ย่างก้าวของเด็กติดเกม

ตอนเด็กๆ ผมชอบเล่นเกม ถือว่าติดเกมระดับหนึ่งเลย พอขึ้น ม.3 ที่โรงเรียนเปิดคอร์สสอนเขียนโปรแกรมเบื้องต้นก็เลยสนใจลงเรียนเป็นวิชาเลือก ตอนนั้นเริ่มรู้สึกว่าชอบการเขียนโปรแกรม ชอบคอมพิวเตอร์กราฟิก หลังจากนั้นก็เดินสายนี้มาเรื่อยๆ จนกระทั่ง ม.ปลาย ได้ข่าวการแข่งขัน NSC จากอาจารย์เป็นครั้งแรก ก็เลยลองรวมทีมกับเพื่อนๆ ส่งผลงานเข้าแข่งขัน แต่ก็ยังไม่ได้ทำจริงจังเท่าไหร่ครับ

ให้เกมพาไป (แข่ง)

ผมเริ่มจริงจังกับการพัฒนาผลงานและการแข่งขันตอนเรียนที่คณะวิศวกรรมศาสตร์ ภาควิชาคอมพิวเตอร์ มหาวิทยาลัยเกษตรศาสตร์ โดยได้รวมทีมกับเพื่อนทำโปรเจกต์จบและทำเกมด้วย พอดีเวที NSC เปิดก็เลยส่งผลงานเข้าแข่งขัน ถ้าจำไม่ผิดตอนนั้นผมทำเกมออนไลน์ ฝั่งที่เป็น back-end นอกนั้นก็เคยส่งเกมประกวดเวทีอื่นๆ บ้าง สมัยนั้นเวทีแบบนี้ยังไม่เยอะมาก คนยังไม่ค่อยตื่นตัวในเรื่องนี้เท่าไหร่ แต่เดี๋ยวนี้มีแฮกกะตอน (Hackathon) ที่เปิดช่องให้เยอะขึ้น ซึ่งส่วนใหญ่พวกงานแข่งเขียนเกมจะเน้นเฉพาะกลุ่มมากกว่า เกณฑ์ในการให้รางวัลจะยากกว่า NSC นิดหนึ่ง เขาจะตัดสินกันในเรื่องเกมหรือความสนุกของเกม ส่วนเรื่องเทคนิคหรือแบ็คกราวน์จะไม่เน้นเท่าไหร่ครับ

เจอเพื่อนสายพันธุ์เดียวกันจากการแข่งขัน

ถ้ามองในแง่หนึ่ง NSC เปิดโอกาสให้เราได้ฟอร์มไอเดียและได้ลองทำงานกับเพื่อน หลักๆ จะเป็นเรื่องการทำงานเป็นทีมครับ เราได้ทำงานกับคนหลายคนมากขึ้น บางทีเพื่อนที่เราสนิทเขาไม่ได้สนใจเรื่องนี้ เราก็ได้ขยายวงคนที่รู้จักมากขึ้น เพราะเวลาจะทำโปรเจกต์เราก็พยายามไปหาคนที่มีความสนใจเหมือนกัน อยากทำงานแบบนี้เหมือนกันมาช่วยกันทำ เมื่อเทียบกับโปรเจกต์จบพอมีเรื่องรางวัลมีเรื่องเวทีเข้ามาเราก็ทำจริงจังมากขึ้น เพราะเราอยากชนะหรืออยากได้รางวัล ซึ่งสมัยที่เป็นนักเรียนเราก็ยังไม่ได้คิดจะทำ startup การมีโครงการแบบนี้ส่วนหนึ่งทำให้ได้ทำงานกับเพื่อน และมีเป้าหมายร่วมกันมากขึ้น

 

