Trong bối cảnh AI ngày càng có khả năng đảm nhiệm nhiều tác vụ lập trình cơ bản, không ít học sinh và phụ huynh băn khoăn liệu có nên tiếp tục theo đuổi ngành khoa học máy tính. Tuy nhiên, giáo sư Geoffrey Hinton, nhà khoa học máy tính người Anh được biết đến rộng rãi với biệt danh "Cha đẻ của AI"– một trong những người đặt nền móng cho kỷ nguyên AI hiện tại cho rằng đây không phải thời điểm để từ bỏ lĩnh vực này.
Trao đổi với Business Insider , ông Hinton nhận định nhiều người đang hiểu sai về giá trị của ngành học.
"Nhiều người nghĩ khoa học máy tính chỉ là lập trình. Rõ ràng, trở thành một lập trình viên cấp trung thạo việc sẽ không còn là một nghề nghiệp lâu dài nữa, bởi AI có thể làm điều đó", ông nói, nhấn mạnh giá trị cốt lõi của tấm bằng cử nhân khoa học máy tính vượt xa việc viết code và sẽ vẫn có giá trị trong một thời gian khá dài.
Quan điểm của ông Hinton nhận được sự đồng tình nhiều chuyên gia trong ngành.
Chủ tịch OpenAI, Bret Taylor, người sở hữu hai bằng khoa học máy tính tại Stanford, cho rằng lập trình vẫn là “một ngành học cực kỳ giá trị”, bởi “lập trình không chỉ là viết code” mà còn rèn luyện tư duy hệ thống.
Tuy nhiên, Sameer Samat, Giám đốc Android của Google, cho rằng ngành khoa học máy tính cần định hình lại để thích nghi với bối cảnh bùng nổ AI hiện nay.
Trong khi đó, giáo sư Hany Farid (Đại học UC Berkeley) cho rằng cơ hội hấp dẫn nhất dành cho sinh viên ngành khoa học máy tính không còn nằm ở các “ông lớn” Thung lũng Silicon, mà ở những lĩnh vực giao thoa như khám phá thuốc bằng tính toán, hình ảnh y khoa, tài chính tính toán, nghệ thuật số hay khoa học xã hội tính toán.
Giáo sư Geoffrey Hinton cũng ủng hộ mạnh mẽ việc học lập trình từ trung học cơ sở, cho rằng đây là hoạt động trí tuệ bổ ích, dù AI đang ngày càng giỏi trong việc tự động tạo ra mã nguồn theo yêu cầu.
"Tôi nghĩ học lập trình rất hữu ích, ngay cả khi AI đã làm hết mọi việc lập trình cho họ. Học viết mã có lẽ hơi giống với học tiếng Latin nếu bạn theo học ngành nhân văn, tức bạn có thể không bao giờ nói tiếng Latin, nhưng việc học nó vẫn rất hữu ích", theo ông.
Theo ông Hinton, những người muốn theo đuổi con đường nghiên cứu AI hoặc kỹ sư AI cấp cao nên tập trung vào tư duy phản biện và nền tảng toán học – những thứ không dễ bị thay thế.
"Một số kỹ năng luôn có giá trị, như hiểu biết về toán học, thống kê, lý thuyết xác suất và đại số tuyến tính. Đó là những kiến thức sẽ không bao giờ biến mất", giáo sư Geoffrey Hinton nhấn mạnh.
Theo: Business Insider