Giáo án Bài 1. Làm quen với Trí tuệ nhân tạo

Kích hoạt kiến thức nền của HS về máy tính và các ứng dụng thông minh đã gặp trong đời sống; xác định vấn đề cần tìm hiểu của bài.

GV đưa ra 4 ví dụ: (1) máy tính bỏ túi cộng hai số; (2) đồng hồ báo thức kêu đúng giờ đã đặt; (3) ứng dụng nhận diện khuôn mặt để mở khóa điện thoại; (4) trợ lí ảo trả lời câu hỏi bằng tiếng Việt. Câu hỏi: “Ví dụ nào em cho là AI? Vì sao em nghĩ vậy?”

HS giơ tay chọn ví dụ (3) và (4) là AI; nêu được ý: AI là hệ thống làm được việc cần trí tuệ như nhận biết và xử lí ngôn ngữ; (1) và (2) chỉ thực hiện quy tắc cố định. GV ghi tên bài “Làm quen với Trí tuệ nhân tạo” và hai câu hỏi trọng tâm lên bảng.

Nêu được khái niệm AI và phân biệt được hệ chuyên gia (tri thức và luật) với hệ học máy (rút quy luật từ dữ liệu); giải thích được vì sao chương trình tính theo công thức cố định không phải AI.

HS làm việc theo cặp với Phiếu học tập số 1, đọc phần “Hiểu cách hoạt động” trong trang NeoEdu hoặc sách giáo khoa; xác định đặc điểm của hệ chuyên gia và hệ học máy; xét ví dụ bộ phân loại ảnh lá được điều chỉnh từ ảnh có nhãn và chương trình tính diện tích theo công thức cố định.

Nội dung HS hoàn thành trên Phiếu học tập số 1:

• AI là lĩnh vực nghiên cứu và xây dựng hệ thống thực hiện nhiệm vụ cần năng lực trí tuệ như nhận biết, suy luận, học và xử lí ngôn ngữ.
• Hệ chuyên gia: dựa trên tri thức và luật do con người viết sẵn.
• Hệ học máy: rút quy luật từ dữ liệu, ví dụ bộ phân loại lá được điều chỉnh từ ảnh có nhãn.
• Chương trình tính diện tích theo công thức cố định không được coi là AI, vì nó không học và không tự rút ra quy luật từ dữ liệu; chạy nhanh không làm nó thành AI.

Giải thích được AI chuyên biệt chỉ làm tốt một phạm vi nhiệm vụ; vận dụng được cách tính độ chính xác trên tập kiểm tra và nêu được giới hạn của kết quả đó.

GV đưa ví dụ tự biên soạn: bộ phân loại ảnh lá có 20 ảnh kiểm tra chưa dùng để huấn luyện, dự đoán đúng 17 ảnh và sai 3 ảnh. Câu hỏi 1: “Tính độ chính xác trên tập kiểm tra này.” Câu hỏi 2: “Có thể kết luận mô hình đúng với mọi cây ngoài thực tế không? Vì sao?” Câu hỏi 3: “Nếu một AI nhận dạng ảnh tốt, có thể nói nó hiểu mọi tình huống như con người không?”

• Độ chính xác: $\dfrac{17}{20}=0{,}85=85\%$ trên tập kiểm tra đã nêu.
• Không thể kết luận đúng với mọi cây, vì phân bố ảnh và điều kiện chụp ngoài thực tế có thể khác tập kiểm tra.
• Không. AI chuyên biệt tốt ở một nhiệm vụ không chứng minh hiểu mọi lĩnh vực; cần đánh giá năng lực theo nhiệm vụ và điều kiện cụ thể.
• HS ghi vào vở: “Kết quả chỉ đúng với tập kiểm tra đã dùng; phải nêu rõ điều kiện khi kết luận.”

Củng cố khái niệm AI, phân biệt hệ học máy với chương trình cố định và tính được độ chính xác của mô hình trên tập kiểm tra.

HS làm các bài tập sau:

1. Hệ nào thể hiện học từ dữ liệu? A. Máy tính cộng hai số theo phép cộng cố định; B. Bộ phân loại lá được điều chỉnh từ ảnh có nhãn; C. Đồng hồ báo thức theo giờ đặt sẵn; D. Tệp văn bản chỉ lưu chữ.
2. Nhận định nào đúng về AI chuyên biệt? A. Tốt ở một nhiệm vụ không chứng minh hiểu mọi lĩnh vực; B. Luôn không sai; C. Có cùng mọi khả năng của con người; D. Không cần dữ liệu hay tri thức.
3. Chỉ cần chạy một phép tính nhanh thì chương trình chắc chắn là AI. Đúng hay sai?
4. Mô hình đúng 17 trong 20 ảnh kiểm tra độc lập. Tỉ lệ đúng theo phần trăm là bao nhiêu?
5. Mô hình đúng 85% trên tập kiểm tra nghĩa là mọi loại lá ngoài thực tế đều có xác suất đúng như nhau. Đúng hay sai?

Đáp án:

1. B. Ảnh có nhãn được dùng để điều chỉnh mô hình, khác với việc chỉ thực hiện quy tắc cố định.
2. A. Phạm vi năng lực phải được đánh giá theo nhiệm vụ và điều kiện.
3. Sai. Tốc độ không phải tiêu chí phân biệt năng lực AI.
4. 85 (vì $\dfrac{17}{20}\times 100=85\%$), kết luận chỉ đúng cho tập kiểm tra đã nêu.
5. Sai. Phân bố ảnh và điều kiện chụp có thể khác, cần đánh giá giới hạn của kết quả.

Vận dụng kiến thức về giới hạn của AI để ứng xử đúng khi dùng trợ lí tạo văn bản; biết kiểm chứng nguồn và bảo vệ thông tin cá nhân.

Tình huống: Trợ lí AI đưa ra lời khuyên chăm cây và nêu tên một tài liệu chăm cây nhưng em không tìm được bản gốc. Câu hỏi: “Em làm gì? Vì sao không nên trích dẫn nguồn chưa kiểm chứng?” Gợi ý: tìm theo tác giả hoặc tựa trong thư viện, cơ quan chuyên môn; nếu không kiểm chứng được thì bỏ nguồn và thay bằng nguồn đọc trực tiếp.

• Không trích dẫn tài liệu như đã xác minh khi chưa thấy bản gốc.
• Tìm tài liệu theo tác giả hoặc tựa ở thư viện, trang của cơ quan chuyên môn; nếu không tìm thấy thì bỏ nguồn đó.
• Ghi rõ phần này là do AI gợi ý, chưa được kiểm chứng.
• Không gửi thông tin cá nhân hoặc ảnh của người khác để hỏi thêm AI.