ก้าวออกจากตำรา ไปแก้ปัญหาจริง

การแข่งขัน NSC ทำให้เราได้ลองอะไรที่ไม่ได้ทำในบทเรียน ซึ่งสมัยเรียนส่วนมากคือทำโจทย์ ทำงานตามที่อาจารย์สั่ง ไม่ค่อยมีงานที่เป็น Project based เท่าไหร่ อย่างงานโปรแกรมมิ่งเวลาทำโจทย์คือแค่แก้โจทย์ แต่เวลาใช้งานจริงมันมีรายละเอียดยิบย่อย ซึ่งตอนมาแข่ง NSC ทำให้เรามีโปรเจกต์ มีเป้าหมาย ดูเป็นชิ้นเป็นอันมากขึ้น เป็นสิ่งที่เราคิดขึ้นมาเอง เป็นสิ่งที่เราสนใจ แทนที่จะทำแค่ในบทเรียน เราได้ก้าวออกมา ณ จุดที่เราอยากทำ ได้แก้ปัญหาสิ่งที่เราต้องการทำจริงๆ การที่ได้มาเห็นปัญหาด้วยตัวเอง ลองแก้ด้วยตัวเอง ทำให้มีประสบการณ์มากขึ้น เป็นอีกจุดที่ทำให้รู้สึกว่าการที่เราลงมือทำอะไรมันมีเป้าหมาย อย่างผมไม่ใช่อยู่ดีๆ อยากเขียนโปรแกรมแล้วจะเขียนอะไรก็ได้ ถ้าไม่มีเป้าหมายก็ไม่ได้รู้สึกว่าเราต้องมานั่งเขียน

ก้าวออกจากมหา’ลัย ไปเจอลูกค้า (ตัว) จริง

ตอนเรียนจบเป็นช่วงที่ผมกับเพื่อนเพิ่งชนะแข่งขันเกม แล้วมีโปรเจกต์ที่ต่อยอดจากเวทีประกวดเกมเข้ามา ซึ่งเป็นจำนวนเงินค่อนข้างเยอะ การเปิดบริษัทเหมาะสำหรับรับงานชิ้นนั้นและพวกเราอยากทำเกมอยู่แล้วด้วย ถือเป็นจังหวะที่ดีก็เลยตัดสินใจลุยกันสักตั้ง เปิดบริษัททำเกมกับเพื่อนกลุ่มที่ส่ง NSC และแข่งเขียนเกมมาด้วยกันครับ ซึ่งตอนทำบริษัทงานจะซีเรียสมากขึ้น เพราะมีเดดไลน์จริง ต้องตอบโจทย์ลูกค้าจริง ช่วงแรกนอกจากทำเกมที่เป็นโปรดักส์ของบริษัทแล้ว พวกผมทำ outsource ด้วย ซึ่งจะมี requirement ลูกค้าที่มีรายละเอียดยิบย่อยมากขึ้น แต่การทำโปรเจกต์ส่ง NSC เราทำโปรเจกต์ที่ใช้ได้เป็นเชิงคอนเซ็ปท์ ซึ่งพอไปใช้งานจริงต้องระวังเรื่องอื่นๆ มากขึ้น เคยเจอเคสที่ลูกค้าบอกว่าตัวสะกดผิดต้องกลับไปแก้ คือต้องระวังไปถึงรายละเอียดยิบย่อยเลยครับ

จุดเปลี่ยน! จากเจ้าของเกมสู่นักวิจัย

ผมทำบริษัทได้ปีเดียวก็ได้ทุนจากกระทรวงวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยีไปเรียนต่อที่ประเทศสหรัฐอเมริกา ใจหนึ่งตอนสมัยปริญญาตรีผมก็อยากเรียนต่อปริญญาเอกอยู่แล้ว เพราะผมเรียน ม.ปลายที่โรงเรียนมหิดลวิทยานุสรณ์ ยุคนั้นเป็นยุคแรกๆ ที่รับนักเรียนที่อยากเป็นนักวิทยาศาสตร์มากขึ้น เลยได้แรงบันดาลใจจากอาจารย์ที่โรงเรียนที่บอกว่างานวิจัยสนุกนะ อยากให้เราเป็นนักวิจัย เป็นส่วนหนึ่งที่ทำให้ตัดสินใจลองสอบชิงทุนไปเรียนต่อดู โดยเรียนปริญญาโทต่อปริญญาเอกเลยครับ

