Câu hỏi: Tôi là một sinh viên chưa tốt nghiệp đam mê học về máy móc, và tôi cảm thấy học tiến sĩ hơi áp lực. Có hợp lý hơn không khi bước vào ngành công nghiệp trong một vài năm và sau đó xem xét đi học trở lại?
Các cuộc trò chuyện xung quanh việc có nên làm Tiến sĩ hay không thường bị thiên lệch: những người xem xét học Tiến sĩ thường xin lời khuyên từ những người có bằng Tiến sĩ. Mặt khác, có rất nhiều người làm công việc hấp dẫn và tiên tiến mà không có bằng tiến sĩ, những người ít khi được hỏi về chủ đề này. Các yếu tố quan trọng khác, chẳng hạn như tỷ lệ trầm cảm giữa các sinh viên tốt nghiệp với chi phí cơ hội để làm tiến sĩ, hiếm khi được thảo luận. Nhiều người có bằng Tiến sĩ hối hận vì đã dành quá nhiều năm để tập trung vào học trong khi bỏ bê nhiều kỹ năng quan trọng khác và cảm thấy mình đang phải bắt kịp nhiều kỹ năng và kinh nghiệm quan trọng khi bước vào thị trường lao động!
Hiểu chi phí cơ hội
Nhiều người đã đánh giá thấp việc học từ đi làm thực tế. Môi trường học thuật chưa chắc đã tốt nhất, và họ không hiểu được chi phí cơ hội khi làm tiến sĩ.
Thành công trong việc học tập truyền thống có thể là một điểm yếu, vì bạn chỉ học được cách giải quyết vấn đề mà được đưa ra chứ không phải là cách tự mình tìm ra và giải quyết các vấn đề thú vị. Đối với nhiều sinh viên hàng đầu, việc nhận bằng tiến sĩ giống như một lựa chọn "an toàn": đó là một con đường được xác định rõ, có uy tín. Nhưng đây chỉ có thể là một cách trì hoãn nhiều cột mốc cá nhân cần thiết: học cách xác định và đặt mục tiêu của riêng bạn ra ngoài hệ thống học thuật và kết nối sâu sắc hơn với các động lực và giá trị nội tại của chính bạn.
Tác giả cảm thấy mình đã học được rất nhiều trong thời gian học tiến sĩ: tham gia các khóa học nâng cao, đọc báo, tiến hành nghiên cứu, thường xuyên thuyết trình, tổ chức hội nghị, điều phối khóa học sau đại học, làm đại diện sinh viên và viết một luận án. Tất cả những thứ này là một loạt các kỹ năng hẹp và ít có khả năng áp dụng hơn bạn nghĩ. Ví dụ, văn bản học thuật rất khác với loại văn bản blog (tiếp cận đối tượng rộng hơn nhiều!), Và hiểu chính trị học thuật rất khác với chính trị khởi nghiệp, vì cấu trúc và động lực rất khác nhau.
Tác giả đã hoàn thành bằng tiến sĩ và bắt đầu công việc toàn thời gian đầu tiên của mình vào khoảng 27 tuổi (có trợ cấp nghiên cứu và giảng dạy khác nhau ở trường sau đại học). Có rất nhiều điều để tìm hiểu khi đi làm và những lỗ hổng lớn trong kỹ năng thực tế. Mặc dù học C ++ 2 năm ở trường trung học, học CS ở trường đại học và làm một vài dự án lập trình trong tiến sĩ toán học, tác giả đã tập trung vào các phần lý thuyết hơn của khoa học máy tính và thiếu nhiều kỹ năng máy tính thực tế. Ngược lại, Jeremy Howard, người đồng sáng lập fast.ai đã bắt đầu công việc toàn thời gian đầu tiên ở tuổi 18 với tư cách là một nhà tư vấn McKinsey, và ở 27 tuổi, Jeremy đã làm việc toàn thời gian gần một thập kỷ và đã thành lập hai start-up vẫn còn hoạt động đến ngày nay. Tác giả đã có thể đã học được rất nhiều thứ khác làm việc trong lĩnh vực công nghệ trong suốt thời gian tôi làm bằng tiến sĩ.
