एसोसिएट प्रोफेसर, डॉ. हुइन्ह थी थान बिन्ह: "अनुकूलन अक्सर प्रकृति का अनुसरण करने के बारे में होता है"

हनोई विज्ञान एवं प्रौद्योगिकी विश्वविद्यालय से आपके छात्र जीवन की कौन सी विशेष नियति आपको जोड़े रखती है? क्या आप बदलते परिवेश से डरते हैं?

मैं इस स्कूल में सूचना प्रौद्योगिकी (आईटी) में स्नातक की पढ़ाई कर रहे छात्रों की 37वीं पीढ़ी का सदस्य हूँ, लेकिन असल में मैं हाई स्कूल से ही आईटी की पढ़ाई कर रहा हूँ। फिर मैंने विश्वविद्यालय, स्नातकोत्तर, डॉक्टरेट... सब इसी स्कूल में पढ़ा।

दरअसल, एक समय ऐसा भी था जब मैं जापान में विदेश में पढ़ाई करना चाहता था। कॉलेज में रहते हुए, मैंने K36 और K37 के 20 उत्कृष्ट छात्रों के लिए जापानी सरकार द्वारा प्रायोजित पाँच साल तक जापानी भाषा का अध्ययन किया। फिर, पड़ोसी देश में आर्थिक मंदी आ गई, इसलिए इसे स्थगित कर दिया गया। फिर, जब मैंने अपनी मास्टर डिग्री पूरी की, तो प्रोफेसर हो तू बाओ ने मुझे जापान के एक बहुत ही प्रतिष्ठित प्रोफेसर से वहाँ शोध करने के लिए मिलवाया, लेकिन अपनी कुछ व्यक्तिपरक वजहों (शादी) के चलते, मैं फिर भी यूनिवर्सिटी ऑफ़ टेक्नोलॉजी में ही रहा। इन्हीं वस्तुनिष्ठ और व्यक्तिपरक वजहों से मैं आज भी उसी स्कूल में अपनी पीएचडी कर रहा हूँ और वहीं पढ़ा रहा हूँ।

यदि मैं कहूं कि यह भाग्य है, तो मुझे डर है कि यह थोड़ा अतिशयोक्ति होगी, लेकिन सरल शब्दों में कहूं तो यह बात मेरे पास स्वाभाविक रूप से और आसानी से आई।

एसोसिएट प्रोफेसर, डॉ. हुइन्ह थी थान बिन्ह ने जुलाई 2023 में पुर्तगाल के लिस्बन में विकासवादी संगणना पर अग्रणी सम्मेलन में भाग लिया और एक रिपोर्ट प्रस्तुत की।

हाल ही में हुए कुछ सम्मेलनों में, मैंने आपको कई अन्य महिला वैज्ञानिकों के साथ अपने शोध परिणाम प्रस्तुत करते देखा। क्या यह पॉलिटेक्निक में विज्ञान के क्षेत्र में "नारीवाद" की एक नई पीढ़ी का संकेत है?

पिछली बार जब मैं विन्ग्रुप इनोवेशन फंड (VINIF) सम्मेलन में गया था, तो डॉ. गुयेन फी ले, डॉ. ले मिन्ह थुय और मैंने एक साथ प्रस्तुति दी थी, और वहाँ एक और महिला छात्रा, डॉ. गुयेन कैम ली भी थीं, जो जापान में थीं और अभी तक वापस नहीं आई थीं। यह एक संयोग था, या हमारे बीच एक "सहानुभूति" थी, और यह किसी "नारीवादी" पीढ़ी का प्रतिनिधित्व नहीं करता था। स्कूल के इंजीनियरिंग ब्लॉक में, मेरे समूह जितनी महिला सदस्यों वाले कुछ ही समूह हैं, शायद स्कूल के अर्थशास्त्र या विदेशी भाषा ब्लॉक के शोध समूहों से ही कम। एक और खास बात यह है कि हर साल, मेरा समूह दुनिया भर के प्रमुख सम्मेलनों में प्रकाशित होता है, और फिर मैं और मेरा समूह मजबूत शोध समूहों के साथ आदान-प्रदान के अवसर का विस्तार करने के लिए सम्मेलन में भाग लेते हैं।

मैं समझता हूँ कि आप स्कूल में एक बड़ी प्रयोगशाला का प्रबंधन कर रहे हैं और साथ ही अध्यापन भी कर रहे हैं। क्या इसे बेहतर ढंग से करने के लिए कोई अनुकूलन प्रक्रिया अपनाई जानी चाहिए?

