Copilot Đồng Hành Cùng Tôi Học Những Thuật Toán Chuyên Sâu
Học các thuật toán chuyên sâu luôn là thử thách lớn với tôi – đôi khi bế tắc trước một bài toán, đôi khi mất hàng giờ để debug. Rồi tôi quyết định thử để Copilot, một trợ lý AI, đồng hành cùng mình. Kết quả không chỉ toàn màu hồng: có lúc Copilot giúp tôi vượt qua bài toán phức tạp nhanh hơn, nhưng cũng có lúc tôi phải trả giá vì tin tưởng quá nhiều. Trong bài viết này, tôi sẽ chia sẻ trải nghiệm thực tế đó – những gì Copilot làm được, những sai lầm tôi gặp phải, và 3 bài học quý giá giúp tôi học thuật toán chuyên sâu hiệu quả mà không biến Copilot thành “cái nạng” để dựa dẫm.
1. Vượt qua thuật toán chuyên sâu với sự đồng hành của Copilot
Học thuật toán chuyên sâu luôn giống như leo một ngọn núi dốc đứng. Tôi còn nhớ những buổi tối ngồi hàng giờ trước màn hình, loay hoay với những dòng code dài ngoằng để triển khai Dynamic Programming hay cây nhị phân. Nhiều khi không phải tôi không hiểu lý thuyết, mà chỉ đơn giản là tôi kiệt sức với việc viết lại những cấu trúc lặp đi lặp lại và debug mãi không xong.
Rồi tôi bật Copilot. Cảm giác ban đầu khá lạ: khi vừa gõ vài dòng khởi tạo, Copilot đã tự động gợi ý cả một khung giải pháp. Thay vì phải mất 15 phút để viết phần chuẩn bị input hay cấu trúc dữ liệu, tôi có ngay bộ khung sẵn để tập trung vào logic thuật toán.
Có những lúc Copilot giống như một người bạn ngồi cạnh, thì thầm:
- “Tuyệt vời quá bạn ơi. Bạn có thể áp dụng thuật toán cây nhị phân như thế này nhé…”
- “Dưới đây là cách triển khai DP để bạn tham khảo…”
Đặc biệt, khi tôi bị kẹt ở một bài toán tìm đường trong đồ thị (Graph Shortest Path), Copilot đưa ra gợi ý về Dijkstra’s Algorithm với code mẫu. Tôi không dùng nguyên xi, nhưng nhờ gợi ý đó, tôi hiểu nhanh hơn cách tổ chức priority queue và rút ngắn thời gian tìm ra lời giải.
Điều tôi nhận ra là: Copilot không chỉ tiết kiệm thời gian viết code, mà còn giúp tôi giữ năng lượng tinh thần để tập trung vào phần cốt lõi – tư duy thuật toán. Thay vì bị kiệt sức bởi “việc tay chân”, tôi có thêm không gian để suy nghĩ sáng tạo.
2. 3 bài học quý giá để học thuật toán chuyên sâu hiệu quả mà không phụ thuộc Copilot
Khi đồng hành cùng Copilot trong hành trình học các thuật toán chuyên sâu, tôi nhận ra rằng sự tiện lợi này đôi khi cũng mang theo cạm bẫy. Lúc đầu, tôi để Copilot viết trọn vẹn một lời giải cho một bài toán Dynamic Programming. Code chạy đúng, nhưng tôi hoàn toàn lúng túng khi thay đổi điều kiện, vì không hiểu rõ logic bên trong. Chính từ trải nghiệm đó, tôi rút ra bài học đầu tiên: phải tự hiểu cách giải trước khi để Copilot hoàn thiện phần còn lại. Tôi bắt đầu thói quen viết sơ đồ tư duy hoặc pseudo-code ra giấy, sau đó mới dùng Copilot để chuyển hóa thành code. Nhờ vậy, tôi giữ được tư duy phân tích thay vì bị lệ thuộc.
Một điều quan trọng khác là kỹ năng đặt câu hỏi qua việc tạo prompt hoàn chỉnh. Copilot không phải giáo viên, nó chỉ là người bạn đưa gợi ý. Nếu tôi hỏi mơ hồ, kết quả trả về thường nửa vời, thiếu chiều sâu. Nhưng khi tôi thử viết prompt rõ ràng – chẳng hạn “viết hàm DFS tìm đường đi ngắn nhất trong đồ thị có trọng số dương, ưu tiên tối ưu thời gian” – thì Copilot lại cho lời giải chính xác và hữu ích hơn nhiều. Tôi chợt nhận ra, đặt prompt đúng cách cũng chính là một cách rèn luyện tư duy thuật toán.
Bài học thứ ba đến từ việc không nên tin tuyệt đối vào Copilot. Có lần Copilot gợi ý cho tôi một phiên bản Union-Find nhưng lại bỏ qua kỹ thuật Path Compression, khiến giải pháp kém tối ưu. Tôi chỉ phát hiện khi đối chiếu với tài liệu trên GeeksforGeeks. Từ đó, tôi luôn giữ thói quen tự review code, chạy nhiều test case và tham khảo thêm sách hoặc nguồn uy tín trước khi tin vào bất kỳ đoạn code nào Copilot gợi ý.
