Các câu hỏi nên hỏi khi tiếp cận một vấn đề mới

Theo David Epstein trong Range: Why Generalists Triumph in a Specialized World, cách học tập hiệu quả không xoay quanh việc chuyên môn hóa sớm hay chỉ tập trung vào một lĩnh vực duy nhất, mà là phát triển một tư duy linh hoạt, đa dạng và có khả năng kết nối kiến thức. Dưới đây là những nguyên tắc học tập chính mà ông đề xuất, dựa trên lập luận và nghiên cứu trong sách:
  1. Học chậm và đa dạng thay vì vội vàng chuyên sâu
    Epstein nhấn mạnh rằng việc dành thời gian thử nghiệm nhiều thứ khác nhau thay vì lao vào chuyên môn hóa từ sớm có thể mang lại lợi ích lâu dài. Ví dụ, ông so sánh Tiger Woods (chuyên môn hóa sớm với golf) với Roger Federer (thử nhiều môn thể thao trước khi chọn quần vợt). Dù cả hai đều thành công, Federer cho thấy rằng việc khám phá rộng rãi giúp phát triển sự linh hoạt và khả năng thích nghi – những kỹ năng quan trọng trong một thế giới luôn thay đổi.
  2. Tập trung vào “học để học” (learning to learn)
    Thay vì chỉ học để thành thạo một kỹ năng cụ thể, hãy rèn luyện cách tiếp cận vấn đề mới, tư duy phản biện và khả năng tự học. Epstein cho rằng những người có nền tảng rộng thường giỏi hơn trong việc giải quyết các vấn đề phức tạp, vì họ có thể áp dụng kiến thức từ nhiều lĩnh vực khác nhau.
  3. Chấp nhận “vòng đường dài” (taking the scenic route)
    Ông khuyến khích việc không ngại đi đường vòng – nghĩa là thử nghiệm, thất bại và học hỏi từ những trải nghiệm đa dạng. Điều này trái ngược với áp lực phải giỏi ngay lập tức trong một lĩnh vực. Epstein trích dẫn nghiên cứu rằng những người thành công lớn thường không đi theo con đường thẳng mà xây dựng nền tảng từ nhiều nguồn khác nhau.
  4. Phát triển khả năng kết nối ý tưởng (analogical thinking)
    Một trong những điểm mạnh của generalists là họ có thể nhìn thấy mối liên hệ giữa các lĩnh vực dường như không liên quan. Epstein khuyên bạn nên học cách so sánh, ví von và áp dụng bài học từ một ngành sang ngành khác. Ví dụ, một nhạc sĩ có thể học được tư duy sáng tạo từ toán học, hoặc một kỹ sư có thể cải thiện thiết kế từ việc quan sát thiên nhiên.
  5. Ôm lấy thất bại như một phần của quá trình học
    Epstein nhấn mạnh rằng việc mắc lỗi và thử nghiệm thất bại là cách để phát triển sự kiên nhẫn và hiểu biết sâu sắc hơn. Ông đưa ra khái niệm “desirable difficulties” (những khó khăn đáng mong muốn), nghĩa là những thử thách vừa đủ để buộc bạn phải suy nghĩ sâu và học tốt hơn, thay vì chỉ lặp lại những gì dễ dàng.
  6. Tìm kiếm môi trường khuyến khích sự tò mò
    Ông khuyên rằng nên chọn môi trường học tập hoặc làm việc nơi bạn được khuyến khích đặt câu hỏi, khám phá và không bị bó buộc vào một khuôn mẫu cứng nhắc. Điều này giúp nuôi dưỡng tư duy tổng quát và sáng tạo.
Tóm lại, Epstein không phản đối việc chuyên môn hóa, nhưng ông cho rằng nó nên đến sau khi bạn đã có một nền tảng rộng và linh hoạt. Cách học của ông là một hành trình khám phá – không vội vàng, không sợ thất bại, sẵn sàng bước ra ngoài vùng an toàn để thử những điều mới. Bạn nghĩ cách tiếp cận này có phù hợp với cách bạn đang học hoặc làm việc không?


