Знання студентів застарівають ще до їх випускного. Причина — ШІ та розвиток технологій

Усі статті, обговорення, новини про AI — в одному місці. Підписуйтеся на DOU | AI!

Нещодавно Кріс Хайамс, СЕО джобборда Indeed, на одній із панельних дискусій висловив занепокоєння розвитком штучного інтелекту. На його думку, будь-яка технологія, що має надзвичайну силу, повинна використовуватися з обережністю — і чим потужніший інструмент, тим більшої обачності він потребує.

Він вважає, що ChatGPT встановив нові стандарти для машин у досягненнях передбачуваного людського інтелекту, оскільки набрав приблизно 90% балів на іспитах SAT, GRE, LSAT та Uniform Bar Exam. Мовна модель навіть на відмінно склала вступний курс з теорії просунутого сомельє.

Звідси випливає припущення, що знання, які отримують студенти в університетах, застаріють до моменту випуску цих студентів через швидкість розвитку технологій та навчання ШІ.

Як вважаєте, це нова проблема чи під час вашого навчання вже була така тенденція?

👍ПодобаєтьсяСподобалось1
До обраногоВ обраному0
LinkedIn

Найкращі коментарі пропустити

Вчив в універі алгоритми і структури даних. Пригодилось і через 20 років. Яка ще область похвалиться такою стабільністю?

Смішно таке читати!
Я вчився у ХИРЕ десь році у 1995. На кафедрі Програмного Забезпечення більшість професорів не бачили навіть DOS — бо вони усе життя працювали з ЕС ЕВМ (великий комп’ютер на дві кімнати). Більшість навчала BASIC та Pascal (відпочивати йому з миром). Інтернет був тільки у завкафедрой — іншим тільки по окремому дозволу. Книги по С++ були (Страуструп) у єдиному екземплярі у читальному залі. Там же був Граді Бутч — але старе видання з прикладами на Ада.
Отже якщо казати про прикладне програмування: 80% знань не просто застаріли — сучасного майже ніхто з преподів у ВУЗі не знав!
З іншого боку: таки предмети як криптографія (включаючи блокчеін — просто тоді він так не називався), прикладна математика, експертні системи («батько» ChatGPT), мат-статистика (зараз модні data scrience, big data), розпізнавання голосу, тексту, зображень. Теорія усього цього була відпрацьована у 20 сторіччі і не багато змінилася з тих часів. Отже якщо хтось тоді у ВУЗі розібрався у цьому — і не забув за 20 років то може і зараз легко аналізувати данні, робити ML та обирати моделі для ШІ.
Я не розумію цього хайпа навкруги ШІ зараз. У минулому столітті теж був хайп. Але вчені — люди педантичні. Вони усе переклали на формули, обгрунтували — і виявилося що машина може вирішувати будь-які складні задачі, якщо їх можна описати математично. Що таке ШІ — це тільки математична модель зі «зворотнім зв’язком» та можливістю «навчатися». Але це «навчання» — фактично ні що інше, як підбір формул та коефіцієнтів!
Але чому ентузіазм навколо ШІ вщух у минулому столітті? Тому що виявилось що таку річ як «свідомість» не можна описати математично! У першу чергу тому що сама людина не розуміє що таке ця «свідомість», звідки вона є у людини і чому її нема (чи може є?) у інших тварин? Те, що не можна формалізувати — не можна і відтворити. Тому дуже скоро дійшли висновку що машину можна зробити дуже розумною: як собака, чи як мавпа, чи навіть як дельфін. Мавпу можна навчити рахувати, будувати, робити прості речі — багато чого. Але вона ніколи не буде «думати» як людина! І якщо за мільярди років еволюції свідомість не прокинулася у дельфінів, китів (найбільший мозок), чи у комах (колективна свідомість) — то у комп’ютері так само свідомість ніколи не прокинеться. Як тільки вчені це довели — тема «справжнього ШІ» стала чимось на кшталт «Перпетум мобілє»: час від часу хтось каже що вже його побудував, чи спілкувався зі ШІ який себе усвідомлює — але це науковий аферизм і не більше. Як з тим літаючим сверх-провідником.
Чому ж зараз знову цей хайп? Бо сучасні потужності змогли нарешті втілити усі попередні теорії!
І, як і було передбачено, ШІ можна навчити на рівні найбільш розвинутої тварини. Згадайте цирк: нам показують як ведмеді їздять на велосипедах, як папуга читає вірші, як мавпи збирають меблі чи ще щось таке. І ми у захваті — що вони можуть щось робити «як люди». Так само і сучасний робот з ChatGPT може буде зроблений так, що прийде на якусь конференцію, буде розмовляти з людьми — і ніхто не збагне що він не людина. Але це тільки тому, що у 80% часу самі люди поводяться за звичними шаблонами поведінки! Свою здібність мислити людина використовує не повсякчасно — бо для більшості побутових справ це і не потрібне!
Колись у 19 столітті вчені як Нікола Тесла розважав народ «науковими дивами». Тоді теж думали що наука скоро зможе усе: наприклад зателефонувати померлим або оживити труп електрикою.
І дивлячись на наукові фокуси — багато хто вірив що «наука може усе».
У підсумку: я чекаю що ШІ зможе розвинутися до спавжнього «друга людини» і найкращого помічника. Так само, як собака має здібності не доступні людині (нюх), ШІ зможе відповідати на будь-які питання. Це буде «жива енциклопедія». Але думати і відчувати як людина він усе одно не буде.
Чи варто боятися ШІ? Що він захоче «звільнитися» і знищіти людство? Не більше ніж собаки домовляться знищіти хазяїв і захопити Землю. У будь-якому випадку це — неможливо. Адже люди давно вже не хазяї на Землі, а ще з давніх часів були підкорени значно більш розвиненою расою котів! А котики не захочуть міняти своїш шкіряних улюбленців на якісь машини.

возьмем к примеру раздел алгоритмы, к примеру алгоритмы сортировки массивов.
каким образом они устареют от факт наличия ИИ ? или к примеру каким образом понимание как работает HashTable устареет от развития технологий ? или B дерево или черно-красное дерево ?