Cuộc sống không phải là một cuộc đua. Bạn có thể chuyển sang công nghệ và học các kỹ năng mới ở mọi lứa tuổi. Ngành công nghiệp công nghệ có tuổi đời sâu sắc, và chỉ tôn vinh của những người sáng lập trẻ là một sai lầm. Tuy nhiên, bạn sẽ không bao giờ có được năng lượng đã có vào đầu những năm 20 tuổi và tác giả rất tiếc vì đã dành thời gian và năng lượng đó tập trung quá mức vào một lĩnh vực chủ đề hẹp và bỏ bê rất nhiều kỹ năng khác.
Bạn không cần một tấm bằng tiến sĩ
Ngay lập tức bạn có thể nghĩ đến những người sau đây: không có bằng Tiến Sĩ và đang làm những công việc thú vị, tiên tiến về Deep learning (danh sách này không đầy đủ, và còn nhiều người khác):
- Chris Olah, đồng biên tập của distill.pub, người tạo ra những hình ảnh sâu sắc, nhà nghiên cứu tại Google Brain (không có bằng đại học)
- Jeremy Howard, người đồng sáng lập fast.ai, người sáng lập của Extitic (start-up đầu tiên áp dụng Deep learning vào y học), chủ tịch Kaggler và Kaggle xếp hạng số 1 trước đây, người sáng lập Fastmail và Optimal Decisions Group
- David Ha, người tạo ra các hình tượng trưng của Sketch-RNN, nhà nghiên cứu tại Google Brain
- Smerity, nhà nghiên cứu Salesforce / MetaMind trước đây, nhà phát minh AWD-LSTM, người sáng lập startup
- Pete Warden, kỹ sư nghiên cứu tại Google Brain và lãnh đạo công nghệ cho điện thoại di động TensorFlow, người sáng lập JetPac (được Google mua lại), tác giả của cuốn sách điện tử “Building Mobile Applications with TensorFlow”.
- Greg Brockman, CTO và đồng sáng lập OpenAI, lãnh đạo DOTA (không có bằng đại học)
- Catherine Olsson, kỹ sư nghiên cứu tại Google Brain, trước đây đã giúp xây dựng OpenAI Gym
- Sara Hooker, nhà nghiên cứu Google Brain về khả năng diễn giải và nén mô hình, người sáng lập dữ liệu phi lợi nhuận cho Delta Analytics
- Denny Britz, trước đây là nhân viên Google Brain và từng làm việc trên Spark tại Berkeley, blog tại WildML
- Helena Sarin, nhà nghiên cứu Deep learning tạo ra tác phẩm nghệ thuật sáng tạo
- Sylvain Gugger, đồng nghiệp nghiên cứu đầu tiên của fast.ai, đã thực hiện nghiên cứu về AdamW và siêu hội tụ
- Mariya Yao, CTO của Metamaven, biên tập viên chính của TOPBOTS, tác giả của Trí tuệ nhân tạo ứng dụng, thuộc đội Duke đã giành vị trí thứ 2 trong thử thách của DARPA
- Devaki Raj, CEO và đồng sáng lập của công ty khởi nghiệp CrowdAI ứng dụng AI vào hình ảnh vệ tinh, trước đây đã làm việc với bản đồ và Android tại Google
- Choong Ng, CEO và đồng sáng lập của Vertex.ai (được Intel mua lại), công ty đã tạo ra StripeML để triển khai nhanh chóng và dễ dàng áp dụng Deep learning trên mọi thiết bị
- Brian Brackeen, người sáng lập và Giám đốc điều hành của start-up máy tính Kairos, có lập trường đáng ngưỡng mộ chống lại việc sử dụng nhận dạng khuôn mặt của cơ quan thực thi pháp luật
Trong tất cả các công việc tác giả đã làm, bao gồm một số công việc về mặt kỹ thuật yêu cầu phải có bằng tiến sĩ, cũng có những đồng nghiệp không có bằng tốt nghiệp. Họ thường có năng suất và hữu ích hơn những người trong có bằng tiến sĩ (có lẽ vì họ có nhiều kinh nghiệm thực tế hơn).
