BÀI GIẢNG NGHIÊN CỨU KHOA HỌC BẬC NGHIÊN CỨU SINH TIẾN SỸ CHƯƠNG 0 TẠI SAO NGHIÊN CỨU SINH VÀ MÔN HỌC? PGS TS HÀ QUANG THỤY HÀ NỘI 01 2021 TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI 1 Nội dung 1[.]
Trang 1BÀI GIẢNG
NGHIÊN CỨU KHOA HỌC BẬC NGHIÊN CỨU SINH TIẾN SỸ
CHƯƠNG 0 TẠI SAO NGHIÊN CỨU SINH VÀ MÔN HỌC?
PGS TS HÀ QUANG THỤY
HÀ NỘI 01-2021
TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ
ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI
1
Trang 2Nội dung
2
Trang 3“Có lần, một người bạn cho tôi một cuốn sách nhằm chỉ dẫn cho tôi
về bản chất của khoa học Phản ứng ngay tức thì của tôi là không cần một cuốn sách như vậy, vì ở thời điểm đó, tôi đã được vào biên chế, được đề bạt Phó giáo sư với một hồ sơ có tiểu sử công bố tốt,
và hứa hẹn có thêm nhiều ấn phẩm Rõ ràng, tôi nghĩ rằng tôi đã biết khoa học là gì
Tôi đã không thể sai hơn Nhận ra được điều đó không phải vì mọi
nỗ lực trước đây của tôi là nhầm lẫn, sai sót, và thành công chỉ đến tình cờ, mà đúng hơn là việc tìm hiểu về các nguyên lý cơ bản của khoa học làm sáng tỏ các yếu tố cơ bản chi phối công việc của một nhà khoa học … nghiên cứu học thuật tương xứng với bậc tiến sĩ được mô tả như là việc “nghiên cứu khoa học" theo một
"phương pháp khoa học“.”
Jan Recker (2013) Scientific Research in Information Systems: A Beginner's Guide
http://www.informatik.uni-trier.de/~ley/pers/hy/r/Recker:Jan.html
(2005 - : j83 + c77 + P5+ e3 + b2+i2)
1 Tạo sao môn học
Trang 4Tạo sao NCS và môn học?
⚫ NCS Tiến sỹ tại Việt Nam: một số trao đổi
▪ TS ~ hàn lâm ? Hoạt động nghiên cứu khoa học công ty
▪ TS ~ “quá nhiều” Tuyển sinh NCS hàng năm ở một số nước
châu Á và Mỹ
Xuất xứ môn học
▪ Luận án TS trong nước: Một vài hạn chế
▪ Nguyên nhân: Phương pháp NCKH yếu là một yếu tố
▪ Cần nghiên cứu về nghiên cứu Tiến sỹ: đóng góp thân tri thức và
sử dụng phương pháp khoa học
Trang 5Tiến sỹ và công nghiệp: IBM
⚫ Nghiên cứu tại IBM: http://www.research.ibm.com/index.shtml
▪ “Chuyển đổi công nghiệp và xã hội”
▪ “Phát minh ra những thứ quan trọng đối với thế giới”
▪ “… đang đi tiên phong trong các công nghệ đột phá và hứa hẹn nhất biến đổi công nghiệp và xã hội, trong đó có tương lai của TTNT, blockchain và tính toán lượng tử.”
▪ “Hơn 3000 nhà nghiên cứu trong 12 phòng thí nghiệm ở 6 châu lục”
▪ Lĩnh vực: Accessibility, Artificial Intelligence, Blockchain, Energy and environment, Financial services, Healthcare and life sciences, Internet
of Things, Quantum computing, Security, Semiconductors, Social good
▪ Danh sách cán bộ NC Computer Science: hàng nghìn người
https://researcher.watson.ibm.com/researcher/people.php?lnk=hm)
Công bố
▪ IBM Journal of Research and Development là một tạp chí SCI journal (Thomson Reuters Master Journal: SCI cao hơn SCIE)
Trang 6IBM Science & Technology: Outlook 2021
https://www.research.ibm.com/downloads/ces_2021/IBMResearch_STO _2021_Whitepaper.pdf
Chu trình khám phá khoa học đang sát lại theo những cách quan trọng
Các công cụ giúp xác định
các câu hỏi mới dựa trên
nhu cầu kiến thức còn thiếu
Trích xuất, tích hợp và lập luận
với tri thức trên quy mô lớn
Các mô hình sinh tự động đề xuất các giả thuyết mới giúp mở rộng không gian khám phá
Phòng thí nghiệm người máy
tự động hóa thí nghiệm
và kết nối các
mô hình kỹ thuật số
và kiểm thử vật lý
Phát hiện mẫu
và bất thường được tích hợp với mô phỏng
và thử nghiệm để rút ra
thông tin chi tiết
mới
Trình diễn máy tri thức dẫn dắt
các giả thuyết và câu hỏi mới
Phương pháp khoa học tăng tốc
Xuất phát điểm
Trang 7IBM: Trí tuệ nhân tạo
http://www.research.ibm.com/artificial-intelligence/
MIT-IBM Watson AI Lab: Một PTN cộng tác hàn lâm – công nghiệp tập trung nâng cấp TTNT cơ bản
PTN IBM đang giải quyết một số thách thức lớn nhất về TTNT Các nhà khoa học và kỹ sư của IBM tập trung vào các đột phá khoa học cơ bản để giúp định hướng tiến bộ TNTT Các ấn phẩm mới nhất của IBM bao gồm nhiều lĩnh vực TTNT cốt lõi.