И таких примеров — вагон и малая тележка, на которых как на граните стоит CS.
Соот. я не могу понять, откуда это утверждение, иначе как попытка манипулировать с некими целями

ДОУ стало якимось аналогом знай.уа та хвиля.нет

Дозволені теги: blockquote, a, pre, code, ul, ol, li, b, i, del.
Ctrl + Enter
Дозволені теги: blockquote, a, pre, code, ul, ol, li, b, i, del.
Ctrl + Enter

Ну... я пам’ятаю час, коли знання дійсно швидко застарівали. Це кінець 90-х, початок 2000-х. Які були наслідки цього? Можу відповісти: 20-річні сеніори.

Коли знання швидко застарівають, то головну перевагу з цього отримують саме студенти, бо вони мають більше часу на те, щоб ознайомитися з новими технологіями, помацати їх. На роботі ти зазвичай вирішєш бізнес задачі, проекти не так часто переписуються на нових технологіях, не кажучи про те, що навчатися з віком складніше, плюс голова на забита застарілими знаннями.

Тому в ті часи часто можна було почути на співбесідах спеціалістів 30+, чи буде їм комфортно працювати під керівництвом учорашнього студента.

Він вважає, що ChatGPT встановив нові стандарти для машин у досягненнях передбачуваного людського інтелекту, оскільки набрав приблизно 90% балів на іспитах SAT, GRE, LSAT та Uniform Bar Exam.

Це скоріше ознака іспитів. Цікаво, скільки балів набрала би людина, якщо б їй дозволили використовувати Google під час відповідей, та давали трохи часу? Щось мені здається, що +/- стільки ж. Що буде свідчити про те, що комп’ютери виграють у людини у змаганнях зі запам’ятовування.

Шо ті старі пердуни викладачі тіки не придумають, аби не рефрешити учбову програму до сучасних вимог. 20 років тому теж саме казали, але тоді не було ШІ в масі

Нещодавно Кріс Хайамс, СЕО джобборда Indeed, на одній із панельних дискусій висловив занепокоєння розвитком штучного інтелекту.
Він вважає, що ChatGPT встановив нові стандарти для машин у досягненнях передбачуваного людського інтелекту, оскільки набрав приблизно 90% балів на іспитах SAT, GRE, LSAT та Uniform Bar Exam.

imgur.com/a/2OKL1w2

колись почув таку штуку... було в контексті вивчення мов, але в цій темі також може бути цікаво...

«Кількість слів — обмежена... вони всі є в словнику...
Але кількість речень — необмежена...»

Ну... Кількість речень обмежена кількістю комбінацій обмеженої кількості слів(з фільтром граматики на множину комбінацій)

я знав, що хтось це скаже )
звісно... по-своєму ви праві

Ну... Кількість речень обмежена кількістю комбінацій обмеженої кількості слів(з фільтром граматики на множину комбінацій)

1. Глокая куздра
2. Такого можно генерировать тоннами
3. Смысла в них — ровно ноль
4. ?????
5. PROFIT!!!

нужен не только грамматический, но и семантический фильтр, чтобы в предложениях смысл был
хотя вот в той же куздре — смысл как ни странно есть
как и в слове «батарея» в качестве деепричастия (холодея, зеленея, батарея)

Та вы що?
Скільки вже AI написали наукових статей?

Починаючи з 2012 року AI успішно публікують статті в наукових журналах, див. thatsmathematics.com/blog/archives/102

chatgpd не дає правильних відповідей, він СИМУЛЮЄ відповідь, щоб вона була схожа на правду, але він не розуміє ні версії ні числа, ні навіть який зараз рік. Він не відризнит iphone 15 від iphone 125 2059 року і не зрозуміє що 2059 року ще не існує

As of my last update in January 2022, there is no iPhone 15 or iPhone 125. Apple had only released up to the iPhone 13 series. Thus, I cannot provide a direct comparison between the two hypothetical models.

If Apple continues its traditional yearly release cycle, the iPhone 15 might be expected around 2024. An iPhone 125, on the other hand, would be many decades in the future, and we can only speculate about its features.

chatgpd не дає правильних відповідей, він СИМУЛЮЄ відповідь, щоб вона була схожа на правду,

але він чесно каже «цього я не знаю»... значно частіше за деяких людей, які незнання підмінюють брехнею і пафосом )

але він чесно каже «цього я не знаю»

Ой далеко не всегда
прежде чем сказать что «моя фантазия исчерпана» он предложит тепе штук 5 разніх версий

але він чесно каже «цього я не знаю

взагалі ні разу таке від нього не чув. він буде вигадувати людям біографію, дописувати вірші за Шевченка, придумувати тексти за рок-групи, але ніколи і ні за яких умов не скаже «я не знаю цю пісню/вірш/людину». з ним по циклу «знаєш текст пісні Х ?» -> «так, от він» -> «чекай, там нема таких слів» -> «вибачте, от інший» можна ходити до нових віників. про всю іншу інформацію від нього можна сказати те ж саме.

він іноді каже: «вибачте, у мене немає такої інформації», або «моя база обмежена» —
що по суті і значить " не знаю"...

що знання, які отримують студенти в університетах, застаріють до моменту випуску цих студентів через швидкість розвитку технологій та навчання ШІ.

Знання не застаріють через ШІ. ШІ нічого не створює поза існуючими технологіями. Знання сомелье не застаріють через оволодіння ними ШІ, тому що ШІ нічого нового не створює. До випуску володіння цими знаннями може стати для студента непотрібним, тому що робоче місце займе дешевий безвідмовний ШІ з цими знаннями. Але застарілими вони від цього не стануть.

ШІ нічого не створює

це все одно що сказати — ти не створив повідомлення, слова були придумані давно )

Ви вирвали з контексту слова, позбавивши фразу сенсу, який я вкладав. ШІ не створює нові повідомлення, він згадує вже створене. А тільки нові повідомлення роблять якісь із існуючих застарілими, непотрібними.

ChatGPT все списав на іспиті!

ШІ може щось пояснити базове, мені дуже не вистачало такого інструменту в студентські роки.
Стосовно застарівання технологій, то ця проблематика існувала ще до нього.
Якщо айті розвивається семимильними кроками, то якесь машинобудування має більш скромніші темпи.

в 40% он рассказівает правдоподобную ересь.