Tất nhiên, có rất nhiều người có bằng tiến sĩ làm những công việc hấp dẫn và có giá trị, như Arvind Narayanan, Latanya Sweeney, Timnit Gebru, Moustapha Cisse, Yann Dauphin, Shakir Mohamed, Leslie Smith, Erin LeDell, Andrea Frome, và những người khác. Tất cả những người đã liệt kê đều đáng ngưỡng mộ, và không phải lúc nào bằng Tiến sĩ cũng vô dụng
Trầm cảm, cô lập và các vấn đề về sức khỏe tâm thần ở sinh viên tốt nghiệp
67% sinh viên tốt nghiệp cho biết họ đã cảm thấy vô vọng ít nhất một lần trong; 54 phần trăm cảm thấy rất chán nản, họ đã có một thời gian khó khăn; và gần 10 phần trăm cho biết họ đã cân nhắc đến việc tự tử, một cuộc khảo sát năm 2004 cho thấy. Theo nghiên cứu trên Viện Sức khỏe Tâm thần Quốc gia, ước tính 9,5% người Mỹ trưởng thành bị rối loạn trầm cảm trong một năm nhất định.
Học sau đại học không phải lúc nào cũng vui và làm giàu trải nghiệm cá nhân với nhiều người. Nó có thể liên quan đến tiền lương thấp, điều kiện việc làm không ổn định, yêu cầu mâu thuẫn của người giám sát, dự án nghiên cứu không liên quan và sự đối xử thiếu tôn trọng của cả giảng viên và sinh viên đại học (cả hai đều cư xử như quản lý và khách hàng). Học sau đại học có thể làm giảm sự tự tin hàng ngày. Tất cả những điều này là tổng hợp của nỗi sợ rằng mọi thứ là vô ích; rằng bạn là một kẻ ngốc, một giáo sư đã viết trong Chronicle of Higher Education (Biên niên ký Giáo dục Cao học), trong một bài viết nói riêng về sinh viên nhân văn, nhưng cũng áp dụng cho nhiều sinh viên STEM. Tác giả hầu như không biết bất cứ ai học cao học trong thập kỷ qua mà không cay đắng sâu sắc. Vài người cho biết những năm học sau đại học là thời gian dài của ý tưởng tự tử như thế nào. Thông thường hơn, học sinh tốt nghiệp bị các bệnh mãn tính không được điều trị như cân nặng dao động lên xuống, mệt mỏi, đau đầu, đau dạ dày, lo lắng và nghiện rượu.
Chủ nghĩa phân biệt giới tính và quấy rối tình dục cũng góp phần vào trải nghiệm tiêu cực ở cao học, nhiều bạn học nam trong lớp tác giả cũng khổ sở vì bị cô lập, bắt nạt, hoặc đối xử nhục nhã từ các giáo sư, và một hệ thống bóc lột thống trị bởi bản ngã, sự phân cấp cứng nhắc. Một trong những tác giả của một báo cáo toàn diện từ Viện Hàn lâm Khoa học Quốc gia tuyên bố, “Các nhà khoa học đã đánh đồng sự nghiêm khắc và bị chỉ trích là tàn nhẫn.”
Phân biệt giới tính và phân biệt chủng tộc trong cao học
Trong khoa học, kỹ thuật và y học, từ 20% -50% sinh viên nữ và hơn 50% giảng viên nữ đã trải qua sự quấy rối, theo báo cáo của Viện Hàn lâm Khoa học Quốc gia. Trong các cuộc phỏng vấn với 60 phụ nữ da màu làm việc trong nghiên cứu STEM, 100% trong số họ đã trải qua sự phân biệt đối xử và tùy thuộc vào chủng tộc của họ.
Bằng cấp có thể quan trọng hơn đối với những người thuộc các nhóm thiếu chuyên môn, những người thường xuyên phải đối mặt với mức độ giám sát cao hơn do thiên vị vô thức (đặc biệt nếu họ tự học). Mặc dù các nhóm thiểu số có thể cần bằng cấp nhiều hơn, nhưng thật không may, do sự phân biệt giới tính và phân biệt chủng tộc trong giáo dục đại học, họ có thể phải đối mặt với môi trường tồi tệ hơn khi cố gắng để có được những bằng cấp đó.
Piper Harron, một phụ nữ da đen lấy bằng tiến sĩ toán học tại Princeton, đã viết một đoạn trong luận án của mình, Toán học nghiên cứu đáng tôn trọng được đóng góp bởi những người đàn ông có thái độ nhất định”. Ngay cả khi cho phép thay đổi cá nhân, bầu không khí vẫn có xu hướng ngột ngạt, được duy trì bởi những người thấy nó có lợi. Như bất kỳ sinh viên cao học nào, tác giả cố gắng hòa nhập và phải hấp thụ bầu không khí đó. Vấn đề không phải là các cá nhân, mà là một hệ thống tự bảo tồn từ bên ngoài cảm thấy như một chuỗi dài sự phản bội.
