RECAP WEBINAR - GIẢI QUYẾT VẤN ĐỀ BẰNG TƯ DUY SÁNG TẠO & TƯ DUY LOGIC TRONG THỜI ĐẠI CHATGPT

  Phần 1: Giải quyết vấn đề bằng tư duy sáng tạo

▸Diễn giả: Anh Trần Hoàng Hiệp - Academic Director của Công ty tư vấn & đào tạo kỹ năng HRI Vietnam

Mô hình SCAMPER - Phương pháp phù hợp cho loại vấn đề hoàn thiện

Có 3 loại vấn đề chúng ta sẽ thường gặp ở trong công việc, lẫn trong đời sống là:

• Vấn đề sai lệch: khi sự việc nào đó không theo kế hoạch
• Vấn đề tiềm tàng: vấn đề rất có thể xuất hiện trong tương lai
• Vấn đề hoàn thiện: là những vấn đề có thể đánh giá, dự báo trước. Từ đó cải thiện, tìm kiếm phương pháp để nâng cao hiệu quả công việc hay để đạt được một mục tiêu đo lường được.​​​​

Ở buổi học demo ngày hôm nay, thầy Hiệp sẽ tập trung giúp mọi người giải quyết loại vấn đề hoàn thiện bằng tư duy sáng tạo với mô hình SCAMPER. Thầy Hiệp trích dẫn một câu nói của nhà vật lý thiên tài Albert Einstein: "Bạn không thể giải quyết vấn đề với tư duy đã tạo ra vấn đề".

Bởi vì mọi vấn đề xảy đến đều có liên quan tới con người và là do một lối tư duy nào đó đã bị sai lệch. Do đó, khi giải quyết, chúng ta cần phải đứng trên những khía cạnh khác nhau và đột phá tư duy một cách sáng tạo để có thể tìm ra những phương án tốt nhất đối với mỗi vấn đề khác nhau.

Mô hình SCAMPER gồm 7 hướng giúp đưa ra phải pháp, đặc biệt sẽ phù hợp đối với những vấn đề hoàn thiện. Mô hình này do Robert F. Eberle xây dựng - một nhà quản lý giáo dục nghiên cứu về sự sáng tạo của giáo viên và học sinh, được cấu tạo từ những chữ đầu của một nhóm từ tiếng Anh:

• Substitute - Thay thế: Thay thế những yếu tố trong giải pháp có sẵn bằng một yếu tố khác phù hợp
• Combine - Kết hợp: Kết hợp nhiều giải pháp với nhau, tạo ra một giải pháp mới
• Adapt - Vay mượn: Mượn những giải pháp đã có sẵn để áp dụng cho vấn đề của mình

• Modify - Sửa đổi: Những giải pháp chúng ta đã có, chỉ cần sửa đổi để tạo ra một giải pháp mới phù hợp hơn
• Put to other uses - Cách sử dụng khác: Khá tương tự với việc sửa đổi, nhưng là chúng ta dùng giải pháp đã có vào mục đích sử dụng khác
• Eliminate - Loại bỏ: Bỏ đi những tố chất không còn quan trọng để phù hợp hơn với hoàn cảnh

• Reverse - Đảo ngược: Sắp xếp lại trình tự giải quyết

Theo đó, thầy Hiệp đưa ra một ví dụ về cách tư duy, đặt câu hỏi để giải quyết vấn đề trong việc tìm kiếm khách hàng tiềm năng. Vì không có nhiều thời gian ở tại lớp học Demo này nên thầy Hiệp chỉ có thể nói qua về những khái niệm và một số những ví dụ ngắn phía trên.

Tuy nhiên ở lớp học offline "KỸ NĂNG GIẢI QUYẾT VẤN ĐỀ" diễn ra vào ngày 16&17/06/2023, thầy Hiệp sẽ dành thời gian cho các bạn học viên thảo luận bằng chính vấn đề trong lĩnh vực của các bạn và cùng nhau giải quyết. Bên cạnh đó, nội dung giảng dạy sẽ chuyên sâu, đầy đủ hơn giúp bạn tự tin giải quyết tất cả mọi vấn đề trong tương lai gồm: 

 Hiểu đúng khái niệm “vấn đề” và “giải quyết vấn đề”

 Nhận diện vấn đề đang và sắp xảy ra

 Phân tích và xác định nguyên nhân của vấn đề

 Đưa ra các giải pháp và chọn giải pháp tối ưu

 Thực thi các giải pháp và đúc kết kinh nghiệm

CƠ HỘI ĐĂNG KÝ CUỐI, GIẢM ĐẾN 12% KHI ĐĂNG KÝ HỌC THEO NHÓM

>> ĐĂNG KÝ THAM GIA LỚP HỌC NGAY 

  Phần 2: Tư duy logic trong thời đại ChatGPT

▸Diễn giả: Anh Nguyễn Đình Phúc - CEO của Công ty tư vấn tuyển dụng HRnavi

Đây là một chủ đề mới vô cùng thú vị, nhận được sự quan tâm của rất nhiều người tham dự.

