מסטודנט מחוזי לפרופסור באוניברסיטה אמריקאית

מין נהאט, בן 34, מבאק ליו , הוא פרופסור ו"כוכב עולה" בקהילה הוייטנאמית, העוסק במדעי הנתונים ולמידת מכונה בארה"ב.

הו פאם מין נהאט הוא כיום פרופסור מהשורה הראשונה למדעי הנתונים, סטטיסטיקה ולמידת מכונה באוניברסיטת טקסס - אוסטין. זהו אחד מעשרת בתי הספר המובילים בארה"ב לבינה מלאכותית (AI) ומדעים וטכנולוגיה, על פי US News.

הוא גם חבר במכון ליסודות למידת מכונה ובינה מלאכותית באוסטין, עם יותר מ-60 מאמרים בכתבי עת ברבעון הראשון ובכנסים גדולים. נכון לעכשיו, מחקרו של נאט מתמקד בשלושה נושאים עיקריים: הסקה, מדרגיות ויעילות של מודלים של למידה עמוקה ושפות גדולות, כגון ChatGPT; יציבות ואופטימיזציה של אלגוריתמים בלמידת מכונה ובינה מלאכותית; הטרוגניות, מימדיות גבוהה של ביג דאטה ופיתוח שיטות ומודלים חדשים שיוכלו ללכוד, לחקור ולמטב את המידע הזה ביעילות.

בנוסף, נאט מנחה שמונה דוקטורנטים, ארבעה מהם סטודנטים וייטנאמים.

"אני גאה על כך שתרמתי ליצירת גשר שיעזור לצעירים וייטנאמים ללמוד לתואר שלישי בלמידת מכונה, סטטיסטיקה ובינה מלאכותית ברבות מהאוניברסיטאות המובילות בעולם", אמר.

הו פאם מין נהאט. צילום: סופק על ידי הדמות

נאט אמר שהמסע שלו התמודד עם אתגרים רבים, שאילצו אותו להתבגר ולהתמודד עם לחץ באבני דרך חשובות.

נאט, שנולד למשפחה עם מסורת של לימודים, גילה את תשוקתו למתמטיקה עוד מחטיבת הביניים. הוא אהב למצוא פתרונות שונים לבעיות מתמטיות ותמיד זכה בפרסים גבוהים בתחרויות לתלמידים מצטיינים במחוז בק ליו.

לאחר שקרא מאמר על מדליית הזהב עם הציון המושלם והפתרון המיוחד של המורה לה בה חאן טרין בתחרות המתמטיקה הבינלאומית בשנת 1979, נאט התפעל ממנה והציב לעצמו מטרה לגשת לבחינת הכניסה לבית הספר התיכון למחוננים, באוניברסיטה הלאומית של הו צ'י מין סיטי, שם לימדה המורה טרין.

בשנת 2004 עבר נאט את בחינות הכניסה לבית הספר הזה. התלמיד, שמעולם לא היה מחוץ לבית, עזב את בק ליו ועבר להו צ'י מין סיטי, וחש לחץ רב עוד יותר משום שכל חבריו לכיתה היו מוכשרים מאוד. הודות למאמציו, נאט נבחר להתחרות בתחרות המצטיינים הארצית במשך שנתיים רצופות. עם זאת, נאט לא זכה בפרסים.

"כשראיתי את חבריי לכיתה זוכים בפרסים גבוהים בתחרויות לאומיות ובינלאומיות, הרגשתי אפילו יותר מאוכזבת מעצמי", נזכר נאט.

לאחר תקופה של מאבק, נאט למד לקח שהניח את היסודות למסעו כולו. הוא הבין שכישלון בשלב מסוים אינו אומר עצירה, אלא דורש התמדה ונחישות כדי להגשים את התשוקה שלו.

