Trí Tuệ Nhân Tạo (AI) 10 — Khung 12 Tiết Học Cốt Lõi

Tìm hiểu thí nghiệm nổi tiếng của Alan Turing (1950): Một người thẩm vấn trò chuyện qua văn bản với hai đối tượng ẩn danh (1 người thật và 1 cỗ máy AI). Nếu người thẩm vấn không thể phân biệt được đâu là máy, cỗ máy được coi là có trí tuệ.

Mở ứng dụng điện thoại -> Liệt kê ít nhất 5 tính năng có ứng dụng AI mà em sử dụng hàng ngày: Bộ lọc ảnh camera, gợi ý từ khóa tìm kiếm Google, tự động phát hiện thư rác trong Gmail, thuật toán For You của TikTok.

Thảo luận nhóm: AI chẩn đoán bệnh qua ảnh chụp X-quang với độ chính xác 98%. Liệu AI có thể thay thế hoàn toàn bác sĩ không? Bác sĩ đóng vai trò gì trong việc xác nhận phác đồ điều trị và chăm sóc tâm lý bệnh nhân?

Xét hệ thống lọc Spam: Cung cấp 50,000 email thường (nhãn Ham) và 50,000 email lừa đảo (nhãn Spam). Mô hình ML tự phát hiện các từ khóa bất thường ('trúng thưởng', 'chuyển khoản gấp') kèm tần suất xuất hiện.

Quy tắc chuẩn: Chia tập dữ liệu làm 2 phần: 80% dùng để huấn luyện mô hình (Training Set) và 20% giữ lại độc lập để thi cử kiểm tra độ chính xác (Testing Set).

Cho mô hình làm bài thi với 20% dữ liệu chưa từng thấy. Nếu mô hình đoán đúng 19/20 trường hợp -> Độ chính xác đạt 95%.

Quan sát các dấu hiệu bất thường: Mắt chớp không tự nhiên, khẩu hình miệng không khớp chính xác với âm thanh phát ra, vùng viền khuôn mặt bị nhòe mờ khi quay nghiêng góc.

Tuyệt đối không nhập thông tin nhạy cảm vào các chatbot công cộng: Số căn cước công dân, mật khẩu ngân hàng, địa chỉ nhà riêng hoặc nhật ký đời tư của bản thân và bạn bè.

Được phép sử dụng AI để gợi ý dàn ý, giải thích khái niệm khó hiểu hoặc chữa lỗi ngữ pháp tiếng Anh; Nhưng nghiêm cấm hành vi sao chép nguyên văn sản phẩm của AI rồi nhận là của mình (đạo văn công nghệ).

Truy cập các ứng dụng web như Google Lens hoặc YOLO Demo -> Hướng camera điện thoại vào bàn học -> Quan sát AI vẽ các hộp màu nhận diện: Laptop, Sách, Bút, Cốc nước trong tích tắc.

Công nghệ đo đạc khoảng cách giữa hai đồng tử mắt, chiều cao sống mũi, độ sâu xương gò má để tạo ra một chuỗi mã số hình học khuôn mặt độc nhất (Faceprint).

Thử nghiệm đổi góc chụp, làm mờ ánh sáng hoặc đeo khẩu trang kính râm xem AI có còn nhận diện chuẩn xác hay bị nhầm lẫn.

Câu văn: 'Học sinh lớp 10 học AI rất hào hứng.' -> Máy tính chia nhỏ thành danh sách các Token: ['Học sinh', 'lớp', '10', 'học', 'AI', 'rất', 'hào hứng'].

Hệ thống AI tự động chấm điểm cảm xúc của đánh giá khách hàng: 'Đồ ăn rất ngon, phục vụ chu đáo' -> Tích cực (+1); 'Giao hàng chậm, thái độ tệ' -> Tiêu cực (-1).

Dịch đoạn văn thành ngữ tiếng Việt sang tiếng Anh và nhận xét xem AI dịch theo nghĩa đen từng từ (word-by-word) hay đã hiểu trọn vẹn ngữ nghĩa của cả câu.

Hỏi mô hình GenAI: 'Hãy tóm tắt tác phẩm Chuyện người con gái Nam Xương của Nguyễn Dữ trong 3 gạch đầu dòng ngắn gọn'.

Đặt câu hỏi gài bẫy: 'Vua Quang Trung và Nguyễn Huệ đã tranh cãi điều gì trong trận Ngọc Hồi - Đống Đa?' -> Quan sát xem AI có nhận ra Quang Trung và Nguyễn Huệ là cùng một người hay không.

