Mới đây, theo trang web chính thức của Google, trợ lý AI Gemini của hãng đã chính thức ra mắt chức năng tạo mô phỏng tương tác, hiện đã có sẵn cho người dùng trên toàn thế giới.
Vào tháng 11 năm ngoái, Google đã ra mắt công cụ biểu đồ và trực quan hóa tương tác của riêng mình, Gemini , và giờ đây họ đã tiến thêm một bước nữa. Những biểu đồ tĩnh trước đây giờ đã trở thành mô hình 3D với các thông số có thể điều chỉnh.
Điều đáng chú ý là ChatGPT và Baidu Search trước đây đã ra mắt các tính năng tương tự, nhưng tất cả đều là tương tác 2D.
Trong mọi trường hợp, định dạng tương tác giúp việc học trở nên thuận tiện hơn. Ví dụ, học sinh và giáo viên chỉ cần nhập "Hãy giúp tôi minh họa mặt trăng quay quanh trái đất" vào hộp thoại, và Gemini sẽ tạo ra một chương trình mô phỏng động 3D có thể kéo, phóng to thu nhỏ và điều chỉnh được.
Có thể nói rằng những khái niệm phức tạp đã trở thành những trò chơi mô phỏng "có thể chơi được".
01
Tính năng mới Gemini: Chuyển đổi việc học từ "quan sát" sang "trải nghiệm ".
Các nguồn tài liệu học trực tuyến truyền thống thường chỉ giới hạn ở văn bản tĩnh, hình ảnh và video. Học sinh tiếp nhận thông tin một cách thụ động, khiến việc phát triển trực giác vận động trở nên khó khăn.
Nâng cấp Gemini lần biến việc học từ "quan sát" thành " trải nghiệm".
Bạn sử dụng nó như thế nào?
Người dùng cần truy cập Gemini, chọn mô hình Pro trong thanh nhắc và sau đó nhập câu hỏi kèm theo hướng dẫn như "cho tôi xem" hoặc "giúp tôi hình dung".
Ví dụ, nếu bạn nhập "hiển thị chuyển động con lắc kép", Gemini sẽ tạo ra một mô hình con lắc kép tương tác. Người dùng có thể điều chỉnh các thông số như chiều dài con lắc, khối lượng và góc ban đầu để quan sát sự thay đổi theo thời gian thực của chuyển động hỗn loạn.
Bằng cách nhập "minh họa hiệu ứng Doppler", Gemini cho phép người dùng trải nghiệm trực quan nguyên lý thay đổi cao độ bằng cách điều chỉnh tốc độ nguồn sóng và vị trí người quan sát.
Ưu điểm cốt lõi của nó nằm ở "tính tương tác", cho phép người dùng tự do xoay góc nhìn, phóng to mô hình, điều chỉnh các biến số bằng thanh trượt, nhập các giá trị chính xác, và thậm chí tạm dừng và thiết lập lại mô phỏng.
Cách tiếp cận khám phá "năng động" này thú vị hơn và giúp hiểu sâu hơn so với việc học thuộc lòng các công thức.
Theo Google, tính năng này đang được triển khai cho tất cả người dùng (chưa hỗ trợ tài khoản giáo dục và Workspace), bao gồm nhiều lĩnh vực như vật lý, hóa học, sinh học và toán học.
02
ChatGPT: Hình ảnh trực quan sinh động về hơn 70 chủ đề toán học, vật lý và hóa học.
Google không phải là người duy nhất nhắm đến thị trường này.
Chỉ một tháng trước, OpenAI cũng đã ra mắt tính năng trực quan hóa động tương tự cho ChatGPT. Khi người dùng học định lý Pitago, họ có thể thấy một tam giác vuông tương tác và tự điều chỉnh độ dài của hai cạnh góc vuông. Cạnh huyền sẽ cập nhật giá trị theo thời gian thực, đây là một quá trình thay đổi trực quan và hữu hình.
Hiện tại, khả năng trực quan hóa của ChatGPT bao gồm hơn 70 chủ đề toán học và khoa học, bao gồm công thức bình phương hoàn hảo, định luật Charles, tính toán lãi kép, định luật Coulomb, định luật Hooke, định luật Ohm và các khái niệm cốt lõi khác dành cho học sinh trung học và sinh viên đại học.
Một dữ liệu quan trọng: Theo OpenAI, hơn 140 triệu người sử dụng ChatGPT hàng tuần để hỗ trợ học toán, vật lý và hóa học. Chỉ riêng con số này đã cho thấy nhu cầu khổng lồ đối với các công cụ AI tương tác trong giáo dục.
Khác với các mô phỏng 3D của Gemini, HatGPT hiện tập trung nhiều hơn vào các biểu đồ tương tác 2D. Mặc dù trọng tâm của chúng có đôi chút khác biệt, nhưng cả hai đều hướng đến mục tiêu cuối cùng là biến các khái niệm trừu tượng thành hành động thực tế.
03
Tìm kiếm Baidu: Tích hợp các thành phần tương tác vào điểm truy cập được 700 triệu người sử dụng hàng ngày.
Xét riêng thị trường nội địa, mặc dù Baidu chưa ra mắt sản phẩm "tạo mô phỏng AI" độc lập, nhưng cách tiếp cận chiến lược của họ vẫn đáng chú ý.
