Lời thú tội của một người được gọi là chuyên gia về AI
Có một sự thật tôi muốn thú nhận. Tôi cảm thấy mình như một kẻ lừa đảo.
Hàng ngày, tôi nhận được email từ bạn của mình, bạn của bạn mình hoặc một công ty nào đó muốn biết quan điểm của tôi về AI. Những người này bao gồm cả những doanh nhân đã bán được startup của mình, những người tốt nghiệp Stanford MBA đã từ chối các đề nghị trị giá nửa triệu $, các quỹ đầu tư, thậm chí cả những người trong ngành ngân hàng.
Một vài năm trước, tôi thậm chí không dám tiếp cận những người này, chỉ dám ngồi mơ về việc họ muốn nói chuyện với mình.
Đây là một trong số những câu hỏi của họ:”Bạn có thể giúp tôi kết nối với những người trong ngành AI được không?”, “Hãy cùng chúng tôi làm AI?”, “Lời khuyên của bạn cho sản phẩm về AI của chúng tôi?” Họ nói về AI như đó là một đài phun nước của tuổi trẻ mà tất cả mọi người đều sẽ nhảy vào, nếu không làm thế, bạn sẽ lạc hậu. Bằng cách nào đó, họ nghĩ rằng tôi biết cách để đến đài phun nước ấy.
Bài viết của tác giả Huyền Chip đăng trên tạp chí lemonde.
Tôi hiểu vì sao moi người nghĩ rằng tôi là một chuyên gia. Tôi đã dùng một năm để học cách tạo một CV hoàn hảo. Một nền giáo dục ưu tú? Làm việc với những giáo sư hàng đầu? Các công ty lớn? Tất cả đều có. Trên hết những điều này, tôi đã dạy một khóa học ở Stanford, nghe thật sang chảnh và rất hot bây giờ: “TensorFlow for Deep Learning Research.” Một công ty Pháp, trong quá trình phỏng vấn đã nói với tôi rằng họ đã xem cả trăm hồ sơ dựa trên thuật toán của họ và hồ sơ của tôi đã đứng đầu bằng một cách kỳ diệu nào đó.
Nhưng có một sự thật, tôi không phải một chuyên gia. Tôi chỉ mới hoàn thành năm thứ 3 của đời sinh viên. Tôi chưa từng công bố điều gì trên báo. Tôi chưa từng tham gia một hôi nghị về AI nào vì tôi biết kiến thức của mình còn quá ít để hiểu những gì được chia sẻ ở đó. Okay, tôi đã nói dối. Tôi có tham gia một lần, nhưng tôi vẫn không phải là một chuyên gia.
Tôi luôn cảm thấy có một áp lực to lớn đè lên mình khi tôi nói với mọi người rằng tôi đang học môn này hay môn kia trong lớp Computer Science (CS) và họ đáp lại:”Nó hẳn là dễ với bạn.” Không hề. Tôi cũng gặp khó khăn như bao học sinh khác, thậm chí còn nhiều hơn. Tôi đến Stanford với ý nghĩ rằng sẽ học về báo chí hoặc một cái gì đó liên quan đến khoa học xã hội, và tôi đã học môn đầu tiên là CS và nghĩ rằng nó sẽ thú vị. Khi tôi đăng ký lớp học liên quan đến tính toán đầu tiên, giáo sư đã gọi tôi đến văn phòng và bảo rằng tôi nên chọn một lớp dễ hơn vì tôi chắc chắc không có những điều kiện tiên quyết cho lớp của ông ấy.
Tôi thích những giờ học. Trong các lớp CS103, CS109, và CS221, tôi thường cắm trại trong lớp, không bao giờ để lỡ cơ hội hỏi các TA (Teaching Assistant — trợ giảng). Nhưng bây giờ, nó khá là kỳ quặc vì thỉnh thoảng một TA hay bạn cùng khóa sẽ nói một vài điều như: “Bạn đã biết những điều này rồi đúng không? Bạn đã từng dạy một lớp về nó mà?”
Giả định rằng vì tôi đã dạy một khóa về TensorFlow, tôi phải biết mọi thứ về AI thật chán ngắt. Tôi không đứng lớp vì tôi là chuyên gia trong AI, hay TensorFlow. Tôi chỉ muốn có một lớp về điều này để tôi có thể học từ những người có cùng sự quan tâm với mình. Vì không có ai khác muốn dạy nó nên tôi đành phải làm.
