Profesora asociada, Dra. Huynh Thi Thanh Binh: «La optimización a menudo implica seguir a la naturaleza».

¿Qué oportunidad especial te ha mantenido vinculado a la Universidad de Ciencia y Tecnología de Hanói desde tu época de estudiante? ¿Te asustan los cambios de entorno?

Soy miembro de la 37.ª generación de estudiantes de Tecnologías de la Información (TI) en la escuela, pero en realidad he estado estudiando TI desde la secundaria. Luego estudié la universidad, la maestría, el doctorado... todo en esta escuela.

De hecho, hubo momentos en que tuve la intención de estudiar en Japón. Cuando estaba en la universidad, estudié japonés durante cinco años, con el patrocinio del gobierno japonés, para 20 excelentes estudiantes de K36 y K37. Luego, la crisis económica del país vecino se vio afectada, por lo que suspendí el programa. Después, al terminar mi maestría, el profesor Ho Tu Bao me presentó a un profesor muy prestigioso en Japón para que fuera allí a investigar, pero por razones subjetivas (casarme), seguí en la Universidad Tecnológica. También por razones objetivas y subjetivas, sigo haciendo mi doctorado en la universidad y enseñando allí hasta ahora.

Si digo que fue el destino, me temo que exagero un poco, pero, sencillamente, esto me llegó de manera natural y gentil.

La profesora asociada, Dra. Huynh Thi Thanh Binh, asistió y presentó un informe en la conferencia líder sobre computación evolutiva, en julio de 2023 en Lisboa, Portugal.

En congresos recientes, te vi a menudo presentando resultados de investigación junto con muchas otras científicas . ¿Es eso una señal de una nueva generación de "feminismo" en la ciencia de la Politécnica?

La última vez que asistí a la conferencia del Fondo de Innovación Vingroup (VINIF), la Dra. Nguyen Phi Le, la Dra. Le Minh Thuy y yo presentamos juntas, y había otra estudiante, la Dra. Nguyen Cam Ly, que estaba en Japón y aún no había regresado. Fue una coincidencia, o una "simpatía" entre nosotras, y no representaba a ninguna generación "feminista". En el bloque de ingeniería de la escuela, hay pocos grupos con tantas mujeres como el mío, probablemente solo menos que los grupos de investigación de los bloques de economía o lenguas extranjeras. Otra particularidad es que cada año mi grupo publica en congresos de renombre mundial, y luego asistimos a ellos para ampliar la oportunidad de intercambiar con grupos de investigación de renombre.

Se sabe que gestionas un gran laboratorio en la escuela y que además impartes docencia. Para lograrlo, ¿existe algún proceso de optimización que deba aplicarse?

Actualmente dirijo un grupo de investigación en optimización de unas 40 personas. Considero que la carga de trabajo es considerable; suelo trabajar desde temprano por la mañana hasta las 18-19 h, incluyendo los sábados. Para mí, el trabajo es como comer y beber a diario, y siempre hay un cambio de platos porque cada semana hay nuevos descubrimientos de un grupo u otro. Eso me entusiasma.

Para optimizar mi trabajo, a menudo tengo que establecer objetivos, planificar, asignar el tiempo de forma razonable y nunca olvidar los plazos.

Momentos de ensueño con colores y pinceles.

¿Una capacidad de trabajo impresionante, detrás de una figura esbelta?

Creo que un cuerpo de luz me ayuda a tener más energía para pensar, investigar y crear. Claro que tienes que sentirte cómodo con tu estado.

También aprendí a tocar el piano porque quería lograr algo armonioso en la vida, algo más rico. La música, en realidad, es matemática, similar al lenguaje o al desarrollo de las cosas en la naturaleza.

Para unir a los miembros del laboratorio, ¿qué estilo de gestión eliges: firme o flexible?

Un regalo de un estudiante del Laboratorio para ella el 8 de marzo.

Conectar a los miembros del Laboratorio es fundamental. Sin intercambio, actualizaciones y la posibilidad de compartir información entre las distintas líneas de investigación, será difícil. Todas las mañanas, al principio de la semana, llevo un carrito de comida y bebida para los miembros del Laboratorio, calculando la cantidad que les resulta cómoda a lo largo de la semana. Intento apoyar a los miembros del grupo para que puedan concentrarse en la investigación, no se distraigan y puedan trabajar de la mañana a la noche.

