Là một sinh viên, đây là một người hướng dẫn hoàn hảo để trả lời tất cả những câu hỏi nóng bỏng của bạn về bất kỳ chủ đề khoa học nào. Nếu bạn là một sinh viên nâng cao, bạn có thể sử dụng nó để tạo ra các tóm tắt của các bài báo khoa học và tài liệu nghiên cứu. Bạn thậm chí có thể để nó dạy khoa học thông qua sự hài hước: “Như Albert Einstein có thể nói, ‘Tại sao con gà lại băng qua đường? Để biến khối lượng của nó thành năng lượng, tất nhiên!’ ” Dưới đây là một ví dụ gần đây về cách tôi đã sử dụng Khanmigo để hiểu về Ozempic, một loại thuốc tiểu đường mà mọi người đang sử dụng để giảm cân. Tôi muốn hiểu rõ hơn về cách nó hoạt động, và tôi thấy các thông tin trên báo chí, thậm chí cả những giải thích từ những nơi như Wikipedia, không thỏa mãn.
TÔI: Ozempic hoạt động như thế nào?
KHANMIGO: Ozempic, hả? Đó là một loại thuốc! Nhưng bạn có biết nó được sử dụng để làm gì không?
TÔI: Tôi biết nó ban đầu được dùng để điều trị tiểu đường, nhưng mọi người ngày càng sử dụng nó để giảm cân.
KHANMIGO: À, bạn đúng rồi! Ozempic được dùng cho tiểu đường. Nó cũng được sử dụng để giảm cân. Bạn có biết nó giúp với những điều này như thế nào không?
TÔI: Về mặt tiểu đường, tôi cho rằng nó giúp điều chỉnh lượng đường trong máu theo cách nào đó. Tôi không biết nó giúp giảm cân như thế nào.
KHANMIGO: Suy nghĩ tốt đấy! Ozempic thực sự giúp điều chỉnh lượng đường trong máu. Đối với việc giảm cân, nó hơi khác một chút. Bạn có đoán được nó có thể giúp mọi người giảm cân như thế nào không?
TÔI: Nó điều chỉnh lượng đường trong máu như thế nào? Tôi đoán rằng nó giúp mọi người giảm cân bằng cách làm cho họ ít đói hơn.
KHANMIGO: Đoán tuyệt vời! Ozempic thực sự giúp mọi người cảm thấy ít đói hơn. Còn về lượng đường trong máu, thì phức tạp hơn một chút. Bạn có biết cơ thể chúng ta thường điều chỉnh lượng đường trong máu như thế nào không?
TÔI: Insulin giúp các tế bào hấp thụ đường từ dòng máu. Khi lượng đường trong máu tăng lên, tuyến tụy của chúng ta sản xuất nhiều insulin hơn để giúp hấp thụ đường vào các tế bào.
KHANMIGO: Chính xác! Bây giờ, hãy nghĩ về điều này: Nếu cơ thể không sản xuất đủ insulin, hoặc insulin không hoạt động tốt, thì một loại thuốc như Ozempic có thể làm gì để giúp?
TÔI: Giúp sản xuất nhiều insulin hơn? Hoặc có thể làm cho insulin mạnh hơn theo cách nào đó.
KHANMIGO: Bạn đang đi đúng hướng! Ozempic không thực sự tạo ra nhiều insulin hơn, nhưng nó làm một điều tương tự. Bạn có thể nghĩ ra điều đó là gì không?
TÔI: Theo cách nào đó kích thích tuyến tụy sản xuất nhiều hơn.
KHANMIGO: Gần đúng! Ozempic không trực tiếp làm cho tuyến tụy sản xuất nhiều insulin hơn. Thay vào đó, nó bắt chước một hormone trong cơ thể bạn kích thích sản xuất insulin khi lượng đường trong máu cao. Bạn có đoán được hormone này còn làm gì khác có thể giúp giảm cân không?
TÔI: Ức chế cơn đói?
KHANMIGO: Chính xác! Hormone này, gọi là GLP-1, cũng giúp ức chế cơn đói. Vì vậy, Ozempic bắt chước hormone này, giúp điều chỉnh lượng đường trong máu và giảm cơn đói. Điều đó có rõ ràng không?
