פרופסור חבר, ד"ר הוין טי טאנה בין: "אופטימיזציה היא לעתים קרובות עניין של ללכת בעקבות הטבע"

איזו הזדמנות מיוחדת שמרה אותך קשור לאוניברסיטת המדע והטכנולוגיה של האנוי מאז ימי הסטודנט שלך? האם אתה אדם שפוחד משינוי סביבה?

אני בן לדור ה-37 של סטודנטים הלומדים בטכנולוגיית מידע (IT) בבית הספר, אבל במציאות אני לומד IT מאז התיכון. לאחר מכן למדתי אוניברסיטה, תואר שני, דוקטורט... הכל בבית הספר הזה.

למעשה, היו זמנים שבהם התכוונתי ללמוד בחו"ל ביפן. כשהייתי בקולג', למדתי יפנית במשך 5 שנים, בחסות ממשלת יפן עבור 20 סטודנטים מצטיינים של תלמידי כיתה י"ו ו-כיתה ז'. לאחר מכן, זה נפל ישר לתוך המיתון הכלכלי של המדינה השכנה, אז זה הושעה. לאחר מכן, כשסיימתי את התואר השני שלי, פרופסור הו טו באו הציג אותי בפני פרופסור יוקרתי מאוד ביפן כדי שילך לשם לעשות מחקר, אבל מסיבות סובייקטיביות מצידי (נישואין), עדיין נשארתי באוניברסיטה הטכנולוגית. זה גם בגלל סיבות אובייקטיביות וסובייקטיביות שאני עדיין עושה את הדוקטורט שלי בבית הספר ומלמד שם עד עכשיו.

אם אני אומר שזה היה הגורל, אני חושש שזו קצת הגזמה, אבל במילים פשוטות, הדבר הזה הגיע אליי באופן טבעי ובעדינות.

פרופסור חבר, ד"ר הוין טי טאן בין, השתתף והציג דו"ח בכנס המוביל לחישוב אבולוציוני, יולי 2023 בליסבון, פורטוגל.

בכמה כנסים אחרונים, ראיתי אותך מציגה לעתים קרובות תוצאות מחקר עם מדעניות רבות אחרות. האם זה סימן לדור חדש של "פמיניזם" במדע בפוליטכני?

בפעם האחרונה שהשתתפתי בכנס של קרן החדשנות של Vingroup (VINIF), ד"ר נגוין פי לה, ד"ר לה מין טוי ואני הצגנו יחד, והייתה סטודנטית נוספת, ד"ר נגוין קאם לי, שהייתה ביפן ועדיין לא חזרה. זה היה צירוף מקרים, או "אהדה" בינינו, ולא ייצג אף דור "פמיניסטי". בבלוק ההנדסה בבית הספר, יש מעט קבוצות עם מספר נשים גדול כמו בקבוצה שלי, כנראה רק פחות מקבוצות המחקר בבלוקים של כלכלה או שפות זרות בבית הספר. נקודה מיוחדת נוספת היא שבכל שנה, הקבוצה שלי מפרסמת בכנסים מובילים בעולם, ואז הקבוצה שלי ואני משתתפות בכנס כדי להרחיב את ההזדמנות להחלפות עם קבוצות מחקר חזקות.

ידוע שאתה מנהל מעבדה גדולה בבית הספר וגם מלמד. כדי לעשות זאת היטב, האם יש צורך ליישם תהליך אופטימיזציה כלשהו?

אני כיום מוביל קבוצת מחקר אופטימיזציה של כ-40 איש. אני מוצא את עומס העבודה גדול; אני בדרך כלל עובד משעות הבוקר המוקדמות ועד 18:00-19:00, כולל שבתות. בשבילי, עבודה היא כמו אוכל ושתייה יומיומיים, ותמיד יש החלפת מנות כי כל שבוע יש תגליות חדשות מקבוצה כזו או אחרת. זה גורם לי להרגיש נרגש.

