Cách tốt nhất để sử dụng AI cho việc học

Lời nói đầu

Tôi luôn tự tin vào khả năng học hỏi của mình. Hồi trung học, tôi nằm trong top 10 đội tuyển Olympic Vật lý Quốc gia. Lên đại học, tôi nhận được Giải thưởng của Hiệu trưởng khi hoàn thành các khóa học cấp tiến sĩ ngay từ năm nhất. Sau này trong sự nghiệp, tôi thành lập một startup và tự học mọi thứ cần thiết để xây dựng sản phẩm phần mềm và mở rộng một doanh nghiệp hiện đang phục vụ khách hàng tại hơn 100 quốc gia. Trải qua tất cả những điều đó, tôi chưa bao giờ cảm thấy cần phải thay đổi cách mình học — nó hiệu quả và đáng tin cậy.

Tuy nhiên, sự trỗi dậy của AI đã thay đổi mọi thứ. Tôi nhận ra rằng dù các phương pháp học tập ban đầu của tôi có hiệu quả, giờ đây chúng có thể được nâng lên một tầm cao hoàn toàn mới. Nhiều người sử dụng AI để tăng hiệu suất học tập — ví dụ, bằng cách tóm tắt tài liệu dày đặc thành các gạch đầu dòng ngắn gọn hoặc dịch văn bản nước ngoài sang tiếng mẹ đẻ — về cơ bản là cho phép họ làm những gì họ đã làm, chỉ là nhanh hơn. Nhưng tôi nhận thấy rằng những lợi ích về hiệu suất này, khi tích lũy lại, sẽ hé lộ một sự chuyển đổi sâu sắc hơn: các phương pháp học tập từng có vẻ quá tốn thời gian để thử nay bỗng trở nên khả thi. Do đó, tôi nghĩ câu hỏi quan trọng nhất không phải là "làm thế nào để học hiệu quả hơn", mà là "làm thế nào để có khả năng học những kiến thức phức tạp, trừu tượng và thách thức hơn." Suy cho cùng, tôi tin rằng giá trị của việc học không nằm ở việc tích lũy càng nhiều kiến thức càng tốt, mà ở việc trau dồi khả năng suy nghĩ sâu sắc hơn về những câu hỏi quan trọng. Và thường thì, những câu hỏi quan trọng nhất cũng là những câu hỏi đòi hỏi kiến thức khó và thách thức nhất.

Hãy xem xét trường hợp học cơ học lượng tử. Đọc một cuốn sách giáo khoa học thuật tốt nhất có thể mất 200 giờ — một điều bạn không bao giờ có thể biện minh nếu bạn chỉ có 20 giờ rảnh rỗi như một người đi làm chuyên nghiệp. Trong thời đại tiền AI, bạn có thể sẽ dành 20 giờ đó cho các sách giới thiệu phổ thông, video YouTube hoặc các bài viết trên web. Với AI, bạn giờ đây có hai lựa chọn:

1. Sử dụng AI để đọc lướt các tài liệu phổ thông nhanh hơn.
2. Sử dụng AI để bắt đầu đọc cuốn sách giáo khoa học thuật tốt nhất.

Tôi cho rằng con đường đầu tiên dẫn đến lợi nhuận giảm dần, trong khi con đường thứ hai — mặc dù không giúp bạn đọc hết cả cuốn sách giáo khoa — có thể mở ra cánh cửa đến sự hiểu biết sâu sắc hơn trong một khoảng thời gian có thể quản lý được. Và trong một kỷ nguyên mà thông tin sai lệch lan truyền dễ dàng, tôi tin rằng việc tiếp xúc với các nguồn tài liệu gốc có giá trị hơn bao giờ hết.

Trong bài viết này, tôi sẽ hướng dẫn bạn từng bước cách tôi đã sử dụng AI để tự học một cuốn sách giáo khoa. Với sự giúp đỡ của nó, những tiến bộ về cả chiều sâu và chất lượng học tập của tôi thật đáng kinh ngạc, và tôi muốn chia sẻ sự phấn khích đó với bạn.

Cuốn sách tôi đã chọn là Pattern Recognition and Machine Learning (PRML) của Christopher Bishop — một tác phẩm kinh điển dày 710 trang có sẵn dưới dạng PDF miễn phí từ Microsoft Research. Tôi chọn cuốn sách này vì nó dành cho sinh viên đại học năm cuối hoặc sinh viên tiến sĩ năm nhất, khiến nó có phần thách thức đối với những người ngoài ngành. Để minh họa, tôi sẽ chỉ tập trung vào 32 trang đầu tiên. Mặc dù ví dụ của tôi đến từ khoa học máy tính, phương pháp tôi sẽ trình bày áp dụng cho bất kỳ nguồn tài liệu dày đặc, dài dòng nào trong bất kỳ lĩnh vực nào.