TÔI: Có. GLP-1 là viết tắt của cái gì?
KHANMIGO: GLP-1 là viết tắt của Glucagon-Like Peptide-1. Nghe có vẻ khó nhỉ? Bạn có biết glucagon là gì không?
TÔI: Vâng. Đó là một hormone khác khiến lượng đường trong máu tăng lên bằng cách kích thích gan chuyển đổi glycogen dự trữ thành glucose.
KHANMIGO: Chính xác! Bây giờ, GLP-1 được gọi là “giống glucagon,” nhưng thực tế nó có tác động ngược lại với glucagon. Bạn có đoán tại sao nó lại được gọi là “giống glucagon” không?
TÔI: Có thể cấu trúc của nó tương tự?
KHANMIGO: Bạn thật thông minh! Thực sự, GLP-1 và glucagon có cấu trúc tương tự, nhưng chúng có tác động ngược lại lên lượng đường trong máu. Thật thú vị phải không?
TÔI: Quay lại một vài bước, GLP-1 (hoặc Ozempic) làm tăng insulin như thế nào nếu nó không trực tiếp kích thích sản xuất insulin trong tuyến tụy?
KHANMIGO: Câu hỏi hay! GLP-1 (và Ozempic, theo cách này) hoạt động bằng cách gắn vào một số tế bào trong tuyến tụy. Việc gắn này kích thích các tế bào này giải phóng insulin. Vì vậy, mặc dù nó không trực tiếp kích thích sản xuất insulin, nhưng nó kích thích việc giải phóng insulin. Điều đó có làm rõ mọi thứ không?
TÔI: Tôi hiểu rồi. Nó chủ yếu là về việc giải phóng insulin đã được sản xuất hơn là giúp sản xuất thực tế.
KHANMIGO: Chính xác! Bạn đã hiểu. Thật tuyệt vời khi cơ thể chúng ta và thuốc men hoạt động như thế nào? Hãy chú ý rằng Khanmigo đã có thể trả lời những câu hỏi khá tinh vi của tôi chỉ trong vài phút. Nó thậm chí đã giúp tôi suy nghĩ về một số khái niệm mà tôi có thể không hỏi về chúng nếu không có nó. Hãy chú ý đến cách nó buộc tôi phải suy nghĩ và tạo ra các giả thuyết của riêng mình thay vì chỉ đưa ra một lời giải thích. Nó cũng đã dành thời gian để hiểu sự hiểu biết của tôi và đã thúc đẩy tôi vào một số trường hợp khái niệm thú vị. Đây không chỉ là một sự hướng dẫn tốt. Đây là một phương pháp giảng dạy đẳng cấp thế giới giúp việc đặt câu hỏi và học hỏi trở nên thú vị, sâu sắc và đáng nhớ hơn.
1 + 1 = Khép lại khoảng cách toán học
John Spencer dạy các giáo viên. Đó là đầu năm 2023, và các sinh viên của ông tại Đại học George Fox sắp sửa bước vào những lớp học thực sự với tư cách là giáo viên, nhưng các chatbot trí tuệ nhân tạo sẽ đến trước. Khác với hầu hết các giáo viên vào thời điểm này trong việc triển khai ChatGPT, Spencer là một người ủng hộ mạnh mẽ việc giáo viên sử dụng AI sinh tạo trong lớp học của họ. Ông nói với các sinh viên giáo viên rằng họ sẽ cần phải chấp nhận các mô hình ngôn ngữ lớn như một công cụ tăng năng suất cho giáo viên. “Nhưng tôi có thể cảm nhận được sự lo lắng của họ quay trở lại với tôi,” ông nói. Để thuyết phục họ, ông đã cho họ làm toán, cả theo nghĩa đen và nghĩa bóng. Chính trong việc dạy toán mà ông thấy công nghệ rõ ràng nâng cao việc học tập tập trung vào học sinh. Tại đây, ông đã mở ChatGPT cho lớp học của mình. Ông yêu cầu bot giải thích khái niệm p-value, một thước đo xác suất và là một trong những điều quan trọng nhất mà sinh viên cần nắm vững trong thống kê. Chỉ vài giây sau, AI đã đưa ra một câu trả lời khá tốt. Khá tốt, nhưng không xuất sắc. Vì vậy, Spencer đã gõ vào ChatGPT, “Giải thích điều này bằng những từ đơn giản mà một thiếu niên 15 tuổi có thể hiểu.” ChatGPT đã trả lời với một câu trả lời mới, chỉ khác là bây giờ nó đưa ra cho Spencer các ví dụ cụ thể để cố gắng xây dựng một sự hiểu biết khái niệm trong toán học. Nếu ông không thích, ông có thể nhấn nút “Thử lại”, và nó sẽ cung cấp cho ông một câu trả lời hoàn toàn mới. Nếu phản hồi mà ChatGPT đưa ra tốt nhưng vẫn để lại một số câu hỏi, Spencer đã điều chỉnh lại câu hỏi của mình.
