So sánh việc con người học tập để lấy bằng cấp với việc các mô hình AI như Gemini, ChatGPT, và Meta AI được huấn luyện dữ liệu, chúng ta thấy những điểm khác biệt cơ bản về bản chất, mục tiêu và quá trình:

1. Bản chất của việc học/huấn luyện:

  • Con người: Học tập là một quá trình sinh học, nhận thức và xã hội phức tạp. Nó liên quan đến việc xây dựng kiến thức, phát triển kỹ năng, hình thành tư duy phản biện, khả năng sáng tạo, cảm xúc, đạo đức và sự hiểu biết về thế giới thông qua kinh nghiệm, tương tác xã hội, giáo dục chính quy và tự học. Việc lấy bằng cấp là sự công nhận cho quá trình tích lũy kiến thức và kỹ năng đó, thể hiện khả năng áp dụng chúng vào các tình huống thực tế.
  • AI (Gemini, ChatGPT, Meta AI): "Học" của AI thực chất là quá trình "huấn luyện" mô hình trên một lượng lớn dữ liệu. Các mô hình này học cách nhận diện các mẫu, mối quan hệ thống kê và cấu trúc trong dữ liệu để đưa ra dự đoán, tạo ra văn bản, hình ảnh hoặc phản hồi phù hợp với đầu vào. Chúng không thực sự "hiểu" theo cách con người hiểu, không có ý thức, cảm xúc hay tư duy độc lập.

2. Mục tiêu:

  • Con người: Mục tiêu của việc học không chỉ là tiếp thu kiến thức mà còn là phát triển bản thân, nâng cao năng lực giải quyết vấn đề, đóng góp cho xã hội, và đạt được các mục tiêu cá nhân (như nghề nghiệp, sự nghiệp). Bằng cấp là một minh chứng cho năng lực đó và là điều kiện để tiếp cận các cơ hội.
  • AI: Mục tiêu chính của việc huấn luyện AI là tối ưu hóa hiệu suất của mô hình để thực hiện các nhiệm vụ cụ thể một cách hiệu quả nhất (ví dụ: tạo văn bản trôi chảy, trả lời câu hỏi chính xác, dịch ngôn ngữ).

3. Quá trình thu nạp và xử lý thông tin:

  • Con người:
    • Đa giác quan: Học thông qua thị giác, thính giác, xúc giác, vị giác, khứu giác và các trải nghiệm thực tế.
    • Học tập có mục đích và theo ngữ cảnh: Con người thường học với một mục đích rõ ràng, kết nối thông tin mới với kiến thức đã có và hiểu sâu sắc ngữ cảnh.
    • Suy luận, sáng tạo, tư duy phản biện: Con người có khả năng suy luận logic, đưa ra kết luận mới, sáng tạo ra những ý tưởng độc đáo, và đánh giá thông tin một cách khách quan.
    • Khả năng khái quát hóa và học từ ít dữ liệu: Con người có thể học từ một vài ví dụ và khái quát hóa cho nhiều tình huống khác nhau.
    • Phản hồi và điều chỉnh: Quá trình học của con người liên tục được điều chỉnh thông qua phản hồi từ môi trường và xã hội.
    • Trí tuệ cảm xúc và xã hội: Con người học cách tương tác, đồng cảm, và hiểu các tín hiệu xã hội, điều này rất quan trọng trong việc học hỏi và giao tiếp.
  • AI:
    • Dựa trên dữ liệu: AI học hoàn toàn dựa trên dữ liệu đã được cung cấp (văn bản, hình ảnh, âm thanh, video...).
    • Nhận dạng mẫu và thống kê: AI tìm kiếm các mẫu và mối quan hệ thống kê trong dữ liệu huấn luyện để đưa ra phản hồi.
    • Không có suy luận theo nghĩa con người: AI không thực sự "suy luận" hay "sáng tạo" theo cách con người làm mà là tạo ra các kết quả dựa trên các mẫu đã học.
    • Yêu cầu lượng lớn dữ liệu: Các mô hình AI lớn như Gemini, ChatGPT cần lượng dữ liệu khổng lồ để đạt được hiệu suất cao.
    • Giới hạn bởi dữ liệu huấn luyện: AI chỉ có thể trả lời hoặc tạo ra nội dung trong phạm vi dữ liệu mà nó đã được huấn luyện. Nó không thể tự động tạo ra kiến thức hoặc hiểu biết mới hoàn toàn ngoài dữ liệu đó.
    • Thiếu trí tuệ cảm xúc và đạo đức: AI không có khả năng hiểu hay thể hiện cảm xúc, và không có đạo đức hay giá trị cá nhân để định hướng quyết định.

Tóm lại, việc con người học để lấy bằng cấp là một quá trình phát triển toàn diện về tri thức, kỹ năng, và nhân cách, hướng tới sự đóng góp và phát triển bản thân. Trong khi đó, việc AI được huấn luyện là một quá trình kỹ thuật nhằm trang bị cho mô hình khả năng xử lý và tạo ra thông tin dựa trên dữ liệu, phục vụ các mục đích cụ thể. Hai quá trình này có những điểm tương đồng về mặt "tiếp thu thông tin" nhưng hoàn toàn khác biệt về bản chất và chiều sâu.