តើ​ឱកាស​ពិសេស​អ្វី​ដែល​បាន​រក្សា​ឱ្យ​អ្នក​នៅ​ជាប់​សាកលវិទ្យាល័យ​វិទ្យាសាស្ត្រ និង​បច្ចេកវិទ្យា​ហាណូយ តាំង​ពី​ថ្ងៃ​សិក្សា​រហូត​មក​ដល់​បច្ចុប្បន្ន? តើអ្នកជាមនុស្សដែលខ្លាចការផ្លាស់ប្តូរមែនទេ?

ខ្ញុំជាសមាជិកនៃនិស្សិតជំនាន់ទី 37 ជំនាញព័ត៌មានវិទ្យា (IT) នៅសាលា ប៉ុន្តែតាមពិតខ្ញុំរៀន IT តាំងពីនៅវិទ្យាល័យ។ បន្ទាប់មកខ្ញុំបានសិក្សានៅសកលវិទ្យាល័យ អនុបណ្ឌិត បណ្ឌិត... ទាំងអស់នៅសាលានេះ។

តាមពិតទៅ មានពេលខ្លះដែលខ្ញុំចង់ទៅរៀននៅបរទេសនៅប្រទេសជប៉ុន។ នៅក្នុងមហាវិទ្យាល័យ ខ្ញុំបានសិក្សាភាសាជប៉ុនរយៈពេល 5 ឆ្នាំ ដែលឧបត្ថម្ភដោយរដ្ឋាភិបាលជប៉ុនសម្រាប់សិស្សពូកែចំនួន 20 នាក់នៃ K36, K37 ។ បន្ទាប់មកវាបានធ្លាក់ចូលទៅក្នុងវិបត្តិសេដ្ឋកិច្ចនៃប្រទេសរបស់អ្នក ដូច្នេះវាត្រូវបានបញ្ឈប់។ បន្ទាប់មក បន្ទាប់ពីបញ្ចប់ថ្នាក់អនុបណ្ឌិត សាស្រ្តាចារ្យ Ho Tu Bao បានណែនាំខ្ញុំឱ្យស្គាល់សាស្រ្តាចារ្យដ៏មានកិត្យានុភាពនៅប្រទេសជប៉ុន ដើម្បីទៅធ្វើការស្រាវជ្រាវ ប៉ុន្តែដោយសារហេតុផលផ្ទាល់ខ្លួនរបស់ខ្ញុំ (រៀបការ) ខ្ញុំនៅតែស្នាក់នៅសាកលវិទ្យាល័យបច្ចេកវិទ្យា។ វា​ក៏​ដោយសារ​ហេតុផល​គោលបំណង និង​ប្រធានបទ​ដែល​ខ្ញុំ​នៅតែ​ធ្វើ​ថ្នាក់​បណ្ឌិត​នៅ​សាលា និង​បង្រៀន​នៅ​សាលា​រហូត​មក​ដល់​បច្ចុប្បន្ន​។

ប្រសិនបើខ្ញុំនិយាយថាវាជាវាសនា ខ្ញុំខ្លាចថាវាជាការបំផ្លើសបន្តិច ប៉ុន្តែនិយាយឱ្យសាមញ្ញ រឿងនេះបានមករកខ្ញុំដោយធម្មជាតិ និងងាយស្រួល។

នៅក្នុងសន្និសិទថ្មីៗមួយចំនួន ខ្ញុំបានឃើញនាងជាញឹកញាប់បង្ហាញលទ្ធផលស្រាវជ្រាវជាមួយអ្នកវិទ្យាសាស្ត្រស្រីៗជាច្រើនទៀត។ តើនេះជាសញ្ញានៃ "ស្ត្រីនិយម" ជំនាន់ថ្មីក្នុងវិទ្យាសាស្ត្រនៅពហុបច្ចេកទេសឬ?