เรียนรู้และกล้าเปลี่ยน! จากสิ่งที่คิดสู่สิ่งที่ชอบ

ตอนแรกผมสนใจเกี่ยวกับคอมพิวเตอร์กราฟิก แต่พอไปเรียนต่อพบว่า งานสายคอมพิวเตอร์กราฟิกจะเน้นว่าทำอย่างไรให้ภาพสมจริงขึ้น แต่สิ่งที่ผมสนใจคือ Program Optimization ทำอย่างไรให้โปรแกรมทำงานได้เร็วขึ้น เลยรู้สึกว่างานวิจัยที่เขาทำไม่ใช่งานที่เราชอบ ซึ่งยุคนั้นเป็นยุคแรกที่เอา GPU (Graphics Processing Unit) หรือการ์ดจอมาคำนวณด้านวิทยาศาสตร์และวิศวกรรมศาสตร์ เลยได้จังหวะ ได้ทำงานกับ GPU ด้วย ได้ทำงาน Program Optimization ด้วย ก็เลยเปลี่ยนสายไปด้านนี้แทน

ตอนนี้ผมเป็นนักวิจัยที่แล็บ LSR (ห้องปฏิบัติการวิจัยการจำลองขนาดใหญ่) ของเนคเทคครับ เพิ่งเริ่มงานได้ไม่นาน ยังไม่มีโปรเจกต์หลักซะทีเดียว แต่ช่วงที่เรียนปริญญาเอก งานวิจัยที่ทำจะเกี่ยวกับคอมไพเลอร์ (Compiler) คือการทำให้การเขียนโปรแกรมบน GPU ง่ายขึ้น ใช้ความพยายามน้อยลงในการให้โปรแกรมรันบน GPU ได้เร็วที่สุดเท่าที่จะเร็วได้ โดยใช้คอมไพเลอร์แปลจากภาษาที่คนเขียนโปรแกรมให้มารันบน GPU ได้ เราทำให้คอมไพเลอร์ช่วย optimize โปรแกรมโดยที่โปรแกรมเมอร์ไม่ต้องทำอะไรมาก

งานไม่ใช่ปัญหา…ถ้าทำแล้วสนุก!

ผมเป็นคนชอบเขียนโปรแกรมอยู่แล้ว รู้สึกว่าการเขียนโปรแกรมมันสนุก พอทำงานวิจัยมันมีโจทย์แล้วคิดวิธีแก้ปัญหาก็สนุก หรือการมีไอเดีย รู้ว่าเราจะทำอะไรมันก็สนุก ส่วนที่ไม่สนุกคือคิดโจทย์ไม่ออก แต่โดยรวมถ้าเราสามารถสนุกกับงานที่ทำได้ระดับหนึ่ง มันก็ผลักดันให้เราทำต่อได้ ถ้าเรามีความสนใจในงานที่เราทำจริงๆ เพราะส่วนหนึ่งเราก็อยากทำเอง ไม่ต้องการแรงผลักดันมาก อย่างถ้ามีคนถามว่าเรียนต่อปริญญาเอกดีไหม จุดที่ผมรู้สึกว่าสำคัญคือต้องถามคนเรียนว่าชอบสิ่งที่จะทำวิจัยจริงหรือเปล่า ถ้าไม่ชอบจะทรมานมาก เพราะคุณต้องอยู่กับปัญหาที่คุณไม่ชอบตลอดเวลา อย่างช่วงที่ทำแล้วสนุก ให้ทำตั้งแต่เที่ยงยันเที่ยงคืนก็ทำได้ แต่ถ้าไม่ชอบทำแป๊บเดียวก็อยู่ไม่ได้แล้ว คือถ้าทำอะไรที่ตัวเองชอบมันไปได้อยู่แล้วครับ

