Po-Shen Loh is introduced as a speaker from Carnegie Mellon University, a mathematician and social entrepreneur who coached the USA International Mathematical Olympiad team. He shares his first experience with a Vietnamese person, his middle school math coach, who led his team to third place in the US. He emphasizes the need to learn how to solve unfamiliar problems, a skill he learned from math competitions, and contrasts it with traditional education that focuses on memorization. He argues that with AI, everyone must learn to tackle novel problems.
Po-Shen Loh được giới thiệu là diễn giả từ Đại học Carnegie Mellon, một nhà toán học và doanh nhân xã hội từng huấn luyện đội tuyển Olympic Toán học Quốc tế của Hoa Kỳ. Anh chia sẻ trải nghiệm đầu tiên với một người Việt Nam, đó là huấn luyện viên toán thời trung học cơ sở của anh, người đã đưa đội của anh đứng thứ ba tại Mỹ. Anh nhấn mạnh sự cần thiết phải học cách giải quyết các vấn đề chưa từng gặp, một kỹ năng anh học được từ các cuộc thi toán, và đối lập với giáo dục truyền thống chỉ tập trung vào ghi nhớ. Anh lập luận rằng với AI, mọi người đều phải học cách giải quyết các vấn đề mới lạ.
Music Thank you, Mr.
[Nhạc] Cảm ơn ông
Tang, for sharing your significant research with us here today.
Tang, vì đã chia sẻ nghiên cứu quan trọng của mình với chúng tôi hôm nay.
Ladies and gentlemen, we've explored the impact of generative AI on healthcare and education.
Thưa quý vị, chúng ta đã khám phá tác động của AI tạo sinh đối với chăm sóc sức khỏe và giáo dục.
Now Professor Po-Shen Loh will address a crucial question: the relationship between humans and AI.
Bây giờ Giáo sư Po-Shen Loh sẽ đề cập đến một câu hỏi quan trọng: mối quan hệ giữa con người và AI.
Our next speaker will help us answer that question.
Diễn giả tiếp theo của chúng ta sẽ giúp chúng ta trả lời câu hỏi đó.
From Carnegie Mellon University, he's a social
Đến từ Đại học Carnegie Mellon, ông là một nhà
entrepreneur and mathematician.
kinh doanh xã hội và nhà toán học.
He served as a national coach of the USA International Mathematical Olympiad team from 2013 to 2023, which ranked first place in the world four times during that period.
Ông từng là huấn luyện viên quốc gia của đội Olympic Toán học Quốc tế Hoa Kỳ từ năm 2013 đến 2023, đội đã đứng nhất thế giới bốn lần trong thời gian đó.
He will shortly make his way to the stage to give his presentation.
Ông sẽ sớm lên sân khấu để trình bày.
Please wait for a few minutes.
Xin vui lòng chờ vài phút.
Hello!
Xin chào!
Wow, well, it's very nice to meet all of you here.
Ồ, thật vui được gặp tất cả các bạn ở đây.
I'll say this is
Tôi phải nói rằng đây là
actually the first time I've ever been to Vietnam, and I'm very thankful to be able to meet all of you.
Thực ra là lần đầu tiên tôi đến Việt Nam, và tôi rất biết ơn vì được gặp tất cả các bạn.
I also really want to talk about humans because we just finished talking about superhumans.
Tôi cũng thực sự muốn nói về con người vì chúng ta vừa kết thúc cuộc nói chuyện về siêu nhân.
So what about the rest of us, right?
Vậy còn những người còn lại chúng ta thì sao, phải không?
How about the rest of us?
Còn những người còn lại thì sao?
Okay, this talk is actually not going to be that technical because I'm focusing on the people, the people's
Được rồi, bài nói này thực ra sẽ không quá kỹ thuật vì tôi tập trung vào con người, khía cạnh
side.
con người.
I also wanted to make a comment about Vietnam in the sense that actually the first experience I had with anyone from Vietnam was in middle school, because the coach of my state's math team was Vietnamese.