លើកចុងក្រោយដែលខ្ញុំបានចូលរួមសន្និសីទ Vingroup Innovation Fund (VINIF) បណ្ឌិត ង្វៀន ភីឡឺ បណ្ឌិត ឡេមិញ ធុយ និងខ្ញុំបានរាយការណ៍ជាមួយគ្នា ហើយមានមិត្តស្រីម្នាក់ទៀតគឺបណ្ឌិត ង្វៀន ខេមលី ដែលនៅប្រទេសជប៉ុន ហើយមិនទាន់បានត្រឡប់មកវិញនៅឡើយ។ វាគឺជាការចៃដន្យ ឬជា "ការឆ្លើយឆ្លង" រវាងពួកយើង ហើយមិនមែនជាតំណាងនៃជំនាន់ "ស្ត្រីនិយម" ណាមួយឡើយ។ នៅក្នុងប្លុកវិស្វកម្មនៅសាលា មានក្រុមតិចតួចដែលមានសមាជិកស្រីច្រើនដូចក្រុមរបស់ខ្ញុំ ប្រហែលជាតិចជាងក្រុមស្រាវជ្រាវផ្នែកសេដ្ឋកិច្ច ឬប្លុកភាសាបរទេសនៅសាលា។ ចំណុចពិសេសមួយទៀតគឺថា ជារៀងរាល់ឆ្នាំ ក្រុមរបស់ខ្ញុំបានផ្សព្វផ្សាយនៅក្នុងសន្និសីទឈានមុខគេជុំវិញពិភពលោក ហើយបន្ទាប់មកក្រុមរបស់ខ្ញុំ និងខ្ញុំចូលរួមសន្និសីទ ដើម្បីពង្រីកឱកាសដើម្បីផ្លាស់ប្តូរជាមួយក្រុមស្រាវជ្រាវខ្លាំង។

គេ​ដឹង​ថា​នាង​កំពុង​គ្រប់​គ្រង​បន្ទប់​ពិសោធន៍​ធំ​មួយ​ក្នុង​សាលា ហើយ​ក៏​បង្រៀន​ដែរ។ ដើម្បី​ធ្វើ​ការ​ស្រប​គ្នា​បាន​ល្អ តើ​មាន​ដំណើរការ​បង្កើន​ប្រសិទ្ធភាព​ដែល​ត្រូវ​អនុវត្ត​ដែរ​ឬ​ទេ?

បច្ចុប្បន្ន​ខ្ញុំ​ជា​ប្រធាន​ក្រុម​ស្រាវជ្រាវ​បង្កើន​ប្រសិទ្ធភាព​មនុស្ស​ប្រហែល ៤០​នាក់។ បន្ទុកការងារមានទំហំធំតាមគំនិតរបស់ខ្ញុំ។ ជាធម្មតាខ្ញុំទៅធ្វើការតាំងពីព្រលឹមរហូតដល់ម៉ោង 6-7 ល្ងាច រួមទាំងថ្ងៃសៅរ៍ផងដែរ។ សម្រាប់ខ្ញុំ ការងារគឺដូចជាអាហារ និងភេសជ្ជៈប្រចាំថ្ងៃ ហើយតែងតែមានការផ្លាស់ប្តូរចាន ព្រោះរាល់សប្តាហ៍មានការរកឃើញថ្មីពីក្រុមនេះ ឬក្រុមនោះ។ នោះធ្វើឱ្យខ្ញុំមានអារម្មណ៍រំភើប។

ដើម្បីបង្កើនប្រសិទ្ធភាពការងាររបស់ខ្ញុំ ជារឿយៗខ្ញុំត្រូវកំណត់គោលដៅ រៀបចំផែនការ បែងចែកពេលវេលាដោយសមហេតុផល ហើយកុំភ្លេចថ្ងៃផុតកំណត់។

ក្រមសីលធម៌ការងារគួរឱ្យចាប់អារម្មណ៍, នៅពីក្រោយរូបរាងស្ដើង?

ខ្ញុំគិតថារាងកាយស្រាលជួយឱ្យខ្ញុំមានថាមពលបន្ថែមទៀតក្នុងការគិត ស្រាវជ្រាវ និងបង្កើត។ ជាការពិតណាស់ អ្នកក៏ត្រូវមានផាសុកភាពជាមួយរដ្ឋរបស់អ្នកផងដែរ។