לכן, לאחר שסיים את לימודיו בתיכון, בחר נאט להמשיך לתואר ראשון במתמטיקה - טכנולוגיית מידע באוניברסיטת מדעי הטבע בהו צ'י מין סיטי. שם נחשף נאט לתחומים חדשים רבים במתמטיקה, ובנה קשרים עם פרופסורים בארץ ובחו"ל באמצעות תוכניות חילופי סטודנטים. בסוף שנתו השלישית, שמע נאט פרופסור אמריקאי מדבר על יישומים מעשיים של מתמטיקה במהלך השתתפותו בבית הספר הקיץ למדעי נתונים וסטטיסטיקה. החוויה הציתה את תשוקתו של נאט לתחום זה, וגם גרמה לו להחליט לפתח קריירה במחקר והוראה.

בשנת 2011, נהאט למד תואר שני במתמטיקה שימושית במסגרת תוכנית שיתוף פעולה בין אוניברסיטת מדעי הטבע בהו צ'י מין סיטי לבין 6 אוניברסיטאות בצרפת. במהלך תקופה זו, נהאט קיבל מלגה מלאה ללימודי דוקטורט בסטטיסטיקה באוניברסיטת מישיגן-אן ארבור, בהדרכתו של הפרופסור הווייטנאמי המפורסם נגוין שואן לונג. הוא השלים במהירות את התואר השני שלו בצרפת ונסע ללמוד בארה"ב.

במעבר לסביבה חדשה, נאט הרגיש לחץ משום שהיה צריך להתרגל ללוח זמנים לימודים מלחיץ ואינטנסיבי, וכן להסתגל למזג האוויר ולתרבות כאן. בנוסף, עמיתיו החוקרים היו מוכשרים מאוד, לאחר שסיימו את לימודיהם בבתי ספר יוקרתיים כמו MIT או סטנפורד, וחלקם צברו ניסיון מחקרי מוקדם מאוד.

נאט עובד לעתים קרובות בספרייה עד שעות הלילה המאוחרות, משלים את הידע שחסר לו וחוקר לעומק את הידע החדש בכיתה. לכן, הוא זה שלוקח לעתים קרובות את האוטובוס האחרון בשעה 2 לפנות בוקר כדי לחזור לבניין בית הספר. בכל יום הוא מנסה לשוחח עם חבריו לכיתה, לשפר את כישורי השפה הזרה שלו וללמוד עוד על תרבות וידע. לקח לו כמעט שנתיים להשתלב בחיים כאן ולהתחיל להתמקד במחקר.

"אני צריך להתאמץ 200% כדי שאוכל להשלים את תוכנית הדוקטורט שלי היטב", שיתף נאט.

למרות שעבד על פרויקטים רבים עם המנחים שלו וסיים את לימודיו כדוקטורט בשנת 2017, נאט עדיין לא היה בטוח לחלוטין לגבי כיוון המחקר הבא שלו. לכן, הוא החליט להמשיך למשרת פוסט-דוקטורט בהנדסת חשמל ומדעי המחשב באוניברסיטת קליפורניה בברקלי, בהדרכתם של שני פרופסורים מובילים ללמידת מכונה ובינה מלאכותית, מייקל א. ג'ורדן ומרטין וויינרייט. עם זאת, הוא התקשה למצוא כיוון מחקר חדש בתשעת החודשים הראשונים. כדי להתגבר על כך, נאט קרא מאמרים מדעיים רבים והשתתף בכנסים מעמיקים בתחום כדי להיפגש ולדון עם פרופסורים. הודות לכך, נאט גילה כמה אלגוריתמים חשובים, כולל אלגוריתמי ירידת גרדיאנט ואלגוריתמי ניוטון, הנמצאים בשימוש נרחב להערכת פרמטרים במודלים של למידת מכונה, אך העקרונות העומדים מאחורי הפשרות בין יציבות, מורכבות חישובית ודיוק סטטיסטי של אלגוריתמים אלה לא היו מובנים היטב.

לכן, הוא החליט לחקור כדי להבין את הפשרות בין הגורמים הנ"ל כדי לייעל אלגוריתמים בלמידת מכונה ובינה מלאכותית. התוצאה היא יותר מ-10 מאמרים מדעיים שהושלמו על ידי נאט מאמצע 2018 ועד סוף 2019.