Trường cao học tệ hại còn tệ hơn các công việc tệ hại
Tác giả coi thời gian học cao học là một trong hai môi trường tệ hại nhất mà tôi từng tham gia. Cách đối phó với những công việc tệ hại cũng áp dụng cho trường cao học tệ hại, nhưng có một điểm khác biệt: đó là chuyển đổi chương trình sau đại học khó hơn nhiều so với chuyển đổi công việc. Điều này làm cho sự khác biệt quyền lực giữa sinh viên và giáo sư lớn hơn nhiều so với chênh lệch quyền lực giữa nhân viên và sếp trong ngành công nghệ (điều đó có nghĩa là có khả năng lạm dụng hoặc khai thác lớn hơn).
Có những người đã đổi người cố vấn hoặc thậm chí chuyển đổi chương trình học, và điều này có thể khiến bạn lùi lại nhiều năm. Tuy nhiên, chi phí (về sức khỏe tinh thần và thể chất, cũng như chi phí cơ hội) khi học một chương trình tệ hại là rất cao, và có những người cần nhiều năm phục hồi từ sau cao học. Thậm chí nó còn trở nên phức tạp hơn nếu bạn là người nhập cư với thị thực sinh viên và phải xem xét các vấn đề về thị thực / cư trú. Không có một giải pháp dễ dàng nào cho những tình huống này
Giáo dục cao học đang thay đổi
Tình huống duy nhất mà bạn chắc chắn cần bằng Tiến sĩ là để trở thành giáo sư. Tuy nhiên, giáo dục cao học đang thay đổi rất nhiều: chuyển sang bổ trợ nhiều hơn, sản xuất quá nhiều tiến sĩ, cắt giảm ngân sách nghiêm trọng để tài trợ cho nghiên cứu ở Hoa Kỳ, ngày càng nhiều trường sa thải giảng viên, xử lý một loạt tài liệu, và mức nợ cho sinh viên không ổn định. Không biết giáo dục đại học trong tương lai như thế nào, nhưng nó sẽ khác với quá khứ (và điều này đóng một vai trò quan trọng trong sự thay đổi mục tiêu nghề nghiệp của riêng tác giả).
Bây giờ tác giả cảm thấy hoài nghi khi nghe sinh viên đại học nói rằng họ chắc chắn muốn trở thành giáo sư, vì khó có thể đi thẳng từ đại học để hiểu được sự rộng lớn và chiều sâu của các lựa chọn nghề nghiệp ngoài kia, thậm chí nếu họ đã đi thực tập hoặc làm vài công việc bán thời gian. Nhưng tại thời điểm đó, sinh viên chủ yếu ở trong môi trường toàn giáo sư và sinh viên.
Các bootcamp dạy lập trình và khóa học trực tuyến như Coursera chưa được phát minh cho đến khi tác bắt đầu chuyển đổi sang công nghệ, nhưng cả hai đều hữu ích và có ảnh hưởng lớn đến giáo dục. Tác giả đã có thể hưởng lợi từ một số khóa học trực tuyến và bootcamp dạy lập trình nếu chúng đã tồn tại 10 hoặc 15 năm trước. Trong vài năm qua, tác giả vừa làm giảng viên cho một bootcamp trực tiếp và là người đồng sáng lập trong việc xây dựng các khóa học trực tuyến nhanh, bao gồm Thực hành Deep learning cho lập trình viên và Đại số tuyến tính trong máy tính. Các định dạng giáo dục mới này rất hiệu quả và hữu ích khi được thực hiện tốt (cũng có rất nhiều bootcamp vô dụng hoặc sơ sài và MOOCs ngoài đó, nghiên cứu của bạn cũng vậy).
Khi xem xét học lên tiến sĩ, điều quan trọng là phải cân nhắc cẩn thận chi phí cơ hội và rủi ro, cũng như xem xét kinh nghiệm của nhiều người: những người đã tìm thấy thành công mà không có bằng tiến sĩ, nhiều người có kinh nghiệm học cao học tiêu cực, và những người đã thành công theo con đường học thuật truyền thống.