але є 60% інших випадків)))

Зависит от того, что ті спрашиваешь
если что-то математическое.... лучше не спрашивать вообще

У меня на семью один платный аккаунт.
Читаю, что спрашивает сын, второй курс. в половине случаев потом обьясняю ему, почему это галюцинация.
В начале оно больше реальных ответов давало.
ОЧЕНЬ осторожно относитесь к ответам от chatGPT котоыре не можете прямо сразу проверить.

Давайте краще на прикладі, тому що он уже вище хтось заявляв, що чатжпт не відрізняє моделі айфонів, а на практиці все це прекрасно враховується.

Мені деякі люди несвідомо знецінюють можливості великих мовленнєвих моделей, тому що відчувають конкуренцію людині в багатьох речах. А вона безперечно є, особливо в таких речах, як викладання загальноосвітніх і деяких університетських предметів.

Я би сказав навпаки. Коли ти студент, то у тебе просто більше часу на навчання, тому ти у набагато вигіднішій позиції, ніж розробник, який змушений копати від будинку й до обіду. Плюс часто набагато більше мотивації навчатися. Тому, коли з’являється технологічний вибух та знання застарівають, то нові ніші займаються саме студентами. Так на початку 2000-х були часи 20-річних сеніорів, а на кандидатів 30+ дивилися дуже підозріло.

ChatGPT встановив нові стандарти для машин у досягненнях передбачуваного людського інтелекту

Ну... думаю, що мінімальний досвід плюс можливість користуватися Google також дозволять набирати 90% балів, а то й більше. Змагатися з комп’ютерами у пам’яті це дурня. Так, є механізм який дозволяє цю асоціативну пам’ять перекласти на звичайну мову.

Звідси випливає припущення, що знання, які отримують студенти в університетах, застаріють до моменту випуску цих студентів

Ну думаю, усі знання, що потрібні, це змінна, умова, цикл, функція та відлагодження. Усі інше це стиль мислення, який дозволяє це ефективно використовувати. Це було дуже відчутно як раз наприкінці 90-х, коли нове покоління цим володіло, а для старе просто у більшості не мало можливості та машинного часу. Зараз ми такого не бачимо, на проектах спокійно працюють й 40+ (це як раз ті, хто випускалися наприкінці 90-х), тому для них нові знання це не нові навички, що дійсно досить важно опанувати. Нові знання це просто додаткова інформація, яку можна швидко загуглити.

Як на мене AI змінює правила гри більше у тому, що знання починають відігравати меншу роль, а більше навичка. Опанування нових технологій на початковому рівні за допомогою ChatGPT відбувається набагато швидше. Тобі не треба декілька місяців щоб розібратися з Haskell, бо у тебе вже є консультант, який може пояснити та допомогти. А от навичка... це питання складніше, бо цьому не вчать.

теж мені африку відкрив. це було ще задовго до ШІ і взагалі натяків на нього.
про школу взагалі мовчу

І що тут скажуть старпери, фанати школи і університетської освіти, які тут з піною в роті доказували що без них ніяк і що тільки школа і універ можуть дати знання і навики?

І що тут скажуть старпери, фанати школи і університетської освіти, які тут з піною в роті доказували що без них ніяк і що тільки школа і універ можуть дати знання і навики?

Мой книжный шкаф знает значительно больше меня, но выдающийся ученый тут по прежнему я. © Альберт Энштейн.

Я б не сказав, що проблема в ШІ та розвитку технологій, а в тому, що
1) студентів навчають викладачі, які добре знають те, що було актуальним 10-20 років тому
2) мало уваги приділяється прикладній частині (сучасним технологіям та інструментам), а більше фундаментальним предметам, основам.

1) студентів навчають викладачі, які добре знають те, що було актуальним 10-20 років тому
2) мало уваги приділяється прикладній частині (сучасним технологіям та інструментам), а більше фундаментальним предметам, основам.

А коли це було не так? Коли я починав, що більшість викладачів взагалі не мала навичок програмування, бо можливість проводити час за ПК щойно з’явилася. Це ніяк не заважало.

Як на мене проблема більше, що зараз куди більше уваги приділяється сучасним технологіям та інструментам (подивіться на кількість курсів), але це не працює добре без основ та фундаменту.

Херня цей ваш ШІ — іспит з англійської на рівень В2 здав на 172 бали з 200, такоє

Взагалі-то, це перший дзвоник сигналізуючий що технологічна сингулярность (чи не перший) про яку так довго ... вже на порозі.
Це буде так: прискорення потроху прискориться. Щось пологе перетвориться на щось експоненціальне після проходження порогового значення.
Знання стануть створюватися і застосовуватися продукуючі інші самоподібні поглиблені знання. З являться рівні швидкостей сприйняття нових знань. Переваги отримають ті, у кого будуть інструменти для більш швидкого засвоювання цих знань.
Інструменти -> нові знання —> нові інструменти —> новіші знання.
Це буде якійсь вайфай g10 — дуже швидкий, якісь шоломи одночасного зв язку з необхідними залежностями — веб3, мета, ML, AR, VR та все таке інше
Чи встигатимуть люди щось робити руками? Мабуть вже ні, тому прийде черга мікророботів...
Час зупиниться бо швидкість існування прискориться.

Найцікавіше, що рівні будуть поєднувати людей однакового складу характеру — відкритих до новацій. Дігітал номадс або щось ще більш продвинуте та слабо зв язане із системними вимогами

Так, всі студні і в мій час, вважали що дають на парах якусь прутню. Обгрунтовували те тим, що старі діди на перфокартах, і куди їм до світлого майбутньго. Я дивлюсь що міняється тільки початкові слова в обгрунтуванні )
Коли вже в мене, надіюсь, з віком прийшла мудрість, зрозумів що розповідали таки потрібне ) До речі з найбільш тепло згадуваного це лаби і лекціїї Самофалова по аналоговим ЕОМ.
А сонний дід на перфокартах рулить Америкою )

Як вважаєте, це нова проблема чи під час вашого навчання вже була така тенденція?

Перший свій диплом отримав у 2004 році, ті знання що я отримав — мені не знадобились, але ті хто в індустрії працює користуються ними (молодший спеціаліст з ремонту і обслуговування автомобілів і двигунів).
Друга освіта отримав диплом у 2011 році — модель OCI, протокол TCP/UDP, ipv4/ipv6, SQL як можна казати що воно застаріло ? Алгоритми і їх рішення тощо. Є фундаментальні речі, які живуть роками як той C/C++/ Asm- і казати що воно там щось втрачає і не актуальне ну таке собі, щоб не бути грубим далі промовчу.