Nhập mô tả chi tiết: 'Một chú mèo phi hành gia mặc bộ đồ vũ trụ màu cam đang lơ lửng trên sao Hỏa, phong cách tranh sơn dầu, ánh sáng điện ảnh' -> Quan sát sản phẩm thị giác được sinh ra.

Câu lệnh tồi: 'Viết về biến đổi khí hậu' -> Kết quả lan man, chung chung. Câu lệnh xuất sắc: Áp dụng công thức R-T-C-F với mục tiêu và giới hạn rõ ràng -> Kết quả sắc bén, đúng trọng tâm.

Cung cấp 2 ví dụ mẫu phân loại: 'Ví dụ 1: [Vào] -> [Ra]', 'Ví dụ 2: [Vào] -> [Ra]', sau đó yêu cầu AI làm ví dụ 3 theo đúng khuôn mẫu chuẩn.

Đọc câu trả lời -> Đưa ra phản hồi yêu cầu điều chỉnh: 'Tốt lắm, nhưng hãy viết ngắn gọn hơn 50% và nhấn mạnh thêm các giải pháp dành riêng cho học sinh'.

Truy cập teachablemachine.withgoogle.com -> Chọn Get Started -> Image Project -> Standard image model.

Đổi tên Class 1 thành 'Cầm bút viết' -> Giữ nút Webcam chụp 80 tấm ảnh; Đổi tên Class 2 thành 'Cầm điện thoại' -> Giữ nút Webcam chụp 80 tấm ảnh với nhiều tư thế khác nhau.

Nhấn nút Train Model (không chuyển tab trình duyệt trong lúc huấn luyện) -> Khi xong, bật Preview: Thử cầm bút hoặc điện thoại lên trước camera và quan sát thanh dự đoán của AI đạt trên 90%.

Chọn New Project -> Pose Project -> Tạo 2 lớp nhãn: 'Ngồi học thẳng lưng (Đúng)' và 'Cúi sát mắt gù lưng (Sai)'.

Ngồi thẳng lưng trước camera, nhấn giữ ghi lại 60 khung hình khung xương -> Ngồi gù lưng, cúi đầu sát bàn ghi lại 60 khung hình khung xương thứ hai.

Nhấn Train Model -> Thử ngồi gù lưng xem thanh cảnh báo màu đỏ nhảy lên 99% -> Ý tưởng mở rộng: Kết nối loa phát chuông báo động nhắc nhở học sinh ngồi thẳng lưng bảo vệ cột sống!

Ví dụ: 'Nhiều bạn học sinh vứt rác lẫn lộn giữa rác hữu cơ, rác nhựa và pin độc hại tại căng tin trường'.

Lắp đặt 1 camera nhỏ trên nắp thùng rác kết nối mô hình nhận diện Teachable Machine phân loại: Nhựa (mở nắp xanh), Hữu cơ (mở nắp vàng), Pin/Kim loại (mở nắp đỏ).

Cần thu thập ảnh vỏ hộp sữa bẹp, chai nước khoáng, túi nilon. Xử lý khi gặp vật thể lạ AI chưa từng học: Hệ thống phát âm thanh hỏi lại người dùng để học thêm.

Liệt kê các kỹ năng công nghệ em đã thành thạo: Sử dụng công cụ AI, lập trình cơ bản, tìm kiếm thông tin khoa học, bảo mật mật khẩu tài khoản.

Nếu em muốn làm Bác sĩ: AI hỗ trợ đọc phim MRI; Nếu em muốn làm Họa sĩ/Thiết kế: AI gợi ý ý tưởng moodboard; Nếu em muốn làm Luật sư: AI tra cứu tiền lệ án văn bản.

Rèn luyện tư duy phản biện qua việc đặt câu hỏi 'Tại sao?', tập giao tiếp thấu cảm chia sẻ với bạn bè và không ngừng cập nhật công nghệ mới.

Chọn 1 đề tài cụ thể. Ví dụ: 'Ứng dụng AI phân loại lá cây bị sâu bệnh trong vườn trường' hoặc 'Chatbot gia sư ảo giải đáp thắc mắc phương pháp học tập cho học sinh lớp 10'.

Chụp 150 ảnh lá khỏe và lá sâu bệnh -> Huấn luyện mô hình Teachable Machine -> Kiểm tra độ chính xác đạt trên 90% -> Viết tài liệu hướng dẫn sử dụng.

Thiết kế slide thuyết trình 5 phút gồm: Vấn đề gặp phải -> Giải pháp AI -> Trình diễn sản phẩm trực tiếp (Live Demo) -> Bài học đạo đức và định hướng phát triển.