 

เขียนโปรแกรมคือรากฐานของชีวิต (คนไอที)

ผมมองว่าเด็กยุคนี้มีทรัพยากรเยอะกว่ายุคผมมาก สมัยนั้นคอมพิวเตอร์ก็ช้าๆ ภาษาที่ใช้เขียนโปรแกรมก็ไม่มีให้เลือกเยอะมากขนาดนี้ แต่จุดหนึ่งที่ผมเห็นคือ ยุคนี้คนที่เรียนด้านคอมฯ จะกลัวเรื่องการเขียนโปรแกรม อีกอย่างหนึ่งเดี๋ยวนี้เทรนด์เว็บโปรแกรมมิ่งหรือ AI หรือ Blockchain เข้ามา คนเริ่มไปจับกลุ่มเทคโนโลยีที่มาใหม่ เคยไปคุยกับอาจารย์ ท่านบอกว่าตอนนี้คนหันไปเรียนเว็บโปรแกรมมิ่งกันหมด ซึ่งผมรู้สึกว่าการที่เรากระโดดไปตรงนั้นเลยทำให้เราละเลยพื้นฐานการเรียนคอมฯ พอสมควร ผมค่อนข้างเชื่อว่าถ้าพื้นฐานเราดีการไปต่อยอดไม่ใช่เรื่องยาก แม้มันอาจต้องใช้เวลาอ่านเรื่องต่างๆ เพิ่มบ้าง แต่ถ้าไปจับไฮ-เลเวลเลย วันหนึ่งถ้าคนเลิกใช้เว็บฯ หรือ AI ไม่ป๊อปแล้ว การย้ายสายจะเป็นเรื่องยากกว่าเดิม

ดังนั้น ขั้นแรกสำหรับนักพัฒนา ต้องเริ่มจากเขียนโปรแกรมก่อนครับ การเขียนโปรแกรมทำให้เราเข้าใจการทำงานของคอมพิวเตอร์มากขึ้น เป็นพื้นฐานในการทำความเข้าใจเนื้อหาส่วนต่างๆ ของคอมพิวเตอร์ต่อไป อีกจุดหนึ่งที่ไม่ควรทิ้งและผมพลาดมากที่เคยทิ้งไปคือคณิตศาสตร์ คือคณิตศาสตร์บ้านเราใช้วิธีเรียนแบบท่องจำมากไป ต่อให้เราทำข้อสอบได้ แต่พื้นฐานความเข้าใจเราลึกไม่พอ อย่างผมตอนที่ไปทำวิจัย คลาสที่ต้องใช้คณิตศาสตร์มาช่วยจะทำได้ไม่ค่อยดี ทำให้เสียโอกาสในการทำความเข้าใจและทำงานวิจัยเชิงลึกมากๆ

โลกไอทียังมีที่ว่างสำหรับคนรุ่นใหม่

ในฐานะที่เป็นคนเล่นเกม ผมไม่ค่อยเชื่อเทคโนโลยีที่เป็น VR ซึ่งผมคิดว่าเป็นเทคโนโลยีที่น่าจะมาแล้วก็ไป แต่ AI หรือ Blockchain น่าจะยังไปได้อีกยาว ในแง่โอกาสมันเปิดช่องให้เด็กรุ่นใหม่เข้ามาง่ายขึ้น ต่อให้เป็น AI ส่วนที่เป็น machine learning หรือ deep learning มันยังมีช่องว่างที่คนทำวิจัยด้านนี้ยังไม่เข้าใจทั้งหมด เช่น หลังจากได้พวกนี้มา คอมพิวเตอร์ใช้วิธีการอะไรในการเรียนรู้ จะออกแบบเน็ตเวิร์กนี้ได้อย่างไร ผมเคยไปคุยกับคนที่ทำงานด้านนี้ แต่มันก็ยังไม่มีเหตุผลสนับสนุนจริงๆ เพราะฉะนั้น จึงยังเป็นช่องว่างที่เด็กรุ่นใหม่จะเข้ามาเติมในจุดที่คนทำมานานก็ยังหาคำตอบไม่ได้