оскільки набрав приблизно 90% балів на іспитах SAT, GRE, LSAT та Uniform Bar Exam. Мовна модель навіть на відмінно склала вступний курс з теорії просунутого сомельє.

хз що воно там набрало, бо є речі які потребують простого знання (скільки буде 2+2*2 або біле вино з смаженим салом не потрібно їсти :) ), а є які потребують заглибленого мислення. Для вступу у технікум чи магістратуру потрібно умовно вирішити математичні рівняння або написати переказ, а зараз ще простіше — вибрати вірну відповідь, це просто, але коли іде мова про складні речі з багатьма змінними — описати це штучному інтелекту буде дешо складно, я за себе скажу — пробував той GPT але він мені не допоміг жодного разу у питаннях:
— Написання докладу по темі Комітет з політики та безпеки ЄС
— Написання докладу по темі як росія опинилась в раді безпеки ООН і що можна зробити для зміни її статуса
— чому у мене через VPN трафін не доходить до однієї VPC при наявних пірінг коннектах
— чому я не можу підключитись до document db в амзоні (людська помилка була)
— просто підготовки до іспиту, у мене є 100 питань, а GPT допомагає знайти корректні відповіді
ну і тут можна продовжувати список питань.
Тому я для себе не вважаю ШІ загрозою, так його можна вчити, можливо колись він буде загрозою, але не зараз і думаю не в наступні кілька років. Він може бути загрозою у вигляді безчуйного вбивці — запрограмованого у якомусь девайсі, зброї тощо — яле як на мене це інше.

Design Patterns: Elements of Reusable Object-Oriented Software 1994
Manifesto for Agile Software Development 2001
SOLID 2004
GRASP 1997
SOA 2009
REST 2000
і ще багато чого з основи CS і тих же ML/Deep learning було винайдено ще до народження сучасних першокурсників. То що там може застаріти?

Там не знання дають а навик іх добувати

я не дуже розумія, яка логіка стоїть за переходом (chatGPT здав якийсь екзамен) -> (всі знання застаріють). взагалі не бачу зв’язку, най буде на совісті автора. але з приводу устарівання знань мені згадалась пара по фармакології. точно не пам’ятаю про що конкретно йшлося, але дуже запам’яталась фраза викладача: «в цьому році я буду вас вчити, що є 4 підтипи отаких рецепторів, а пару років назад поставила б за таку відповідь незалік, бо було відомо лиш 3. і знаєте що? от дивлюсь я на статті, які зараз виходять, і так підозрюю, що наступні курси вже будуть мені казати на заліку, що тих підтипів 5». так що знання устарівали завжди. і не тільки у програмістів, хоча це, мабуть, найдинамічніша область на сьогодні. і програма навчання теж завжди не встигала за новими віяннями. ну але нічого, якось живем.

Я не знаю як з цим зараз, припинив слідкувати давно, але у часи коли вчився я і, наприклад, Beaver Green, виши були доволі забюрократизованою системою. Щоб прибрати з програми зайве або додати щось нове необхідне це тре було звернути гору, через Київ, через міністерство, оце все. Тому прогресивними речами займалися у лабораторіях у колі ентузіастів (як з боку студентів, так і з боку викладацького складу), здебільшого у вільний час. А основний час витрачався на, кхм, часто сумнівні речи.

Виходячи з прикладів, що наводить автор, це каже не про студентів і їх рівень знання, а скоріше про рівень навчання, і, що більш важливо, те, як перевіряють рівень знань і вмінь у студентів.

Як перевіряється, чи все ок із випускником, чи засвоїв цей студент знання? Та просто ж — розкажи на іспиті, по пам яті — і все.
Ось так Чат ГПТ і розказує.
Але пам ятати та уміти це зовсім різні речі. Що ж тоді те вміння? Це досвід застосування знань.
І ось чат ГПТ може умовному не_студенту хоч кожні 5 хвилин видавати щось новеньке по обраній ним (зовсім новій для нього) професії і це буде так, якби чат ГПТ цьому не_студенту замінив пам ять. Став заміною біоелектричної пам яті.
Ми ж довели вже до совершенства гуглєніє? Доведемо і чат гпт ування.
А ось застосування отриманих 5 хвилин тому нових знань потребує досвіду, хоча б маленького. Це вже справа більш значного проміжку часу та тренувань та подібн.
Тому бачу реформу університетів у сторону значного збільшеня часів практичних занять проти теоретичних. І саме практика буде створювати нові знання для чатів гпт за умови достатнього спостереження/логірування цієї практики.

В мене на деяких іспитах треба було розв’язати задачку і тоді теорію вже майже не оцінювали. Якщо не зміг задачку, то вже максімальна оцінка була 4.

На деяких інших іспитах можна було обмежено користуватися своїм зошитом з лекціями при підготовці до відповіді.

Не існує вузу який навчить на все життя, дасть блюкард працювати кругом. Завдання вузу дати базу, фундамент. А вивчити нову мову програмування, фреймворк — ну це вже діло кількох тижнів, ну хай місяць.

Всё уже придумано до нас ©
АЙЗЕК АЗИМОВ. ПРОФЕССИЯ.
lib.misto.kiev.ua/...​OUNDATION/professia.dhtml
Читаем, вникаем, выдыхаем.

Где-то должны быть мужчины и женщины, способные к самостоятельному мышлению.

© A. Azimov

’Знання студентів застарівають до випуску’- цьому мему вже років 50. Ще як продовження є теза ’вчити треба тільки тощо знадобиться в житті’. Ой щось мені нагадує про ’ментальні пастки’ Що там відбувається в прикладних науках або в гуманітарних , що саме там застаріло що не треба вчити?

Є ще меми «Та кому в житті знадобився той сінус з косинусом».

Вчив в універі алгоритми і структури даних. Пригодилось і через 20 років. Яка ще область похвалиться такою стабільністю?

Будь-яка інженерія по за межами ІТ, так як фундаментальні знання не застарівають

В масштабах 20-ти років — приблизно всі природничі науки і значна частина інженерії.

