chúng ta dùng nó khi suy nghĩ, đọc sách, tính toán các con số. Vô thức là các hoạt động tính toán chạy nền trong não, nó đưa ra kết quả cho ý thức biết nhưng chúng ta không cảm nhận được sự hoạt động của nó. Lấy ví dụ như khi chúng ta lái xe, việc giữ thăng bằng, đánh lái, tránh người đi đường, xử lý khi gặp biển báo… Phần lớn đều do vô thức tự xử lý, chúng ta hay gọi đó là phản xạ. Khi lái xe, ý thức của chúng ta phần lớn sẽ xử lý những việc khác không liên quan, ví dụ như nghĩ về công việc, gia đình…
Tuy không cảm nhận được sự hoạt động của vô thức, nhưng các nghiên cứu khoa học đã chỉ ra rằng phần lớn khối lượng công việc phải xử lý của não bộ được đảm nhiệm bởi vô thức (> 90%). AI hiện tại và trong tương lai gần chỉ có thể bắt chước cách hoạt động của ý thức chứ chưa thể mô phỏng được vô thức. Vì bản thân Y học hiện tại cũng chưa hiểu được cách vô thức hoạt động, xử lý thông tin như thế nào. Những hoạt động như dự cảm khi chưa rõ hoặc không có thông tin, phát minh ý tưởng mới… Đều là sản phẩm của vô thức. Vậy nên các công việc như nghiên cứu, nhà phát minh, sáng tác… Vẫn sẽ do con người đảm nhận trách nhiệm chính.

2. Điểm khác biệt thứ 2 là cơ thể vật lý. Cho đến thời điểm hiện tại thì người máy vẫn có sự linh hoạt, khả năng làm việc trong môi trường thực kém rất xa so với cơ thể con người. Các công việc dạng tay chân ngoài trời nghe có vẻ đơn giản nhưng thực tế lại rất khó bị thay thế bởi người máy AI, ví dụ lắp đặt điều hòa, sửa chữa điện lạnh, xây dựng, dọn dẹp, làm việc trong không gian phức tạp.

3. AI không có cảm xúc. Việc không có cảm xúc thật khiến cho AI gặp khó khăn khi phải hiểu hoặc ra quyết định dựa trên cảm xúc của người đối diện, nhất là với các cảm xúc phức tạp. Ví dụ như khi hỏi bạn gái là Anh đi chơi với bạn nhé và cô ấy trả lời Anh muốn làm gì thì làm. Con người tự có cảm xúc từ Ý thức, không phải qua quá trình học. Chúng ta không bao giờ phải học để có biết đến cảm xúc như buồn, vui, giận, xấu hổ. Chúng tự có từ bên trong của ý thức.
Những nghề nghiệp cần nhiều kỹ năng về cảm xúc ví dụ như Tư vấn tâm lý, chăm sóc người già, giáo viên mầm non, MC, diễn viên.

Đến thời điểm hiện tại, khoa học mới quan sát và hiểu được cách Ý thức (suy nghĩ) hoạt động. Các mô hình AI được phát triển để làm giả, nhái theo cách não người suy nghĩ. Tuy nhiên còn rất nhiều vấn đề nữa mà khoa học chưa lý giải được, ví dụ như vô thức, cảm xúc, cảm giác… Để mô AI mô phỏng được thì cần những bước tiến của Y học, tâm thần học…

Cách con người học về thế giới khác hoàn toàn với AI. Chúng ta có bản ngã, trải nhiệm các sự kiện và rút ra bài học thông qua cảm xúc và cảm giác. Ví dụ mất đi người thân – có cảm giác đau buồn – học được bài học về mất mát. Chúng ta có cơ thể sinh học để mô phỏng kết quả của các sự việc trong thế giới thực nếu chúng xảy ra trên bản thân mình. Ví dụ như nhìn 1 cậu bé đến trường bị bắt nạt, chúng ta có thể biết được cảm giác đó như thế nào thông qua sự đồng cảm. Con người chúng ta học từ cảm xúc, cảm giác, trải nghiệm còn AI học từ dữ liệu. Đó là thứ mà AI chưa có và người ta cũng chưa biết cách làm thế nào. Từ những sự khác biệt đó mà trong tương lai vài chục năm tới, AI vẫn không thể vượt qua được con người ở 1 số mặt trong cuộc sống.

Nhấp để mở rộng...