ខ្ញុំ​ក៏​រៀន​ព្យាណូ​ដែរ ព្រោះ​ខ្ញុំ​ក៏​ចង់​ធ្វើ​អ្វី​មួយ​ដែល​ចុះសម្រុង​នឹង​ជីវិត ដើម្បី​បាន​អ្វី​ដែល​មាន​រសជាតិ​ជាង​ក្នុង​ជីវិត។ តាមពិតតន្ត្រីគឺគណិតវិទ្យា ដូចជាភាសា ឬការវិវត្តន៍នៃអ្វីៗនៅក្នុងធម្មជាតិ។

ដើម្បីបង្រួបបង្រួមសមាជិកនៅក្នុងមន្ទីរពិសោធន៍ តើអ្នកជ្រើសរើសរចនាប័ទ្មគ្រប់គ្រងមួយណា៖ រឹងមាំ ឬអាចបត់បែនបាន?

វាមានសារៈសំខាន់ខ្លាំងណាស់ក្នុងការភ្ជាប់សមាជិកនៅក្នុងមន្ទីរពិសោធន៍។ បើគ្មានការផ្លាស់ប្តូរ ការធ្វើបច្ចុប្បន្នភាព និងការចែករំលែករវាងទិសដៅស្រាវជ្រាវ វានឹងពិបាកក្នុងការធ្វើដូច្នេះ។ រៀងរាល់ព្រឹកថ្ងៃច័ន្ទ ខ្ញុំនាំយកអាហារ និងភេសជ្ជៈទាំងមូលសម្រាប់មន្ទីរពិសោធន៍ ដោយគណនាបានគ្រប់គ្រាន់ដើម្បីងាយស្រួលប្រើប្រាស់ពេញមួយសប្តាហ៍។ ខ្ញុំ​ព្យាយាម​គាំទ្រ​ដើម្បី​ឱ្យ​សមាជិក​ក្រុម​អាច​ផ្តោត​តែ​លើ​ការ​ស្រាវ​ជ្រាវ​មិន​មាន​ការ​រំខាន ហើយ​អាច​ធ្វើ​ការ​ពី​ព្រឹក​ដល់​យប់។

ខ្ញុំក៏តែងតែមានវត្តមាននៅមន្ទីរពិសោធន៍ដូចអ្នកដែរ ធ្វើការជាមួយគ្នា ជួបជុំគ្នា ផ្លាស់ប្តូរជាមួយអ្នក និងក្រុមស្រាវជ្រាវផ្សេងទៀត។ បើ​មិន​ធ្វើ​ទេ វា​នឹង​មិន​មាន​ការ​សម្រប​សម្រួល​រវាង​ទិសដៅ​ស្រាវជ្រាវ ឬ​អាច​ជាន់​គ្នា មិន​គាំទ្រ​គ្នា ហើយ​មិន​ធ្វើ​បច្ចុប្បន្នភាព​គ្នា​ទៅ​វិញ​ទៅ​មក...

រចនាប័ទ្មគ្រប់គ្រងរបស់ខ្ញុំប្រែប្រួលអាស្រ័យលើតួនាទី។ នៅសាលា ខ្ញុំស្លូតបូតជាមួយមិត្តរួមការងារ។ នៅក្នុងក្រុមស្រាវជ្រាវ ខ្ញុំចាត់ទុកខ្លួនឯងថាលំបាកណាស់ ទៅតាមកាលវិភាគ និងតាមកាលវិភាគ ដោយមានរង្វាន់ និងការដាក់ទណ្ឌកម្មច្បាស់លាស់។ ហេតុផលប្រហែលជាមកពីការចង់បង្កើនប្រសិទ្ធភាពក្នុងប្រភេទការងារនីមួយៗ ហើយខ្ញុំយល់ថានេះជាធម្មជាតិណាស់។

តើ​អ្វី​ជា​ឧទាហរណ៍​ជាក់ស្តែង​នៃ​របៀប​ដែល​គណិតវិទ្យា​អាច​នាំ​ទៅរក​ដំណោះស្រាយ​ដ៏​ល្អ​បំផុត​?