Trong phần phụ lục, tôi cũng sẽ chỉ cho bạn cách sử dụng AI để quyết định cuốn sách nào đáng để bạn dành thời gian, và tôi sẽ chia sẻ một số trang web tuyệt vời cung cấp sách giáo khoa hợp pháp và miễn phí trực tuyến. Tin hay không tùy bạn, có một số lượng lớn các sách giáo khoa chất lượng cực cao có sẵn ở định dạng PDF — nhiều cuốn được phát hành theo dạng truy cập mở và được coi là một trong những cuốn sách tốt nhất.

Những công cụ bạn sẽ cần

Trước khi giải thích cách tôi sử dụng AI để học, tôi muốn nêu ra các yếu tố cốt lõi cần thiết cho quá trình này:

• Một tệp PDF của nguồn tài liệu học tập của bạn (xem phụ lục)
• Một công cụ phân tích PDF chất lượng cao có OCR có thể trích xuất văn bản, hình ảnh, bảng và phương trình.
• Quyền truy cập vào một mô hình AI
• Một bảng trắng kỹ thuật số có tính năng ghi chú

Bạn không nhất thiết cần tất cả những thứ này để hưởng lợi từ việc học tập được hỗ trợ bởi AI. Tuy nhiên, bạn càng có nhiều công cụ trong số này, chúng càng cộng hưởng để nâng cao khả năng học tập của bạn — điều mà tôi sẽ chứng minh ngay sau đây.

Trong bài viết này, tôi sẽ sử dụng Heptabase làm công cụ minh họa. Lý do chính là tôi đã cùng đội ngũ của mình xây dựng công cụ này đặc biệt để phục vụ cho phương pháp học tập này. Nó đã tích hợp tất cả các yếu tố trên, vì vậy điều duy nhất bạn cần mang theo là một tệp PDF.

Minh họa phương pháp

Bước 1: Phân tích PDF

Khi bạn có tệp PDF của tài liệu học tập, bước đầu tiên là phân tích nó. Mặc dù hầu hết các công cụ AI cho phép bạn đặt câu hỏi về một tệp PDF, việc phân tích mang lại những lợi ích đáng kể. Nếu không phân tích, hầu hết các mô hình AI không thực sự đọc toàn bộ PDF làm ngữ cảnh. Thay vào đó, chúng chỉ xử lý những phần mà chúng cho là "liên quan" đến câu hỏi của bạn — và phương pháp xác định sự liên quan của chúng (thường dựa trên RAG) còn xa mới hoàn hảo.

Bằng cách phân tích PDF, bạn có quyền kiểm soát những phần nào AI phải sử dụng làm ngữ cảnh. Điều này cải thiện đáng kể độ tin cậy và độ chính xác. Ví dụ, bạn có thể đặt câu hỏi dựa trên một phạm vi trang cụ thể hoặc các đoạn văn được chọn thủ công. Bạn cũng có thể yêu cầu AI dịch hoặc tóm tắt các phạm vi đã chọn mà không lo mất nội dung quan trọng.

Đây là cách nó hoạt động trong Heptabase: chỉ cần nhấn nút Parse ở góc trên cùng bên phải, và bạn sẽ có thể đưa ra prompt cho AI của mình với quyền kiểm soát chính xác đối với tệp PDF của bạn.

Một lưu ý quan trọng: nếu nội dung rất dài (>30k từ), bạn sẽ cần bật chế độ MAX. Điều này đảm bảo bạn có thể tận dụng giới hạn ngữ cảnh đầy đủ của mô hình AI của mình. Các mô hình AI hiện đại hỗ trợ các cửa sổ ngữ cảnh cực lớn — khoảng 400k đến 1 triệu token, tương đương khoảng 300k–750k từ. Để tham khảo, bộ ba Chúa tể của những chiếc nhẫn dài khoảng 480k từ. Điều đó có nghĩa là bạn có thể tải toàn bộ bộ ba vào cuộc trò chuyện, và AI vẫn có thể xem và ghi nhớ mọi thứ.

Nhấn enter hoặc nhấp để xem ảnh ở kích thước đầy đủ

Bước 2: Tạo tài liệu học tập

Sau khi phân tích PDF, bước tiếp theo là chuẩn bị tài liệu học tập và đặt chúng lên bảng trắng. Bạn có thể tự hỏi: tại sao không chỉ đọc trực tiếp PDF và thảo luận với AI khi đọc? Tất nhiên, bạn có thể — nhưng đối với các tác phẩm dài hơn (chẳng hạn như một cuốn sách giáo khoa 710 trang) đòi hỏi thời gian đọc kéo dài và suy nghĩ sâu sắc, tôi tin rằng có giá trị to lớn trong việc chuẩn bị tài liệu học tập trước (tôi sẽ giải thích lý do chi tiết trong Bước 3 và 4). Cách tiếp cận đơn giản nhất là sao chép và dán nội dung vào các thẻ, sau đó sắp xếp các thẻ đó từ trái sang phải trên bảng trắng theo thứ tự của cuốn sách. Thông thường, tôi để mỗi thẻ đại diện cho một chương; nếu một chương quá dài, mỗi thẻ có thể đại diện cho một mục trong chương đó.