כדי לייעל את עבודתי, אני לעתים קרובות צריך לקבוע מטרות, לתכנן, להקצות זמן בצורה סבירה ולעולם לא לשכוח דד-ליינים.

רגעים חלומיים עם צבעים ומכחולים

יכולת עבודה מרשימה, מאחורי גזרה רזה?

אני חושב שגוף אור עוזר לי לקבל יותר אנרגיה לחשוב, לחקור וליצור. כמובן שאתה צריך להרגיש בנוח עם המצב שלך.

למדתי גם פסנתר, כי רציתי לעשות משהו הרמוני בחיים, שיהיה לי משהו יותר טעים. מוזיקה היא למעשה מתמטיקה, בדומה לשפה או להתפתחות של דברים בטבע.

כדי לאחד את חברי המעבדה, איזה סגנון ניהול אתה בוחר: איתן או גמיש?

מתנה מתלמיד במעבדה אליה ב-8 במרץ

חיבור חברים במעבדה הוא חשוב ביותר. ללא חילופי דברים, עדכונים ושיתוף בין כיווני מחקר, יהיה קשה לעשות זאת. בכל בוקר בתחילת השבוע, אני מביא עגלת אוכל ושתייה לחברי המעבדה, ומחשב כמה נוח לשימוש לאורך השבוע. אני מנסה לתמוך בחברי הקבוצה כדי שיוכלו להתמקד במחקר, לא להיות מוסחים, ויכולים לעבוד מהבוקר עד הלילה.

גם אני צריך להיות נוכח במעבדה כמוך, לעבוד יחד, להיפגש יחד, לדון איתך ועם קבוצות מחקר אחרות. אם לא אוכל לעשות זאת, לא יהיה תיאום בין כיווני המחקר, או שהם עלולים לחפוף, לא לתמוך זה בזה, לא לעדכן את ההתקדמות של זה...

סגנון הניהול שלי משתנה בהתאם לתפקיד. בבית הספר אני מאוד עדין עם עמיתיי לעבודה; בקבוצת המחקר אני מחשיב את עצמי כקפדן למדי, מאוד קפדן לגבי תוכניות והתקדמות, עם תגמולים ועונשים ברורים. הסיבה כנראה נובעת מהרצון לייעל כל סוג עבודה אחר, ואני מוצא את זה טבעי מאוד.

מהי דוגמה קונקרטית לאופן שבו מתמטיקה יכולה להוביל לפתרונות אופטימליים?

במהותה, מתמטיקה היא דבר יפה מאוד. בעיות רבות בחיים דורשות מתמטיקה. לדוגמה, "איך להגיע מאוניברסיטת המדע והטכנולוגיה של האנוי לאגם הואן קיאם מהר ככל האפשר ועם מינימום רמזורים אדומים" היא בעיה הדורשת אלגוריתם כדי למצוא את התשובה האופטימלית. בעיות רבות סביבנו, כמו בעיות ניתוב למשלוח ולוגיסטיקה, הן גם בעיות אופטימיזציה קומבינטוריות... החיים זקוקים לעבודה אופטימלית, וכדי לייעל את העבודה, נדרשת מתמטיקה. מתמטיקה שימושית היא כיום תחום צומח וממלאת תפקיד חשוב בחיים.

לא תמיד אנו מוצאים את הפתרון האופטימלי, למשל, בבעיות ייצור ולוגיסטיקה עם פרמטרים המשתנים באופן רציף לאורך זמן. בעיות אלו דורשות שיטות משלימות רבות, יש צורך למצוא פתרונות מקובלים ולהשתמש בשיטות מקורבות. מטרת המתמטיקה היא מספרים מוחלטים, אך ביצוע מתמטיקה עם כמויות מקורבות מתקרב למעשה למהות הטבע וקרוב לאופטימיזציה.

ממתמטיקה, אופטימיזציה ועד בינה מלאכותית (AI), האם זו דרך ארוכה או קצרה?