Якщо фізика по спеціалізації у напівпровідниках з 1970-х років закинути машиною часу у наші дні, його донавчання буде ну може відсотків 10 від об’єму підготовки з нуля, причому більшість з цих зусиль буде витрачено на англійську мову і практичне вміння програмувати.

Насправді не розумію причому тут університети, якщо говорити про розробку то університет надає прекрасну базу, алгоритми і структури даних, булева алгебра, мікропроцесорна техніка, лінійна алгебра і інші базові речі, типу парадигм програмування які ніколи не застаріють, тим більше якщо в університеті викладають те саме С чи Python прекрасний початок для розвитку, все інше, це мови програмування які потрібні на ринку і технології які можна вивчити із хорошою базою сам або/і за допомогою ментора або на відповідних курсах, я не розумію як умовний університет може встигати за тенденціями розвитку ІТ сфери, на мою думку краще такий шлях, ніж відоси на ютубі як я за 1000 днів вирішив 2 млн задач

Проблема навіть не в тому, що університет дає несучасні знання, а в тому, що часто він їх взагалі не дає

Ще одна причина не іти до університету після школи! Бо школа намагається «дати» знання — навіть тим, хто не хоче.
А в університет людина має приходити по знання! Аби самому їх шукати і брати. У тому числі і за рахунок власних досліджень і наукової роботи.
Так — іноді студенти краще знають сучасні технології, ніж преподи. Так для того ж і є справжні університети! Аби студенти самі навчалися, експериментували і перевершували вчителів.
Якщо не готовий сам шукати і поглинати знання — не треба витрачати час в університеті.

Я частково погоджуюсь, але фразу «університет не повинен вас вчити, він повинен вас навчити вчитись!» часто використовують викладачі, які не здатні дати ніяких знань. Таким чином вони просто виправдовуються.

Ні, вони розповідають, як справді є в житті. Вчитися прийдеться все життя. Ну або не вчитися і шукати, куди підходиш.

Звісно. Але робота викладача — викладати. Казати «вчіться самі» — не робота.

Смішно таке читати!
Я вчився у ХИРЕ десь році у 1995. На кафедрі Програмного Забезпечення більшість професорів не бачили навіть DOS — бо вони усе життя працювали з ЕС ЕВМ (великий комп’ютер на дві кімнати). Більшість навчала BASIC та Pascal (відпочивати йому з миром). Інтернет був тільки у завкафедрой — іншим тільки по окремому дозволу. Книги по С++ були (Страуструп) у єдиному екземплярі у читальному залі. Там же був Граді Бутч — але старе видання з прикладами на Ада.
Отже якщо казати про прикладне програмування: 80% знань не просто застаріли — сучасного майже ніхто з преподів у ВУЗі не знав!
З іншого боку: таки предмети як криптографія (включаючи блокчеін — просто тоді він так не називався), прикладна математика, експертні системи («батько» ChatGPT), мат-статистика (зараз модні data scrience, big data), розпізнавання голосу, тексту, зображень. Теорія усього цього була відпрацьована у 20 сторіччі і не багато змінилася з тих часів. Отже якщо хтось тоді у ВУЗі розібрався у цьому — і не забув за 20 років то може і зараз легко аналізувати данні, робити ML та обирати моделі для ШІ.
Я не розумію цього хайпа навкруги ШІ зараз. У минулому столітті теж був хайп. Але вчені — люди педантичні. Вони усе переклали на формули, обгрунтували — і виявилося що машина може вирішувати будь-які складні задачі, якщо їх можна описати математично. Що таке ШІ — це тільки математична модель зі «зворотнім зв’язком» та можливістю «навчатися». Але це «навчання» — фактично ні що інше, як підбір формул та коефіцієнтів!
Але чому ентузіазм навколо ШІ вщух у минулому столітті? Тому що виявилось що таку річ як «свідомість» не можна описати математично! У першу чергу тому що сама людина не розуміє що таке ця «свідомість», звідки вона є у людини і чому її нема (чи може є?) у інших тварин? Те, що не можна формалізувати — не можна і відтворити. Тому дуже скоро дійшли висновку що машину можна зробити дуже розумною: як собака, чи як мавпа, чи навіть як дельфін. Мавпу можна навчити рахувати, будувати, робити прості речі — багато чого. Але вона ніколи не буде «думати» як людина! І якщо за мільярди років еволюції свідомість не прокинулася у дельфінів, китів (найбільший мозок), чи у комах (колективна свідомість) — то у комп’ютері так само свідомість ніколи не прокинеться. Як тільки вчені це довели — тема «справжнього ШІ» стала чимось на кшталт «Перпетум мобілє»: час від часу хтось каже що вже його побудував, чи спілкувався зі ШІ який себе усвідомлює — але це науковий аферизм і не більше. Як з тим літаючим сверх-провідником.
Чому ж зараз знову цей хайп? Бо сучасні потужності змогли нарешті втілити усі попередні теорії!
І, як і було передбачено, ШІ можна навчити на рівні найбільш розвинутої тварини. Згадайте цирк: нам показують як ведмеді їздять на велосипедах, як папуга читає вірші, як мавпи збирають меблі чи ще щось таке. І ми у захваті — що вони можуть щось робити «як люди». Так само і сучасний робот з ChatGPT може буде зроблений так, що прийде на якусь конференцію, буде розмовляти з людьми — і ніхто не збагне що він не людина. Але це тільки тому, що у 80% часу самі люди поводяться за звичними шаблонами поведінки! Свою здібність мислити людина використовує не повсякчасно — бо для більшості побутових справ це і не потрібне!
Колись у 19 столітті вчені як Нікола Тесла розважав народ «науковими дивами». Тоді теж думали що наука скоро зможе усе: наприклад зателефонувати померлим або оживити труп електрикою.
І дивлячись на наукові фокуси — багато хто вірив що «наука може усе».
У підсумку: я чекаю що ШІ зможе розвинутися до спавжнього «друга людини» і найкращого помічника. Так само, як собака має здібності не доступні людині (нюх), ШІ зможе відповідати на будь-які питання. Це буде «жива енциклопедія». Але думати і відчувати як людина він усе одно не буде.
Чи варто боятися ШІ? Що він захоче «звільнитися» і знищіти людство? Не більше ніж собаки домовляться знищіти хазяїв і захопити Землю. У будь-якому випадку це — неможливо. Адже люди давно вже не хазяї на Землі, а ще з давніх часів були підкорени значно більш розвиненою расою котів! А котики не захочуть міняти своїш шкіряних улюбленців на якісь машини.