Tuy nhiên, nếu cuốn sách khó đọc đối với bạn — ví dụ, nếu nó được viết bằng tiếng nước ngoài hoặc ngôn ngữ cổ, chứa đầy các thuật ngữ kỹ thuật, hoặc giả định một mức độ kiến thức nền mà bạn chưa có — một lựa chọn tuyệt vời là yêu cầu AI tạo ra các loại tài liệu học tập khác nhau dựa trên nội dung này và đặt chúng lên bảng trắng.

Chính xác thì bạn nên tạo ra cái gì? Điều đó phụ thuộc vào bạn — người học. Một quy tắc chung tốt là suy ngẫm về hai điều: điểm mạnh và điểm yếu của bạn với tư cách là người học, và bản chất của tài liệu bạn đang nghiên cứu.

Ví dụ 1. Tôi đọc tiếng Anh với tốc độ bình thường, nhưng tôi đọc tiếng Trung phồn thể rất nhanh vì đó là tiếng mẹ đẻ của tôi (tôi đến từ Đài Loan). Tuy nhiên, khi nói đến tên và thuật ngữ kỹ thuật, tôi xử lý chúng nhanh hơn nhiều bằng tiếng Anh. Để tận dụng tối đa điều này, tôi thường yêu cầu AI dịch văn bản sang tiếng Trung phồn thể trong khi giữ lại tất cả các tên và thuật ngữ kỹ thuật bằng tiếng Anh.

Dịch toàn bộ nội dung sang tiếng Trung phồn thể một cách nguyên văn, không bỏ sót bất cứ điều gì, và đảm bảo nó đọc trôi chảy đối với người đọc tiếng Trung. Giữ nguyên tên riêng bằng ngôn ngữ gốc, và cung cấp cả tiếng Trung và tiếng Anh cho các thuật ngữ kỹ thuật hoặc danh từ riêng (miễn là không ảnh hưởng đến khả năng đọc). Đừng chia bản dịch thành nhiều phần chỉ vì nội dung dài. Tôi muốn bạn hoàn thành toàn bộ bản dịch trong một lần. Đừng lo lắng về việc đầu ra quá dài, và hãy chắc chắn rằng không bỏ sót một câu nào.

Ví dụ 2. Khi nghiên cứu lịch sử hoặc nhân văn, tôi thích bắt đầu với bức tranh toàn cảnh — hiểu thông điệp chính của tác giả — trước khi đi sâu vào chi tiết. Trong những trường hợp này, tôi thường yêu cầu AI tạo một bản tóm tắt phù hợp với nhu cầu của mình trước khi đọc văn bản gốc. Bản tóm tắt này hoạt động như một "la bàn" trong tâm trí tôi, hướng dẫn tôi khi khám phá các chi tiết cụ thể.

Đây là một ví dụ về loại prompt tôi có thể sử dụng:

Tóm tắt Chương [X] cho một người đọc chưa đọc nó. Tập trung vào các ý tưởng, lập luận và chủ đề chính, cho thấy chúng xây dựng lên nhau như thế nào. Nêu bật các câu hỏi trung tâm mà tác giả đang giải quyết, và giải thích dòng chảy logic hoặc tường thuật để người đọc hiểu cấu trúc tinh thần của chương trước khi đọc. Giữ cho nó dễ tiếp cận, trong khi vẫn bảo tồn chiều sâu quan điểm của tác giả.

Thật thú vị, các bản tóm tắt ít hữu ích hơn nhiều đối với toán học. Học một chủ đề toán học mới giống như học một ngoại ngữ: bạn không được lợi nhiều từ các bản tóm tắt vì sự hiểu biết thực sự đến từ việc thực hành qua các định nghĩa, cấu trúc và chứng minh. Điều hữu ích hơn là một danh sách các định nghĩa chính, mỗi định nghĩa có một lời giải thích trực quan, cùng với một bộ câu hỏi hướng dẫn khơi dậy sự tò mò và động lực trước khi giải quyết sự trừu tượng.

Khi bạn đã tạo ra những tài liệu này, hãy đặt chúng lên bảng trắng. Ví dụ, trong phần minh họa của tôi, thay vì sử dụng nội dung gốc, tôi đã yêu cầu AI dịch 32 trang đầu tiên của sách giáo khoa và chia chúng thành tám thẻ (màu xanh lá cây), mỗi thẻ đại diện cho một mục hoặc tiểu mục chính.

