Außerordentliche Professorin Dr. Huynh Thi Thanh Binh: „Bei der Optimierung geht es oft darum, der Natur zu folgen“

Welche besondere Gelegenheit hat Sie seit Ihrer Studienzeit an die Hanoi University of Science and Technology gebunden? Sind Sie jemand, der Angst vor Veränderungen im Umfeld hat?

Ich gehöre zur 37. Generation von Studierenden, die an dieser Schule Informationstechnologie (IT) studieren, aber eigentlich studiere ich IT schon seit der High School. Dann habe ich an dieser Schule studiert, meinen Master gemacht, promoviert … alles an dieser Schule.

Tatsächlich hatte ich zeitweise vor, im Ausland in Japan zu studieren. Während meines Studiums studierte ich fünf Jahre lang Japanisch, gefördert von der japanischen Regierung für 20 hervorragende Studenten der Klassen 36 und 37. Dann geriet das Nachbarland in eine Wirtschaftskrise und das Studium wurde unterbrochen. Nach meinem Masterabschluss stellte mir Professor Ho Tu Bao einen sehr angesehenen Professor in Japan vor, um dort zu forschen. Aus subjektiven Gründen (ich habe geheiratet) blieb ich jedoch an der Technischen Universität. Objektive und subjektive Gründe haben mich bis heute zu meinem Doktorat an dieser Fakultät geführt und ich unterrichte dort.

Wenn ich sage, es war Schicksal, ist das leider etwas übertrieben, aber um es einfach auszudrücken: Diese Sache kam ganz natürlich und sanft zu mir.

Außerordentliche Professorin Dr. Huynh Thi Thanh Binh nahm an der führenden Konferenz zum Thema Evolutionäre Berechnung im Juli 2023 in Lissabon, Portugal, teil und präsentierte dort einen Bericht

Ich habe in letzter Zeit auf einigen Konferenzen gesehen, dass Sie gemeinsam mit vielen anderen Wissenschaftlerinnen Forschungsergebnisse präsentiert haben. Ist das ein Zeichen für eine neue Generation von „Feminismus“ in der Wissenschaft am Polytechnikum?

Als ich das letzte Mal an der Konferenz des Vingroup Innovation Fund (VINIF) teilnahm, hielten Dr. Nguyen Phi Le, Dr. Le Minh Thuy und ich gemeinsam einen Vortrag. Außerdem war eine weitere Studentin, Dr. Nguyen Cam Ly, anwesend, die in Japan war und noch nicht zurückgekehrt war. Es war Zufall oder eine Art Sympathie zwischen uns und gehörte nicht zu einer „feministischen“ Generation. Im Ingenieursblock meiner Schule gibt es nur wenige Gruppen mit so vielen weiblichen Mitgliedern wie meine Gruppe, wahrscheinlich nur weniger als die Forschungsgruppen im Wirtschafts- oder Fremdsprachenblock meiner Schule. Eine weitere Besonderheit ist, dass meine Gruppe jedes Jahr auf führenden Konferenzen weltweit publiziert und ich dann gemeinsam mit meiner Gruppe an diesen Konferenzen teilnehme, um den Austausch mit führenden Forschungsgruppen zu erweitern.

Sie leiten bekanntlich ein großes Labor an der Schule und unterrichten auch. Müssen Sie Optimierungsprozesse anwenden, um dies gut zu machen?

Ich leite derzeit eine Optimierungsforschungsgruppe mit etwa 40 Mitarbeitern. Ich empfinde die Arbeitsbelastung als hoch; ich arbeite normalerweise von frühmorgens bis 18 oder 19 Uhr, auch samstags. Für mich ist die Arbeit wie tägliches Essen und Trinken, und es gibt ständig wechselnde Gerichte, da jede Woche neue Entdeckungen aus der einen oder anderen Gruppe hinzukommen. Das begeistert mich.

Um meine Arbeit zu optimieren, muss ich mir oft Ziele setzen, planen, die Zeit sinnvoll einteilen und niemals Fristen vergessen.

Verträumte Momente mit Farben und Pinseln

Eine beeindruckende Arbeitsleistung hinter einer schlanken Figur?

Ich glaube, ein leichter Körper gibt mir mehr Energie zum Denken, Forschen und Schaffen. Natürlich muss man sich mit seinem Zustand wohlfühlen.

Ich habe auch Klavier gelernt, weil ich etwas Harmonisches in meinem Leben machen wollte, etwas Würzigeres. Musik ist eigentlich Mathematik, ähnlich wie Sprache oder die Entwicklung der Dinge in der Natur.

Um die Labormitglieder zu vereinen, welchen Führungsstil wählen Sie: streng oder flexibel?

Ein Geschenk eines Studenten im Labor an sie am 8. März

Die Vernetzung der Mitglieder im Labor ist äußerst wichtig. Ohne Austausch, Updates und den Austausch zwischen den Forschungsrichtungen wird dies schwierig sein. Jeden Morgen zu Beginn der Woche bringe ich einen Wagen mit Essen und Getränken für die Labormitglieder mit und überlege, wie viel ich im Laufe der Woche verbrauchen kann. Ich versuche, die Gruppenmitglieder zu unterstützen, damit sie sich auf die Forschung konzentrieren können, nicht abgelenkt werden und von morgens bis abends arbeiten können.