Tôi cũng muốn nhận xét về Việt Nam theo nghĩa là trải nghiệm đầu tiên của tôi với người Việt Nam là ở trường trung học cơ sở, vì huấn luyện viên của đội toán bang tôi là người Việt Nam.
That is me, and judging from the picture you can guess that maybe I'm a little bit older now.
Đó là tôi, và nhìn từ bức ảnh bạn có thể đoán rằng có lẽ tôi đã già hơn một chút.
Actually, my coach's name was Ze, she wrote Ze, but I've learned now that D
Thực ra, huấn luyện viên của tôi tên là Ze, cô ấy viết Ze, nhưng bây giờ tôi biết rằng D
because it was spelled D, I was her name, but she always wrote Ze on her name tag.
Vì nó được đánh vần là D, đó là tên cô ấy, nhưng cô ấy luôn viết Ze trên thẻ tên.
And today now I understand why, because that's how it's pronounced.
Và hôm nay tôi hiểu tại sao, vì đó là cách phát âm.
But my experience growing up was, uh, this particular person actually had a major impact on my life because at some point when I was in middle school, I qualified for the state team.
Nhưng trải nghiệm lớn lên của tôi là, người đặc biệt này thực sự có ảnh hưởng lớn đến cuộc đời tôi vì vào một thời điểm khi tôi học trung học cơ sở, tôi đã đủ điều kiện vào đội tuyển bang.
I was on the state team for the
Tôi ở trong đội tuyển bang
state of Wisconsin, and the coach was one really tough Vietnamese lady.
Bang Wisconsin, và huấn luyện viên là một phụ nữ Việt Nam rất nghiêm khắc.
Has anyone ever heard of the state of Wisconsin?
Có ai từng nghe đến bang Wisconsin chưa?
A few, a few, but Wisconsin is not well-known.
Một vài người, một vài người, nhưng Wisconsin không nổi tiếng lắm.
But under her coaching, Wisconsin, my team ended up ranking number three in the entire United States of America.
Nhưng dưới sự huấn luyện của cô ấy, Wisconsin, đội của tôi đã đứng thứ ba trên toàn nước Mỹ.
So she was pretty good as a coach.
Vậy cô ấy là một huấn luyện viên khá giỏi.
So you Vietnamese are pretty good, and that was an impression I had from long, long ago, right?
Vậy người Việt Nam các bạn khá giỏi, và đó là ấn tượng tôi có từ rất lâu rồi, phải không?
I mentioned this thing about middle school because when I think about what people are going to need to be able to do now that AI is here, you'll need to learn the kinds of things that I learned when I did these middle school math competitions, which was not how to solve problems that I had seen before, but how to solve problems that we've never seen before.
Tôi đề cập đến chuyện trung học cơ sở này vì khi tôi nghĩ về những gì mọi người sẽ cần làm khi AI đã xuất hiện, bạn sẽ cần học những điều tôi đã học khi tham gia các cuộc thi toán ở trung học cơ sở, đó không phải là cách giải các bài toán đã gặp, mà là cách giải các bài toán chưa từng gặp.
I want to focus on this as a
Tôi muốn tập trung vào điều này như một
skill that every single person now needs to learn.
kỹ năng mà mọi người bây giờ cần phải học.
Unfortunately, the way education is normally done, you don't learn this.
Thật không may, cách giáo dục thông thường không dạy điều này.
The way education is usually done, someone shows you how to do a problem, you practice it 10 times, and then when the exam comes, you hope that every problem you have seen before, and bam, you're done.
Cách giáo dục thường làm là ai đó chỉ cho bạn cách giải một bài toán, bạn thực hành 10 lần, và khi đến kỳ thi, bạn hy vọng mọi bài đều đã gặp, và thế là xong.
Okay, unfortunately, those are the easiest problems for AI to solve.
Được rồi, thật không may, đó là những bài toán dễ nhất cho AI giải.
Okay, so now
Được rồi, vậy bây giờ
everyone needs to learn this.