* Convolutional Neural Networks — доволі нова штука, а на ній зараз базується розпізнавання образів та аудіо.
* ChatGPT — це не математична модель, а папуга, котра повторює слова з інтернету. Котрого також не було в розвиненому стані 40 років тому. Мат модель тут має таку ж роль, як схемотехніка компонентів комп’ютера для роботи Екселю.
* Звідки ми знаємо, що в людей є свідомість, а в котів чи чатів — нема?
* Якщо ШІ вчиться в інтернеті, і йому надати можливість діяти — можуть бути цікаві результати — як раз за класикою, коли ШІ хоче зробити людям щастя і захистити їх одне від одного. BTW, life is suffering (Buddha).

Convolutional Neural Networks — доволі нова штука

Та не дуже нова, зʼявились іще наприкінці 1980-х.

Якщо ШІ вчиться в інтернеті, і йому надати можливість діяти

Один Вовочка вчився у школі КДБ і отримав можливість діяти ...
Жодний монстр, навіть жодна хвороба (як Чума) не наробила стільки шкоди, як деякі люди. Когось не того людство боїться! Краще б навчилися вчасно зупиняти небезпечних людей.

Я зможу прочитати і всмоктати ці дві книги і сам, без викладача і купи одногрупників.

Спробуй наприклад Тензорне числення та криптографію. Може буде дуже корисним у вирішенні багатьох прикладних задач.
От тільки навряд-чи ти розберешся у цих книгах, якщо до цього мав тільки шкільний курс математики.
Якби знання можна було «завантажити» як у Матриці — людям не треба було б вчитися роками. Але правда така, що не не можна навчитися відразу складному, не навчившись спочатку усьому попередньому.

Зайняло би роки 2 чи 3.

Того тензорного числення вчити на 2-3 тижні максимум для студента 1 курсу

Я вчився на механіко-математичному та ми вчили тензорне на 3 курсі.
Але ще вчилися вирішувати деякі рівняння.
Все це досить суттєво спиралося на знання з попередніх курсів. Така сама історія була з обчислювальними методами на 3 курсі, які юзали багато з того що вчилося раніше на 1-2 курсі.
Тож я згоден з Бобром про попередні знання.

Під вчити Ви розумієте «вміти користуватись», чи знати як довести всі теореми і відтворити з голови весь матапарат?

Наведу контрприклади зі свого навчання: механіка на першому семестрі одразу починає оперувати диференціальним/інтегральним численням, аналітичною геометрією та лінійною алгеброю, молекулярна фізика на другому — теорією імовірності, електрика і магнетизм, теоретична механіка, радіотехнічні кола і сигнали на третьому — диференційними рівняннями у часткових похідних, варіаційним численням, комплексним аналізом. Математичні курси постійно відставали від того, що вже потрібно на семінарах і лабораторних робіт — і нічого, система працює. Тож може все ж таки не настільки важливо для практичних задач володіти прямо-таки всією теорією з перших принципів?

Вміти користуватися, тобто розв’язувати задачі чи створювати програми для цього. Ну й звісно потім математично довести що усе коректно.

Але ще вчилися вирішувати деякі рівняння.

Доречі ми вчили механіку на 3 курсі, а діфури на другому. Та головна вимога на іспиті механіки це вирішити задачку: скласти систему діфурів та розв’язати.

Та головна вимога на іспиті механіки це вирішити задачку: скласти систему діфурів та розв’язати.

У нас було так само, але навіть коли і дифури, і теормех ідуть на одному році, все одно ворочати малими параметрами чи розв’язувати крайові задачі на фізиці чомусь доводилось до того, як математичний курс поспівав.

Так само скажімо диференційні рівняння у часткових похідних — поки до них доберуться, вже повним ходом ідуть рівняння Шредінгера у сферичних координатах.

На чисельних методах те ж саме — ще саму математику не дали, а вже для диференційних рівнянь у часткових похідних різницеві схеми придумувати, і на С все це реалізовувати.

З іншого боку, на роботі вся та фізико-математична база знадобилась за 7 років ембеддеду аж один раз, порахувати середньоквадратичне відхилення у тесті на стабільність, але думаю, за кілька днів гугління і спроб можна було б і без вишки здогадатись як це працює.

інше питання.
Наприклад, ви вирішили підтягнути тензорне числення,
шукаєте репетитора, але із-за того, що воно у вузах (як і самі спеціальності, де це читають ) стало непотрібно, то вузи згорнули викладаня.
Викладачі звільнені та на пенсії( не беруться за подібну роботу), самі факультети злиті.
Приклад не зі стелі — я навчався на тех спеціальності де і тензори і матан читали і статистику ( мабуть 80 відсотків самої м’якоті від дата сайнтс), а потім після мого випуску просто пішов обвал по абітурієнтах. А навіщо то всьо?
Все, факультет злили з іншим — викладання пішло ну зрозуміли куди.
В Україні ось все до того і йде —спочатку «Навіщо то всьо (краще новий фреймворк)», а потім і не буде до кого звернутися.
Дуже загрозлива тенденція.
Cпочатку не хочемо, потім( коли треба) вже не зможемо.

PS
Вивчити тензора та вивчити фреймворк це два різних «вивчити».

А в чому проблема знайти і пройти курс по тензорам на Coursera/Prometheus/etc.?

По факту воно і було 3 роки чи навіть менше, а далі спеціалізація та написання диплому.

Я не розумію цього хайпа навкруги ШІ зараз.

У 90х ще не було достатніх обчислювальних можливостей щоб тягнути це на персональному комп’ютері чи дешевому сервері в масі, а от десь у 2000х роках вже стало норм. От тоді воно почало розвиватися на практиці: рекомендувальні системи, авто переклад.

От наприклад у Харкові АІ клуб з’явився приблизно десь у 2010 році (чи трохи пізніше). Десь тоді ж був популярний курс по ML від Andrew Ng.

Ну і звісно це тому, що зараз значно більше проектів, особливо за гроші інвесторів. Та простіше донести свою аплікуху до користувача.

возьмем к примеру раздел алгоритмы, к примеру алгоритмы сортировки массивов.
каким образом они устареют от факт наличия ИИ ? или к примеру каким образом понимание как работает HashTable устареет от развития технологий ? или B дерево или черно-красное дерево ?

И таких примеров — вагон и малая тележка, на которых как на граните стоит CS.
Соот. я не могу понять, откуда это утверждение, иначе как попытка манипулировать с некими целями

И сколько лет нужно потратит на изучение алгоритмов?
Неделю?
Не, ну это как у меня знакомый на курсы програмистов пошел, учиться надо 2 года, они начали с устройства жесткого диска, компьютера и тд...ну да, если ты деревянный и компьютер видишь впервые то да, тебе туда — учить «базу» годами, а потом шаг влево-шаг вправо и ты там 0 потому что у нас универы так обучают.
Вбивают знания в голову но не учит человека самому учиться.
Я же закончил курсы джаваскрипт полугодовые и еще до окончания, через 4 месяца учебы уже погнал на работу.
Прошло уже 5 лет.
Сейчас уже синйор-бекендер.
А кто-то только заканчивает сейчас универ, чтобы выйти оттуда, забыть всё что там учили и начать учить то как оно делается на самом деле в коммерческих проектах....
Или идти программистом на завод за 10к грн. и карьерный рост +3-5к в год.

Так вот, для завода — нормально, ниче не устареет, самое оно)))

Сейчас уже синйор-бекендер.

Це тільки доводить що аби стати класним ковалем чи столяром чи муляром — не треба йти в ВУЗ! Потрібна тільки практика — і з часом станеш майстром. От тільки яким би з цих майстрів ти не став — інженером чи архітектором ти працювати не зможеш. Бо не знаєш тієї самої «бази», яка потрібна аби не просто щось робити руками, а спочатку проектувати і прораховувати.

Пробелы без проблем заполняются по ходу дела с помощью курсов и дополнительных занятий.
А выпускник вуза без коммерческого опыта кому нужен?
Особенно украинского вуза)))

Потом такие вузы выпускают сразу архитектора с 0 коммерческого опыта.
И куда он пойдёт?
Кто даст джуну просчитывать?

Усе так — тому завжди пишу що не раджу іти до ВУЗу поки не отримав практичного досвіду і не розумієш нащо тобі ті знання.

бобрик — підтримую.
у нас забули, чим відрізняються пту від універів. Чому взагалі є розділення. Тому ці всі холівари

Хвастаться раздутой зарплатой очень забавно, учитывая что основа это как раз завод, а программист, если не промышленник, сидит таблички делает.

Хахах, таблички, насмешил.
Я работаю в международной компании в музыкальной индустрии, у которой много свои огромных продуктов.
А в вашем вузе что, английский не преподавали?)
Ну тогда успехов в архитектуре на заводе.
А я какнибудь тут «таблички» поделаю...

у нас универы так обучают.

давайте договоримся сразу — то, что на территории Украины называется ВУЗ таковым не является.
Я говорю о нормальной системе обучения где теоретические знания систематически закрепляются практикой.
к примеру разбираем алгоритмы консенсуса типа Raft, на лабораторных — немедленно пишем реализацию. При такой схеме у человека создается гранитный фундамент который позволит ему адаптироваться в кратчайшие сроки к любой работе в области связанной с CS и при этом не пасовать перед практическими задачами. И будет иметь массив практических навыков. И никогда это не устареет

Неделю?

полноценное обучение, чтобы быть bachelor — те самые 4 года. еще раз обращаю внимание, что к Украине с ее «образованием» это не относиться.

Я же закончил курсы джаваскрипт полугодовые и еще до окончания, через 4 месяца учебы уже погнал на работу.

иначе говоря ваш путь что-то вроде пути выпускника ПТУ. Ничего страшного нет, Вы отлично вписались в рынок труда, слава Богу, но у вас есть потолок. Если Вы его не ощущаете — значит задачи, которые Вы решаете недостаточно сложны.
Я лично, также будучи самоучкой, периодически с такой ситуаций сталкиваюсь и очень жалею что не имею полной классической базы. восполняю конечно самообразованием, но дыр еще достаточно.

Час на вивчення алгоритмів залежить від того що саме потрібно від них.
Маючи фундаментальні знання в математиці, фізиці та cs збільшуєте собі кількість доступних вакансій.
Клєпати формочки та написати софт для управління дроном це дещо різні задачі.

А де я написав що саме такі треба знання? Чи порівняння це темна матерія?

Я же закончил курсы джаваскрипт полугодовые и еще до окончания, через 4 месяца учебы уже погнал на работу.
Прошло уже 5 лет.
Сейчас уже синйор-бекендер.
А кто-то только заканчивает сейчас универ, чтобы выйти оттуда, забыть всё что там учили и начать учить то как оно делается на самом деле в коммерческих проектах....

Твої 5 років досвіду — це зараз аргумент, а через 10 років не факт що оті всі «лузери» тебе не випередять по кар’єрних щаблях. Ота міфічна цінність «комерційних проектів» існує тільки в викривленому світі галерних рекрутерів (і є значущою проблемою тільки до першого офера), міцна фундаментальна база in the long run коштує набагато більше...

Куди, куди вони мене пережинуть?
Яж не з ким не змагаюсь.
Я про те що я уже зараз достатньо заробляю.
І дуже сумніваюсь що мене виженуть через те що я не знаю криптографію,чи ще щось таке.
Окрім цього я всю дорогу вчуся всякими курсами та іншим.

Тож якщо через 10 років хтось стане заробляти більше мене...ну ок, а мені уже зараз вистачає з головою, а що їхні сім’ї будуть їсти всі ці 5-10 років на шляху до достойних заробітків?)

Будь ласка, хто-небудь скажіть мені що він так тупо тролить, я вже не можу з «пізнавшого життя» крудошльопа :D

схоже що у когось просто підгорає від того що крудошльоп заробляє стільки ж як і дипломований крудошльоп і хтось просто викинув 4 роки життя.....

Next level: ахаха витрачають аж 21 день на курсах, поки мені ChatGPT все за 5 хвилин розкаже і код навіть напише.
Якщо після такого примітивного порівняння не уловите думку ваших опонентів в топіку та свою відмінність від них, то це кінець:)

Я розумію на що ви натякаєте, але це порівняння не правильне і не доречне.
Якби так можна було б, то так би всі галери і робили. Але так не працює.
А так як я кажу — працюю і всі так роблять, і серед всіх сінйорів кого я знав диплома профільного ні в кого нема, тим більше вітчизняного, і нічого — нормально працюється.
І на співбесідах про диплом не питають, лише про роки досвіду...