בינה מלאכותית החלה בשנות ה-40 וה-50 של המאה ה-20. באותה תקופה, אלן טיורינג הציג את המושג "מכונת טיורינג" כדי לדמות את התיאוריה של מחשבים תבוניים. בשנות ה-50, ג'ון מקארתי הציג את המונח "בינה מלאכותית" ופיתח שפה. בשנות ה-70 וה-80 פותחו מושגים כמו מערכות מומחים ולוגיקה עמומה כדי לפתור בעיות קבלת החלטות. שנות ה-90 ראו את התפתחותן של רשתות עצביות ורשתות עצביות עמוקות. בשנות ה-2010, טכנולוגיית הבינה המלאכותית שולבה בתחומים רבים, כולל מכוניות אוטונומיות, צ'אטבוטים, זיהוי ועיבוד שפה. לאחרונה, הבינה המלאכותית הפכה כל כך פופולרית שהיא חדרה לכל היבט של החיים והיא נושא שמעניין מדינות. בעתיד, הבינה המלאכותית תהיה שוק פורה ביותר לפיתוח נוסף ומעמיק יותר, ותחדור לפעילויות נוספות בחיים.

עם סטודנטים לתארים מתקדמים וסטודנטים שהשתתפו ומדווחים בקונגרס העולמי של IEEE בנושא בינה חישובית לשנת 2018 בריו דה ז'ניירו, ברזיל, ביוני 2018

אנשים רבים מאמינים שמחקר ויישומי בינה מלאכותית עכשוויים לעולם לא יובילו ליצירת "אינטליגנציה" אמיתית. מה דעתך על השקפה זו, ומה לדעתך מהווה את ההבדל בין אינטליגנציה אנושית למכונה?

בתקופתו של אלן טיורינג, אנשים האמינו שאם ניתן ליצור מכונה שתוכל לעבד חישובים היטב עם מערכת נתונים גדולה במיוחד, אז בשלב מסוים, מורכבותה תהיה שווה לרשת הנוירונים במוח האנושי - כלומר, בינה מלאכותית תוכל להגיע לאינטליגנציה אנושית. לאחר כ-80 שנות פיתוח בכיוון זה עם חברות-על כמו גוגל, עד כה, אני חושב שבינה מלאכותית עדיין רחוקה מלהשיג מטרה זו. מבחינה מכנית, ניתן לומר שבני אדם מסנתזים מידע, תופסים, לומדים, מבטאים רגשות... בדרכים שניתן לחשב ולתכנת; לפי היגיון זה, בינה מלאכותית יכולה להתקרב ולעקוף בני אדם הודות לשיפורים במהירות ובנתונים. עם זאת, יש מנגנון "לא הגיוני" מסוים במוח האנושי שלדעתי בינה מלאכותית רחוקה ממצב זה, או לעולם לא תוכל להגיע אליו.

האם יגיע הזמן שבו בני אדם ישתמשו בנתונים כנשק, במקום בנשק או בכלכלה? מה יהיו ההשלכות של מלחמת נתונים זו? האם יש צורך באסטרטגיית אופטימיזציה/איזון בין העולם האנושי לעולם המכונות?

אני יכול לאבד את הארנק שלי, אבל אני לא יכול לאבד את המחשב שלי ואת הנתונים שבו. כלומר, נתונים הם חשובים ביותר. במלחמה עם נשק/כלכלה, אנחנו יכולים לפנות/לנהל משא ומתן...; אבל עם נתונים, אנחנו לא יכולים לעשות כלום. אנשים אפילו משתמשים בביג דאטה כדי לשרת תחרות/מלחמה. בינה מלאכותית בלי נתונים היא חסרת משמעות.

ההשלכות של מלחמת הנתונים יהיו חמורות. יהיה צורך לקבוע סטנדרטים אתיים לכריית נתונים ושימוש בהם.

