CHU KỲ BÁN RÃ TRI THỨC
Năm 1995, cụ Richard Hamming nói rằng cứ 17 năm thì lượng tri thức lại tăng gấp đôi. Vì thế cần đến 90% nhà khoa học từng tồn tại trên đời này thực tế đang còn làm việc để duy trì sự tăng trưởng tri thức ở mức đó [2]. 17 năm tức chưa đến một thế hệ.
Tuy nhiên não bộ của chúng ta không phát triển nhanh đến thế. Mỗi thế hệ nếu có tăng IQ thì cũng chỉ tăng chút xíu, hoặc không tăng tẹo nào. Vậy làm sao có thể hấp thụ tri thức mới, mà cứ 17 năm lại tăng gấp đôi? Rõ ràng là bất khả.
Câu trả lời chính là, tri thức có thời gian bán rã, y như chất phóng xạ [3]. Nghĩa là sau một khoảng thời gian T, tri thức còn cần thiết phải giữ lại chỉ còn một nửa.
Vậy T bằng bao nhiêu?
Cách đây độ 30-40 năm, người ta ước tính rằng T vào khoảng 8-13 năm, tùy vào ngành nghề.
Nghiên cứu năm 2018 đăng trên PNAS [1] (tạp chí rất có uy tín, chỉ dưới Nature/Science một bậc), cho thấy số người làm nghiên cứu còn làm trong ngành ban đầu của họ cũng có thời gian bán thải. Thời gian bán thải cứ ngắn dần theo thời gian. Họ cho rằng trong khoảng 1 thập kỷ qua, thời gian bán thải này đã giảm xuống còn độ 2-5 năm.
Tất nhiên là nói về tri thức ở tiền tuyến, tức là tri thức ở biên giới tri thức loài người. Bên ngoài biến giới đó, ta không biết cái ta không biết. Tri thức tiền tuyến thường được tìm ra bới quá trình nghiên cứu, ví dụ ở bậc PhD và trên đó. Đôi khi tìm ra ngẫu nhiên, do cô thương.
Còn tri thức phổ thông thì sống lâu hơn, trung bình tầm 15-20 năm. Vì rằng đã gọi là phổ thông tức là tri thức đã được đúc kết qua nhiều thế hệ, được chấp nhận rộng rãi đến mức người trưởng thành 18 tuổi nào cũng nên biết. Tri thức đại học có thời gian bán rã ngắn hơn, tầm 3-10 năm. Riêng ngành AI, thời gian bán rã có khi chỉ 1-5 năm.
Hệ quả là gì?
Với các ngành công nghệ mũi nhọn, thì việc tự học, tái đào tạo là tất nhiên. Ngay khi chúng ta vừa tốt nghiệp ĐH, gần nửa tri thức đó đã lỗi thời [4]. Ngay khi vừa tốt nghiệp PhD, thì ngay lập tức phải vứt đi phần lớn tri thức đó, và … học tiếp. Và các thầy không có lý do gì giỏi hơn trò ở những lĩnh vực mới.
Đấy là chưa nói đến việc AI xâm nhập vào các ngành đến mức SV bây giờ chả cần biết gì về ngành, mà vẫn dùng AI ầm ầm, kết quả tốt hơn phương pháp chuyên sâu. Có cậu nào làm AI cho Computer Vision còn biết dựng mô hình chiếu sáng lên bề mặt không?
Ác cái là các thầy thành danh lại rất hay được mời đi chém gió. Thế mới khổ cho các em học sinh – sinh viên.
**
P/S1: Bài này cũng có chu kỳ bán rã các bạn nhé. Thích thì cứ like, nhưng đừng tin quá. Chỉ là mình không biết T bằng bao nhiêu (giờ).
P/S2: Ban đầu viết vội nên gộp nghiên cứu về hệ số bán rã của cộng đồng nghiên cứu đăng trên PNAS năm 2018 vào chỉ số bán rã tri thức. Tôi đã sửa lại. Cảm ơn @Trần Hải Đăng.
P/S3: Ước lượng của cụ Hamming về tốc độ nhân đôi tri thức có vẻ hơi nhanh so với ước lượng trích dẫn trong [3]: Y học (87 năm), Toán học (63 năm), Hóa học (35 năm) và Di truyền học (32 năm). Cụ Hamming là dân Toán, làm về Tính toán. Có lẽ do tốc độ trong ngành cụ nhanh vượt trội chăng?
Truyen Tran
*****
[1] https://www.pnas.org/content/115/50/12616
[2] https://jamesclear.com/great-speeches/learning-to-learn-by-richard-hamming
[3] https://fs.blog/2018/03/half-life/
[4] https://spectrum.ieee.org/riskfactor/computing/it/an-engineering-career-only-a-young-persons-game