គណិតវិទ្យាគឺស្រស់ស្អាតនៅក្នុងខ្លឹមសាររបស់វា។ បញ្ហាជាច្រើនក្នុងជីវិតត្រូវការគណិតវិទ្យា។ ឧទាហរណ៍ "របៀបធ្វើដំណើរពីសាកលវិទ្យាល័យវិទ្យាសាស្ត្រ និងបច្ចេកវិទ្យាហាណូយទៅបឹង Hoan Kiem លឿនបំផុត និងមានភ្លើងក្រហមតិចបំផុត" គឺជាបញ្ហាដែលទាមទារក្បួនដោះស្រាយដើម្បីស្វែងរកចម្លើយដ៏ល្អប្រសើរ។ បញ្ហាជាច្រើននៅជុំវិញយើង ដូចជាបញ្ហាផ្លូវសម្រាប់ការដឹកជញ្ជូន និងការដឹកជញ្ជូនក៏ជាបញ្ហានៃការបង្កើនប្រសិទ្ធភាពរួមបញ្ចូលគ្នា... ជីវិតត្រូវការការងារដែលប្រសើរឡើង ហើយដើម្បីបង្កើនប្រសិទ្ធភាពការងារ គណិតវិទ្យាគឺចាំបាច់។ គណិត​វិទ្យា​អនុវត្ត​ឥឡូវ​នេះ​ក៏​ជា​វិស័យ​ដែល​មាន​ការ​អភិវឌ្ឍ​ខ្លាំង​ផង​ដែរ ហើយ​ដើរ​តួនាទី​យ៉ាង​សំខាន់​ក្នុង​ជីវិត។

យើងមិនអាចតែងតែស្វែងរកដំណោះស្រាយដ៏ល្អប្រសើរបានទេ ឧទាហរណ៍សម្រាប់បញ្ហាក្នុងផលិតកម្ម និងការដឹកជញ្ជូន ដែលប៉ារ៉ាម៉ែត្រផ្លាស់ប្តូរជាបន្តបន្ទាប់តាមពេលវេលា។ បញ្ហាទាំងនេះទាមទារវិធីសាស្រ្តបំពេញបន្ថែមជាច្រើន ការស្វែងរកដំណោះស្រាយដែលអាចទទួលយកបាន និងការប្រើប្រាស់វិធីសាស្រ្តប្រហាក់ប្រហែល។ វត្ថុនៃគណិតវិទ្យាគឺជាចំនួនដាច់ខាត ប៉ុន្តែការធ្វើគណិតវិទ្យាជាមួយនឹងបរិមាណប្រហាក់ប្រហែលពិតជាចូលទៅជិតខ្លឹមសារនៃធម្មជាតិ ហើយជិតល្អបំផុត។

ពីគណិតវិទ្យា ការបង្កើនប្រសិទ្ធភាពទៅបញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) តើវាជាផ្លូវវែង ឬខ្លី?

AI បានចាប់ផ្តើមនៅក្នុងទសវត្សរ៍ឆ្នាំ 1940 និង 1950 ។ នៅពេលនោះ លោក Alan Turing បានណែនាំគំនិតនៃ "ម៉ាស៊ីន Turing" ដើម្បីក្លែងធ្វើទ្រឹស្តីនៃកុំព្យូទ័រឆ្លាតវៃ។ នៅទសវត្សរ៍ឆ្នាំ 1950 លោក John McCarthy បានបង្កើតពាក្យ "បញ្ញាសិប្បនិម្មិត" និងភាសាអភិវឌ្ឍន៍។ ក្នុងអំឡុងទសវត្សរ៍ឆ្នាំ 1970 និង 1980 គំនិតដូចជាប្រព័ន្ធអ្នកជំនាញ និងតក្កវិជ្ជាមិនច្បាស់លាស់ត្រូវបានបង្កើតឡើងដើម្បីដោះស្រាយបញ្ហាក្នុងការសម្រេចចិត្ត។ ទសវត្សរ៍ឆ្នាំ 1990 បានឃើញការអភិវឌ្ឍន៍នៃបណ្តាញសរសៃប្រសាទ និងបណ្តាញសរសៃប្រសាទជ្រៅ។ នៅក្នុងទសវត្សរ៍ឆ្នាំ 2010 បច្ចេកវិទ្យា AI ត្រូវបានបញ្ចូលទៅក្នុងវិស័យជាច្រើន រួមទាំងរថយន្តបើកបរដោយខ្លួនឯង chatbots ការទទួលស្គាល់ និងដំណើរការភាសា។ ថ្មីៗនេះ AI បានក្លាយជាការពេញនិយមយ៉ាងខ្លាំង ដែលវាបានចូលក្នុងគ្រប់ទិដ្ឋភាពនៃជីវិត និងជាប្រធានបទនៃការព្រួយបារម្ភសម្រាប់ប្រទេសនានា។ នៅពេលអនាគត AI នឹងក្លាយជាទីផ្សារដ៏មានជីជាតិបំផុតសម្រាប់ការអភិវឌ្ឍន៍កាន់តែស៊ីជម្រៅ និងបន្ថែមទៀត ដោយជ្រៀតចូលសកម្មភាពជីវិតកាន់តែច្រើន។