También tengo que estar presente en el laboratorio como tú, trabajando juntos, reuniéndome, debatiendo contigo y con otros grupos de investigación. Si no puedo hacerlo, no habrá coordinación entre las líneas de investigación, o podrían solaparse, no apoyarse mutuamente, no mantenerse al día sobre sus avances...

Mi estilo de gestión varía según el puesto. En la escuela, soy muy amable con mis compañeros; en el grupo de investigación, me considero bastante estricto, muy estricto con los planes y el progreso, con recompensas y castigos claros. Probablemente se deba al deseo de optimizar cada tipo de trabajo, y lo encuentro muy natural.

¿Cuál es un ejemplo concreto de cómo las matemáticas pueden conducir a soluciones óptimas?

En esencia, las matemáticas son muy bellas. Muchos problemas de la vida requieren matemáticas. Por ejemplo, "¿cómo llegar de la Universidad de Ciencia y Tecnología de Hanói al lago Hoan Kiem lo más rápido posible y con la menor cantidad de semáforos en rojo?" es un problema que requiere un algoritmo para encontrar la solución óptima. Muchos problemas que nos rodean, como los problemas de rutas para entregas y logística, también son problemas de optimización combinatoria... La vida requiere trabajo optimizado, y para optimizarlo, se necesitan las matemáticas. Las matemáticas aplicadas son ahora un campo en auge y desempeñan un papel importante en la vida.

No siempre encontramos la solución óptima, por ejemplo, en problemas de producción y logística con parámetros que cambian continuamente. Estos problemas requieren numerosos métodos complementarios, encontrar soluciones aceptables y utilizar métodos aproximados. El objeto de las matemáticas son los números absolutos, pero realizar cálculos con cantidades aproximadas se acerca a la esencia de la naturaleza y se acerca a la optimización.

De las matemáticas, la optimización hasta la inteligencia artificial (IA), ¿un camino largo o corto?

La IA surgió en las décadas de 1940 y 1950. En esa época, Alan Turing introdujo el concepto de "máquina de Turing" para simular la teoría de las computadoras inteligentes. En la década de 1950, John McCarthy introdujo el término "inteligencia artificial" y desarrolló el lenguaje. En las décadas de 1970 y 1980, se desarrollaron conceptos como los sistemas expertos y la lógica difusa para resolver problemas de toma de decisiones. La década de 1990 vio el desarrollo de las redes neuronales y las redes neuronales profundas. En la década de 2010, la tecnología de IA se integró en numerosos campos, como los vehículos autónomos, los chatbots, el reconocimiento y el procesamiento del lenguaje. Recientemente, la IA se ha vuelto tan popular que ha entrado en todos los aspectos de la vida y es un tema de interés para los países. En el futuro, la IA será un mercado extremadamente fértil para un desarrollo más profundo, que se extenderá a más actividades de la vida.

Con estudiantes de posgrado y estudiantes que asisten e informan en el Congreso Mundial IEEE sobre Inteligencia Computacional de 2018 en Río de Janeiro, Brasil, en junio de 2018

Mucha gente cree que la investigación y las aplicaciones actuales de la IA nunca conducirán a la creación de una verdadera "inteligencia". ¿Qué opinas de esta perspectiva y qué crees que diferencia la inteligencia humana de la artificial?

En la época de Alan Turing, se creía que si se creaba una máquina capaz de procesar cálculos con fluidez en un sistema de datos extremadamente grande, su complejidad llegaría a igualar la de la red neuronal del cerebro humano; es decir, la IA podría alcanzar la inteligencia humana. Tras unos 80 años de desarrollo en esa dirección con grandes empresas como Google, creo que la IA aún está lejos de alcanzar ese objetivo. Mecánicamente, se puede decir que los humanos sintetizan información, perciben, aprenden, expresan emociones... de maneras calculables y programables; según esa lógica, la IA puede acercarse e incluso superar a los humanos gracias a las mejoras en velocidad y datos. Sin embargo, existe un mecanismo ilógico en el cerebro humano que, en mi opinión, la IA está lejos de alcanzar ese estado, o nunca podrá hacerlo.