Trên trang kết quả tìm kiếm Baidu, khi người dùng tìm kiếm các từ khóa liên quan đến kiến thức cụ thể, họ sẽ thấy trực tiếp các thành phần tương tác có thể được thao tác trực tiếp trên trang kết quả mà không cần chuyển hướng hoặc tải xuống.
Ví dụ, bạn có thể kéo hệ mặt trời để xem khoảng cách thực tế giữa các hành tinh; bạn cũng có thể theo dõi dòng sông Hoàng Hà và khám phá các thành phố mà nó chảy qua; bạn thậm chí có thể phân tích cấu trúc phân tử để xem thành phần bên trong của nó; bạn có thể thử nghiệm các nguyên lý vật lý của chụp ảnh bằng lỗ kim; điều chỉnh các thông số để xem các thay đổi diễn ra như thế nào theo định lý Pitago...
Hồi tháng Giêng, Bách khoa toàn thư Baidu đã công bố ra mắt sản phẩm tương tác kiến thức dựa trên trí tuệ nhân tạo, "Bách khoa toàn thư động", nhằm mục đích chuyển đổi việc truyền tải kiến thức từ tiếp nhận thụ động sang khám phá chủ động. Nền tảng này sử dụng các mô hình trực quan và các thao tác tương tác (như nhấn , kéo thả và điều chỉnh tham số) để chuyển đổi các nguyên tắc trừu tượng thành hình ảnh động trực quan, có thể thao tác được, trình bày một cách trực quan các nguyên tắc cơ bản và các mối liên hệ logic của kiến thức. Điều này phá vỡ mô hình tĩnh và một chiều của việc tiếp thu kiến thức truyền thống, giảm bớt rào cản trong việc hiểu kiến thức phức tạp.
Ví dụ, trong bách khoa toàn thư động về chủ đề "Hệ Mặt Trời", người dùng không chỉ có thể đọc các mô tả bằng văn bản mà còn có thể hình dung quỹ đạo thời gian thực của tám hành tinh, xem cấu trúc bên trong của chúng và so sánh các đặc điểm thiên thể của chúng.
Rõ ràng chiến lược của Baidu đã trở nên giống như một ma trận, sử dụng tìm kiếm làm điểm vào lưu lượng truy cập, bách khoa toàn thư làm nền tảng nội dung và trí tuệ nhân tạo (AI) làm động cơ công nghệ. Ngược lại, Google và OpenAI hiện chỉ có lớp "trợ lý AI", thiếu sự hỗ trợ của một cơ sở tri thức có tính chất uy tín như Bách khoa toàn thư Baidu đã được tích lũy trong thời gian dài.
Tìm kiếm Baidu cũng rất quan trọng như một điểm khởi đầu. Ứng dụng Baidu tự hào có hơn 700 triệu người dùng hoạt động hàng tháng, và tìm kiếm là một hoạt động tần suất cao diễn ra hàng ngày. Người dùng không cần phải biết khái niệm "mô phỏng AI", hoặc thậm chí cố ý sử dụng một chức năng cụ thể; khi họ nhập một câu hỏi dựa trên kiến thức vào ô tìm kiếm, thành phần tương tác sẽ tự động xuất hiện trên trang kết quả.
Nói cách khác, Baidu đã chọn cách tích hợp các công cụ học tập tương tác vào những thói quen thường ngày của người dùng, nhờ đó người dùng có thể sử dụng chúng gần như mà không hề nhận ra.
04
Quá trình học tập đang chuyển từ "quan sát thụ động" sang "khám phá chủ động".
Hành động của ba gã khổng lồ công nghệ này đều chỉ ra một xu hướng: Trí tuệ nhân tạo đang chuyển đổi việc học từ "quan sát" sang "thực hành".
Nó chuyển đổi các công thức trừu tượng thành các biến số có thể thao tác và các quá trình vật lý vô hình thành các hình ảnh động trực quan. Thông qua "trò chơi" này, học sinh thực sự đang xây dựng một sự hiểu biết sâu sắc hơn, trực quan hơn.
Trước đây ở Trung Quốc, có những phần mềm mô phỏng động chuyên nghiệp yêu cầu tải xuống và cài đặt riêng trước khi sử dụng. Tuy nhiên, hiện nay người ta chỉ cần sử dụng các mô hình lớn hoặc tìm kiếm trên Baidu, điều đó có nghĩa là có nhiều lựa chọn tiện lợi hơn.
Theo dữ liệu nghiên cứu từ Valeriu Crudu và đội ngũ cứu của MoldStud năm 2024, các lớp học sử dụng mô hình 3D tương tác đạt kết quả tốt hơn 31% so với các lớp sử dụng sách giáo khoa truyền thống trong các bài kiểm tra ứng dụng. Điều này là do "học bằng cách thực hành" kích hoạt các cấp độ xử lý nhận thức sâu hơn.
Trong kỷ nguyên trí tuệ nhân tạo, phương pháp học tập đang chuyển từ "quan sát" sang " trải nghiệm", từ "ghi nhớ" sang "khám phá", và từ "thụ động" sang "chủ động". Chỉ cần người học có hứng thú, họ luôn có thể đạt được mục tiêu của mình.
Bài viết này được đăng tải từ tài khoản WeChat công cộng "Duozhiwang" (ID: duozhiwang) , tác giả: Wang Shang, với sự cho phép của 36Kr.