Đào tạo mạng nơ-ron tăng
tốc có độ chính xác tương
đương dựa trên việc sử
dụng bộ nhớ tương tự.
Con đường hướng tới các bộ
tăng tốc phần cứng vừa
nhanh vừa tiết kiệm năng
lượng, đặc biệt trên các tầng
mạng nơ-ron được kết nối
đầy đủ.
Trang 8IBM Trí tuệ nhân tạo: Tầm nhìn
⚫ TTNT biểu tượng thần kinh
▪ Đang tích hợp các kỹ thuật biểu tượng thần kinh (neurosymbolic AI)
để xây dựng TTNT có thể thực hiện nhiều tác vụ phức tạp nhờ hiểu biết và lập luận giống như con người
⚫ Tin cậy TTNT
▪ Tin cậy và an toàn nên vào lõi của TTNT bất kỳ được cung cấp Bộ phận nghiên cứu IBM đang xây dựng các công cụ cho phép các giải pháp TTNT tin cậy và an toàn XAI: Explainable Artificial Intelligence
⚫ Kỹ nghệ TTNT
▪ IBM đang xây dựng các công cụ để trợ giúp những người sáng tạo TTNT giảm thời gian đào tạo, bảo trì và cập nhật mô hình của họ
▪ Các bộ tăng tốc tương tự và số của IBM đang thúc đẩy những cải tiến lớn về sức mạnh tính toán trong khi vẫn tiết kiệm năng lượng Bộ phận nghiên cứu của IBM đang phát triển các thiết bị và kiến trúc phần cứng mới hỗ trợ sức mạnh xử lý đồ sộ với tốc độ chưa từng có đáp ứng theo yêu cầu của TTNT để phát huy hết tiềm năng GPU và TPU
https://www.research.ibm.com/artificial-intelligence/vision/ , tháng 02/2021
Trang 9Tiến sỹ và công nghiệp: Google
⚫ Nghiên cứu tại Google https://research.google.com/
▪ 2229 người ngày 10/12/2019 (1741: 14/9/2018, 1058: 08/9/2016, 831 : 28/12/2015)
▪ kết hợp một lượng đáng kể các nghiên cứu dài hạn, kết thúc
mở do sự tò mò khoa học nhiều hơn nhu cầu sản phẩm hiện tại
▪ https://research.google.com/researchers.html : Danh sách cán
bộ NC
Công bố https://research.google/pubs/
▪ 5690+: 11/12/2019 (4600+: 14/9/2018) chia sẻ ý tưởng và hợp tác làm việc để phát triển lĩnh vực khoa học máy tính
▪ Phần mềm nguồn mở: Google hiểu giá trị của hệ sinh thái cộng tác và ưu thích phần mềm nguồn mở.
▪ Nhà nghiên cứu của Google giúp xác định không chỉ sản phẩm hiện đại mà còn sản phẩm tương lai
Trang 10Google: công bố KH 4600 (2018) → 6850 (2021)
Chủ đề 14/09/2018 11/12/2019 03/02/2021
Algorithms and Theory 663 863 988 Data Management 119 136 147 Data Mining and Modeling 228 261 297 Distributed Systems and Parallel Computing 219 246 276 Economics and Electronic Commerce 220 248 282 Education Innovation 33 42 58 General Science 174 179 232 Hardware and Architecture 74 94 107 Human-Computer Interaction & Visualization 465 532 610 Information Retrieval and the Web 230 269 317 Machine Intelligence 1187 1787 2411
Machine Perception 541 735 939 Machine Translation 54 69 97
Natural Language Processing 437 560 686
Security, Privacy and Abuse Prevention 298 328 382 Software Engineering 109 135 150 Software Systems 263 295 351 Speech Processing 294 356 395
Trang 11Tiến sỹ và công nghiệp: Microsoft
http://research.microsoft.com/en-us/about/default.aspx : 12832
https://www.microsoft.com/en-us/research/people/?filter_type=groups
Trang 12Microsoft: Các lĩnh vực nghiên cứu
⚫ Các lĩnh vực nghiên cứu
▪ Algorithms and theory Communication and collaboration,
▪ Computational linguistics Computational sciences
▪ Graphics and multimedia Hardware and devices
▪ Health and well-being Human-computer interaction
▪ Mobile computing Machine learning and intelligence
▪ Quantum computing Security and privacy
▪ Search, information retrieval, and knowledge management
▪ Software development, programming principles, tools, and languages
▪ Speech recognition, synthesis, and dialog systems
▪ Technology for emerging markets
Trang 13ĐT dân số Mỹ 2013: Bằng cấp sau đại học
https://www.reference.com/world-view/percentage-americans-phd-2508f1120884e2a3 What Percentage of Americans Have a PhD?