Tôi đã gặp rất nhiều khó khăn trong suốt khóa học. Có rất nhiều đêm tôi không thể ngủ vì nghĩ về những gì sẽ show cho học sinh của mình — những người mà biết nhiều hơn tôi. Hơn một nửa học sinh của tôi là master và PhD students. Một lần, đó là 9 giờ sáng và tôi đã không ngủ hay ăn trong 24 tiếng và có một lỗi trong bản demo mà tôi muốn show cho học sinh trong hôm đó. “Tôi là một kẻ lừa đảo”, tôi rên rỉ qua điện thoại với bạn trai của mình, người mà đang lái xe quanh New Zeeland. Anh ấy, may mắn là một trong những coder và researcher giỏi nhất mà tôi biết. Tôi đã không thể hoàn thành khóa học ấy mà không có sự giúp đỡ của anh ấy. Anh ấy giúp tôi bình tĩnh, bảo tôi nên đi ngủ một lúc. Khi tôi thức dậy 4 tiếng sau, bản demo của tôi đã chạy bình thường.
Tôi nhận lại rất nhiều từ việc dạy khóa học này. Tôi biết nhiều hơn về TensorFlow vì phải đoán trước mọi câu hỏi mà học sinh có thể hỏi và google để tìm câu trả lời. Điều đó giúp tôi tiếp cận được với những người mà tôi ngưỡng mộ, những người sẵn lòng xem những bản notes nghèo nàn của tôi hay hướng dẫn tôi. Nó thúc đẩy tôi học coding style cho phù hợp, từ khi tôi không chịu công bố những dòng code xấu xí mà học sinh của tôi có thể cười khi thấy nó. Chắc giờ họ vẫn cười về những dòng code của tôi, nhưng kệ đi.
Nhưng bạn tôi — Delenn đã nói, tôi có một đống công việc đang được quăng ra trước mặt. Những công ty lớn muốn nói chuyện với tôi. CEO và CTO các startup muốn gặp tôi. Thậm chí phần lớn thời gian tôi còn chẳng thèm đọc mail của nhà tuyển dụng. Nó giống như thế giới đang bị đảo lộn. Một vài năm trước, tôi bị từ chối tất cả các công việc liên quan đến CS mà tôi ứng tuyển. Một chuyện vui tôi vẫn nhớ là một công ty đã từ chối tôi khi họ phỏng vấn. Sau khi khóa học của tôi được đăng trên trang nhất của HackerNews, họ email lại và hỏi liệu tôi vẫn còn quan tâm đến công việc mà tôi ứng tuyển chứ?
Tất nhiên, tôi đã học thêm được nhiều điều trong 2 năm. Nhưng sẽ là ngớ ngẩn khi nghĩ rằng sự thay đổi trong thái độ của nhà tuyển dụng hoàn toàn dựa trên sự tiến bộ của tôi. Rất nhiều bạn của tôi, những người thông minh hơn tôi và có thể dễ dàng kick my fuzzy ass trong bất kỳ việc gì liên quan đến CS, vẫn khó khăn trong việc tìm kiếm một công việc chỉ vì CV của họ thiếu một vài từ khóa đang hot (trending keywords). Trong khi rất nhiều người ngoài kia, những người hiếm khi hiểu một concept cơ bản của machine learning lại đang bơi trong các job offer chỉ vì họ đã hoàn thành một vài khóa học với những cái tên có vẻ hợp thời. Nó là một hiện tượng mà theo Richard Socher, một giảng viên có phong cách châm biếm, người đã bán công ty của ông ấy với giá vài chục triệu $ và vẫn đạp xe đến trường hàng ngày, nhắc đến trong lớp: “Các công ty liên tục hỏi rằng liệu học sinh của tôi có muốn bỏ học để làm việc cho họ hay không?”
Cơn khát về AI đã đẩy tất cả các khóa học liên quan đến AI ở Stanford trở nên hot. CS224N: Natural Language Processing with Deep Learning có hơn 700 học sinh. CS231N: Convolutional Neural Networks for Visual Recognition cũng tương tự. Theo Justin Johnson, giảng viên của CS231N, quy mô của lớp đã tăng theo hàm mũ. Khi bắt đầu quý này, giảng viên của cả 2 khóa đã tuyệt vọng trong việc tranh giành TA. Thậm chí khóa của tôi, trong lần đầu tiên được mở ra, dạy bởi một sinh viên đã nhận được hơn 350 đơn đăng ký cho 20 chỗ. Rất nhiều học sinh đã đăng ký không phải vì họ quan tâm đến chủ để này. Họ chỉ đăng ký vì mọi người đều làm thế.