אולי מוקדם מדי לדבר על אסטרטגיית האיזון בין אדם למכונה, אבל האסטרטגיה להגנה על נתונים כנכס לאומי היא הכרחית ביותר. כעת אנשים מתחילים גם להיות זהירים כאשר הם מספקים נתונים אישיים לצד אחר. עם ענקיות כמו גוגל, פייסבוק או טיקטוק..., אם לא נשלוט ונאובטח נתונים ביעילות, נשאיר משאב יקר ערך צף עבור חברות אלו לתמרון ושימוש. לממשלה יש מדיניות ניהול נתונים טובה למדי עבור מקומות שמאחסנים הרבה נתונים אישיים כמו בתי ספר, בנקים...; אבל ניהול הנתונים שאנשים מספקים "באופן לא מודע" לענקים הנ"ל אינו פשוט.

פרופסור חבר, ד"ר הוין טי טאנה בין וסטודנטים מהפוליטכניקה מסיימים את לימודיהם באוגוסט 2023

בנוסף לנתונים, גם אופטימיזציה של העברת מידע חשובה, והאם זה רלוונטי לפרויקט מחקר עליו אתם עובדים?

כן, זהו הפרויקט שאני והצוות שלי גאים בו מאוד, כאשר קיבלנו מימון מקרן VINIF למחקר על למידה באמצעות העברה לפתרון בעיות אופטימיזציה קומבינטוריות. כדי שנוכל לקבל מימון לפרויקט, הצוות שלי הקדיש 9 חודשים להכנה, כתיבה ותיקון ההצעה כדי להפוך אותה לטובה והקרובה ביותר לתוצאות שניתן להשיג בפועל. הפרויקט כולל מחקר על העברת ידע אופטימלית באבולוציה, העברת מידע בקו-אבולוציה והעברת מידע ברשתות עצביות.

העברה כאן אינה ממכונה למכונה או מאדם לאדם, אלא חקר העברת מידע/שיתוף מידע כדי לפתור בעיות אופטימיזציה בחיים בצורה יעילה. לדוגמה, כמה בעיות חשובות: בעיית זרוע רובוטית, בעיית ניתוב בתחבורה, תכנון בצבא...

פרופסור חבר, ד"ר Huynh Thi Thanh Binh באוניברסיטת סטנפורד, ארה"ב

סטטיסטיקות עדכניות מראות כי עובדי תעשיית הבינה המלאכותית מקבלים משכורות בין 3 המובילות בווייטנאם. לדעתך, האם בינה מלאכותית היא תחום לימוד טרנדי?

בדוח כנס שנערך לאחרונה, סיכמתי גם את שכרם של מהנדסי בינה מלאכותית בווייטנאם, ומצאתי שהוא טוב מאוד. ישנן הזדמנויות רבות למשרות הקשורות לבינה מלאכותית ואני חושב שבעתיד הקרוב, בינה מלאכותית עדיין תהיה תחום אטרקטיבי מאוד, קל למצוא עבודה והכנסה גבוהה.

מנקודת מבטו של מישהו שקשור לאוניברסיטה הטכנולוגית במשך דורות רבים, כיצד אתה משווה את הסטודנטים הנוכחיים מדור ה-Z לבוגרים קודמים?

אני לא יודע איפה, אבל עם סטודנטים מדור ה-Z בבאך חואה, אני רואה שאתם משתפרים והולכים. ממש טובים. אתם מאוד חכמים, לא רק טובים במגמה שלכם אלא גם בשפות זרות ובמיומנויות רכות. במיוחד, מאז המעבר למנגנון אוטונומי, באך חואה משכה עוד ועוד סטודנטים מוכשרים.

בבית הספר לטכנולוגיית מידע ותקשורת בו אני עובד, לסטודנטים הייתה גישה מועטה למעבדות מחקר בעבר. עם זאת, בשנים האחרונות, רוב הסטודנטים נמצאים במעבדות משנותיהם הראשונות, עובדים בהתלהבות וביצירתיות. חלק מהסטודנטים אף לקחו יוזמה ללמוד על המעבדות שלנו ולהשתתף.

תודה על השיחה!

Thanhnien.vn