មនុស្សជាច្រើនជឿថាការស្រាវជ្រាវ និងកម្មវិធី AI បច្ចុប្បន្ននឹងមិនឈានដល់ដំណាក់កាលនៃការបង្កើត "ភាពវៃឆ្លាត" ពិតប្រាកដនោះទេ។ តើ​អ្នក​យល់​យ៉ាង​ណា​ចំពោះ​ទស្សនៈ​នេះ ហើយ​តើ​អ្នក​គិត​ថា​អ្វី​ដែល​ធ្វើ​ឱ្យ​មាន​ភាព​ខុស​គ្នា​រវាង​ភាព​ឆ្លាតវៃ​របស់​មនុស្ស និង​ម៉ាស៊ីន?

នៅសម័យរបស់ Alan Turing មនុស្សជឿថាប្រសិនបើម៉ាស៊ីនអាចត្រូវបានបង្កើតដែលអាចដំណើរការការគណនាបានយ៉ាងល្អជាមួយនឹងប្រព័ន្ធទិន្នន័យដ៏ធំបំផុតនោះ នៅចំណុចខ្លះភាពស្មុគស្មាញរបស់វានឹងស្មើនឹងបណ្តាញសរសៃប្រសាទនៅក្នុងខួរក្បាលមនុស្ស ពោលគឺ AI អាចឈានដល់ភាពឆ្លាតវៃរបស់មនុស្ស។ បន្ទាប់ពីប្រហែល 80 ឆ្នាំនៃការអភិវឌ្ឍន៍ក្នុងទិសដៅនោះជាមួយក្រុមហ៊ុនធំៗដូចជា Google ខ្ញុំគិតថា AI នៅឆ្ងាយពីការសម្រេចគោលដៅនោះ។ មេកានិក យើងអាចនិយាយបានថា មនុស្សសំយោគព័ត៌មាន យល់ឃើញ រៀន បង្ហាញពីអារម្មណ៍... តាមវិធីដែលអាចត្រូវបានគណនា និងរៀបចំកម្មវិធី។ តាមតក្កវិជ្ជានោះ AI អាចចូលទៅជិត និងលើសពីមនុស្ស ដោយសារការកែលម្អល្បឿន និងទិន្នន័យ។ ទោះយ៉ាងណាក៏ដោយ មានយន្តការ "មិនសមហេតុផល" ជាក់លាក់មួយនៅក្នុងខួរក្បាលមនុស្ស ដែលខ្ញុំគិតថា AI គឺនៅឆ្ងាយ ឬមិនអាចឈានដល់ស្ថានភាពនោះ។

តើមានពេលមួយណាដែលមនុស្សប្រើទិន្នន័យជាអាវុធ ជំនួសឱ្យកាំភ្លើង ឬសេដ្ឋកិច្ច? តើ​អ្វី​ទៅ​ជា​ផល​វិបាក​នៃ​សង្គ្រាម​ទិន្នន័យ​នេះ? តើមានតម្រូវការសម្រាប់យុទ្ធសាស្រ្តបង្កើនប្រសិទ្ធភាព/តុល្យភាពរវាងពិភពមនុស្ស និងពិភពម៉ាស៊ីនទេ?