נאט וסטודנטית לתואר שני נגוין בה חאי בכנס בהוואי ביולי. צילום: דמות מסופקת

לאחר שהוזמן לעבוד באוניברסיטאות רבות, מר נאט בחר באוניברסיטת טקסס, אוסטין, משום שהאמין שסביבת העבודה בה נוחה וכי למרצים צעירים יש את התנאים למחקר ברמה הגבוהה ביותר. יתר על כן, האקלים בטקסס דומה לארץ הולדתו, שם חיים וייטנאמים רבים.

נאט החל ללמד באוגוסט 2020, בדיוק כשהתפשטה מגפת הקורונה בארה"ב. הוא לא יכול היה לתקשר ישירות עם עמיתיו ולימד רק מול מסך מחשב. היו סטודנטים שלא הפעילו את המצלמות שלהם או הביעו את דעתם, מה שהקשה עליו להתחבר ולהבין מה הם רוצים.

הודות לניסיון שלו בהתמודדות עם לחצים, יחד עם התמיכה הרגשית שקיבל ממשפחתו, התגבר נאט על הקשיים הראשוניים. במבט לאחור על חוויה זו, מה שנאט מוצא בעל ערך רב ביותר הוא היכולת להעביר ידע ותשוקה לסטודנטים, להיות מדריך ויועץ עבורם במהלך לימודיהם.

זה גם נתן לנהאט השראה להתחיל פרויקט לשיתוף ידע והוראה מקוונת בחינם לאנשים וייטנאמים. בשנת 2021 הוא ייסד את דף הפייסבוק "מדעי נתונים ובינה מלאכותית", וארגן מספר שיעורים, משיעורים בסיסיים ועד שיעורים מתקדמים בווייטנאמית, בנושאי מדעי נתונים, למידת מכונה, סטטיסטיקה ובינה מלאכותית דרך זום.

"במפגש הראשון היו כמעט 1,000 משתתפים, מה שהפתיע אותי מאוד", נזכר נאט, ואמר שהוא שמח מאוד שכולם הגיבו.

נאט מרצה בבית הספר הקיץ למדעי הנתונים, אוניברסיטת המדעים, הו צ'י מין סיטי, באוגוסט. צילום: סופק על ידי הדמות

פרופסור טראן דין קוק, מהמחלקה לסטטיסטיקה ומחקר תפעולי באוניברסיטת צפון קרוליינה, ציין: "נהאט מוכשר, נלהב ודינמי במחקר. הוא כוכב עולה בקרב אנשים וייטנאמים הלומדים למידת מכונה ומדעי נתונים בארה"ב."

דרך ניסיונו האישי, נאט מאמין שקשיים יעזרו לכל אדם להתבגר ותשוקה תוביל את הדרך להצלחות חדשות. הלקח הגדול ביותר שלמד הוא לדעת כיצד לאזן בין ציפיות ללחץ בקשיים אלה.

"אי השגת מטרה תגרום לאדם להיתקל במחסום פסיכולוגי עצום. הדבר החשוב הוא תמיד להישאר רגועים, להתאים מחדש את המטרות שלך וללמוד מכישלונות כדי להסתגל", אמר.

יפן רואה במדעי הנתונים ובינה מלאכותית תחום צומח. כדי לשלוט בטכנולוגיות ליבה רבות, המדינה זקוקה למומחי מחקר מהשורה הראשונה. לכן, בנוסף לעבודה בארה"ב, יפן תומכת בסטודנטים באוניברסיטאות בווייטנאם במחקר שלהם ובמציאת הזדמנויות ללמוד לתואר דוקטור באוניברסיטאות יוקרתיות.

"אני גם מעריך את הרעיון של ארגון בתי ספר קיץ וחורף בנושא מדעי הנתונים ובינה מלאכותית בווייטנאם, שישמשו כגשר בין סטודנטים לפרופסורים מובילים בעולם", אמר נאט.

Vnexpress.net