Theo e thì có thể nói trong 5 năm tới về mặt tâm lí cảm xúc thôi bác. AI giờ đang phát triển theo cấp số nhân, có thể sẽ đến lúc nó thu thập được gần hết những "thông tin cảm xúc" rồi chia chúng ra thành hàng triệu các node các nhau có mối quan hệ. Dù sao cũng nên xem sự phát triển của nó như thế nào trong 5 năm tới nữa bác

thangngu123 đã nói:

Theo e thì có thể nói trong 5 năm tới về mặt tâm lí cảm xúc thôi bác. AI giờ đang phát triển theo cấp số nhân, có thể sẽ đến lúc nó thu thập được gần hết những "thông tin cảm xúc" rồi chia chúng ra thành hàng triệu các node các nhau có mối quan hệ. Dù sao cũng nên xem sự phát triển của nó như thế nào trong 5 năm tới nữa bác

Nhấp để mở rộng...

Hi thím, để mình phân tích về con số 5 năm, 10 hay 50 năm.

Đầu tiên phải nói về sự khác nhau giữa việc học về cảm xúc ở 2 loại ý thức:
1. Con người: Cảm xúc tồn tại tự nhiên trong bộ não sinh học. Khoa học hiện đại đã biết được cảm xúc được quyết định bởi các hoạt chất hóa học, ví dụ hormon A sẽ tạo ra cảm xúc đau buồn, hormon B sẽ tạo ra cảm xúc vui. Nhưng việc này chỉ diễn ra trong bộ não sinh học, chưa thể tái tạo lại chúng ở bên ngoài, ví dụ trên bộ não điện tử. Tóm lại thì khoa học vẫn chưa hiểu hết về cách tạo ra cảm xúc hay bản chất của cảm xúc. Và như đã nói ở đầu, cảm xúc là các chất hóa học trong bộ não sinh học, chúng tồn tại 1 cách tự nhiên, con người không cần phải học. Chúng ta sinh ra là đã có sẵn cảm xúc đau, vui, buồn, giận... Chúng chỉ cần điều kiện bên ngoài để kích hoạt.
2. AI: AI học cảm xúc từ dữ liệu, ví dụ thông việc học từ hàng triệu biểu hiện khuôn mặt khác nhau. Nhưng về bản chất thì cảm xúc mà AI có được là dữ liệu, hoàn tác khác về bản chất với cảm xúc mà bộ não sinh học con người có.

Ở thời điểm hiện tại, khoa học (bao gồm cả khoa học về AI), đều đồng ý rằng hiện tại không thể và chưa biết cách tạo ra cảm xúc cho trí tuệ máy tính giống như bộ não sinh học. Tuy nhiên vì thế không có nghĩa là AI sẽ mãi mãi không thể có khả năng xử lý cảm xúc giống như con người. Tại sao họ lại nói thế thì có 2 trường phái như sau:
1. Trường phái mô phỏng: Cho rằng về mặt bản chất, cảm xúc của AI có thể khác con người cũng không sao. Miễn là lượng dữ liệu training đủ lớn, thì tất cả biểu hiện ở bên ngoài, cách hành xử với cảm xúc của AI sẽ hoàn toàn giống với con người 100%. Nếu đạt được kết quả như vậy, thì chuyện bên trong giống hay không không quan trọng.
2. Trường phái bản chất: Cho rằng nếu xuất phát điểm, bản chất nội tại của cảm xúc giữa 2 hệ Human-AI khác nhau, thì AI mãi mãi không thể có được cách hành xử bên ngoài về mặt cảm xúc giống hoàn toàn với con người.

Vậy vấn đề hội tụ ở đây, sau bao lâu nữa, với lượng dữ liệu training lớn đến mức nào thì AI có thể hành xử về mặt cảm xúc giống hoàn toàn với con người trong mọi hoàn cảnh. Câu hỏi này chưa ai trả lời được, vì lập luận của trường phái mô phỏng cũng chỉ là giả thuyết. Cả 2 trường phái này vẫn đang tồn tại, chưa bên nào bác bỏ được bên nào.
Vậy nên con số 5, 10, hay 50 thì cũng không ai chắc chắn được, chúng ta chỉ biết được nó ở cái ngày mà nó đến.

Hot!

Xu hướng nghề nghiệp trong tương lai. Phần cuối
Thế giới hậu AI. Phần cuối – Vượt qua nỗi sợ và làm chủ AI.