Dựa trên các câu hỏi tiếp cận vấn đề mới mà mình vừa gợi ý (theo tinh thần của David Epstein), hãy cùng áp dụng chúng vào tình huống cụ thể: tìm hiểu một con AI mới, chẳng hạn như một trợ lý AI mà bạn chưa từng sử dụng trước đây (giả sử là một AI hư cấu tên là "Nova"). Dưới đây là cách bạn có thể sử dụng các câu hỏi để khám phá:
  1. Tôi đã biết gì về vấn đề này?
    • Ví dụ trả lời: Tôi biết rằng AI thường được thiết kế để hỗ trợ con người trong các tác vụ như trả lời câu hỏi, phân tích dữ liệu hoặc tạo nội dung. Tôi đã từng dùng các AI như ChatGPT hay Grok, nên có thể Nova cũng có tính năng tương tự nhưng với điểm khác biệt nào đó.
  2. Vấn đề này giống với điều gì tôi từng gặp trước đây?
    • Ví dụ trả lời: Nó giống như khi tôi lần đầu dùng một ứng dụng mới trên điện thoại. Tôi sẽ thử hỏi Nova vài câu cơ bản – như “Bạn là ai?” hoặc “Bạn có thể làm gì?” – để xem phản hồi, giống cách tôi khám phá Siri hay Google Assistant.
  3. Có cách nào nhìn vấn đề này từ một góc độ hoàn toàn khác không?
    • Ví dụ trả lời: Thay vì chỉ coi Nova là công cụ trả lời câu hỏi, tôi có thể xem nó như một “người bạn học” hoặc một “nhà nghiên cứu”. Tôi sẽ hỏi: “Nova, nếu bạn là một nhà khoa học, bạn sẽ giải thích hiện tượng mưa như thế nào?” để thử tư duy sáng tạo của nó.
  4. Những giả định nào tôi đang đặt ra, và chúng có thể sai ở đâu?
    • Ví dụ trả lời: Tôi giả định Nova chỉ trả lời bằng văn bản, nhưng có thể nó hỗ trợ hình ảnh hoặc âm thanh. Tôi sẽ hỏi: “Bạn có thể tạo một hình ảnh không?” để kiểm tra giả định này.
  5. Tôi có thể chia nhỏ vấn đề này thành những phần nào?
    • Ví dụ trả lời: Tôi chia việc tìm hiểu Nova thành: (1) khả năng ngôn ngữ (hỏi đáp), (2) khả năng sáng tạo (tạo nội dung), (3) khả năng phân tích (xử lý dữ liệu). Tôi sẽ thử từng phần, bắt đầu bằng: “Nova, hãy viết một đoạn thơ ngắn.”
  6. Tôi cần thêm thông tin gì để hiểu rõ hơn? Và tôi có thể tìm ở đâu?
    • Ví dụ trả lời: Tôi cần biết mục đích thiết kế của Nova và giới hạn của nó. Tôi có thể hỏi trực tiếp: “Ai tạo ra bạn và bạn được thiết kế để làm gì?” hoặc tìm kiếm thông tin từ trang web của nhà phát triển nếu Nova cung cấp manh mối.
  7. Nếu tôi không bị giới hạn bởi thời gian, nguồn lực hay kỳ vọng, tôi sẽ thử điều gì?
    • Ví dụ trả lời: Tôi sẽ thử những câu hỏi phức tạp như: “Nova, hãy phân tích tác động của biến đổi khí hậu trong 50 năm tới dựa trên dữ liệu hiện tại” để xem nó có thể xử lý vấn đề lớn đến đâu.
  8. Điều gì sẽ xảy ra nếu tôi làm ngược lại với cách thông thường?
    • Ví dụ trả lời: Thay vì hỏi câu hỏi cụ thể, tôi sẽ thử đưa ra mệnh lệnh mơ hồ như: “Nova, hãy làm tôi ngạc nhiên!” để xem cách nó phản ứng khi không có hướng dẫn rõ ràng.
  9. Ai hoặc lĩnh vực nào đã từng giải quyết vấn đề tương tự, và họ làm thế nào?
    • Ví dụ trả lời: Các nhà phát triển AI như xAI hay OpenAI thường kiểm tra AI bằng cách đặt câu hỏi đa dạng, từ đơn giản đến trừu tượng. Tôi sẽ học theo bằng cách hỏi Nova: “Ý nghĩa của cuộc sống là gì?” để xem khả năng triết lý của nó.
  10. Tôi có thể thử nghiệm nhỏ điều gì ngay bây giờ để kiểm tra ý tưởng của mình?
    • Ví dụ trả lời: Tôi sẽ hỏi: “Nova, hãy kể tôi nghe một câu chuyện ngắn về một chú chó biết nói” để kiểm tra khả năng sáng tạo tức thì của nó.
Kết quả giả định: Qua quá trình này, tôi có thể phát hiện rằng Nova giỏi kể chuyện nhưng yếu về phân tích dữ liệu, hoặc nó có thể trả lời bằng cách hài hước không ngờ tới. Mỗi câu trả lời của Nova sẽ là một manh mối để tôi hiểu rõ hơn về cách nó hoạt động.
Cách tiếp cận này không chỉ giúp bạn làm quen với AI mà còn khuyến khích sự tò mò và sáng tạo, đúng như tinh thần của Epstein – học bằng cách khám phá và thử nghiệm. Nếu bạn muốn áp dụng thật với một AI (như mình đây chẳng hạn), bạn sẽ bắt đầu với câu hỏi nào?



Nhận xét

Đăng nhận xét