Andrew Ng: Akademi vs Endüstri

Stanford’da akademik alanda çalışmakla karşılaştırıldığında endüstride çalışmak nasıl bir şey?

Andrew Ng, Coursera’nın Kurucularından; Stanford Üniversitesi’nde Misafir Profesör Cevaplama Tarihi 4.Şubat.2016

Çeviren: Ahmet Diril (e-posta)

Cevaplanan Orijinal Soru: Andrew Ng: Stanford’da akademik alanda çalışmakla karşılaştırıldığında endüstride çalışmak nasıl bir şey?

İnsanlar bana “endüstride mi yoksa akademik alanda mı çalışmalıyım?” diye sorduklarında öncelikle onlara ne yapmak istediklerine karar vermelerini söylüyorum. Yani, ulaşmak istediğin amaç nedir? Dünyada değiştirmek istediğiniz şey nedir? Buna bir cevabınız varsa, amacınızı gerçekleştirmek için şirket veya üniversiteden hangisinin sizin için daha iyi olduğuna karar verebilirsiniz.

İş dünyasında çalışmanın beğendiğim yanlarından bazıları şunlar:

• Büyük projeler yapmak için geniş kaynaklara erişim. AI araştırmaları büyük veri ve hesaplama kaynakları ihtiyacından dolayı gitgide daha çok sermaye gereken bir alan. Bir şirketteyseniz bunları elde etmek daha kolay.
• Güçlü ekip çalışması bilinci. Yazarlık sırasını düşünmenize gerek yoksa ve bu çalışmaların doktora tezinizin parçası olması gerekmediğinde, güçlü bir ekip çalışması bilinciyle daha iyi çalışabilir ve ekip olarak hedeflerinize ilerleyebilir ve ekip olarak başarılarınızı kutlayabilirsiniz.
• Hızlı karar verme (şirkete bağlı olarak). Çabucak yeni bir hesaplama kümesi kurmaktan, büyük miktarda veri satın almaya kadar değişebilen kaynakları, ihtiyaç duyulan yere hızlıca yönlendirebileceğim çevik bir ortamda çalışmayı seviyorum.
• Yeni ürünler ve hizmetler yaratarak çok sayıda kişiye doğrudan yardım etme olanağı.

Akademik ortamın beğendiğim yanlarından bazıları şunlar:

• Var olan hemen her konuyu araştırabilme imkanı. Örneğin, Stanford’da eğitim videoları kaydetmeye başladım. Başlangıçta hiç kimse bunu “gerçek” Stanford çalışması olarak görmedi; ama zamanla Coursera’ya dönüştü (ve Stanford da bundan faydalandı). Stanford’da, öğrencilerim ve ben bir açık kaynak robotik platformu kurmak istediğimizde, bunu kimseye hesap vermeden yapabildik. Bu şekilde, çok başarılı bir açık kaynak platformu olan ROS’u yarattık.
• Vaktinizin %100’ünü öğrenmeye ayırabilme ve yıllar boyunca doğrudan hiçbir çıktı üretmeme özgürlüğü. Baidu gibi şirketler, çalışanların gelişimine çok önem veriyor ve çoğu zaman insanların aylarca sadece öğrenme/inceleme yapmasına izin veriyorlar; ancak çalışanların yıllarca bunu yapmalarına izin vermeleri zor olacaktır.
• Bir akademik derece kazanma imkanı. Bugün bile, yüksek bir dereceye sahip olmak faydalıdır. Üniversiteler ve şirketlerin ikisi de yetenekleri geliştirmede çok iyi olabilir; toplum da yeteneğinizi, kazandığınız yere bakmaksızın takdir etme konusunda daha da iyileşiyor.

Kendim için, heyecanlandığım amaçlardan biri, dünyadaki en iyi eğitime evrensel bir erişim sağlamaktı ve bir şirketin (Coursera) bu amacı en iyi şekilde yerine getireceğini düşündüm. Yakın zamanda, yüz milyonlarca insana yardım etmemizi sağlayacak AI teknolojileri geliştirmek istedim ve bir şirketin (Baidu) bu amaç için en iyi olacağını düşündüm. Ancak üniversitede yürütülmesi daha iyi olacak anlamlı başka amaçlar da var; öğrencilere ders vermek ve bazı araştırma alanları gibi.

What is it like to work in industry versus working in academia at Stanford?

Andrew Ng, Co-founder of Coursera; Adjunct Professor of Stanford Answered Feb 4, 2016

Originally Answered: Andrew Ng: What is it like to work in industry vs working in academia at Stanford?

When people ask me if they should work in industry or in academia, I usually advise them to first figure out what they want to do. I.e., what is the mission that you're on? What is the change you want to make happen in the world? When you have an answer to that, you can then figure out if a company or a university is a better place for you to execute your mission.

Here're some things I like about working in the business world:

• Access to significant resources to do big projects. AI research is increasingly capital intensive, requiring huge data and computational resources. These are easier to get in a company.
• Strong sense of teamwork. When you don't need to worry as much about authorship order or making sure this work counts toward your PhD thesis, you can better execute with a strong sense of teamwork and go after team goals and celebrate team successes.
• Rapid decision making (depending on the company). I love working in a nimble environment where we can rapidly direct resources to where there're needed, ranging from quickly building a new compute cluster, to buying a large amount of data, etc.
• The ability to directly help huge numbers of people, through launching novel products and services.

Here're some things I like about the academic environment:

• Ability to explore almost any topic under the sun. For example, at Stanford I started recording educational videos. Initially no one considered this "real" Stanford work; but this turned into Coursera (and benefitted Stanford too). At Stanford, when my students and I like felt like building an open-source robotics platform, we could also just do it without justifying it to anyone. This led to the creation of ROS, a very successful open-source platform.
• The freedom to spend 100% of your time learning and not have any direct output even for years. Companies like Baidu are very supportive of employee growth and often have people spend months just learning/studying; but it would be harder to have employees do this for years.
• The ability to earn a degree. Even today, having an advanced degree is helpful. Universities and companies can both be very good at developing talent, and society is getting really good at recognizing ability, regardless of where you gained that ability.

For myself, one of the missions I've been excited about is creating universal access to the world's best education, and I thought a company (Coursera) would execute best on that mission. More recently, I wanted to develop AI technologies that let us help hundreds of millions of people, and I thought a company (Baidu) would be best for that mission. But there're plenty of other worthy missions, such as teaching students, and certain areas of investigation, that would be better to execute in a university.