1. Hiểu về AI

Ngày nay trong cuộc sống con người xuất hiện rất nhiều những loại AI khác nhau, những công cụ này đi sâu ở nhiều ngõ ngách mà đôi khi chúng ta cũng không nhận biết được. Có thể kể tới các loại như:

• Messenger Chatbot​

• AI chuyên biệt: nhận dạng khuôn mặt, đọc chữ viết tay, speech to text, đánh cờ, chẩn đoán y tế v.v…​

• ChatGPT/Bing AI/Bard theo mô hình ngôn ngữ lớn có khả năng suy luận

Thế nhưng, anh Phúc cho biết, lịch sử phát triển AI đã bắt đầu từ thời cổ đại với các nhà triết học suy nghĩ về khả năng tạo ra các sinh vật nhân tạo thông minh. Sau đó, vào thế kỷ 20, các nhà khoa học máy tính đã phát triển các mô hình xử lý ngôn ngữ dựa trên các kỹ thuật thống kê, học máy và học sâu.

Số lượng tham số

Bên cạnh đó, anh Phúc còn đưa ra số lượng tham số của mô hình GPT, phụ thuộc vào phiên bản của nó. GPT-1 có 117 triệu tham số, GPT-2 có 1,2 tỷ tham số, GPT-3 có 175 tỷ tham số và GPT-4 có 1,6 nghìn tỷ tham số (Tham khảo: Neuron – Wikipedia tiếng Việt).

Số lượng tham số của mô hình GPT cho biết khả năng biểu diễn và tính toán của nó. Càng nhiều tham số, mô hình càng có thể học được nhiều kiến thức và kỹ năng từ dữ liệu huấn luyện.​ Ngoài ra, số lượng tham số của mô hình GPT cũng ảnh hưởng đến hiệu suất và chi phí của nó, càng nhiều tham số, mô hình càng cần nhiều tài nguyên để huấn luyện và chạy, đồng thời cũng cần nhiều dữ liệu để tránh overfitting (ngoại suy).

Một vài thành tích và hạn chế của AI

Không thể phủ nhận AI phát triển khá nhanh, chúng có thể học và suy luận kể cả những điều chưa được dạy. Khi để AI ChatGPT thi thử những kì thi, dường như điểm số khá là vượt trội:

Thế nhưng AI vẫn là một công cụ học từ con người, đang trong quá trình phát triển nên vẫn còn một số những hạn chế, ví dụ như việc AI suy lý quá đà:

So sánh với não bộ con người

Trong khi GPT-4 mới nhất có 1,6 nghìn tỷ tham số, thì số lượng tế bào não neuron của 1 người trưởng thành khoảng 100 tỉ​, theo đó, số lượng liên kết synapse là 100 nghìn tỉ, tương đương 1000 synapse cho 1 tế bào não​.
Vậy nên so với những công cụ AI hiện nay, chúng ta vẫn phát triển hơn chúng gấp 60 lần. Thế nhưng, AI lại ảnh hưởng như thế nào đến con người?

2. AI ảnh hưởng đến công việc của con người

Có sự xuất hiện của AI, các doanh nghiệp lớn bắt đầu sa thải rất nhiều nhân viên và ảnh hưởng đến những công việc mang tính sáng tạo như content writer, thiết kế,...

3. Tận dụng AI bằng tư duy Logic

Tuy nhiên, hiện tại tầm nhìn của AI rất hẹp bó gọn trong nội dung câu chữ chúng ta cung cấp nên cũng không thể kỳ vọng AI cho kết quả có tính bao quát. Con người chúng ta vẫn phát triển và có những điểm mạnh hơn so với AI:

• Khả năng ghi nhớ/cá nhân hóa​
• Tư duy nhận thức (cũng là phần của cá nhân hóa)​
• Tiêu hao năng lượng thấp

Chính vì vậy thay vì quá lo lắng về AI, con người chúng ta hoàn toàn có thể sử dụng AI như một công cụ để hỗ trợ giúp bổ sung thông tin đầy đủ hơn, vẹn toàn hơn, phong phú hơn:

• Tăng tốc độ brainstorming (nhận được thông tin tổng quát)​

• Đi sâu vào những luận điểm chi tiết (đào sâu chi tiết)​

• Kiểm chứng tư duy logic (đảm bảo không bị thiếu ý)

Để làm được điều đó, cốt lõi vẫn sẽ nằm ở tư duy logic là cốt lõi, điều này sẽ giúp chúng ta làm chủ được AI trong thời đại hiện tại và cả tương lai. Theo đó, có một phương pháp tư duy giúp chúng ta liên hệ các dữ kiện, kích thích trí não sáng tạo, đó chính là tư duy theo biểu đồ cây.

Và bên dưới là một ví dụ về việc tư duy theo biểu đồ cây cho vấn đề "số ca phạm tội vặt ngày càng tăng" bằng cách trả lời những câu hỏi What - Why - How.

Chi tiết hơn về kỹ năng tư duy logic sẽ có trong khóa học offline của HRI Vietnam diễn ra vào tháng 7 với chủ đề: TƯ DUY LOGIC. Nếu bạn cũng quan tâm về chủ đề này >> Tìm hiểu thêm chi tiết TẠI ĐÂY

BÀI VIẾT LIÊN QUAN