मैं वर्तमान में लगभग 40 लोगों के एक अनुकूलन अनुसंधान समूह का नेतृत्व कर रहा हूँ। मुझे काम का बोझ बहुत ज़्यादा लगता है; मैं आमतौर पर सुबह से शाम 6-7 बजे तक काम करता हूँ, शनिवार को भी। मेरे लिए काम रोज़ाना के खाने-पीने जैसा है, और हर हफ़्ते इस समूह से कोई न कोई नई खोज होने के कारण व्यंजन बदलते रहते हैं। इससे मुझे उत्साह मिलता है।

अपने काम को अनुकूलतम बनाने के लिए, मुझे अक्सर लक्ष्य निर्धारित करने पड़ते हैं, योजना बनानी पड़ती है, समय का उचित आवंटन करना पड़ता है और समय-सीमा को कभी नहीं भूलना पड़ता।

रंगों और ब्रशों के साथ स्वप्निल क्षण

एक पतली आकृति के पीछे एक प्रभावशाली कार्य नीति?

मुझे लगता है कि हल्का शरीर मुझे सोचने, शोध करने और सृजन करने के लिए ज़्यादा ऊर्जा देता है। बेशक, आपको अपनी स्थिति के साथ सहज होना होगा।

मैं पियानो भी सीखता हूँ, क्योंकि मैं ज़िंदगी में कुछ सुरीली, कुछ ज़्यादा स्वादिष्ट बनाना चाहता हूँ। संगीत दरअसल गणित है, भाषा या प्रकृति में चीज़ों के विकास की तरह।

प्रयोगशाला में सदस्यों को एकजुट करने के लिए आप कौन सी प्रबंधन शैली चुनते हैं: दृढ़ या लचीली?

8 मार्च को लैब के एक छात्र द्वारा उसे दिया गया उपहार

लैब में सदस्यों का आपस में जुड़ना बेहद ज़रूरी है। बिना संचार, अपडेट और शोध निर्देशों के आदान-प्रदान के, ऐसा करना मुश्किल होगा। हफ़्ते की शुरुआत में हर सुबह, मैं लैब के सदस्यों के लिए खाने-पीने की एक गाड़ी लाता हूँ, और हिसाब लगाता हूँ कि वे पूरे हफ़्ते में कितना आराम से इस्तेमाल कर सकते हैं। मैं समूह के सदस्यों का सहयोग करने की कोशिश करता हूँ ताकि वे बिना किसी व्यवधान के अपने शोध पर ध्यान केंद्रित कर सकें और सुबह से रात तक काम कर सकें।

मुझे भी आपकी तरह हमेशा लैब में मौजूद रहना होगा, साथ मिलकर काम करना होगा, मिलना होगा, आपके और अन्य शोध समूहों के साथ चर्चा करनी होगी। अगर मैं ऐसा नहीं कर पाऊँगा, तो शोध दिशाओं के बीच कोई समन्वय नहीं होगा, या वे एक-दूसरे से ओवरलैप हो सकते हैं, एक-दूसरे का समर्थन नहीं कर सकते, एक-दूसरे की प्रगति को अपडेट नहीं कर सकते...

मेरी प्रबंधन शैली भूमिका के अनुसार बदलती रहती है। स्कूल में, मैं अपने सहकर्मियों के साथ बहुत विनम्र रहता हूँ; शोध समूह में, मैं खुद को काफी सख्त, समयनिष्ठ और समयनिष्ठ मानता हूँ, और पुरस्कार और दंड के बारे में स्पष्ट जानकारी रखता हूँ। इसका कारण शायद हर तरह के काम में अनुकूलन की मेरी इच्छा है, और मुझे यह बहुत स्वाभाविक लगता है।

गणित किस प्रकार इष्टतम समाधान तक ले जा सकता है, इसका ठोस उदाहरण क्या है?