¿Llegará el día en que los humanos usen los datos como arma, en lugar de armas o economía? ¿Cuáles serán las consecuencias de esta guerra de datos? ¿Es necesaria una estrategia de optimización y equilibrio entre el mundo humano y el mundo de las máquinas?

Puedo perder mi billetera, pero no puedo perder mi computadora ni sus datos. Es decir, los datos son extremadamente importantes. En una guerra con armas o economía, podemos evacuar o negociar…; pero con datos, no podemos hacer nada. La gente incluso usa el big data para competir o para la guerra. La IA sin datos no tiene sentido.

Las consecuencias de la guerra de datos serán nefastas. Será necesario establecer normas éticas para la extracción y el uso de datos.

Quizás sea pronto para hablar de la estrategia de equilibrio entre humanos y máquinas, pero la estrategia de proteger los datos como un bien nacional es fundamental. Ahora las personas también están empezando a ser cautelosas al compartir datos personales con terceros. Con gigantes como Google, Facebook o TikTok, si no controlamos y protegemos los datos eficazmente, dejaremos un recurso valioso a la deriva que estas empresas manipularán y utilizarán. El gobierno cuenta con políticas de gestión de datos bastante eficaces para lugares que almacenan una gran cantidad de datos personales, como escuelas y bancos; pero gestionar los datos que las personas proporcionan inconscientemente a estos gigantes no es sencillo.

Profesora asociada, Dra. Huynh Thi Thanh Binh, y estudiantes de la Politécnica que se gradúan en agosto de 2023

Además de los datos, también es importante optimizar la transferencia de información. ¿Es relevante para el proyecto de investigación en el que estás trabajando?

Sí, ese es el proyecto del que mi equipo y yo estamos muy orgullosos, ya que recibimos financiación de la Fundación VINIF para investigar el aprendizaje por transferencia para resolver problemas de optimización combinatoria. Para conseguir financiación, mi equipo dedicó nueve meses a preparar, redactar y revisar la propuesta para que fuera la mejor y más cercana a los resultados que se pueden lograr en la práctica. El proyecto investiga la transferencia óptima de conocimiento en evolución, la transferencia de información en coevolución y la transferencia de información en redes neuronales.

La transferencia no se refiere aquí a una máquina o a una persona, sino al estudio de la transferencia o el intercambio de información para resolver eficazmente problemas de optimización en la vida diaria. Por ejemplo, algunos problemas importantes: el problema del brazo robótico, el problema de enrutamiento en el transporte, la planificación militar...

Profesora asociada, Dra. Huynh Thi Thanh Binh en la Universidad de Stanford, EE. UU.

Estadísticas recientes muestran que el personal de la industria de IA recibe salarios entre los 3 mejores en Vietnam. En su opinión, ¿es la IA un campo de estudio de moda?

En un informe reciente de una conferencia, también resumí el salario de los ingenieros de IA en Vietnam y descubrí que es muy bueno. Existen muchas oportunidades laborales relacionadas con la IA y creo que, en el futuro cercano, la IA seguirá siendo un campo muy atractivo, con fácil acceso a empleos y altos ingresos.

Desde la perspectiva de alguien que ha estado asociado con la Universidad de Tecnología durante muchas generaciones, ¿cómo compara a los estudiantes de la generación Z actual con los ex alumnos anteriores?

No sé dónde, pero veo que con los estudiantes de la Generación Z en Bách khoa, estás mejorando cada vez más. ¡Muy bien! Eres muy inteligente, no solo bueno en tu especialidad, sino también en idiomas extranjeros y habilidades interpersonales. Sobre todo, desde que migraron a un sistema autónomo, Bách khoa ha atraído a cada vez más estudiantes talentosos.

En la Facultad de Tecnologías de la Información y las Comunicaciones donde trabajo, antes los estudiantes tenían poco acceso a los laboratorios de investigación. Sin embargo, en los últimos años, la mayoría de los estudiantes han estado en los laboratorios desde sus primeros años, trabajando con entusiasmo y creatividad. Algunos incluso han tomado la iniciativa de conocer nuestros laboratorios y participar.

¡Gracias por la charla!

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