 

Startup ไปได้สวย ด้วยทีมเวิร์คที่ดี

สำหรับคนที่อยากเป็น startup ผมมองว่าสิ่งสำคัญที่สุดคือทีม ถ้าทีมไปด้วยกันได้ มีแรงจูงใจเหมือนกัน มีวิสัยทัศน์เหมือนกัน ทำให้ทำงานได้ราบรื่น เราจะตัดปัญหาเรื่องจุกจิกไปได้เยอะ การมีทีมที่ดีทำให้คุยกันง่าย ถ้าทุกคนจูนตรงกันได้ แม้ช่วงแรกเงินทุนยังไม่มี ไม่รู้จะหาลูกค้าอย่างไร แต่มันมีแรงจูงใจให้ผลักดันต่อไปได้ และพองานออกมามันจะมีช่องให้ทำอย่างอื่นได้ หรืออย่างเรื่องการสื่อสาร ผมก็เป็นคนที่นำเสนอไม่เก่งนะ ตอนที่ทำก็เป็นคนอยู่ข้างหลังไม่ได้ออกหน้า แต่ทีมช่วยเราเยอะ เราสามารถหาคนที่มาช่วยเติมเต็มในส่วนที่เราไม่มีได้ ถ้าเรารู้ว่าทีมเราหรือตัวเราขาดความเชี่ยวชาญในส่วนใด เราก็หาคนที่มีความเชี่ยวชาญในส่วนนั้นมาช่วย จะทำให้สุดท้ายมันทำงานได้

NSC คือเวทีแห่ง Connection

จุดหนึ่งที่ผมว่าน่าสนใจสำหรับ NSC คือการสร้าง Connection ของคนที่เข้ามาแข่ง แทนที่จะให้เจอกันแค่ตอนที่มาแข่ง ถ้าสามารถเพิ่มโอกาสให้เขาเจอกันมากขึ้นได้ อย่างตอนเรียนมหาวิทยาลัย เราจะรู้จักแค่เพื่อนในคณะ เราไม่รู้ว่ามหาวิทยาลัยอื่นมีคนทำหรือมีคนเก่งๆ แบบนี้อยู่ กว่าจะไปเจออาจเป็นรอบสุดท้าย ซึ่งส่วนมากเราก็จะสนใจงานตัวเอง ไม่มีเวลาไปเดินที่บูธคนอื่น หรือต่อให้ไปเดินก็ได้คุยกันนิดหน่อย คือเราไม่ได้ไปทำความรู้จักใคร แต่ถ้าเปิดช่องทางให้เจอหรือคุยกันมากขึ้น เขาอาจจะฟอร์มทีมด้วยกันได้จากหลายๆ ที่ไม่ใช่จากมหาวิทยาลัยเดียวกันก็ได้ เช่น ก่อนถึงรอบชิงอาจทำค่ายที่เน้นให้ทำความรู้จักกัน มาโชว์ฝีมือ ทำแฮกกะตอนก่อน หาหน่วยงานหรือบริษัทภายนอกที่มีโจทย์ แล้วโยนโจทย์ให้เด็กระดมความคิดเห็นกัน มีธีม มีโจทย์ที่ชัด ทำอย่างไรให้ตอบโจทย์นี้ได้ เน้นให้สนุก ซึ่งจะทำให้ได้เรียนรู้อะไรใหม่ๆ และได้ Connection ด้วย

 

ไอเดียบรรเจิด…เกิดแน่นอน!