संक्षेप में, गणित सुंदर है। जीवन की कई समस्याओं के लिए गणित की आवश्यकता होती है। उदाहरण के लिए, "हनोई विज्ञान एवं प्रौद्योगिकी विश्वविद्यालय से होआन कीम झील तक जितनी जल्दी हो सके और कम से कम लाल बत्तियों के साथ कैसे पहुँचें" एक ऐसी समस्या है जिसका सर्वोत्तम उत्तर खोजने के लिए एक एल्गोरिथ्म की आवश्यकता होती है। हमारे आस-पास की कई समस्याएँ, जैसे डिलीवरी और लॉजिस्टिक्स के लिए रूटिंग समस्याएँ, भी संयोजन अनुकूलन समस्याएँ हैं... जीवन को अनुकूलित कार्य की आवश्यकता होती है, और कार्य को अनुकूलित करने के लिए गणित की आवश्यकता होती है। अनुप्रयुक्त गणित अब एक अत्यंत विकसित क्षेत्र है और जीवन में एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है।

उदाहरण के लिए, उत्पादन और रसद क्षेत्र की समस्याओं के लिए, जिनके पैरामीटर समय के साथ लगातार बदलते रहते हैं, हम हमेशा इष्टतम समाधान नहीं खोज पाते। इन समस्याओं के लिए कई पूरक विधियों की आवश्यकता होती है, स्वीकार्य समाधान खोजने और अनुमानित विधियों का उपयोग करने की आवश्यकता होती है। गणित का उद्देश्य निरपेक्ष संख्याएँ हैं, लेकिन अनुमानित मात्राओं के साथ गणित करना वास्तव में प्रकृति के सार के करीब पहुँचना है और अनुकूलन के करीब है।

गणित, अनुकूलन से लेकर कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) तक का रास्ता लंबा है या छोटा?

एआई की शुरुआत 1940 और 1950 के दशक में हुई थी। उस समय, एलन ट्यूरिंग ने बुद्धिमान कंप्यूटरों के सिद्धांत का अनुकरण करने के लिए "ट्यूरिंग मशीन" की अवधारणा प्रस्तुत की थी। 1950 के दशक में, जॉन मैकार्थी ने "कृत्रिम बुद्धिमत्ता" शब्द का प्रयोग किया और भाषा का विकास किया। 1970 और 1980 के दशक में, निर्णय लेने संबंधी समस्याओं को हल करने के लिए विशेषज्ञ प्रणालियाँ और फ़ज़ी लॉजिक जैसी अवधारणाएँ विकसित की गईं। 1990 के दशक में न्यूरल नेटवर्क और डीप न्यूरल नेटवर्क का विकास हुआ। 2010 के दशक में, एआई तकनीक को कई क्षेत्रों में एकीकृत किया गया है, जिनमें सेल्फ-ड्राइविंग कार, चैटबॉट, मान्यता और भाषा प्रसंस्करण शामिल हैं। हाल ही में, एआई इतना लोकप्रिय हो गया है कि इसने जीवन के हर पहलू में प्रवेश कर लिया है और यह देशों के लिए रुचि का विषय बन गया है। भविष्य में, एआई गहन और आगे के विकास के लिए एक अत्यंत उपजाऊ बाजार होगा, जो जीवन की और अधिक गतिविधियों में प्रवेश करेगा।

जून 2018 में ब्राज़ील के रियो डी जेनेरियो में आयोजित 2018 IEEE वर्ल्ड कांग्रेस ऑन कम्प्यूटेशनल इंटेलिजेंस में भाग लेने वाले और रिपोर्टिंग करने वाले स्नातक छात्रों और विद्यार्थियों के साथ

बहुत से लोग मानते हैं कि वर्तमान एआई अनुसंधान और अनुप्रयोग कभी भी सच्ची "बुद्धिमत्ता" के निर्माण की ओर नहीं ले जा पाएँगे। आप इस दृष्टिकोण के बारे में क्या सोचते हैं, और आपके अनुसार मानव और मशीनी बुद्धिमत्ता में क्या अंतर है?