Ich muss wie Sie im Labor präsent sein, mit Ihnen und anderen Forschungsgruppen zusammenarbeiten, mich treffen und diskutieren. Wenn mir das nicht gelingt, gibt es keine Koordination zwischen den Forschungsrichtungen, oder sie überschneiden sich, unterstützen sich nicht gegenseitig und informieren sich nicht gegenseitig über den Fortschritt …

Mein Führungsstil variiert je nach Rolle. In der Schule gehe ich sehr zurückhaltend mit meinen Kollegen um; in der Forschungsgruppe bin ich ziemlich streng, was Pläne und Fortschritte angeht, mit klaren Belohnungen und Strafen. Der Grund dafür liegt wahrscheinlich in dem Wunsch, die jeweilige Arbeit zu optimieren, und ich empfinde das als ganz natürlich.

Was ist ein konkretes Beispiel dafür, wie Mathematik zu optimalen Lösungen führen kann?

Mathematik ist im Grunde etwas sehr Schönes. Viele Probleme im Leben erfordern Mathematik. Beispielsweise erfordert die Frage „Wie komme ich möglichst schnell und mit möglichst wenigen roten Ampeln von der Hanoi University of Science and Technology zum Hoan-Kiem-See?“ einen Algorithmus, der die optimale Antwort findet. Viele Probleme in unserem Umfeld, wie z. B. Routing-Probleme bei Lieferung und Logistik, sind ebenfalls kombinatorische Optimierungsprobleme. Das Leben erfordert optimierte Arbeit, und um Arbeit zu optimieren, braucht es Mathematik. Angewandte Mathematik ist heute ein wachsendes Feld und spielt eine wichtige Rolle im Leben.

Wir finden nicht immer die optimale Lösung, beispielsweise bei Produktions- und Logistikproblemen mit sich im Laufe der Zeit ständig ändernden Parametern. Diese Probleme erfordern viele komplementäre Methoden, müssen akzeptable Lösungen finden und Näherungsmethoden verwenden. Das Ziel der Mathematik sind absolute Zahlen, aber die Berechnung von Näherungsgrößen kommt dem Wesen der Natur nahe und steht der Optimierung nahe.

Ist der Weg von der Mathematik über die Optimierung bis hin zur künstlichen Intelligenz (KI) lang oder kurz?

Die ersten Ansätze der KI liegen in den 1940er und 1950er Jahren. Damals führte Alan Turing das Konzept der „Turingmaschine“ ein, um die Theorie intelligenter Computer zu simulieren. In den 1950er Jahren prägte John McCarthy den Begriff „Künstliche Intelligenz“ und entwickelte die Sprache. In den 1970er und 1980er Jahren wurden Konzepte wie Expertensysteme und Fuzzy-Logik zur Lösung von Entscheidungsproblemen entwickelt. In den 1990er Jahren wurden neuronale und tiefe neuronale Netzwerke entwickelt. In den 2010er Jahren wurde KI-Technologie in vielen Bereichen eingesetzt, darunter selbstfahrende Autos, Chatbots, Erkennung und Sprachverarbeitung. In jüngster Zeit ist KI so populär geworden, dass sie in alle Lebensbereiche vorgedrungen ist und für viele Länder von Interesse ist. KI wird in Zukunft einen äußerst fruchtbaren Markt für weitere und tiefere Entwicklungen darstellen und in immer mehr Lebensbereiche vordringen.

Mit Doktoranden und Studenten, die am IEEE World Congress on Computational Intelligence 2018 in Rio de Janeiro, Brasilien im Juni 2018 teilnehmen und darüber berichten

Viele Menschen glauben, dass die aktuelle KI-Forschung und -Anwendung niemals zur Schaffung echter „Intelligenz“ führen wird. Was halten Sie von dieser Ansicht und was macht Ihrer Meinung nach den Unterschied zwischen menschlicher und maschineller Intelligenz aus?

Zu Alan Turings Zeiten glaubte man, wenn es gelänge, eine Maschine zu erschaffen, die Berechnungen mit einem extrem großen Datensystem gut durchführen könne, dann würde ihre Komplexität irgendwann der des neuronalen Netzwerks im menschlichen Gehirn entsprechen – das heißt, KI könnte die menschliche Intelligenz erreichen. Nach rund 80 Jahren Entwicklung in diese Richtung mit Superkonzernen wie Google bin ich davon überzeugt, dass KI dieses Ziel noch weit erreichen wird. Mechanisch betrachtet kann man sagen, dass Menschen Informationen synthetisieren, wahrnehmen, lernen, Emotionen ausdrücken … auf eine Art und Weise, die sich berechnen und programmieren lässt; dieser Logik zufolge kann KI dank verbesserter Geschwindigkeit und Daten an den Menschen heranreichen und ihn sogar übertreffen. Es gibt jedoch einen gewissen „unlogischen“ Mechanismus im menschlichen Gehirn, der KI meiner Meinung nach weit von diesem Zustand entfernt ist oder ihn nie erreichen kann.