ខ្ញុំអាចបាត់បង់កាបូបរបស់ខ្ញុំ ប៉ុន្តែខ្ញុំមិនអាចបាត់បង់កុំព្យូទ័រ និងទិន្នន័យនៅក្នុងនោះ។ និយាយអញ្ចឹងទិន្នន័យមានសារៈសំខាន់ណាស់។ សង្គ្រាមដោយអាវុធ/សេដ្ឋកិច្ច យើងអាចជម្លៀស/ចរចា…; ប៉ុន្តែជាមួយនឹងទិន្នន័យ យើងមិនអាចធ្វើអ្វីបានទេ។ មនុស្សក៏ប្រើទិន្នន័យធំដើម្បីបម្រើការប្រកួតប្រជែង/សង្គ្រាម។ AI ដោយគ្មានទិន្នន័យគឺគ្មានន័យទេ។

ផលវិបាកនៃសង្គ្រាមទិន្នន័យនឹងធ្ងន់ធ្ងរ។ ស្តង់ដារសីលធម៌ត្រូវបានបង្កើតឡើងសម្រាប់ការរុករក និងប្រើប្រាស់ទិន្នន័យ។

វាអាចនឹងឆាប់ពេកក្នុងការនិយាយអំពីយុទ្ធសាស្ត្រតុល្យភាពមនុស្ស និងម៉ាស៊ីន ប៉ុន្តែយុទ្ធសាស្រ្តដើម្បីការពារទិន្នន័យជាទ្រព្យសកម្មជាតិគឺចាំបាច់ណាស់។ ឥឡូវនេះ មនុស្សក៏ចាប់ផ្តើមមានការប្រុងប្រយ័ត្នក្នុងការផ្តល់ទិន្នន័យផ្ទាល់ខ្លួនទៅភាគីផ្សេងទៀត។ ជាមួយនឹងក្រុមហ៊ុនយក្សដូចជា Google, Facebook ឬ TikTok... ប្រសិនបើយើងមិនគ្រប់គ្រង និងធានាទិន្នន័យប្រកបដោយប្រសិទ្ធភាព យើងនឹងទុកធនធានដ៏មានតម្លៃមួយសម្រាប់ក្រុមហ៊ុនទាំងនេះដើម្បីរៀបចំ និងប្រើប្រាស់។ រដ្ឋាភិបាលមានគោលនយោបាយគ្រប់គ្រងទិន្នន័យបានល្អសម្រាប់កន្លែងដែលរក្សាទុកទិន្នន័យផ្ទាល់ខ្លួនជាច្រើនដូចជា សាលារៀន ធនាគារ...; ប៉ុន្តែការគ្រប់គ្រងទិន្នន័យដែលមនុស្ស "ដោយមិនដឹងខ្លួន" ផ្តល់ឱ្យយក្សគឺមិនសាមញ្ញទេ។

បន្ថែមពីលើទិន្នន័យ ការបង្កើនប្រសិទ្ធភាពការផ្ទេរព័ត៌មានក៏សំខាន់ផងដែរ ហើយតើវាពាក់ព័ន្ធទៅនឹងគម្រោងស្រាវជ្រាវដែលអ្នកកំពុងធ្វើដែរឬទេ?

បាទ/ចាស នោះគឺជាគម្រោងដែលក្រុមការងារខ្ញុំ និងខ្ញុំមានមោទនភាពខ្លាំងណាស់ នៅពេលដែលយើងទទួលបានមូលនិធិពីមូលនិធិ VINIF សម្រាប់ការស្រាវជ្រាវលើការផ្ទេរការរៀនដើម្បីដោះស្រាយបញ្ហាបង្កើនប្រសិទ្ធភាពរួមបញ្ចូលគ្នា។ ដើម្បីទទួលបានមូលនិធិសម្រាប់គម្រោងនេះ ក្រុមការងាររបស់ខ្ញុំបានចំណាយពេល 9 ខែក្នុងការរៀបចំ សរសេរ និងកែសម្រួលសំណើនេះ ដើម្បីធ្វើឱ្យវាល្អបំផុត និងជិតបំផុតទៅនឹងលទ្ធផលដែលអាចសម្រេចបាននៅក្នុងការពិត។ គម្រោងនេះពាក់ព័ន្ធនឹងការស្រាវជ្រាវទៅលើការផ្ទេរចំណេះដឹងដ៏ល្អប្រសើរក្នុងការវិវត្តន៍ ការផ្ទេរព័ត៌មានក្នុងសហវិវត្តន៍ និងការផ្ទេរព័ត៌មាននៅក្នុងបណ្តាញសរសៃប្រសាទ។