एलन ट्यूरिंग के समय में, लोगों का मानना ​​था कि अगर एक ऐसी मशीन बनाई जा सके जो एक बहुत बड़े डेटा सिस्टम के साथ गणनाओं को अच्छी तरह से प्रोसेस कर सके, तो किसी समय उसकी जटिलता मानव मस्तिष्क के तंत्रिका नेटवर्क के बराबर होगी - यानी, एआई मानव बुद्धि तक पहुँच सकता है। गूगल जैसी बड़ी कंपनियों के साथ उस दिशा में लगभग 80 वर्षों के विकास के बाद, अब तक, मुझे लगता है कि एआई अभी भी उस लक्ष्य को प्राप्त करने से बहुत दूर है। यांत्रिक रूप से, यह कहा जा सकता है कि मनुष्य सूचनाओं को संश्लेषित करते हैं, अनुभव करते हैं, सीखते हैं, भावनाओं को व्यक्त करते हैं... ऐसे तरीकों से जिन्हें गणना और प्रोग्राम किया जा सकता है; उस तर्क के अनुसार, एआई गति और डेटा में सुधार के कारण मनुष्यों के करीब पहुँच सकता है और उनसे आगे निकल सकता है। हालाँकि, मानव मस्तिष्क में एक निश्चित "अतार्किक" तंत्र है जिसके बारे में मुझे लगता है कि एआई उस स्थिति से बहुत दूर है, या कभी नहीं पहुँच सकता।

क्या ऐसा समय आएगा जब इंसान बंदूक या अर्थशास्त्र की बजाय डेटा को हथियार की तरह इस्तेमाल करेगा? इस डेटा युद्ध के क्या परिणाम होंगे? क्या इंसानी दुनिया और मशीनी दुनिया के बीच किसी अनुकूलन/संतुलन की रणनीति की ज़रूरत है?

मैं अपना बटुआ खो सकता हूँ, लेकिन अपना कंप्यूटर और उसमें मौजूद डेटा नहीं खो सकता। कहने का मतलब है, डेटा बेहद ज़रूरी है। हथियारों/अर्थव्यवस्था वाले युद्ध में, हम निकासी/बातचीत कर सकते हैं...; लेकिन डेटा के साथ, हम कुछ नहीं कर सकते। लोग प्रतिस्पर्धा/युद्ध के लिए भी बड़े डेटा का इस्तेमाल करते हैं। डेटा के बिना AI अर्थहीन है।

डेटा युद्ध के परिणाम भयंकर होंगे। डेटा माइनिंग और उपयोग के लिए नैतिक मानक स्थापित किए जा चुके हैं।

मानव-मशीन संतुलन रणनीति के बारे में बात करना अभी थोड़ा जल्दबाजी होगी, लेकिन डेटा को राष्ट्रीय संपत्ति मानकर उसकी सुरक्षा की रणनीति बेहद ज़रूरी है। अब लोग किसी अन्य पक्ष को अपना व्यक्तिगत डेटा देते समय भी सावधानी बरतने लगे हैं। गूगल, फेसबुक या टिकटॉक जैसी दिग्गज कंपनियों के साथ, अगर हम डेटा को प्रभावी ढंग से नियंत्रित और सुरक्षित नहीं करते हैं, तो हम इन कंपनियों के लिए एक मूल्यवान संसाधन को छोड़ देंगे जिसका वे दुरुपयोग और दुरुपयोग कर सकें। सरकार के पास स्कूलों, बैंकों जैसे बहुत सारे व्यक्तिगत डेटा संग्रहीत करने वाले स्थानों के लिए काफी अच्छी डेटा प्रबंधन नीतियाँ हैं; लेकिन लोगों द्वारा "अनजाने में" इन दिग्गजों को दिए जाने वाले डेटा का प्रबंधन करना आसान नहीं है।

एसोसिएट प्रोफेसर, डॉ. हुइन्ह थी थान बिन्ह और अगस्त 2023 में स्नातक होने वाले पॉलिटेक्निक छात्र

डेटा के अतिरिक्त, सूचना हस्तांतरण को अनुकूलित करना भी महत्वपूर्ण है, और क्या यह उस शोध परियोजना के लिए प्रासंगिक है जिस पर आप काम कर रहे हैं?