Tôi cũng yêu cầu AI tạo tóm tắt cho mỗi mục, bao gồm các định nghĩa, phương trình và kết luận chính mà tôi quan tâm. Sau đó, tôi kéo các thông điệp tóm tắt này (màu trắng) lên bảng trắng và đặt chúng bên cạnh các thẻ đã dịch, để tôi có thể đọc tóm tắt trước khi đi sâu vào chi tiết.

Nhấn enter hoặc nhấp để xem ảnh ở kích thước đầy đủ

Bước 3: Đọc từ bảng trắng và thảo luận với AI

Bây giờ tôi đã có các thẻ đã dịch và tóm tắt được sắp xếp trên bảng trắng, theo thứ tự sách giáo khoa từ trái sang phải, bản thân cách sắp xếp này đã cực kỳ hữu ích. Nó có nghĩa là tôi có thể nhìn thấy 32 trang của một cuốn sách giáo khoa trong nháy mắt.

Tại sao điều này hữu ích? Theo truyền thống, dù tôi đọc sách giấy hay sách điện tử, phần khó chịu nhất là nỗ lực và sự chậm trễ khi di chuyển qua các trang. Giả sử tôi đang ở trang 105 và nhận ra một khái niệm kết nối với điều gì đó tôi đã đọc trước đó (giả sử, ở trang 79 và 87). Để "liên kết các ý tưởng", tôi phải lật qua lại, mất vài giây và có thể làm gián đoạn dòng suy nghĩ của tôi. Tệ hơn nữa là tôi không thể xem các trang khác nhau đó cạnh nhau!

Tuy nhiên, với 32 trang được trải ra trên bảng trắng trước mặt tôi, tất cả những gì tôi cần làm là liếc mắt để xác định vị trí một điểm nổi bật tôi đã đánh dấu trước đó. Điều đó chỉ mất vài mili giây, có nghĩa là tôi có thể làm điều đó thường xuyên mà không làm gián đoạn dòng suy nghĩ của mình. Tôi đã rất ngạc nhiên về việc một sự khác biệt nhỏ như vậy — vài giây so với vài mili giây — có thể có tác động lớn đến sự tập trung và việc đọc.

Một điểm tôi thực sự muốn nhấn mạnh là đây có thể là vai trò có giá trị nhất mà bảng trắng đóng góp trong quá trình học tập của tôi. Nhiều người nghĩ về bảng trắng chủ yếu như một công cụ trực quan hóa hoặc vẽ sơ đồ. Họ tự coi mình là "người tư duy bằng hình ảnh" (sử dụng mũi tên, bản đồ tư duy và sơ đồ) hoặc là người tư duy bằng biểu tượng hơn (thể hiện ý tưởng qua các bài luận hoặc mã). Tôi tin rằng sự phân đôi này đã bỏ lỡ điểm chính.

Bản chất thực sự của một bảng trắng là nó là một chiếc bàn làm việc khổng lồ, không có ranh giới. Dù bạn có tự coi mình là người tư duy bằng hình ảnh hay không, mọi người đều cần một chiếc bàn làm việc. Kích thước bàn làm việc của bạn quyết định bạn có thể nhìn thấy bao nhiêu thông tin cùng một lúc, điều này lại ảnh hưởng đến mức độ suy nghĩ của bạn có thể vươn xa. Tất nhiên, những người thông minh thường có một "bàn làm việc ảo" lớn trong não của họ — bộ nhớ làm việc của họ, lượng thông tin họ có thể nắm giữ tại một thời điểm nhất định. Nhưng bất cứ khi nào bạn đang xử lý các vấn đề vượt quá khả năng tinh thần đó, một chiếc bàn làm việc khổng lồ, một màn hình lớn, hoặc một bảng trắng vô hạn có thể chứa lượng lớn thông tin sẽ trở thành một trong những công cụ mạnh mẽ nhất hiện có. Nó giải phóng bạn khỏi hình chữ nhật nhỏ bé của một cuốn sách giấy hoặc thiết bị đọc sách điện tử.

Quay lại với việc thiết lập: Một khi tôi đã sắp xếp nội dung của cuốn sách thành các thẻ trên bảng trắng, tôi bắt đầu đọc và đánh dấu. Cho đến nay không có gì bất thường. Lợi ích chính ở giai đoạn này đến từ sự kết hợp của việc dịch, tóm tắt và mật độ thông tin của bảng trắng. Nhưng đây là phần quan trọng nhất: bất cứ khi nào tôi bị mắc kẹt và muốn hỏi AI một câu hỏi, nó đã có tất cả ngữ cảnh.