Quan điểm của chúng ta về AI có thể tạm chia vào 3 nhóm:
1. Thần thánh hóa AI quá mức. Cho rằng trong tương lai nó có thể toàn trí, toàn năng và vượt qua con người trên tất cả các mặt trận.
2. Coi thường AI, cho rằng trí tuệ con người mới là thứ toàn trí, trong đa số các công việc, AI không thể vượt qua được con người.
3. Không quan tâm, bao giờ nhìn thấy sự ảnh hưởng rõ rang của AI đến cuộc sống hoặc công việc của bản thân thì sẽ tính tiếp.

Trong suốt chiều dài lịch sử, con người liên tục phát minh ra những công cụ sản xuất mới. Ví dụ như lửa, đồ sắt, đầu máy hơi nước, máy móc tự động trong nhà máy, mạng internet, Google và gần đây nhất là AI. Mỗi khi ra đời 1 công cụ sản xuất mới, nó sẽ thay đổi cách chúng ta làm việc và tư duy. Những người công nhân trong thế kỷ trước từng đập phá máy móc vì cho rằng chúng thay thế con người và khiến họ bị thất nghiệp. Tuy nhiên đến hiện tại, khi nhìn lại chúng ta có thể thấy xã hội hiện đại thậm chí còn có nhiều công việc hơn ngày xưa.

Việc ủng hộ hoặc phản đối về một đối tượng bất kỳ khi chưa hiểu rõ về nó là một hành động không hề khôn ngoan. Đối với người kỹ sư, khi chúng ta tư duy và đưa ra kết luận, nên dựa vào các bằng chứng, nghiên cứu khoa học, phân tích và đưa ra kết luận. Tranh luận dựa trên cảm tính, định kiến cá nhân dễ khiến chúng ta mắc sai lầm, xa dời với thực tại khách quan.

Xét về mức độ ảnh hưởng của AI đến nghề nghiệp con người, con người trong xã hội tương lai có thể chia làm 3 nhóm:
1. Nhóm lao động sản xuất chân tay, ngoài trời hoặc công việc có thao tác phức tạp. Hoặc làm các công việc trí óc nhưng đặc thù công việc nằm ở vùng yếu điểm của AI. Ví dụ như tư vấn tâm lý, quan tòa. Công việc của nhóm này ít bị ảnh hưởng bởi sự phát triển của AI.
2. Nhóm lao động trí óc làm trong những lĩnh vực thuộc về thế mạnh của AI. Ví dụ như lập trình viên, phân tích số liệu, chứng khoán.
3. Nhóm những người bị tách khỏi guồng quay, đứng ngoài hệ thống, sống bằng trợ cấp hoặc tài sản thừa kế. Ví dụ người đã về hưu, những người sống bằng cho thuê nhà hoặc nhận trợ cấp xã hội tại các nước phát triển.

Với những người lao động ở nhóm 1, về cơ bản công việc của họ không bị ảnh hưởng bởi AI trong tương lai gần. Điểm tốt là những nghề nghiệp đó sẽ ổn định, tuy nhiên điểm trừ là thu nhập của họ sẽ không có sự đột biến đến từ việc tăng năng suất bởi loại công cụ mới là AI.

Mình sẽ tập trung vào phân tích với những công việc ở nhóm 2. Về lý thuyết, không có công việc gì mà AI có thể thay thế hoàn toàn được con người, vì nếu kết luận như vậy, nó sẽ vi phạm triết lý về bản ngã của AI, AI không có mục đích nên cần có con người cung cấp mục đích. Tuy nhiên, chúng ta có thể tạm nói rằng, nếu AI thay thế trên 95% lực lượng lao động, thì có thể nói AI đã thay thế con người hoàn toàn trong lĩnh vực đó.

Tuy nhóm 2 bị chịu ảnh hưởng lớn đến từ AI, ví dụ như layoff nhiều ở thời điểm hiện tại, nhưng nếu nhìn từ 1 góc nhìn khác, đây lại là nhóm được AI đem lại nhiều giá trị nhất. Nói đơn giản là AI có khả năng giúp tăng năng suất nhiều nhất ở đây. Nếu người dùng ở nhóm 2 thích nghi được với phương thức sản xuất mới, kết hợp tư duy con người với khả năng của AI thì có thể thu nhập sẽ có sự đột phá. Đơn giản là vì năng suất lao động của họ đã tăng rất nhiều so với thế hệ trước.