เรื่องหัวข้อในการแข่ง NSC อาจทำให้ทันสมัยมากขึ้น สร้างธีมขึ้นมาเพื่อเวลาแข่งจะได้โฟกัส การมีธีมทำให้ทุกคนนึกวิธีแก้ปัญหาเดียวกัน ซึ่งตอนที่ pitch จะเห็นไอเดียว่าอันไหนดี แม้ในเชิงเทคนิคจะไม่เจ๋งมาก แต่ไอเดียเจ๋งน่าผลักดันต่อ ถ้าไม่มีหัวข้อเวลาตัดสินจะยาก เช่น งาน A กับงาน B ทำคนละเรื่องแต่อยู่หัวข้อเดียวกันจะตัดสินอย่างไร สุดท้ายมันจะไปจบที่เรื่องเทคนิคแต่ไอเดียจะหายไป เพราะจริงๆ โปรดักส์ที่ทำ startup ได้ เทคนิคไม่ได้เจ๋ง แต่ไอเดียเจ๋ง

ในแง่ NSC ถ้าจะให้งานออกมาดีควรเป็นงานที่ให้เด็กหรือทีมมา pitch ไอเดียว่าเรามีไอเดียแบบนี้ เราทำ prototype ออกมาโชว์ คุณคิดว่ามันเจ๋งไหม เพราะบริษัท startup สิ่งที่เขานำเสนอออกมาไม่ใช่งานวิจัย แต่เป็นสิ่งที่สามารถแก้ปัญหาให้ใครสักคนในโลกนี้ได้ ซึ่งการแก้ปัญหาให้ใครสักคนได้และเขายอมจ่ายเงิน นั่นคือความสำเร็จของการทำโปรดักส์ ผมว่านั่นคือจุดที่ NSC ควรจะไป ถ้าเราทำของที่เจ๋งขึ้นมา แต่ไม่ได้ตอบโจทย์ใครก็ไม่มีประโยชน์

นัดเดทให้ผู้แข่งพบผู้ประกอบการ

นอกจากนี้ถ้าเราสามารถดึงให้เอกชนเข้ามาร่วมตัดสิน แทนที่จะเอาคนของ สวทช.หรือเนคเทคมาเป็นคนตัดสินเท่านั้น แล้วเปิดโอกาสให้แต่ละทีม pitch ไอเดียให้กับเอกชน น่าจะเป็นการเพิ่มโอกาสให้คนที่เข้ามาแข่งและเพิ่มความน่าสนใจให้งานด้วย ซึ่งตอนนี้บริษัทต่างๆ ก็มีปัญหาเรื่องการหาคน การที่เราเปิดโอกาสให้เขามาเจอกับเด็ก มาเจอคนที่ทำได้จริง คนที่มีประสบการณ์จริง จะช่วยเพิ่มช่องทางให้บริษัทในการหาคน และเพิ่มโอกาสที่เด็กจะได้งานที่ดีมากขึ้นด้วย

นิยามตัวเอง ณ วันนี้

ถ้ามองตัวเองตอนนี้ ผมมองว่าตัวเองเป็นนักวิจัยอยู่ครับ ยังรู้สึกว่าอยากทำโจทย์วิจัยอยู่ แต่ข้อเสียของงานวิจัยสายผมค่อนข้างเป็นงานที่เป็นพื้นฐาน (fundamental) ทั้งนั้น การที่จะตอบโจทย์ สวทช.อาจจะยาก ต้องบาลานซ์ให้มากขึ้น แต่ passion หรือความสนใจของผมยังเป็นเรื่องงานวิจัยพื้นฐานอยู่ และอีกมุมหนึ่งผมก็ยังอยากทำ startup ของตัวเอง รู้สึกว่ามันมีไอเดียบางอย่างที่เราอยากทำแต่มันไม่ใช่งานวิจัย ไม่ได้ตอบโจทย์องค์กร อันนี้มีโอกาสและมันน่าสนุกที่จะทำ น่าจะเป็นอีกส่วนที่เราพยายามบาลานซ์สองส่วนนี้เข้าด้วยกัน