Mọi người cần học điều này.
Well, how do you teach this?
Vậy làm thế nào để dạy điều này?
Let me tell you how I teach.
Hãy để tôi kể cho bạn cách tôi dạy.
I'm a professor at Carnegie Mellon University.
Tôi là giáo sư tại Đại học Carnegie Mellon.
The way I teach every class is I walk into the room and I say, "I'm sorry guys, I forgot how to solve this problem.
Cách tôi dạy mỗi lớp là tôi bước vào phòng và nói, "Tôi xin lỗi các bạn, tôi quên cách giải bài này rồi.
Here's what we do today.
Đây là những gì chúng ta làm hôm nay.
Any ideas?" And the whole class together, they brainstorm, and I discuss with them, and they solve the problem that they have
Có ý kiến gì không?" Và cả lớp cùng nhau động não, tôi thảo luận với họ, và họ giải bài toán mà họ chưa
never seen before.
từng thấy trước đây.
This is my teaching style every single time.
Đây là phong cách giảng dạy của tôi mỗi lần.
And actually, I don't remember how to do the problem.
Và thực ra, tôi không nhớ cách giải bài toán.
I don't prepare for class.
Tôi không chuẩn bị cho lớp học.
This saves lots of time.
Điều này tiết kiệm rất nhiều thời gian.
Now, I'm able to get away with this because I have taught at Carnegie Mellon University for 14 and a half years.
Bây giờ, tôi có thể làm được điều này vì tôi đã giảng dạy tại Đại học Carnegie Mellon trong 14 năm rưỡi.
As you might have been able to tell from that photograph, uh, yeah, I've been around for a little bit of time.
Như bạn có thể thấy từ bức ảnh đó, ừ, tôi đã có mặt ở đây một thời gian.
That photograph was
Bức ảnh đó được
taken when Bill Clinton was in his first term as president of the United States of America.
chụp khi Bill Clinton còn trong nhiệm kỳ đầu tiên làm tổng thống Hoa Kỳ.
So yes, I've been at CMU for 14 and a half years, and so I can teach that way.
Vâng, tôi đã ở CMU được 14 năm rưỡi, và vì vậy tôi có thể dạy theo cách đó.
But now we need everyone to be able to learn that way, and the deep question is how to scale this up.
Nhưng bây giờ chúng ta cần mọi người đều có thể học theo cách đó, và câu hỏi sâu sắc là làm thế nào để mở rộng quy mô này.
Today I'm going to tell you about some of my work, which is done to teach people to scale up how to teach lots of people how to solve
Hôm nay tôi sẽ kể cho các bạn nghe về một số công việc của tôi, được thực hiện để dạy mọi người cách mở rộng quy mô dạy nhiều người giải quyết
problems they haven't seen before.
những vấn đề họ chưa từng thấy trước đây.
And the secret is to use not AI but game theory.
Và bí mật là không sử dụng AI mà là lý thuyết trò chơi.
I'm trying to solve a human problem.
Tôi đang cố gắng giải quyết một vấn đề của con người.
One way to solve a human problem is to throw more AI at it.
Một cách để giải quyết vấn đề con người là dùng thêm AI.
The way I solve human problems is I'm inspired by the most famous person ever to graduate from Carnegie Mellon University's mathematics department, and that person's name is John Nash.
Cách tôi giải quyết vấn đề con người là tôi lấy cảm hứng từ người nổi tiếng nhất từng tốt nghiệp khoa toán của Đại học Carnegie Mellon, và tên của người đó là John Nash.
John Nash, there was a movie about
John Nash, có một bộ phim về
this man, it's called A Beautiful Mind.
người đàn ông này, tên là A Beautiful Mind.
He's famous for Nash equilibrium, famous for thinking about what will happen if lots of people do what's best for themselves.
Ông ấy nổi tiếng với cân bằng Nash, nổi tiếng với suy nghĩ về điều gì sẽ xảy ra nếu nhiều người làm điều tốt nhất cho bản thân họ.