Lấy ví dụ với nghề lập trình, đúng là AI ra đời làm tăng số lượng layoff, người mới khó xin việc hơn. Nhưng nó cũng làm tăng năng suất lao động với những người đang làm việc. Với những người vẫn đang trụ được với nghề, việc cho rằng AI hiện tại và tương lai vẫn kém nhiều so với trình độ của bản thân nên không cần lo về việc bị thay thế. Tư duy này là hoàn toàn sai lầm, chúng ta không cạnh tranh với AI. Đối tượng cạnh tranh với chúng ta là những kỹ sư khác, cùng trình độ nhưng họ có khả năng làm chủ AI. Những thực thể đó có sức mạnh của AI nhưng lại không có nhược điểm của nó – ví dụ như bản ngã.

Vậy làm sao để làm chủ được công cụ AI? Đầu tiên chúng ta nên tìm hiểu về bản chất của nó, cách hoạt động, điểm mạnh và điểm yếu. Sau đây là 1 số điểm chính:
1. Tìm hiểu về bản chất của AI, điểm mạnh và điểm yếu của nó.
2. Vẫn phải học tốt các kiến thức liên quan đến chuyên ngành mình làm. Rèn luyện về tư duy. Nhất là các tư duy như suy luận, tự phản biện…
3. Mỗi khi hỏi AI, cần phải khoanh vùng phạm vi, đưa giả định của bản thân.
4. AI phản hồi kết quả thì không được sử dụng luôn. Cần phải tự kiểm định, phản biện và yêu cầu AI điều chỉnh nếu thấy chưa hợp lý.
5. Luyện tập, đào sâu vào các kỹ năng mà AI yếu. Ví dụ như tư duy không theo lối mòn, tư duy tự phản biện, khả năng kiểm định kết quả phù hợp với ngữ cảnh. Tư duy hiểu sâu về ngôn ngữ, mô tả ngữ cảnh đơn giản, đơn nghĩa. Các kỹ năng thuộc về sở trường của AI như tìm kiếm thông tin, dịch ngôn ngữ, tóm tắt tài liệu… Không nên luyện tập nhiều.
6. Tìm hiểu và sử dụng các ứng dụng của AI trong công việc một cách tối đa. Ví dụ như các bộ tool như Copilot, Cursor, cách sử dụng ChatGPT để so sánh, phân tích data…

Cuối cùng thì mình cũng hoàn thành được bài viết cuối cùng trong seri. Trước khi viết xong, mình bị cảm giác như có công việc gì đó đang dang dở, vậy nên mình muốn làm cho xong để dành thời gian rảnh cho những việc khác. Để trình bày những kiến thức sâu sắc về AI nhưng vẫn đảm bảo tính dễ hiểu với người đọc phổ thông là một công việc khó khăn. Mất từ 1 buổi đến một ngày với mỗi bài viết.

Mẫu Prompt dùng để tìm hiểu về một lĩnh vực mới mà bản thân chưa làm bao giờ.

Ở trên Youtube, có 1 bạn đặt câu hỏi cho mình giống như tiêu đề bài viết.

Mình sử dụng ChatGPT, áp dụng lối tư duy trong đầu của mình khi phải tìm hiểu 1 lĩnh vực mới mà bản thân chưa làm bao giờ. Sau đó chia sẻ log chat đó cho mọi người. Các bạn có thể áp dụng cách tư duy tương tự khi bản thân phải tìm hiểu về một lĩnh vực mới hoàn toàn.

Về cơ bản thì thứ tự các câu Prompt sẽ lần lượt như sau:
1. Những vấn đề trong cuộc sống cần sự giải quyết của lĩnh vực A
2. Có những nhóm ngành nghề nào trong lĩnh vực A.
3. Bản thân tôi với những đặc điểm X - Y - Z thì sẽ phù hợp với những ngành nghề nào?
4. Những ngành nghề nào kể trên có ở Việt Nam, giúp tôi xếp hạng chúng về số lượng việc làm
5. Để tham gia vào ngành nghề A1, tôi cần những skill gì
6. Cho tôi tin tuyển dụng của những job về ngành nghề A1 tại Việt Nam
7. Giúp tôi thiết kế lộ trình học với những điều kiện G - H - J
Link của cuộc hội thoại, các bạn lấy ở phần comment nhé.