Có nhiều người tận dụng được cơ hôi này. AI bootcamps, AI courses, hôi nghị AI mọc lên như nấm ở mọi nơi. Các công ty cho ra các khóa học đắt tiền, những khóa học dạy những thứ mà bạn hoàn toàn có thể tự học. Các hội nghị về AI có phí tham gia hàng ngàn đô la chỉ trong 2 ngày. Một vài người bạn của tôi nhận được cả trăm nghìn $, thậm chí cả triệu $ cho các startup về AI — ngay cả khi các công ty này chưa có một vật mẫu (a working prototype)
Mặc dù là một trong những người hưởng lợi từ cơn sốt AI này, tôi vẫn không thể ngừng nghĩ về việc bong bóng AI sẽ sớm nổ. Tôi không biết chính xác khi nào, nhưng tôi có niềm tin rằng hệ thống hiện tại đang bị thổi căng lên bởi những người ủng hộ, những người có một CV sang chảnh với những keywords hoa mỹ như tôi, và một hệ thống được thổi phồng lên thì không thể bền vững. Có thể một ngày nào đó, các học sinh sẽ nhận ra rằng thời gian của họ có thể được sử dụng tốt hơn để học những thứ mà họ thực sự quan tâm. Có thể một ngày ngào đó tôi sẽ thất nghiệp và bị bỏ lại một mình trên sân khấu. Hoặc có thể AI robot mà tôi làm sẽ phá hủy tất cả.
Ai mà biết được chuyện gì sẽ xảy ra?
(FbHuyenchip)
Có thể bạn quan tâm:
Tất cả về AI - Trí tuệ nhân tạo - Artificial Intelligence
Chiến tranh mạng, cuộc chiến của tương lai, cuộc chiến không khói ...
Tất tần tật về tác chiến điện tử
Ứng dụng hỗ trợ binh sĩ trên chiến trường
Hệ thống Giao thông Thông minh (lntelligent Transport System - ITS)
Điện thoại thông minh (smartphone) là gì?
Giải pháp giao thông, giải pháp vận tải, giải pháp giao vận
Logistics thông minh và những chuyến xe "chạy rỗng"
Hiện trạng triển khai hệ thống giao thông thông minh tại Việt Nam
Ứng dụng in rửa ảnh thông minh trên smartphone và máy tính bảng
Di chuyển thông minh (Smart mobility) là gì?
Quyền năng mới thuộc về chiếc điện thoại thông minh và máy tính ...
DVMS chuyên:
- Tư vấn, xây dựng, chuyển giao công nghệ Blockchain, mạng xã hội,...
- Tư vấn ứng dụng cho smartphone và máy tính bảng, tư vấn ứng dụng vận tải thông minh, thực tế ảo, game mobile,...
- Tư vấn các hệ thống theo mô hình kinh tế chia sẻ như Uber, Grab, ứng dụng giúp việc,...
- Xây dựng các giải pháp quản lý vận tải, quản lý xe công vụ, quản lý xe doanh nghiệp, phần mềm và ứng dụng logistics, kho vận, vé xe điện tử,...
- Tư vấn và xây dựng mạng xã hội, tư vấn giải pháp CNTT cho doanh nghiệp, startup,...
Vì sao chọn DVMS?
- DVMS nắm vững nhiều công nghệ phần mềm, mạng và viễn thông. Như Payment gateway, SMS gateway, GIS, VOIP, iOS, Android, Blackberry, Windows Phone, cloud computing,…
- DVMS có kinh nghiệm triển khai các hệ thống trên các nền tảng điện toán đám mây nổi tiếng như Google, Amazon, Microsoft,…
- DVMS có kinh nghiệm thực tế tư vấn, xây dựng, triển khai, chuyển giao, gia công các giải pháp phần mềm cho khách hàng Việt Nam, USA, Singapore, Germany, France, các tập đoàn của nước ngoài tại Việt Nam,…
Quý khách xem Hồ sơ năng lực của DVMS tại đây >>
Quý khách gửi yêu cầu tư vấn và báo giá tại đây >>