Nhấn enter hoặc nhấp để xem ảnh ở kích thước đầy đủ

Ví dụ, khi tôi đang đọc thẻ về phân phối Gaussian, một đoạn văn trong đó khiến tôi bối rối. Vào lúc đó:

• Tôi có thể nhấp chuột phải vào thẻ để bắt đầu một cuộc trò chuyện với AI, trích dẫn đoạn văn khó hiểu và yêu cầu nó giải thích. AI sẽ trả lời câu hỏi của tôi bằng cách sử dụng toàn bộ nội dung của thẻ làm ngữ cảnh.
• Tôi có thể yêu cầu AI cho tôi một ví dụ đơn giản, cụ thể để giải thích đoạn văn đó, hoặc thiết kế một vấn đề giả định và giải quyết nó bằng kiến thức được mô tả ở đó.
• Tôi có thể chia sẻ sự hiểu biết hiện tại của mình về đoạn văn với AI, yêu cầu nó đánh giá xem tôi có đúng không, và thậm chí để nó kiểm tra tôi để kiểm tra sự hiểu biết của tôi.
• Tôi thậm chí có thể để AI đọc tệp PDF sách giáo khoa gốc, để với ngữ cảnh đầy đủ, nó có thể cho tôi biết ý định của tác giả khi viết đoạn văn đó, và liệu những chi tiết đó có trở nên quan trọng trong các chương sau mà tôi chưa đọc đến hay không.

Cảm giác như mang theo một giáo sư đã đọc toàn bộ cuốn sách — và nếu câu trả lời đầu tiên tôi nhận được không lý tưởng, tôi chỉ cần diễn đạt lại câu hỏi và nhận được một lời giải thích tốt hơn.

Gần đây tôi đã bắt đầu sử dụng phương pháp này để đọc một số sách giáo khoa, và trời ơi, tôi thực sự ước mình có công cụ này khi còn học đại học. Trong quá khứ, bất cứ khi nào tôi bị mắc kẹt ở một điểm nào đó trong sách giáo khoa, tôi thường phải đợi đến giờ làm việc tiếp theo của giáo sư để giải quyết nó. Bây giờ AI giúp tôi ngay lập tức vượt qua mọi trở ngại tôi gặp phải khi học.

Một khía cạnh mạnh mẽ khác của việc kết hợp AI với bảng trắng là tôi có thể kéo các câu trả lời của AI trực tiếp lên bảng, đặt chúng bên cạnh các thẻ tôi đã dịch từ văn bản gốc. Bất cứ lúc nào, tôi sau đó có thể để AI đọc toàn bộ bảng trắng — không chỉ nội dung sách giáo khoa, mà cả lịch sử trò chuyện tôi đã thêm vào — để nó có một cảm nhận rõ ràng hơn về sự hiểu biết hiện tại của tôi.

Nhấn enter hoặc nhấp để xem ảnh ở kích thước đầy đủ

Bảng trắng — giờ đây chứa đầy nội dung sách giáo khoa đã dịch (thẻ màu xanh lá cây), tóm tắt, các điểm nổi bật và ghi chú của tôi, và toàn bộ lịch sử hỏi đáp của tôi với AI (tin nhắn màu trắng) — đóng vai trò như một chiếc bàn làm việc vô hạn giữ cho toàn bộ ngữ cảnh học tập của tôi hiển thị ở mọi bước. Vì vậy, nếu tôi đã học hai giờ hôm qua và muốn tiếp tục hôm nay, tôi có thể ngay lập tức quay lại dòng chảy chỉ bằng cách liếc nhìn bảng trắng và thấy chính xác nơi tôi đã dừng lại.

Nhấn enter hoặc nhấp để xem ảnh ở kích thước đầy đủ

Bước 4: Ghi chú bằng lời của chính bạn

Giả sử tôi dành hai giờ để đọc hôm nay (như trong Bước 3). Vào cuối buổi đọc, khi mọi thứ vẫn còn mới mẻ trong tâm trí, tôi luôn ghi chú. Phong cách ghi chú của tôi khá đơn giản: tôi bắt đầu với một ghi chú trống và cố gắng viết lại mọi thứ tôi đã học bằng lời của chính mình, như thể tôi đang dạy nó cho người khác. Quá trình này giúp tôi phát hiện và lấp đầy những lỗ hổng logic mà tôi không nhận thấy khi đọc. Nó tương tự như những gì một số người bạn giáo sư của tôi làm khi họ muốn học một lĩnh vực mới — họ làm điều đó bằng cách dạy một khóa học.

Tuy nhiên, "viết bằng lời của chính mình" không hoàn toàn chính xác. Điều tôi thực sự làm là đặt một ghi chú trống trong bảng điều khiển bên cạnh để tôi có thể xem nó cùng với bảng trắng. Sau đó, tôi sao chép nội dung chính từ bảng trắng mà tôi thấy quan trọng hoặc truyền cảm hứng — dù là từ thẻ nội dung sách giáo khoa hay tin nhắn của AI — và dán nó vào ghi chú của tôi. Từ đó, tôi chỉnh sửa và định hình lại tài liệu thành câu chuyện của riêng mình. Ví dụ, khi học PRML, tôi rõ ràng không có thời gian để gõ lại mọi phương trình LaTeX. Thay vào đó, tôi sao chép và dán chúng (đôi khi có chỉnh sửa) và sau đó thêm lời giải thích của riêng mình bên dưới.