—
**Giải thích ELI5:**
1. **Insulin**: Là một hormone giúp cơ thể sử dụng đường từ thực phẩm. Nếu không có insulin, đường sẽ không vào được tế bào.
2. **Hormone**: Là chất hóa học trong cơ thể giúp điều chỉnh các hoạt động như cảm giác đói hay mức đường trong máu.
3. **P-value**: Là một số dùng trong thống kê để cho biết liệu một kết quả có thể xảy ra ngẫu nhiên hay không. Nếu p-value nhỏ, điều đó có nghĩa là kết quả rất có thể không phải do ngẫu nhiên.
**Giải thích thuật ngữ khó hiểu:**
– **Ozempic**: Là một loại thuốc dùng để điều trị bệnh tiểu đường và cũng được sử dụng để giảm cân.
– **GLP-1**: Là viết tắt của Glucagon-Like Peptide-1, một hormone giúp điều chỉnh lượng đường trong máu và ức chế cơn đói.
– **P-value**: Là một thước đo trong thống kê giúp xác định tính xác thực của một kết quả.
Giả sử câu trả lời toán học có vẻ hơi trừu tượng. Spencer đã đơn giản hỏi ChatGPT một ví dụ cụ thể về cách sử dụng giá trị p (p-value) trong một điều gì đó cụ thể—ví dụ, trong bối cảnh truyện tranh. ChatGPT đã trả lời: “Chắc chắn rồi! Giả sử bạn là một nhà xuất bản truyện tranh và bạn muốn xác định xem có sự khác biệt đáng kể nào về độ phổ biến giữa hai nhân vật siêu anh hùng, ‘Siêu Anh Hùng A’ và ‘Siêu Anh Hùng B,’ trong số những người đọc truyện tranh hay không. Để thực hiện một nghiên cứu, bạn chọn ngẫu nhiên một mẫu người đọc truyện tranh và hỏi họ đánh giá sở thích của họ đối với Siêu Anh Hùng A hoặc Siêu Anh Hùng B. Các đánh giá được thu thập trên thang điểm từ 1 đến 10, với điểm số cao hơn cho thấy sở thích mạnh mẽ hơn. Để xác định xem có sự khác biệt thống kê đáng kể nào về độ phổ biến giữa hai siêu anh hùng này hay không, một bài kiểm tra thống kê, chẳng hạn như bài kiểm tra t hai mẫu (two-sample t-test), có thể được sử dụng. Bài kiểm tra này định lượng sức mạnh của bằng chứng chống lại giả thuyết không (null hypothesis), cho rằng không có sự khác biệt về độ phổ biến.” Điều mà Spencer đang làm là đưa phản hồi cho AI về những gì anh nghĩ sẽ hữu ích hơn. Mỗi câu trả lời mà nó đưa ra cho anh đều cụ thể hơn câu trước, với từ vựng học thuật ít hơn và cú pháp dễ hiểu hơn. Quan điểm thậm chí còn chuyển từ ngôi thứ ba sang ngôi thứ hai, khiến câu trả lời trở nên trực tiếp và cá nhân hơn. “Các giáo viên sinh viên của tôi thấy rằng ChatGPT cung cấp cho họ những ví dụ ngay lập tức để tham khảo, và những bài học tốt hơn, sáng tạo hơn và gắn liền với bối cảnh của các lớp học thực tế mà họ sẽ giảng dạy,” Spencer nói. Nếu họ đã nhận được sức mạnh này từ ChatGPT, vốn không được xây dựng cho mục đích giáo dục và chạy trên GPT-3.5, hãy tưởng tượng những gì họ sẽ sớm có thể đạt được khi sử dụng trí tuệ nhân tạo thế hệ tiếp theo, được xây dựng đặc biệt cho giáo dục, với khả năng ghi nhớ và khả năng tạo ra các bài học sâu sắc. Khanmigo cũng làm tốt hơn nhiều trong việc hiểu vị trí của học sinh và đặt câu hỏi để thực sự giúp người