Lý giải chi tiết hơn về cách mình tư duy trong đầu (Phần này mọi người có thể bỏ qua nếu cảm thấy nó phức tạp. Nếu chỉ để áp dụng, thì mọi người follow theo đoạn ở trên là đủ. Mình giải thích thêm ở đây để ai quan tâm thì có thể hiểu sâu hơn)
1. Đối với những vấn đề khó, bản thân chưa rõ về phương hướng, phải bỏ tư tưởng sẽ có câu trả lời sau 1 lần Prompt. Không thể có mẫu Prompt nào thần thánh như vậy. Chỉ những vấn đề dễ, rõ ràng thì mới có thể áp dụng Prompt như vậy.
2. Khi AI trả lời, đặc biệt rơi vào những vùng mình không biết. Phải tự chủ động xác minh lại, có thể bằng việc chất vấn AI hoặc tự xác minh qua Google, không được lười.
3. Bản chất các bước Prompt mình ví dụ ở trong bài, chúng chính là cách vận hành của tư duy trong đầu mình. Nó không phụ thuộc vào AI, nhưng nếu có AI thì sẽ tiết kiệm được thời gian tìm hiểu hơn rất nhiều.
4. Cách tư duy ở trên, có thể được áp dụng khi các bạn cần tìm hiểu về bất cứ lĩnh vực nào, kể cả không liên quan đến CNTT.
Link hội thoại: https://chatgpt.com/share/687cdef8-956c-8011-ba4a-143862bf4e09

Học lập trình Linux cùng AI. Bài số 3: Tổng quan về hệ điều hành Linux

Trong bài học này, mình sẽ giới thiệu tổng quan về hệ điều hành Linux, bao gồm:
1. Lịch sử ra đời.
2. Ưu và nhược điểm của Linux
3. Những ứng dụng của Linux trong cuộc sống
4. Những nghề nghiệp xoay quanh hệ điều hành Linux.
5. Những kiến thức cần học tương ứng với từng ngành nghề.
Link video: Link tài liệu: human_ai_symbiosis/linux_programming/youtube at main · phuthodien/human_ai_symbiosis (https://github.com/phuthodien/human_ai_symbiosis/tree/main/linux_programming/youtube)

Học lập trình Linux cùng AI. Bài số 4: Kiến trúc hệ điều hành Linux
Trong bài học này, chúng ta sẽ cùng tìm hiểu về kiến trúc của hệ điều hành Linux. Chúng bao gồm:
1. Cách Linux phân chia thành các tầng ~ 7 tầng.
2. Nguyên lý thiết kế và ý nghĩa của từng tầng.

Với cách học truyền thống trước đây, người học sẽ học thẳng vào từng topic cụ thể. Ví dụ nếu làm về Devops, chúng ta sẽ học thẳng về các command ở tầng shell, về hệ thống thư viện, open source ở tầng application. Cách học này giúp tối ưu công sức ở giai đoạn đầu, tuy nhiên nó không phù hợp cho sự phát triển lâu dài. Vì nó khiến người học nghĩ rằng Linux chỉ dừng lại ở những tầng mà họ thường thao tác. Giống như thầy bói, sờ cái vòi mà cứ nghĩ đó là cả con voi.

Trong thời đại của AI, người lập trình viên bắt buộc phải có tư duy và góc nhìn toàn hệ thống để có thể đưa ra chỉ dẫn, còn AI sẽ là người thực hiện công việc cụ thể. Vậy nên, việc hiểu về kiến trúc của hệ điều hành Linux trở nên đặc biệt quan trọng, chúng ta cần phải hiểu rõ về nó trước khi đi vào từng topic kỹ thuật cụ thể.
Link video:

PhuThoDien đã nói:

Bản chất các bước Prompt mình ví dụ ở trong bài, chúng chính là cách vận hành của tư duy trong đầu mình. Nó không phụ thuộc vào AI, nhưng nếu có AI thì sẽ tiết kiệm được thời gian tìm hiểu hơn rất nhiều.

Nhấp để mở rộng...

Cái này em đồng ý với bác. Khi dùng chatGPT để tìm hiểu lĩnh vực mới, em cũng nghĩ bản chất chỉ là thể hiện tư duy của mình khi tìm hiểu vấn đề. Các câu hỏi và tương tác với chatGPT chỉ là bản cô đọng lại quá trình tư duy khi tìm kiếm, chắt lọc và phân tích thông tin nhanh hơn so với việc tra cứu tài liệu thủ công trước đây.
Em khi dùng chatGPT để tìm hiểu mấy kiến thức mới hay bị cuốn sâu vào một chủ đề nào đó, làm chatGPT nó lạc mất chủ đề tổng ban đầu muốn tìm hiểu mất công hỏi lại lần nữa

Mình đang nói về vấn đề lập luận chứ không nói về nội dung. Ở trên mình muốn nói rằng thím thớt đang "dạy" tư duy, nhưng cách lập luận của thím ấy có vấn đề. Nên theo mình thì nó chỉ là kiểu "chia sẻ và thảo luận" thay vì gọi nó là một "khóa học".

meekoo đã nói:

Vậy bạn góp ý xem, ý thức nên định nghĩa thế nào? AI hiện tại đã có "ý thức" theo định nghĩa của bạn chưa?