Nhấn enter hoặc nhấp để xem ảnh ở kích thước đầy đủ

Một phần quan trọng của quá trình chỉnh sửa này là tổ chức: tôi sắp xếp các ghi chú của mình thành một cấu trúc gạch đầu dòng phân cấp cho mỗi chủ đề. Điều này giúp tâm trí tôi hình thành một cảm nhận rõ ràng về cách kiến thức được cấu trúc và kết nối. Đồng thời, nó buộc tôi phải suy nghĩ chín chắn về nội dung nào thực sự quan trọng và đáng giữ lại — và nội dung nào có thể bị xóa.

Vì vậy, các buổi đọc hàng ngày của tôi về cơ bản tuân theo một vòng lặp của Bước 3 → Bước 4: đọc, hỏi, ghi chú, rồi lặp lại. Sau vài ngày làm điều này, một khi tôi đã tích lũy đủ ghi chú — giả sử, toàn bộ một hoặc hai chương của một cuốn sách giáo khoa — tôi chuyển sang Bước 5 để tổng hợp chúng.

Bước 5: Trực quan hóa, tổng hợp

Vài năm trước, tôi đã viết một bài báo có tên Cách tốt nhất để tiếp thu kiến thức từ việc đọc, trong đó tôi đã giải thích chi tiết bước này. Tôi sẽ không lặp lại mọi thứ ở đây, nhưng đây là phiên bản ngắn gọn: khi ghi chú của tôi trở nên thực sự dài, tôi dành thời gian để chia chúng thành các phần nhỏ hơn và trực quan hóa mối quan hệ của chúng. Tôi thấy quá trình này cực kỳ hữu ích để phát triển sự hiểu biết sâu sắc hơn về những gì tôi đã học. Đây cũng là giai đoạn mà việc vẽ mũi tên và các kết nối trở nên thực sự hữu ích.

Nhấn enter hoặc nhấp để xem ảnh ở kích thước đầy đủ

Bằng cách chia nhỏ và sắp xếp lại ghi chú một cách trực quan trên bảng trắng, tôi không chỉ làm rõ tài liệu trong một cuốn sách mà còn giúp dễ dàng tổng hợp các ý tưởng giữa các cuốn sách và bài báo khác nhau. Điều này đặc biệt có giá trị khi tôi không chỉ học mà còn tiến hành nghiên cứu trong một lĩnh vực.

Kết luận

Bây giờ chúng ta có thể nhìn lại toàn bộ quá trình. Như được hiển thị trong ảnh chụp màn hình, khu vực màu xanh lá cây lớn ở bên trái đại diện cho tài liệu học tập của tôi và các cuộc thảo luận với AI. Sau khi kết thúc buổi học trong ngày, tôi luôn ghi lại ghi chú của mình trên cùng một thẻ — thẻ màu vàng ở giữa. Khi thẻ đó tích lũy đủ nội dung, tôi chia nó thành các thẻ nhỏ hơn và trực quan hóa chúng, tạo thành khu vực màu xanh lam ở bên phải.

Sự tích hợp của công cụ phân tích PDF, bảng trắng và AI cho phép tôi duy trì trạng thái tập trung sâu khi học và suy nghĩ qua các tài liệu nâng cao. Và tôi tin rằng đây chỉ là sự khởi đầu — qua quá trình học tập này, tôi đã nhận thấy rằng Bước 2, Tạo tài liệu học tập, thực sự có thể được tự động hóa theo nhiều cách bằng cách phát triển khả năng của AI Agent. Khi AI tiến bộ và các tính năng phát triển, chúng ta sẽ ngày càng tiến gần hơn đến một "gia sư AI" có thể tiếp nhận ngay cả những cuốn sách giáo khoa tiên tiến nhất và dạy chúng cho bạn trực tiếp trên bảng trắng — và điều đó thực sự thú vị!

Nhiều người nói AI chỉ là một cơn sốt. Nhiều người cho rằng sử dụng AI quá nhiều là "thuê ngoài tư duy", khiến mọi người suy nghĩ kém đi. Kinh nghiệm của tôi hoàn toàn ngược lại. Đối với tôi, AI cho phép tôi tiếp cận với các tài liệu khó hơn và dành nhiều thời gian hơn để suy nghĩ. Đó là người thầy và đối tác tư duy tốt nhất mà tôi từng có. Và tin tôi hay không — tôi có tiêu chuẩn rất cao về những gì tạo nên một người thầy tuyệt vời.