học tiếp thu một khái niệm. Từ những ngày đầu của Khan Academy, chúng tôi đã mơ ước về một thế giới nơi học sinh nhận được sự hỗ trợ trực tiếp bất cứ khi nào họ muốn, và cha mẹ, bạn bè, gia sư và giáo viên có thông tin ngay trong tầm tay để cung cấp thêm sự giúp đỡ. Chúng tôi đã làm điều này thông qua các bài tập động, phần mềm, video và công cụ dành cho giáo viên. Tuy nhiên, nó vẫn chưa đạt đến mức tương tác gia sư hoàn chỉnh. Các mô hình AI ban đầu như GPT-2 và GPT-3 tạo ra văn bản có vẻ mạch lạc nhưng gặp khó khăn với lý luận, đặc biệt là trong toán học trừu tượng. GPT-4 là công nghệ đầu tiên dường như có sức mạnh để mô phỏng một gia sư có phương pháp giáo dục hợp lý. Nó tốt hơn nhiều trong toán học, nhưng nó cũng gặp vấn đề. Trong tinh thần dũng cảm có học thức, chúng tôi quyết định rằng có lẽ với các lớp sửa lỗi toán học bổ sung, cách gợi ý cẩn thận và sự giúp đỡ từ nội dung của Khan Academy đã được kiểm duyệt bởi con người, chúng tôi có thể xây dựng dựa trên GPT-4 để biến Khanmigo thành gia sư AI chất lượng cao đầu tiên trên thế giới. Kết quả là một gia sư không chỉ giải quyết toán học chính xác hơn nhiều so với bất kỳ ai mong đợi mà còn thực hiện các tương tác gia sư xung quanh toán học một cách đúng đắn. Nó hoạt động như một chuyên gia về phương pháp giáo dục, được imbued với mức độ khiêm tốn, nhã nhặn và tò mò thích hợp. Nó cũng có khả năng “hiểu” học sinh khi họ giải thích lý do của mình. Khi một học sinh gặp khó khăn với một bài toán, gia sư AI sẽ hỏi: “Bạn nghĩ bước tiếp theo là gì?” Và nếu học sinh, giả sử, không phân phối đúng cách, AI của chúng tôi “nghĩ” ở hậu trường. Tức là, Khanmigo xem xét cách nó có thể tiếp cận vấn đề khác đi. Bot không chia sẻ thông tin đó với học sinh. Thay vào đó, AI thường sẽ nói điều gì đó như: “Chà, tôi có một cái gì đó hơi khác với bạn. Bạn có thể giải thích lý do của bạn cho tôi không?” Khi học sinh giải thích lý do của mình, AI có thể chẩn đoán các khoảng trống trong kiến thức toán mà chúng tôi thường có thể bỏ lỡ mà không có nó. Nó có thể đánh dấu các giả định và làm nổi bật các điểm mù, và sau đó, từng bước một, nó sẽ giúp giải quyết những hiểu lầm và lấp đầy bất kỳ khoảng trống học tập nào. Tại đây, một học sinh có thể hỏi Khanmigo về các giải thích, ví dụ, hoặc hướng dẫn. Đổi lại, Khanmigo sẽ phản hồi các câu hỏi về toán của từng học sinh và cung cấp các giải thích, ví dụ và bài tập được điều chỉnh. Điều này có nghĩa là học sinh có thể học toán theo tốc độ của riêng họ và tập trung vào những lĩnh vực mà họ cần hỗ trợ nhiều hơn. Khanmigo mạnh mẽ và tinh vi hơn nhiều so với ChatGPT. Hãy xem cách nó trả lời câu hỏi của học sinh về giá trị p: HỌC SINH: Giá trị p là gì? KHANMIGO: À, giá trị p! Đó là một khái niệm thú vị trong thống kê. Nhưng trước khi chúng ta đi sâu vào, bạn có thể cho tôi biết bạn biết gì về kiểm tra giả thuyết không? HỌC SINH: Tôi biết một