ការផ្ទេរនៅទីនេះមិនមែនពីម៉ាស៊ីនមួយទៅម៉ាស៊ីន ឬពីមនុស្សទៅមនុស្សនោះទេ ប៉ុន្តែជាការសិក្សាអំពីការផ្ទេរព័ត៌មាន/ការចែករំលែកព័ត៌មាន ដើម្បីដោះស្រាយបញ្ហាបង្កើនប្រសិទ្ធភាពក្នុងជីវិតប្រកបដោយប្រសិទ្ធភាព។ ឧទាហរណ៍ បញ្ហាសំខាន់ៗមួយចំនួន៖ បញ្ហាដៃមនុស្សយន្ត បញ្ហាផ្លូវក្នុងការដឹកជញ្ជូន ការធ្វើផែនការក្នុងយោធា...

ស្ថិតិថ្មីៗបង្ហាញថា បុគ្គលិកឧស្សាហកម្ម AI ទទួលបានប្រាក់បៀវត្សរ៍ក្នុងលំដាប់កំពូលទាំង 3 នៅវៀតណាម។ តាម​គំនិត​របស់​អ្នក តើ AI ជា​វិស័យ​សិក្សា​ដ៏​ទាន់​សម័យ​ដែរ​ឬ​ទេ?

នៅក្នុងរបាយការណ៍សន្និសិទថ្មីៗនេះ ខ្ញុំក៏បានសង្ខេបប្រាក់ខែរបស់វិស្វករ AI នៅប្រទេសវៀតណាម ហើយឃើញថាវាល្អណាស់។ មានឱកាសជាច្រើននៅក្នុងការងារដែលទាក់ទងនឹង AI ហើយខ្ញុំគិតថានាពេលអនាគតដ៏ខ្លីខាងមុខនេះ AI នឹងនៅតែជាវិស័យដ៏ទាក់ទាញ ងាយស្រួលស្វែងរកការងារ និងប្រាក់ចំណូលខ្ពស់។

តាមទស្សនៈរបស់អ្នកដែលមានទំនាក់ទំនងជាមួយសាកលវិទ្យាល័យវិទ្យាសាស្ត្រ និងបច្ចេកវិទ្យាជាច្រើនជំនាន់ តើអ្នកប្រៀបធៀបជំនាន់ Gen Z ជាមួយអតីតនិស្សិតជំនាន់មុនយ៉ាងដូចម្តេច?

ខ្ញុំមិនដឹងថានៅទីណាទេ ប៉ុន្តែជាមួយនឹងនិស្សិត Gen Z នៅពហុបច្ចេកទេស ខ្ញុំឃើញអ្នកទាំងអស់គ្នាកាន់តែមានភាពប្រសើរឡើង។ ល្អណាស់។ អ្នកឆ្លាតណាស់ មិនត្រឹមតែពូកែខាងជំនាញទេ ថែមទាំងចេះភាសាបរទេស និងជំនាញទន់ទៀតផង។ ជាពិសេសចាប់តាំងពីបានប្តូរទៅជាយន្តការស្វយ័ត ពហុបច្ចេកទេសបានទាក់ទាញសិស្សដែលមានទេពកោសល្យជាច្រើនកាន់តែខ្លាំងឡើង។

នៅសាលាព័ត៌មានវិទ្យា និងសារគមនាគមន៍ ដែលខ្ញុំធ្វើការ ពីមុនសិស្សមានលទ្ធភាពតិចតួចក្នុងបន្ទប់ស្រាវជ្រាវ។ ទោះជាយ៉ាងណាក៏ដោយ ក្នុងរយៈពេលប៉ុន្មានឆ្នាំចុងក្រោយនេះ សិស្សភាគច្រើនបាននៅក្នុងមន្ទីរពិសោធន៍តាំងពីឆ្នាំដំបូងរបស់ពួកគេ ដោយធ្វើការយ៉ាងក្លៀវក្លា និងប្រកបដោយភាពច្នៃប្រឌិត។ មានសូម្បីតែសិស្សដែលទើបតែចូលសាលា ហើយបានសិក្សាយ៉ាងសកម្មអំពី Labs របស់យើងដើម្បីចូលរួម។

អរគុណសម្រាប់ការជជែក!

Thanhnien.vn