Học tập là một trong những lĩnh vực mà "thuê ngoài" là vô nghĩa. Việc AI giải 100 bài toán cho bạn sẽ không giúp bạn giỏi toán hơn. Nhưng việc AI cho bạn gợi ý khi bạn bị mắc kẹt ở 100 bài toán đó có thể giúp bạn kiên trì và có động lực. Cuối cùng, bạn quyết định cách sử dụng công cụ.

Khi tôi bắt đầu Heptabase, ước mơ của tôi là tạo ra công cụ tối ưu cho việc học và nghiên cứu — một công cụ cho phép tôi khám phá bất kỳ chủ đề nào tôi tò mò, bất kể nó phức tạp đến đâu. Đó là lý do tại sao trang web của chúng tôi luôn mang khẩu hiệu: "Hiểu rõ các chủ đề phức tạp."

Bề ngoài, Heptabase có thể trông giống như một ứng dụng bảng trắng và ghi chú. Nhưng bên dưới đó, mọi tính năng đã được thiết kế cẩn thận cho một mục đích: giúp mọi người xử lý kiến thức dày đặc, khó khăn. Trong vài năm qua, chúng tôi đã xây dựng nhiều tính năng hướng tới tầm nhìn này. Tuy nhiên, chỉ với những đột phá gần đây của AI, tôi mới cảm thấy chúng tôi thực sự đang trên bờ vực hoàn thành giấc mơ đó. Đây là một thời điểm rất đặc biệt để sống.

Tôi muốn kết thúc bằng một trích dẫn từ Tăng cường Trí tuệ Con người (1962) của Douglas Engelbart, nó nắm bắt hoàn hảo cách tôi nhìn nhận AI biến đổi việc học. Nói một cách đơn giản: nhiều phương pháp học tập và giải quyết vấn đề cấp cao chỉ trở nên khả thi khi các khả năng cấp thấp nhanh và hiệu quả. Nhờ có AI, những khả năng cấp thấp đó giờ đây nhanh và hiệu quả hơn bao giờ hết.

Một sự đổi mới trực tiếp trong một năng lực cụ thể có thể có những tác động sâu rộng đến phần còn lại của hệ thống phân cấp năng lực của bạn. Một sự thay đổi có thể lan truyền lên qua hệ thống phân cấp năng lực; các năng lực bậc cao hơn có thể sử dụng năng lực ban đầu đã thay đổi giờ đây có thể tự tổ chức lại để tận dụng đặc biệt sự thay đổi này và những thay đổi năng lực bậc cao trung gian. Một sự thay đổi có thể lan truyền xuống qua hệ thống phân cấp do các năng lực mới ở cấp cao và các khả năng sửa đổi tiềm ẩn ở các cấp thấp hơn. Những năng lực tiềm ẩn này trước đây có thể không thể sử dụng được trong hệ thống phân cấp và trở nên có thể sử dụng được nhờ vào năng lực mới ở cấp cao hơn.

[…] Đối với mục tiêu của chúng ta là tìm ra định hướng về các khả năng để tích cực theo đuổi việc tăng cường hiệu quả trí tuệ của con người, điều quan trọng là phải nhận ra rằng chúng ta phải chuẩn bị để theo đuổi các chuỗi khả năng mới như vậy trong toàn bộ hệ thống phân cấp năng lực (đòi hỏi một cách tiếp cận hệ thống). Điều quan trọng nữa là phải nhận ra rằng chúng ta phải định hướng đến việc tổng hợp các năng lực mới từ việc tổ chức lại các năng lực khác, cả cũ và mới, tồn tại trong toàn bộ hệ thống phân cấp (đòi hỏi một "cách tiếp cận kỹ thuật hệ thống").

Phụ lục: Cách tìm những cuốn sách tốt nhất và các tệp PDF hợp pháp

Khi học một chủ đề mới, một trong những bước bị đánh giá thấp nhưng lại cực kỳ quan trọng là chọn đúng nguồn tài liệu. Nếu bạn sắp dành hơn 20 giờ với một cuốn sách trong vài tuần tới, việc dành thời gian để nghiên cứu xem nên đọc cuốn nào là một khoản đầu tư sinh lời.

Khi tìm kiếm một cuốn sách — dù là sách giáo khoa hay thể loại khác — tôi luôn bắt đầu bằng cách hỏi AI. Một prompt được soạn thảo kỹ lưỡng tạo ra sự khác biệt lớn. Tin tốt là bạn không cần phải là một chuyên gia viết prompt. Thay vào đó, bạn có thể yêu cầu AI giúp bạn thiết kế một prompt. Ví dụ, tôi có thể bắt đầu với một câu hỏi như:

Nếu tôi muốn yêu cầu AI tìm cuốn sách giáo khoa tốt nhất có thể để học machine learning, tôi nên sử dụng prompt tốt nhất nào?