ให้เวลาเป็นเครื่องพิสูจน์ (งานวิจัย)

ผมมองว่างานวิจัยอาศัย passion คนทำเยอะ ส่วนที่ผมสนใจคือทำ optimization เรามีโค้ดโปรแกรมที่เราพัฒนาขึ้นมา เช่น ตอนนี้รันโปรแกรมใช้เวลาวันหนึ่งกว่าจะได้ผลลัพธ์ออกมา สิ่งที่ผมทำแทนที่โปรแกรมจะรันวันหนึ่งให้เหลือสิบหรือยี่สิบนาที ซึ่งจะตอบโจทย์ได้ดีมากถ้าเราพัฒนาโปรแกรมที่จะใช้ทำวิจัยของเราขึ้นมาเอง แต่ส่วนมากเราไปใช้โปรแกรมสำเร็จรูป งานพวกนี้เลยไม่ค่อยมีนัยสำคัญเท่าไหร่ และงานพวกนี้ไม่ค่อยตอบโจทย์บริษัทเท่าไหร่ด้วย เป็นงานที่ค่อนข้างใช้เวลา การที่เราจะพิสูจน์ว่าเทคนิคเราดีจริง ต้องรอให้ฝั่งธุรกิจเอาไปทดลองใช้ กว่าจะออกมาเป็นโปรดักส์ต้องใช้เวลาหลายปีไม่ค่อยเห็นผลทันที แต่ในระยะยาวมันมีประโยชน์ เลยคิดว่าตรงนี้เป็นจุดที่เราอยากทำ มันเป็นจุดแข็งของเรา

 

โลกแห่งความสุขของนักวิจัย

เวลาแก้ปัญหาที่ยากๆ มันสนุกดีครับ คืองานวิจัยส่วนมากเรารู้โจทย์แต่ไม่รู้คำตอบ กระบวนการหาคำตอบหรือการได้มาซึ่งคำตอบมันจะสนุก แต่ที่ยากคือคิดโจทย์ครั้งแรกไม่ออก ซึ่งตอนนี้ผมก็ยังคิดว่าตัวเองคิดโจทย์ได้ไม่ดีพอ แต่พอเรามีโจทย์ มีโฟกัสแล้วเราก็ไปต่อได้เรื่อยๆ มันมีความสนุกในแบบของมัน แต่ยากที่สุดคือคิดโจทย์ว่าเราจะทำอะไร เพื่ออะไร เพื่อตอบโจทย์อะไร ซึ่งเวลาเราจะ convince ให้คนอื่นยอมรับในงานวิจัยของเรา เราต้องชี้ให้เขาเห็นระดับหนึ่งว่าประโยชน์มันคืออะไร มีความสำคัญอย่างไร ถ้าคนในวงการเรายัง convince ไม่ได้ เราก็ public ไม่ได้ เพราะแสดงว่างานวิจัยเราก็ไม่มีประโยชน์ที่จะทำ