Nhấp để mở rộng...

PhuThoDien đã nói:

Hi thím, mình sẽ trả lời phản biện của thím nhé.
Để cho dễ thì chúng ta sẽ tập trung vào việc tranh luận về 1 ý thôi. Sau khi kết thúc thì sẽ chuyển sang ý khác.
Vậy luồng tranh luận này em đề xuất sẽ nói về việc "Cái em viết về định nghĩa ý thức trong bài có đúng ko"

Bây giờ như thế này, bất cứ 1 hiện tượng, sự vật nào mà khoa học người ta quan sát thấy và đầu tư nghiên cứu thì họ đều cố gắng đưa ra định nghĩa. 1 số định nghĩa có thể đạt được đến mức bản chất như thím nói, có thể dựa vào nó để biết được cách tạo ra thứ đó như thế nào.

Nhưng không phải sự vật, hiện tượng nào cũng có thể định nghĩa như vậy, nhất là những thứ hiện tại khoa học vẫn chưa thực sự hiểu hết. Ví dụ như ý thức. Khi chưa hiểu hết họ vẫn cố gắng đưa ra định nghĩa, vì có thể nó còn ứng dụng ở những lĩnh vực khác nữa. Vậy họ sẽ định nghĩa theo kiểu khoa học thực nghiệm — tức là dựa trên các biểu hiện có thể quan sát, đo lường, và giả thuyết hóa. Cũng giống như cách khoa học từng định nghĩa sự sống hay nhiệt độ từ hàng ngàn năm trước khi hiểu sâu về nguyên tử hay entropy.

Đây là định nghĩa về ý thức trên wiki: Consciousness is the quality or state of being aware of an external object or something within oneself. It has been defined as: subjectivity, awareness, sentience, the ability to experience or to feel, wakefulness, having a sense of selfhood, and the executive control system of the mind. Despite the difficulty in definition, many philosophers believe that there is a broadly shared underlying intuition about what consciousness is.

Hiểu nôm na thì có thể hiểu định nghĩa về ý thức đấy như sau: Ý thức là trạng thái tỉnh táo, khả năng nhận thức về bản thân và môi trường xung quanh, kèm theo trải nghiệm chủ quan (cảm thụ, cảm xúc) và khả năng tự phân biệt bản thân với thế giới.
Cái định nghĩa ở trên wiki nó cũng dừng lại ở phần mô tả thôi, chứ chưa phải chuẩn là definition, vì bản chất khoa học hiện tại cũng chưa hiểu hết về ý thức thì làm sao definition chuẩn dc. Họ chấp nhận definition đến mức này để có thể ứng dụng vào những lĩnh vực khác.

Cách em viết về ý thức có thể không lấy nguyên văn từ wiki, vì phạm vi bài viết là đăng Facebook, cho người đọc phổ thông. Mục tiêu cũng ko phải dạy về triết học, mà tập trung vào phần ứng dụng như thế nào.

Nhấp để mở rộng...

lucas- đã nói:

Mình đang nói về vấn đề lập luận chứ không nói về nội dung. Ở trên mình muốn nói rằng thím thớt đang "dạy" tư duy, nhưng cách lập luận của thím ấy có vấn đề. Nên theo mình thì nó chỉ là kiểu "chia sẻ và thảo luận" thay vì gọi nó là một "khóa học".

Nhấp để mở rộng...

Cảm ơn thím đã góp ý. Vậy giống như thím nói thôi, post này em để chia sẻ, ai đọc thấy hợp lý thì thử áp dụng theo, ai thấy không hợp lý thì thôi, ta lướt qua đời nhau.

Học lập trình Linux cùng AI. Bài số 4.1: Áp dụng System thinking khi học Linux

Sau đi đã qua một số bài học Linux cùng ChatGPT, chúng ta đã cùng nhau áp dụng cách vẽ mindmap, cách tìm hiểu tri thức mang tính hệ thống hóa.
Trong video này, mình sẽ tổng hợp lại một cách bài bản về cách học, thực hành tư duy để có thể có được kỹ năng System thinking.
Link video: