Disclaimer
Đây chỉ là những quan điểm riêng của tôi, những kiến thức tôi đã học được, không phải lời khuyên. Thoải mái khi tiếp nhận nó nếu bạn muốn.
Mở đầu
Chắc hẳn trong chúng ta ai cũng có thể hiểu về khái niệm Breadth và Depth learning (học rộng và học sâu), nhưng lại ít có người nhìn nhận sự kết nối giữa sâu và rộng trong việc học, tuy sự kết hợp đó vẫn xuất hiện trong đời sống. Trong bài viết này, ta sẽ tìm hiểu về Breadth learning, Depth learning, và T-shaped approach—sự hòa hợp giữa breadth và depth.
Breadth Learning và Depth Learning
Breadth learning (học rộng) là hình thức tiếp cận thông tin theo chiều rộng, trong khi đó, Depth learning (học sâu) là hình thức ngược lại—tiếp cận thông tin theo chiều sâu. Cả 2 khái niệm đều rất dễ hiểu nên tôi sẽ không đào quá sâu.
Các trường học ở Việt Nam
Trước khi đọc phần này, các bạn hãy thử dừng lại và suy nghĩ xem trong những năm tháng tiểu học và trung học mình đã học theo hướng tiếp cận nào?
Ở tiểu học, các hẳn các bạn cũng nhận ra, hướng tiếp cận hầu hết sẽ là Breadth learning. Đầu tiên, chúng ta được học nhận diện mặt chữ và các con số cơ bản, sau khi đã thành thạo việc đọc và phát âm các âm tiết ta mới được học cách kết hợp chúng lại với nhau. Theo quan niệm cá nhân tôi, đây là cách tiếp cận khá hợp lý hơn cách học mà tôi sẽ nói tiếp sau đây—học thuộc lòng. Chúng ta học thuộc lòng và học vẹt khá nhiều trong quá trình 12 năm học, riêng với thuộc lòng, mỗi lần nghĩ về nó hồi cấp 2 và cấp 3 là tôi chạy mất dép liền. Và với tôi, việc học thuộc lòng hữu hiệu nhất chính là bảng cữu chương. Các bạn hãy nhớ lại xem, có phải chúng ta đều bị bắt phải thuộc lòng bảng cữu chương không? Nếu nhận ra được, chắc hẳn các bạn cũng rút ra được gì đó rồi. (Hãy thử suy ngẫm về lợi ích của việc học thuộc lòng!)
Ở trung học, tôi nói chung về cấp 2 và cấp 3, thì hướng tiếp cận áp đảo chính là Depth learning. Chúng ta sẽ được học các kiến thức ở mức độ sâu ngay từ đầu, có thể từ đầu năm học, đầu chương, hoặc đầu từng bài học. Ví dụ về môn sử học, ta sẽ được học khái quát qua về các giai đoạn lịch sử (thậm chí không có, hoặc bị lược bỏ) một cách sơ sài rồi đi thẳng ngay vào từng thời kỳ, thời kỳ đồ đồng, chiếm hữu nô lệ,… Với tôi, đây không phải là cách học hiệu quả, nếu có thì chỉ hiệu quả khi được hỏi đúng các nội dung đấy. Các vấn đề tương tượng cũng xảy ra ở Đại học, Cao đẳng.
Để tìm được một cách học hiệu quả thì chỉ cần trả lời câu hỏi “mình đã có bất cứ nền tảng nào về nó hay chưa?”, rồi áp dụng một cách hài hòa T-shape mà tôi sẽ trình bày sau đây.
T-Shaped Approach
Cách đây khoảng 3 năm, trong khoảng thời gian “được” ở nhà do đại dịch bùng phát, tôi đã quyết định thử thách bản thân bằng việc tự học các kiến thức để thi Đại học. Sau những lần khó khăn và chật vật với việc thử rất nhiều các cách học khác nhau thì tôi đã vô tình dùng T-shape (nhưng không biết về khái niệm này), và sau đây là cách tôi đã tìm ra nó.
Mỗi khi đứng trước một vấn đề, hay một lựa chọn nào đó, câu hỏi mà tôi sẽ suy nghĩ đến đầu tiên là độc lập hay phụ thuộc, hay dịch nôm na là mình phải lựa chọn hay có thể kết hợp các vấn đề việc này lại. Ví dụ có 2 giải pháp để giải quyết vấn đề (A và B), liệu mình phải chọn 1 trong 2 hay kết hợp cả 2 lại với nhau.
Trong trường hợp tự học trên, tôi đã hỏi bản thân mình: “Tôi nên học thật kĩ từng chương, từng môn (Toán, Lý, Hóa) hay học sơ lược qua tất cả trước?” Bằng cách giải quyết vấn như trên, tôi sẽ làm cả 2. Nhưng tôi sẽ chọn đâu là điểm phát, học rộng trước hay học sâu trước? Chính những suy tưởng tưởng chừng đơn giản như vậy đã giúp tôi tìm ra cách học rất nhanh và cũng rất hiệu quả, và cũng thật tình cờ là các cách đó chính là 2 cách tiếp cận thông tin trong T-shape.
T-shaped approach bao gồm 2 cách tiếp cận kiến thức là top-down và bottom-up, chữ ‘T’ chính là biểu tượng của 2 cách trên.
Top-down được sử dụng khi bắt đầu học một kiến thức gần như là mới hoàn toàn, ví dụ một môn học mới hoặc một lĩnh vực mới.
Bottom-up được sử dụng khi bắt đầu học một kiến thức mới nhưng có những sự tương đồng, kế thừa từ những gì đã tồn tại trong trí nhớ dài hạn (long-term memory).
Top-down
Top-down là quá trình xây dựng các nền tảng (tức chiều rộng) các kiến thức ở một góc nhìn tổng quát. Ta sẽ tập trung hiểu rõ các trụ cột vấn đề, từ đó tiếp nối đến các khái niệm tổng quát trong từng vấn đề theo mô hình cây (tree), sau đây là ví dụ về biểu đồ cây (tree diagram) trong lĩnh vực AI:
Theo cách tiếp cận top-down và là người mới trong lĩnh vực này, đầu tiên sẽ tìm hiểu về AI là gì, rồi đến Machine Learning, Natural Language Processing, Computer Vision,… là gì? Tiếp tục các bước như vậy cho đến khi các vấn đề không thể chia nhỏ hơn nữa thì ta sẽ bắt đầu đào sâu vào bằng Depth Learning.
Bottom-up
Bottom-up sẽ ngược lại với top-down, quá trình tiếp cận này sẽ bắt đầu với những người đã có nền tảng và muốn mở rộng kiến thức. Lúc này, ta sẽ đi tìm những vấn đề cụ thể và bắt đầu tổng quát hóa (generalize) thành các khái niệm, các thành phần lớn hơn.
Ví dụ trong hình biểu đồ cây về AI (tree diagram in AI ) ở trên, nếu bạn là người đã học về các bài toán Supervised learning và Unsupervised learning trong Machine learning thì bước kế tiếp là review lại các bài toán đó thật chi tiết, đi dần lên đến khái niệm Machine learning, rồi bắt đầu lan truyền sang các bài toán NLP, CV,…
Tại sao cần phải review lại các kiến thức cũ?
Câu trả lời là đôi khi những kiến thức cũ sẽ giúp mở rộng kiến thức nhanh hơn. Hãy lấy ví dụ về một biểu đồ cây khác, sau đây là tree diagram về các phương pháp Optimizer trong Deep learning, bạn không cần phải hiểu chúng đâu, chỉ cần nhìn các kiến thức liên kết với nhau.
Ví dụ cả Momentum và AdaGrad đều liên quan đến Adam, nên khi đã biết về một trong 2 (Momentum hoặc AdaGrad) thì sẽ rất dễ dàng để hiểu khái niệm còn lại vì chúng có liên kết với nhau thông qua SGD và cùng tạo ra Adam. Hơn thế nữa, ta sẽ được gặp lại Adam 2 lần nên sẽ càng làm tăng khả năng distill kiến thức để chuyển từ working-memory sang long-term memory.
Tổng kết
Trong bài viết này, ta đã tìm hiểu về 2 phương pháp tiếp cận kiến thức chính là Breadth và Depth learning, cũng như 2 biến thể top-down và bottom-up trong sự kết hợp giữa chúng—T-shaped approach.
Breadth learning:
Giúp tăng bề rộng của kiến thức
Tạo ra nhiều góc nhìn khác nhau
Depth learning:
Giúp tăng chiều sâu của kiến thức
Tạo ra 1 góc nhìn chuyên sâu vào khía cạnh cụ thể
Breadth learning + Depth learning = Góc nhìn đa chiều chuyên sâu
Top-down approach:
Đi từ trên xuống theo chữ ‘T’
Dành cho người mới
Bottom-up approach:
Đi từ dưới lên theo chữ ‘T’
Dành cho người đã có kiến thức, nền tảng
Комментарии