हाँ, यही वह परियोजना है जिस पर मुझे और मेरी टीम को बहुत गर्व है, जब हमें VINIF फ़ाउंडेशन द्वारा कॉम्बिनेटरियल ऑप्टिमाइज़ेशन समस्याओं को हल करने हेतु ट्रांसफर लर्निंग पर शोध के लिए धन दिया गया था। इस परियोजना के लिए धन प्राप्त करने हेतु, मेरी टीम ने प्रस्ताव को तैयार करने, लिखने और संशोधित करने में 9 महीने बिताए ताकि इसे सर्वोत्तम और व्यवहार में प्राप्त परिणामों के सबसे निकट बनाया जा सके। इस परियोजना में विकास में इष्टतम ज्ञान हस्तांतरण, सह-विकास में सूचना हस्तांतरण और तंत्रिका नेटवर्क में सूचना हस्तांतरण पर शोध शामिल है।

यहाँ स्थानांतरण का अर्थ मशीन से मशीन या व्यक्ति से व्यक्ति तक नहीं है, बल्कि जीवन में अनुकूलन समस्याओं को प्रभावी ढंग से हल करने के लिए सूचना हस्तांतरण/सूचना साझाकरण का अध्ययन है। उदाहरण के लिए, कुछ महत्वपूर्ण समस्याएँ: रोबोट भुजा समस्या, परिवहन में रूटिंग समस्या, सैन्य नियोजन...

स्टैनफोर्ड यूनिवर्सिटी, यूएसए में एसोसिएट प्रोफेसर, डॉ. हुइन्ह थी थान बिन्ह

हाल के आँकड़े बताते हैं कि वियतनाम में एआई उद्योग के कर्मचारियों को शीर्ष तीन में वेतन मिलता है। आपकी राय में, क्या एआई अध्ययन का एक लोकप्रिय क्षेत्र है?

हाल ही में एक कॉन्फ्रेंस रिपोर्ट में, मैंने वियतनाम में एआई इंजीनियरों के वेतन का भी सारांश दिया था, और पाया कि यह वाकई बहुत अच्छा है। एआई से जुड़ी नौकरियों के कई अवसर हैं और मुझे लगता है कि निकट भविष्य में भी एआई एक बेहद आकर्षक क्षेत्र बना रहेगा, जिसमें आसानी से नौकरी मिल जाएगी और अच्छी आय होगी।

एक ऐसे व्यक्ति के नजरिए से जो कई पीढ़ियों से विज्ञान एवं प्रौद्योगिकी विश्वविद्यालय से जुड़ा रहा है, आप जेन जेड की वर्तमान पीढ़ी की तुलना पिछले पूर्व छात्रों से किस प्रकार करते हैं?

मुझे नहीं पता कहाँ, लेकिन पॉलिटेक्निक के जेनरेशन ज़ेड छात्रों के साथ, मैं देख रहा हूँ कि आप लगातार बेहतर होते जा रहे हैं। बहुत बढ़िया। आप बहुत होशियार हैं, न सिर्फ़ अपने विषय में, बल्कि विदेशी भाषाओं और सॉफ्ट स्किल्स में भी अच्छे हैं। खासकर, स्वायत्त व्यवस्था में बदलाव के बाद से, पॉलिटेक्निक ने ज़्यादा से ज़्यादा प्रतिभाशाली छात्रों को आकर्षित किया है।

सूचना प्रौद्योगिकी एवं संचार स्कूल, जहाँ मैं काम करता हूँ, में छात्रों को पहले शोध प्रयोगशालाओं तक पहुँच बहुत कम मिलती थी। हालाँकि, हाल के वर्षों में, अधिकांश छात्र अपने पहले वर्षों से ही प्रयोगशालाओं में आकर उत्साह और रचनात्मकता से काम कर रहे हैं। कुछ छात्रों ने तो हमारी प्रयोगशालाओं के बारे में जानने और उनमें शामिल होने की पहल भी की है।

बातचीत के लिए धन्यवाद!

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