chút. KHANMIGO: Tuyệt vời! Bây giờ, khi bạn thực hiện một bài kiểm tra giả thuyết, bạn đang cố gắng tìm hiểu điều gì? HỌC SINH: Xem việc làm điều gì đó có gây ra sự khác biệt thống kê đáng kể hay không. KHANMIGO: Chính xác! Bây giờ, bạn nghĩ giá trị p nằm ở đâu trong quá trình xác định sự khác biệt thống kê này? HỌC SINH: Tôi không biết. KHANMIGO: Không sao cả! Hãy nghĩ về nó theo cách này: Khi bạn tung một đồng xu, xác suất để ra mặt ngửa là bao nhiêu? HỌC SINH: 50 phần trăm. KHANMIGO: Đúng rồi! Bây giờ, nếu bạn tung một đồng xu mười lần và ra mặt ngửa chín lần, bạn có nghĩ điều gì đó là lạ không? HỌC SINH: Có thể. Nhưng có một số khả năng rằng điều đó sẽ xảy ra ngay cả với một đồng xu công bằng. KHANMIGO: Chính xác! Bây giờ, bạn có thể đoán giá trị p có thể đại diện cho điều gì trong kịch bản này không? HỌC SINH: Xác suất để ra chín mặt ngửa trong mười lần tung? KHANMIGO: Bạn đang đi đúng hướng! Giá trị p thực sự là xác suất để có được một kết quả cực đoan hoặc cực đoan hơn so với những gì bạn quan sát được, giả sử giả thuyết không đúng (null hypothesis) là đúng. Trong ví dụ về đồng xu của chúng ta, giả thuyết không đúng sẽ là đồng xu là công bằng. Vì vậy, giá trị p sẽ là xác suất để ra chín hoặc nhiều hơn mặt ngửa trong mười lần tung nếu đồng xu là công bằng. Có hiểu không? HỌC SINH: Vậy làm thế nào bạn có thể xác định xem giả thuyết không đúng không đúng? Rằng đồng xu không công bằng? KHANMIGO: Câu hỏi hay! Chúng tôi thường đặt một ngưỡng, thường được gọi là mức độ ý nghĩa (significance level – thường là 0.05). Nếu giá trị p nhỏ hơn ngưỡng này, chúng tôi bác bỏ giả thuyết không đúng, cho thấy đồng xu có thể không công bằng.
—
**Giải thích ELI5:**
– **Giá trị p (p-value)**: Hãy tưởng tượng bạn đang tung đồng xu. Nếu bạn ra mặt ngửa rất nhiều lần, bạn sẽ tự hỏi liệu đồng xu có công bằng không. Giá trị p giúp bạn biết xác suất để có được kết quả như vậy nếu đồng xu thật sự công bằng. Nếu xác suất này rất thấp, có thể đồng xu không công bằng.
– **Giả thuyết không (null hypothesis)**: Đây là giả thuyết mà bạn bắt đầu với, cho rằng không có sự khác biệt. Ví dụ, bạn nghĩ rằng đồng xu là công bằng, tức là không có gì đặc biệt xảy ra khi bạn tung nó.
**Giải thích thuật ngữ khó hiểu:**
– **Giá trị p (p-value)**: Là một chỉ số trong thống kê cho biết xác suất để có được kết quả quan sát được hoặc cực đoan hơn nếu giả thuyết không đúng là đúng.
– **Kiểm tra giả thuyết (hypothesis testing)**: Là một phương pháp thống kê để xác định xem có đủ bằng chứng để bác bỏ giả thuyết không đúng hay không.
– **Mức độ ý nghĩa (significance level)**: Là một ngưỡng được đặt ra (thường là 0.05) để quyết định xem giá trị p có đủ thấp để bác bỏ giả thuyết không đúng hay không.
– **Bài kiểm tra t hai mẫu (two-sample t-test)**: Là một phương pháp thống kê để so sánh hai nhóm và xem liệu có sự khác biệt đáng kể nào giữa chúng hay không.