Sau một vài lần trao đổi qua lại, tôi có thể có được một prompt như thế này:

Bạn là một nhà nghiên cứu và giáo viên machine learning chuyên nghiệp. Tôi muốn tìm một cuốn sách giáo khoa duy nhất tốt nhất để học machine learning. Vui lòng trước tiên xác định các trường phái chính trong machine learning (ví dụ: học thống kê, mô hình hóa xác suất, deep learning, lý thuyết học lý thuyết/tính toán, v.v.). Đối với mỗi trường phái, hãy đề xuất một cuốn sách giáo khoa có thẩm quyền và hiệu quả về mặt sư phạm nhất, và giải thích tại sao nó đại diện tốt nhất cho trường phái đó.

Sau đó, so sánh các trường phái này về:

• tầm quan trọng của chúng trong ML hiện đại,

• chúng cân bằng giữa trực giác và giải thích toán học chặt chẽ tốt như thế nào, và

• giá trị lâu dài để xây dựng chuyên môn sâu.

Cuối cùng, hãy phân tích các sự đánh đổi và đề xuất trường phái nào tôi nên bắt đầu, và do đó cuốn sách giáo khoa nào tôi nên học trước, làm rõ lý do tại sao nó là lựa chọn tối ưu cho nền tảng và phong cách học tập của tôi.

Khi bạn đã hoàn thiện một prompt, hãy gửi nó đến mô hình tốt nhất hiện có và bật chế độ "suy nghĩ". Gần đây, tôi đã sử dụng GPT-5 Thinking làm lựa chọn hàng đầu của mình, mặc dù mô hình tốt nhất có xu hướng thay đổi vài tháng một lần.

Đừng mù quáng chấp nhận câu trả lời đầu tiên của AI. Dưới đây là một số cách để kiểm tra chéo:

• Hỏi nhiều mô hình và xem cuốn sách nào được đề cập nhiều lần.
• Nghiên cứu tác giả. Họ có phải là những nhân vật hàng đầu trong lĩnh vực của họ không? Họ có phải là giáo sư tại các trường đại học hàng đầu hoặc những người đóng góp lớn trong ngành công nghiệp không? Các tác phẩm quan trọng nhất của họ là gì?
• Kiểm tra việc sử dụng. Cuốn sách có được sử dụng làm sách giáo khoa trong các khóa học của các trường đại học hàng đầu không?
• Tìm kiếm phản hồi từ cộng đồng. Duyệt qua Goodreads, Reddit, hoặc các diễn đàn khác — độc giả có thấy nó có giá trị và dễ đọc không?
• Hỏi các chuyên gia hoặc bạn bè mà bạn tin tưởng và có chuyên môn vững về chủ đề đó.

Một quy tắc chung hữu ích khi chọn sách: chọn một cuốn sách cảm thấy hơi ngoài tầm với một chút. Lý tưởng nhất, nó nên là loại sách mà bạn sẽ thấy quá khó để tự mình giải quyết, nhưng có thể quản lý được với sự hướng dẫn của một gia sư cấp tiến sĩ.

• Nếu bạn cần AI cho mỗi câu, cuốn sách có lẽ quá nâng cao.
• Nếu bạn chỉ cần AI một lần sau vài đoạn văn, điều đó có thể quản lý được — những gì từng không thể tiếp cận giờ đã nằm trong tầm tay.

Khi bạn đã chọn được (các) cuốn sách của mình, hãy kiểm tra xem chúng có sẵn dưới dạng PDF hợp pháp, truy cập mở hay không.

• Dự án Gutenberg cung cấp hơn 75.000 tác phẩm kinh điển trong văn học, triết học, khoa học và các lĩnh vực khác thuộc phạm vi công cộng.
• Đối với CS/Toán, FreeTechBooks là một nguồn tài nguyên tuyệt vời. Tất cả các cuốn sách được liệt kê trên trang web đều được lưu trữ trên các trang web thuộc về tác giả hoặc nhà xuất bản.
• Một số tác phẩm kinh điển có các trang web chuyên dụng. Ví dụ, Những Bài giảng Vật lý của Feynman và tất cả các tác phẩm của Hume đều có sẵn trên các trang web được thiết kế tốt.
• Cũng đáng để kiểm tra các trang web cá nhân của tác giả. Nhiều người chia sẻ các bản sao miễn phí của các sách giáo khoa mà họ đã viết.

Nếu không có tệp PDF nào, một lựa chọn khác là mua một máy quét sách. Bạn có thể mua sách, quét nó thành PDF để học tập cá nhân và sử dụng nó nghiêm ngặt cho mục đích giáo dục — chỉ cần đảm bảo tuân thủ luật bản quyền của quốc gia bạn.