งานวิจัยไม่ขึ้นหิ้ง

จริงๆ แล้วผมไม่ชอบที่สุดคือการพูดว่างานวิจัยขึ้นหิ้ง (หัวเราะ) คำว่างานวิจัยขึ้นหิ้งผมเข้าใจว่ามันมาจากการที่คนทั่วไปมองว่าคุณทำงานวิจัยเสร็จแล้วออกมาเป็นเอกสารแต่ไม่มีใครเอาไปใช้ ซึ่งกระบวนการของการนำงานวิจัยไปใช้ต้องมีคนเข้ามาดูและประยุกต์ต่อ ยกตัวอย่าง LCD งานวิจัยเรื่องแรกกับตอนที่ LCD ออกมาใช้จริงก็ห่างกันยี่สิบปี ดังนั้น การที่เราบอกว่างานวิจัยพื้นฐานไม่มีประโยชน์มันเป็นการตัดโอกาสตัวเอง เพราะถ้าเราตัดส่วนนี้ไปแสดงว่าเราต้องไปพึ่งคนอื่นที่เป็นคนต้นคิด เราจะไม่มีคนเชี่ยวชาญด้านนี้เลย ถ้าไม่มีคนทำงานฐานความรู้ขึ้นมาเราจะต้องพึ่งคนอื่นตลอดเวลา เราทำได้แค่ระดับความรู้ที่คนอื่นโยนมาให้ ผมมองว่าจุดหนึ่งเราต้องพยายามสร้างความเข้าใจเพิ่มว่า งานวิจัยที่ดีไม่ใช่แค่ปีสองปีได้ มันต้องสะสมห้าปีสิบปี ไม่เช่นนั้นเราจะได้งานวิจัยที่ไม่เข้าใจว่าคุณค่ามันคืออะไร ความรู้เบื้องลึกคืออะไร และเราจะไม่ได้อะไรกลับมาเลย…

งานวิจัยอาจเป็นของแสลงของใครต่อใคร แต่สำหรับ ดร.ปัถย์ เห็นได้ชัดว่าการวิจัยคือโลกแห่งความสุขของเขา ซึ่งแน่นอนว่ากว่าที่เขาจะค้นพบตัวเอง เขาต้องผ่านการเรียนรู้ประสบการณ์และชีวิตของตัวเอง และมากกว่านั้นคือ ปัจจุบันเขาก็ยังคงเรียนรู้ในเนื้องานการวิจัย เพื่อค้นพบและวางแนวทางการพัฒนางาน ประหนึ่งเป็นเข็มทิศให้คนไอทีรุ่นใหม่ใช้พิจารณาเพื่อบังคับหางเสือของตัวเองต่อไป

 

ข้อมูลการศึกษา

• 2017 PhD Computer Engineering Purdue University, IN, USA
• 2011 MSc Computer Science University of California, San Diego, CA, USA
• 2008 BEng Computer Engineering Kasetsart University, Thailand

การเข้าร่วมเวทีการประกวด/แข่งขัน ของเนคเทค/สวทช.

• เข้าร่วมการแข่งขัน “การพัฒนาโปรแกรมคอมพิวเตอร์แห่งประเทศไทย: NSC” ตั้งแต่ปี 2006

ความสำเร็จ (ผลงานที่สร้างชื่อเสียง/รางวัลที่ได้รับ)

• Massively parallel 3D image reconstruction, X. Wang, A. Sabne, P. Sakdhnagool, S. J. Kisner, C.A. Bouman, S. P. Midkiff, Proceedings of the International Conference for High Performance Computing, Networking, Storage and Analysis (SC), 2017. ACM Gordon Bell finalists.
• Pagoda: fine-grained GPU resource virtualisation for narrow tasks, T. Yeh, A. Sabne, P. Sakdhnagool, R. Eigenmann, T. Rogers, ACM Symposium on Principles and Practice of Parallel programming (PPoPP), 2017. Best Paper Award Nominee.
• 10th National Software Contest (NSC), 2nd place in Entertainment Program Contest
• 8th National Software Contest (NSC), 3rd place in Web Service Contest

ปัจจุบัน

นักวิจัย กลุ่มทรัพยากรด้านการคำนวณและไซเบอร์-กายภาพ (NCCPI)

ศูนย์ทรัพยากรคอมพิวเตอร์เพื่อการคำนวณขั้นสูง (NSTDA-SC)

ศูนย์เทคโนโลยีอิเล็กทรอนิกส์และคอมพิวเตอร์แห่งชาติ (NECTEC)

ความเชี่ยวชาญ

• Parallel Programming and Optimization Techniques on Modern Architectures including Multi-core Processors and Accelerators.
• Program Analysis and Optimizing Compiler for High-Performance Computing