Sesenta intentos de "prueba y error" y el camino para llevar el nombre de Vietnam a la revista líder mundial en IA.

En 2016, el mundo quedó atónito cuando el legendario jugador de Go, Lee Se-dol, fue derrotado por el sistema de inteligencia artificial AlphaGo.

Para el joven Tran Tien Cong, por aquel entonces estudiante de posgrado en Corea, el acontecimiento le hizo reflexionar durante muchos días, pues se dio cuenta de que la frontera entre la inteligencia humana y las máquinas se estaba desvaneciendo.

“¿Qué necesito para mantenerme al día en una era que verá la explosión de la inteligencia artificial?”, se preguntó Cong.

El punto de inflexión para los estudiantes vietnamitas de doctorado llegó a raíz del evento en el que un jugador coreano de Go fue derrotado por la IA ( Vídeo : Minh Nhat - Thuong Huyen).

Con formación en sistemas multiagente y robótica, se especializó en aprendizaje automático, visión por computadora y modelos de lenguaje de gran escala.

En 2021, Tran Tien Cong defendió con éxito su tesis doctoral en Ciencias de la Computación y regresó a Vietnam. Actualmente es Jefe del Departamento de Aprendizaje Automático de la Facultad de Inteligencia Artificial de la Academia de Correos y Tecnología de las Telecomunicaciones.

En clase, a menudo recuerda aquel partido histórico como un ejemplo perfecto del ritmo de cambio en la IA.

Modelos avanzados que asistieron al 11º Congreso Nacional de Emulación Patriótica

El Dr. Tran Tien Cong es actualmente Jefe del Departamento de Aprendizaje Automático de la Facultad de Inteligencia Artificial de la Academia de Tecnología Postal y de Telecomunicaciones.

Durante el período 2020-2025, fue autor o coautor de numerosos artículos científicos de alto nivel en prestigiosas revistas internacionales, especialmente 15 artículos publicados en revistas SCIE, clasificadas en el primer cuartil (Q1), junto con muchas publicaciones y temas muy apreciados a nivel nacional e internacional, lo que demuestra la participación de la inteligencia vietnamita en investigaciones de alta calidad en los campos de la inteligencia artificial, la ciencia de redes, el aprendizaje automático, etc.

Sus temas de investigación no son solo académicos, sino que también tienen importantes aplicaciones prácticas, contribuyendo al desarrollo socioeconómico y a la mejora de la calidad de vida.

El Dr. Tran Tien Cong es uno de los modelos avanzados del Ministerio de Ciencia y Tecnología que asiste al XI Congreso Nacional de Emulación Patriótica.

La victoria de la IA supone un desafío para el mundo entero.

60 lần thử - sai và hành trình đưa tên Việt lên tạp chí AI hàng đầu thế giới - 1 — El jugador de Go Lee Se-dol en un partido contra AlphaGo en 2016 (Foto: Getty).

¿Qué acontecimiento cambió el rumbo de su investigación en Corea?

En el primer año de escuela, todo cambió cuando el jugador de Go Lee Se-dol fue derrotado por AlphaGo, un sistema de inteligencia artificial desarrollado por Google. Cabe mencionar que, en aquel entonces, Lee Se-dol era el orgullo de Corea, y el Go se considera uno de los deportes intelectuales más complejos del mundo.

En aquel momento, no solo Corea, sino el mundo entero, consideró este hecho un hito en el campo de la ciencia y la tecnología. Hace diez años, se decidió que la inteligencia artificial se desarrollaría y tendría un profundo impacto en numerosos ámbitos de la ciencia y la vida en el futuro.

Muchos laboratorios de investigación coreanos han reorientado su enfoque hacia la investigación y el desarrollo de inteligencia artificial. Yo me centro más en IA, aprendizaje automático, investigación de grafos y entrenamiento de inteligencia artificial para la búsqueda de datos en grandes redes.

Sin limitarse a ganar en Go, la inteligencia artificial ahora puede resolver muchos problemas complejos y vencer a los humanos en diversos juegos y competiciones. Esto demuestra la rapidez y la extraordinaria evolución de la IA en la última década.

Al mismo tiempo, ¿cómo ha adoptado Vietnam la tecnología?

Vietnam no está al margen del flujo científico y tecnológico. Cuando regresé al país en 2021 y comencé a impartir clases, muchas personas y unidades de investigación ya habían recibido transferencia de tecnología y contaban con publicaciones exhaustivas en el campo de la inteligencia artificial, tanto en teoría como en aplicaciones prácticas.