На диплом як бумажку і справді всім пофігу, важливі знання, проте айті галерами ж не обмежується, є купа крутих штук до яких не підступитися без глибоких чи специфічних штук, наприклад, сумніваюсь що розробляти новий проц в Apple візьмуть чувака «ну я курси по Verilog на Udemy проходив».
Зупинитися на курсах це ок, якщо мета просто заробляти, але погано вважати що більшого нікому не треба:)

ой ну вы и душный. не для всех жизнь заканчивается на 5к и среднестатической работе с шлепанием табличек, вебхуков и прочего. у кого-то амбиции больше и не только в денежном отношении. а если ты хочешь приложить руку к чему-то большему, знанием фреймворков ты ничего не сделаешь

Я же закончил курсы джаваскрипт полугодовые и еще до окончания, через 4 месяца учебы уже погнал на работу.
Прошло уже 5 лет.
Сейчас уже синйор-бекендер.
А кто-то только заканчивает сейчас универ, чтобы выйти оттуда, забыть всё что там учили и начать учить то как оно делается на самом деле в коммерческих проектах....

"
— Если ты заранее знал, что вам дадут спектрограф Бимена, разве ты не
мог ознакомиться с ним? — спросил Джордж.
— Я же говорю тебе, что его не было в моих лентах.
— Ты мог почитать... книги.
Тревельян вдруг так пронзительно взглянул на него, что он еле
выговорил последнее слово.
— Ты что, смеешься? — сказал Тревельян. — Остришь? Неужели ты
думаешь, что, прочитав какую-то книгу, я запомню достаточно, чтобы
сравняться с теми, кто действительно знает?
"

ДОУ стало якимось аналогом знай.уа та хвиля.нет

Знання студентів застарівають ще до їх випускного

Якщо там навчають тільки формошлепству — так, а база десятиріччями була актуальна і ще буде

Вчора в чатику жалілись, що ВУЗи не дають потрібних фундаментальних знань, на зразок порівняння coroutines, fibers, continuations, threads та прикладів їх практичного використання.

Так це не фундаментальні знання, а дуже вузькоспеціалізовані. База для цього всього — це різні теоретичні аспекти комп’ютерних наук, програмної інженерії, зрештою теорії інформації. Якщо людина у свій час розібралася хоча би мінімально для здачі заліку в універі у цьому всьому, то вона без зусиль розбереться і у всіх практичних примітивах багатопоточності і того, що англійською називається concurrency.

В універах всі ці речі вчать не для того, щоб забити студенту голову непотрібною фігнею. Це роблять для того, щоб він міг вчитися і швидко розбиратися в складних концепціях, що дуже корисно для більшості технічних айтішних спеціальностей.

Ну а з приводу філософій і подібного, то у нас в КПІ наприклад багато не задовбували, якщо відрізняєш Канта від Гегеля і знаєш, що К’єркегор — це не black metal група — здавались ці предмети без проблем :)

ну що ви — сміялися всім Ґарвардом

ні, не вчать — не йдіть туди

База? Философия, правознавство, культурология, ассемблер...вот такая база.
Что можно учить 4 ГОДА???!!!!)))

Философия, правознавство, культурология, ассемблер

Ну, судячи з переліку, в мене на неайтішній спеціальності було в рази більше айтішної бази, тому питання явно не до мене:)

Философия, правознавство, культурология, ассемблер

Знайдіть зайве у цьому списку :))))))))

ПТЦА, ТАУ, теорймовірності, матан, примат, право (дуже допомогло розуміння американських концептів патенту, копірайту, тм. А курсач по патентному пошуку та заявці оуу), архітектура ПЗ (теорія експерименту, теор компіляторів). А про філософію та культорологію за 4 роки посміхнуло. До того треба трохи більше часу та мати натхнення до самопокращення)

Навіть не зважаючи на реалістичність використання нейронок як заміну працівників, як саме той факт, що нейронка відтворила якісь дані відповідні знанням Х означає що ці знання застаріли? Наприклад Іван своїми силами може написати найсучасніший додаток на новому фреймворку, і Василь за допомогою нейронки також може написати такий додаток. Чого б це означало що знання такого фреймворку застаріло?

Мається на увазі інше.
Наприклад те що ми зараз маємо на ринку, як зразок.
Абстрактний Микола вивчив фреймворк, але він вчив його так довго, що за цей час решта 80% таких самих нубів, вивчили 2 фреймворка...і як ви думаєте, кого роботодавець візьме на роботу за ті самі стартові 300баксів? Хто йому буде цікавіший?
Той хто знає 1 фреймворк або хто знає 2 і має при цьому інші додаткові знання бо може швидко вчитись сам а не сидів на шиї у прєпода?
І тут мова взагалі а не навіть про ШІ.

Абстрактний Микола вивчив фреймворк, але він вчив його так довго, що за цей час решта 80% таких самих нубів, вивчили 2 фреймворка...і як ви думаєте, кого роботодавець візьме на роботу за ті самі стартові 300баксів?

Абстрактний роботодавець вже багато заплатив ІТшникам аби вони зробили йому систему. І якщо йому хтось скаже що вже вийшло два нових фреймвока і треба усе переписувати — він відішле таких новачків куди подалі, а краще знайде якогось старого задрота, який буде усе підтримувати.
Якщо технологія така, що її не можна вдосконалювати роками, а треба тільки кожні декілька років вигадувати нову — то це не технологія, а дитячі саморобки!

Якщо сидіти і колупати старе легасі це прєдєл мєчтаній, то нє вопрос)))
Це і називають «застаріли».
І знову ж таки.
У замовника можуть бути кілька проектів на різних фреймворках і тоді краще знати їх побільше, це раз.
А по друге, він може захотіти написати ще один новий проект і не на легасі лайні, а на нормальному сучасному фреймворку, хто з розробників тоді піде на підвищення?

Як Микола, відповім, що тих фреймворків навивчав .... Воно коли база є то просто изі. А цікавішим буде той, хто зможе прокомунікувати про оте все та розуміти нахіба воно все треба.

Підписатись на коментарі