Wird es eine Zeit geben, in der Menschen Daten als Waffe einsetzen, statt Waffen oder Wirtschaftsinstrumente? Welche Folgen wird dieser Datenkrieg haben? Ist eine Optimierungs- und Ausgleichsstrategie zwischen der menschlichen und der maschinellen Welt erforderlich?

Ich kann meine Brieftasche verlieren, aber nicht meinen Computer und die darauf gespeicherten Daten. Daten sind also extrem wichtig. In einem Krieg mit Waffen/Wirtschaft können wir evakuieren/verhandeln…; aber mit Daten können wir nichts tun. Menschen nutzen Big Data sogar für Wettbewerb/Krieg. KI ohne Daten ist bedeutungslos.

Die Folgen des Datenkriegs werden verheerend sein. Es müssen ethische Standards für die Datengewinnung und -nutzung festgelegt werden.

Es ist vielleicht noch etwas früh, über eine Strategie zur Schaffung eines Gleichgewichts zwischen Mensch und Maschine zu sprechen, aber die Strategie zum Schutz von Daten als nationales Gut ist äußerst notwendig. Mittlerweile sind die Menschen auch vorsichtiger, wenn sie personenbezogene Daten an Dritte weitergeben. Bei Giganten wie Google, Facebook oder TikTok …: Wenn wir Daten nicht wirksam kontrollieren und sichern, überlassen wir diesen Unternehmen eine wertvolle Ressource, die sie manipulieren und nutzen können. Die Regierung verfügt über recht gute Datenverwaltungsrichtlinien für Orte, an denen viele personenbezogene Daten gespeichert werden, wie Schulen, Banken …; aber die Verwaltung der Daten, die Menschen diesen Giganten „unbewusst“ zur Verfügung stellen, ist nicht einfach.

Außerordentliche Professorin Dr. Huynh Thi Thanh Binh und Polytechnik-Studenten, die im August 2023 ihren Abschluss machen

Neben den Daten ist auch die Optimierung des Informationstransfers wichtig und ist dies für ein Forschungsprojekt, an dem Sie arbeiten, relevant?

Ja, auf dieses Projekt sind mein Team und ich sehr stolz: Wir erhielten von der VINIF-Stiftung Fördermittel für unsere Forschung zum Transferlernen zur Lösung kombinatorischer Optimierungsprobleme. Um die Finanzierung zu erhalten, hat mein Team neun Monate damit verbracht, den Antrag vorzubereiten, zu schreiben und zu überarbeiten, um ihn so gut wie möglich zu gestalten und den in der Praxis erreichbaren Ergebnissen am nächsten zu kommen. Das Projekt umfasst Forschungen zum optimalen Wissenstransfer in der Evolution, zum Informationstransfer in der Koevolution und zum Informationstransfer in neuronalen Netzwerken.

Die Übertragung erfolgt hier nicht von Maschine zu Maschine oder von Mensch zu Mensch, sondern ist das Studium der Informationsübertragung/des Informationsaustauschs zur effektiven Lösung von Optimierungsproblemen im Alltag. Beispiele für wichtige Probleme sind das Roboterarmproblem, das Routingproblem im Transportwesen, die Planung im Militär …

Außerordentlicher Professor, Dr. Huynh Thi Thanh Binh an der Stanford University, USA

Aktuelle Statistiken zeigen, dass Mitarbeiter der KI-Branche in Vietnam zu den Top 3 der Gehälter gehören. Ist KI Ihrer Meinung nach ein trendiges Studienfach?

In einem kürzlich erschienenen Konferenzbericht habe ich auch die Gehälter von KI-Ingenieuren in Vietnam zusammengefasst und festgestellt, dass sie sehr gut sind. Es gibt viele Möglichkeiten für Jobs im KI-Bereich, und ich denke, dass KI auch in naher Zukunft ein sehr attraktives Feld bleiben wird, in dem es leicht ist, Jobs zu finden und hohe Einkommen zu erzielen.

Wie vergleichen Sie aus der Perspektive eines Menschen, der seit vielen Generationen mit der Technischen Universität verbunden ist, die aktuellen Studierenden der Generation Z mit früheren Absolventen?

Ich weiß nicht, woher, aber ich sehe, dass die Studierenden der Generation Z an der Bách Khoa immer besser werden. Sehr gut. Sie sind sehr intelligent, nicht nur gut in Ihrem Hauptfach, sondern auch in Fremdsprachen und Soft Skills. Besonders seit der Umstellung auf einen autonomen Mechanismus zieht die Bách Khoa immer mehr talentierte Studierende an.

An der Fakultät für Informationstechnologie und Kommunikation, an der ich arbeite, hatten die Studierenden früher kaum Zugang zu Forschungslaboren. In den letzten Jahren waren die meisten Studierenden jedoch seit ihrem ersten Studienjahr in den Laboren aktiv und arbeiteten dort mit Begeisterung und Kreativität. Einige Studierende haben sogar die Initiative ergriffen, sich über unsere Labore zu informieren und mitzuarbeiten.

Danke für den Chat!

Thanhnien.vn