Nhìn lại, ba bài học này – hiểu trước khi code, biết cách đặt câu hỏi, và luôn tự review – chính là chìa khóa giúp tôi học hiệu quả mà không rơi vào trạng thái “ngồi chờ AI nghĩ hộ”. Copilot vẫn là công cụ hỗ trợ tuyệt vời, nhưng quan trọng hơn, tôi học cách dùng nó như một chất xúc tác để tăng tốc, thay vì trở thành chiếc nạng khiến mình mất đi khả năng tự bước đi.
3. Những hạn chế của Copilot khi học thuật toán: Sai lầm tôi gặp phải và bài học để tăng tốc
Dù Copilot mang lại nhiều lợi ích, tôi cũng phải thừa nhận rằng không ít lần tôi vấp ngã vì phụ thuộc vào nó quá nhiều. Sai lầm đầu tiên là tin rằng Copilot luôn đúng. Có lần tôi để Copilot viết giải pháp cho một bài toán Shortest Path, code chạy được với test nhỏ nhưng lại thất bại khi mở rộng dữ liệu lớn. Khi debug, tôi mới nhận ra rằng Copilot đã chọn thuật toán kém tối ưu. Bài học ở đây là: Copilot giỏi trong việc gợi ý cú pháp, nhưng không thay thế được tư duy phân tích độ phức tạp thuật toán.
Sai lầm thứ hai của tôi là “lười suy nghĩ”. Có giai đoạn, tôi gần như mặc định để Copilot code trước, còn mình chỉ đọc lướt qua. Kết quả là khi gặp một bài toán biến thể của Divide and Conquer, tôi không biết cách chỉnh sửa code mà Copilot đưa ra. Trải nghiệm này khiến tôi nhận ra rằng Copilot có thể làm tôi nhanh hơn, nhưng cũng có thể khiến tôi trở nên thụ động nếu không tự rèn luyện tư duy.
Một hạn chế khác là Copilot không hiểu ngữ cảnh dài hạn như con người. Khi học các bài toán phức tạp như Graph Theory kết hợp nhiều kỹ thuật, Copilot thường chỉ gợi ý theo từng hàm riêng lẻ, thiếu khả năng kết nối toàn bộ logic. Tôi phải chủ động “ghép mảnh” và hiệu chỉnh rất nhiều. Đây chính là lý do tôi luôn tự nhắc mình: hãy để Copilot làm công cụ bổ trợ, không phải “thầy giáo toàn năng”.
Sau những lần sai lầm đó, tôi rút ra một bài học quý: Copilot giúp tôi tăng tốc trong việc thử nghiệm và triển khai ý tưởng, nhưng để đi sâu và hiểu bản chất, tôi vẫn cần tư duy, tự học và kiểm chứng bằng nhiều nguồn khác nhau. Tôi coi Copilot như “bạn đồng hành” – giúp tôi bớt cô đơn trong hành trình chinh phục những thuật toán hóc búa – nhưng tôi không còn ảo tưởng rằng nó sẽ làm thay phần khó nhất cho mình.
Theo tôi, nếu bạn cũng đang dùng Copilot để học thuật toán, hãy nhớ rằng sức mạnh thật sự không nằm ở việc Copilot viết code cho bạn, mà ở cách bạn sử dụng nó để nâng cao tư duy của chính mình. Hãy để Copilot trở thành công cụ tăng tốc, chứ đừng biến nó thành chiếc nạng khiến bạn quên mất cách tự đi.
Sau khi hiểu rõ những hạn chế của Copilot trong việc học thuật toán, tôi bắt đầu tò mò liệu khi áp dụng nó vào công việc thực tế thì kết quả sẽ ra sao. Và chính từ đó, tôi có một trải nghiệm đáng nhớ trong một tuần làm việc liên tục cùng Copilot – nơi mà khái niệm “tăng tốc” không chỉ dừng lại ở việc học, mà còn hiện rõ trong hiệu suất làm việc hằng ngày.
Xem thêm bài viết có liên quan:
.jpg)
.jpg)
.jpg)
.jpg)
.jpg){kind=logo}
.jpg)
.png){kind=logo}
.png){kind=logo}
.png)
.png)
.png){kind=logo}
.png){kind=logo}
.png){kind=logo}
.png)
.png){kind=logo}
.png){kind=logo}
.png){kind=logo}
.jpg){kind=logo}
.jpg)
.png)
![Phương Hoa Sea Garden Hà Tiên [DEMO]](https://netid.vn/datafiles/18/2024-07/thumbs-43280754-z5663208563916_ca6fa4455aeeac4c01cc4a8f079f1893.jpg)
.png)
.jpg)
.png)
![[WS13] NB // MC - Làm chủ sân khấu](https://netid.vn/datafiles/18/2023-11/thumbs-56502092-IMG_1068.jpeg)
.png)
.png)
.png)
 of thông bao.jpg)