⚫ Tính theo dân số 25+ tuổi
▪ 1,68% có bằng Tiến sỹ (khoảng 2,5 triệu người)
▪ 1,48% có bằng chuyên môn MD/DDS
▪ 3,16% tương đương tiến sỹ
⚫ Tính theo dân số
▪ 31% có bằng cử nhân trở lên
▪ 12% có bằng Thạc sỹ
⚫ Nhận bằng Tiến sỹ
▪ Gấp đôi thời gian cử nhân (8,2 năm)
▪ Tỷ lệ bỏ học: 43%
▪ Tuổi trung bình nhận bằng: 33
⚫ Việc làm
▪ Lương cao nhất và tỷ lệ thất nghiệp thấp nhất
▪ 40% không có học bổng, tốt nghiệp Tiến sỹ nợ trung bình 37.000 US$
Trang 14Số lượng bằng ĐH-ThS-TS nước Mỹ
▪ 184 nghìn/328 triệu dân ~ 1 TS/1780 dân Việt Nam 96 triệu dân (54.000)?
6 Gồm Ph.D., Ed.D và các bằng cấp so sánh được với bằng tiến sĩ Bao gồm hầu hết các bằng cấp đã được phân loại là chuyên nghiệp cao nhất trước năm 2010-11, chẳng hạn như bằng M.D., D.D.S, và bằng luật https://nces.ed.gov/programs/digest/d19/tables/dt19_318.20.asp
Trang 15Số lượng Tiến sỹ tốt nghiệp tại CS ĐH
https://nces.ed.gov/programs/digest/d19/tables/dt19_324.90.asp
Cấp bằng Tiến sỹ ở Việt Nam (không kể các trường khối quốc phòng, an ninh, quốc tế):
367 (2011), 1.234 (2017), 1.545 (2018) https://tuoitre.vn/moi-nam-co-hon-1-500-tien-si-hon-36-000-thac-si-tot-nghiep-20200507161650656.htm
Trang 16Thạc sỹ, Tiến sỹ kỹ nghệ tại Mỹ - 2017
https://www.asee.org/documents/papers-and-publications/publications/college-profiles/2017-Engineering-by-Numbers-Engineering-Statistics.pdf
Nhập học 86.873 , Nhận bằng: 64.602 (nhập học các năm trước) ,
Computer Science: 10.602, Mechanical: 8.262, Electrical: 7832, …
Nhập học 70.026 , Nhận bằng: 11.589 (nhập học các năm trước) ,
Mechanical: 1.527, Electrical/Computer Science:1.365, Electrical:1094,
Trang 17Thạc sỹ, Tiến sỹ kỹ nghệ tại Mỹ 2018
https://ira.asee.org/wp-content/uploads/2019/07/2018-Engineering-by-Numbers-Engineering-Statistics-UPDATED-15-July-2019.pdf
Nhập học 93.559 , Nhận bằng: 66.340 , Computer Science: 10.946, Mechanical:
8.160, Electrical: 7048, …
Nhập học 78.715 , Nhận bằng: 12.156 , Mechanical: 1.681, Electrical /Computer Science: 1.390, Electrical: 1132, …
Trang 18Người nước ngoài nhận bằng kỹ nghệ ở Mỹ
https://ira.asee.org/wp-content/uploads/2020/09/E-ET-by-the-Numbers-2019.pdf
Một tỷ lệ không nhỏ người tốt nghiệp làm việc tại Mỹ
→ “Giàu càng giàu thêm”
Trang 19Chiến lược quốc gia về TTNT: Sau đại học
⚫ Diễn đàn kinh tế thế giới WEF
▪ WEF A Framework for Developing a National Artificial Intelligence
Strategy White Paper, Centre for Fourth Industrial Revolution, 2019
▪ 5 phương diện chính bao gồm Chuẩn bị lực lượng cho kinh tế TTNT.
⚫ Trung Quốc
▪ Đào tạo TS và ThS ngành TTNT để đẩy nhanh thu hút và ươm trồng tài năng TTNT cao cấp (thuộc nhiệm vụ chính đầu trong 6 NV chính)
⚫ Pháp
▪ tăng số lượng sinh viên thạc sĩ và tiến sĩ nghiên cứu TTNT, tăng lương cho nhà nghiên cứu và tăng cường trao đổi hàn lâm – CN
⚫ Nhật Bản
▪ Phát triển môi trường đảm bảo cơ hội phát triển và thu hút nguồn nhân lực TTNT
⚫ Hàn Quốc
▪ Thu hút và đào tạo nhân sự TTNT cao cấp và sự TTNT phổ thông (lên
kế hoạch cho cả 4 giai đoạn)
Trang 20Nhật Bản: Yêu cầu nhân lực TTNT
Số nhập học 2015
Số NH 2015
Số tốt nghiệp 2015
Số TN 2015
Số TN 2015
Số TN 2015
Số TN 2015
Số TN 2015
Số TN 2015
Số TN 2015
Số TN 2015
"Phần thập phân" = do tính tới năng lực phòng thí nghiệm