Actualmente, la tecnología de la información es un sector que siempre necesita personal altamente cualificado. Muchos estudiantes encuentran trabajo inmediatamente después de terminar sus estudios. Esto demuestra que este sector ofrece muchas oportunidades, pero también presenta desafíos, ya que la tecnología cambia y mejora constantemente.

60 veces de ensayo, error y repetición

¿Cuál ha sido su trabajo de investigación más significativo en el campo de la inteligencia artificial hasta la fecha?

- En una ocasión realicé una investigación que se publicó en IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence , considerada la revista líder en el campo, sobre el tema de encontrar datos ocultos en tareas de análisis de redes mediante la búsqueda de información en gráficos, a partir de la cual se consulta e infiere información oculta.

Supongamos que le preguntamos a un chatbot "¿Dónde está la orilla del lago?". Si estamos en Hanói, "orilla del lago" se refiere al lago Hoan Kiem, pero si estamos en Da Lat, se refiere al lago Xuan Huong. Al buscar información, la falta de datos y contexto en la entrada provocará errores en el sistema.

Mi investigación se centra en resolver el problema de cómo buscar y combinar información de diversas fuentes para obtener los resultados más precisos. Siguiendo con el ejemplo de la «orilla del lago», si el usuario quiere calcular la distancia a la orilla, la inteligencia artificial puede inferir información oculta y deducir, a partir de conversaciones anteriores, si el usuario se encuentra en Hanói o Da Lat; el chatbot le dará la respuesta correcta.

- ¿Cómo te fue con la investigación?

Realicé esa investigación durante tres años, y no se publicó hasta 2019 debido al largo tiempo que requirió investigar, revisar, editar y publicar. La mayoría de las investigaciones en el campo de la inteligencia artificial y la informática son así. El proceso de investigación siempre se basa en el método de ensayo y error.

Recuerdo haber repetido ese “ciclo” sesenta veces. Cada vez con una muestra diferente, cada vez con un método de prueba distinto. No me limité a razonar, también tuve que realizar pruebas para comprobar si mis cálculos eran correctos.

Para este tema, debo idear un algoritmo adecuado y luego entrenar la IA para encontrar los datos ocultos. Si el resultado no es satisfactorio, lo mejoraré para encontrar el algoritmo óptimo. Lo interesante de esta investigación es que no ofrece resultados absolutamente precisos, sino que solo permite encontrar el algoritmo más adecuado tras numerosos ensayos y errores.

La investigación general no es para hacerla en el escritorio.

En el campo de la inteligencia artificial, ¿deberían los investigadores centrarse más en las aplicaciones prácticas que en las teorías fundamentales?

Existe la idea errónea de que la investigación teórica general no es tan aplicable como los estudios de caso específicos. De hecho, los artículos publicados en revistas de alto impacto suelen ser estudios generales que pueden aplicarse en numerosos campos.

Tomando como ejemplo la investigación sobre cómo consultar información oculta mencionada anteriormente, no solo se pueden aplicar chatbots, sino que también podemos utilizarlos para rastrear grupos ocultos en redes sociales, lo cual se puede aplicar en muchos campos diferentes.

Actualmente, la inteligencia artificial se aplica en numerosos campos, no solo en el ámbito científico y tecnológico. Por lo tanto, combinar los fundamentos, las teorías y los datos de la IA con estudios prácticos y aplicaciones efectivas fortalecerá el papel y la aplicabilidad de la investigación.

Preguntas que parecen muy simples al plantear una propuesta de investigación, como: ¿Cómo analizar el modelo y los datos? ¿Alguien ha realizado esta investigación antes? ¿Cómo podemos aprender de los datos previos y compararlos?... desempeñan un papel fundamental en la profundización de la investigación.

En su opinión, ¿en qué aspectos de la investigación en informática y tecnologías de la información deberían centrarse más las inversiones?

En los últimos años, las instalaciones y la infraestructura se han mejorado y modernizado, creando condiciones favorables para que unidades e investigadores realicen estudios en el campo de la inteligencia artificial. Si se invierte más en equipos y laboratorios de investigación modernos, los investigadores podrán producir más productos, aplicaciones e informes.

Además, estamos limpiando nuestra base de datos, creando un almacén de datos para que los investigadores tengan una fuente para entrenar modelos de calidad.

En un sector tan dinámico como el de la tecnología de la información, las investigaciones recién finalizadas pueden quedar obsoletas o no ajustarse a la realidad. Muchas investigaciones aplicadas pueden implementarse de inmediato, pero se enfrentan a rápidos cambios tecnológicos, lo que conlleva insostenibilidad y dificultades para su difusión. Para dominar la inteligencia artificial, necesitamos investigación exhaustiva e introducir tecnología clave en Vietnam.

¡Muchas gracias!