60 tentativas e erros e a jornada para levar o nome do Vietnã à principal revista de IA do mundo.

Em 2016, o mundo ficou estupefato quando o lendário jogador de Go, Lee Se-dol, foi derrotado pelo sistema de inteligência artificial AlphaGo.

Para o jovem Tran Tien Cong - então estudante de pós-graduação na Coreia - o evento o fez refletir por muitos dias, pois ele percebeu que a fronteira entre a inteligência humana e as máquinas estava se tornando cada vez mais tênue.

"O que preciso para acompanhar uma era que verá a explosão da inteligência artificial?", perguntou-se Cong.

O ponto de virada para os estudantes de doutorado vietnamitas ocorreu quando um jogador coreano de Go foi derrotado por uma IA ( Vídeo : Minh Nhat - Thuong Huyen).

Com formação em sistemas multiagentes e robótica, ele expandiu seus conhecimentos para aprendizado de máquina, visão computacional e grandes modelos de linguagem.

Em 2021, Tran Tien Cong defendeu com sucesso sua tese de doutorado em Ciência da Computação e retornou ao Vietnã. Atualmente, ele é chefe do Departamento de Aprendizado de Máquina da Faculdade de Inteligência Artificial da Academia de Correios e Tecnologia de Telecomunicações.

Em sala de aula, ele costuma relembrar a partida histórica como um excelente exemplo do ritmo das mudanças na IA.

Modelos avançados presentes no 11º Congresso Nacional de Emulação Patriótica

O Dr. Tran Tien Cong é atualmente o Chefe do Departamento de Aprendizado de Máquina da Faculdade de Inteligência Artificial da Academia de Correios e Tecnologia de Telecomunicações.

Durante o período de 2020 a 2025, ele foi autor ou coautor de muitos artigos científicos de alto nível em prestigiadas revistas internacionais, especialmente 15 artigos publicados em revistas SCIE, classificadas como Q1, além de muitas outras publicações e temas altamente apreciados nacional e internacionalmente, demonstrando a participação da inteligência vietnamita em pesquisas de alta qualidade nas áreas de inteligência artificial, ciência de redes, aprendizado de máquina, etc.

Seus temas de pesquisa não são apenas acadêmicos, mas também têm grande aplicação prática, contribuindo para o desenvolvimento socioeconômico e para a melhoria da qualidade de vida.

O Dr. Tran Tien Cong é um dos modelos avançados do Ministério da Ciência e Tecnologia que participa do 11º Congresso Nacional de Emulação Patriótica.

A vitória da IA desafia o mundo inteiro.

60 lần thử - sai và hành trình đưa tên Việt lên tạp chí AI hàng đầu thế giới - 1 — O jogador de Go Lee Se-dol em uma partida contra o AlphaGo em 2016 (Foto: Getty).

Que evento mudou o rumo da sua pesquisa na Coreia?

No primeiro ano de escola, tudo mudou quando o jogador de Go Lee Se-dol foi derrotado pelo AlphaGo, um sistema de inteligência artificial desenvolvido pelo Google. É importante saber que, naquela época, Lee Se-dol era o orgulho da Coreia, e o Go é considerado um dos esportes intelectuais mais complexos do mundo.

Naquela época, não só a Coreia, mas o mundo inteiro considerou isso um evento chocante no campo da ciência e da tecnologia. Há 10 anos, a inteligência artificial estava determinada a se desenvolver e a ter um impacto profundo em muitos campos da ciência e da vida no futuro.

Muitos laboratórios de pesquisa coreanos têm direcionado seu foco para a pesquisa e o desenvolvimento de inteligência artificial. Eu me concentro mais em IA, aprendizado de máquina, pesquisa em grafos e treinamento de inteligência artificial para busca de dados em grandes redes.

Não se limitando a vencer no Go, a inteligência artificial agora consegue resolver muitos problemas complexos e derrotar humanos em diversos jogos e competições. Isso demonstra a rapidez e o sucesso extraordinário da IA na última década.

Ao mesmo tempo, como o Vietnã incorporou a tecnologia?

O Vietnã não está à margem do fluxo da ciência e da tecnologia. Quando retornei ao país em 2021 e comecei a lecionar, muitos indivíduos e unidades de pesquisa já haviam recebido transferência de tecnologia e possuíam publicações aprofundadas na área de inteligência artificial, tanto em teoria quanto em aplicação prática.

Atualmente, a área de tecnologia da informação, em geral, é um setor que sempre necessita de recursos humanos altamente qualificados. Muitos estudantes conseguem emprego logo após concluírem os estudos. Isso demonstra que esse setor oferece muitas oportunidades, mas também desafios, visto que a tecnologia está em constante evolução e aprimoramento.

60 tentativas, erros e repetições.

Qual foi o seu trabalho de pesquisa mais significativo na área de inteligência artificial até o momento?

- Certa vez, realizei uma pesquisa publicada no IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence - considerado o principal periódico da área - sobre o tema de busca de dados ocultos em tarefas de análise de redes, através da identificação de informações em grafos e, a partir daí, da consulta e inferência de informações ocultas.

Suponha que perguntemos a um chatbot "Onde fica a margem do lago?". Se estivermos em Hanói, "margem do lago" será interpretado como o Lago Hoan Kiem, mas se estivermos em Da Lat, será o Lago Xuan Huong. Ao buscarmos informações, a falta de dados e contexto na entrada fará com que o computador cometa erros.

Minha pesquisa se concentra em resolver o problema de como buscar e combinar informações de diversas fontes para produzir os resultados mais precisos. Ainda no exemplo da "margem de um lago", se o usuário quiser calcular a distância até a margem, a inteligência artificial pode inferir informações implícitas e deduzir, com base em conversas anteriores, se o usuário está em Hanói ou Da Lat, e o chatbot fornecerá a resposta correta.

- Como foi sua pesquisa?

Realizei essa pesquisa durante 3 anos, e ela só foi publicada em 2019 devido ao longo tempo gasto em pesquisa, revisão, edição e publicação. A maioria das pesquisas na área de inteligência artificial e ciência da computação é assim. O processo de pesquisa é sempre "tentativa – erro – repetição".

Lembro-me de ter repetido esse “ciclo” 60 vezes. Cada vez com uma amostra diferente, cada vez com um método de teste diferente. Eu não me limitava ao raciocínio; também precisava realizar testes para verificar se meus cálculos estavam corretos.

Para este tema, preciso desenvolver um algoritmo adequado e, em seguida, treinar a IA para encontrar os dados ocultos. Se o resultado não for satisfatório, irei aprimorá-lo até encontrar o algoritmo ideal. A beleza desta pesquisa reside no fato de que ela não produz resultados absolutamente precisos, mas permite encontrar o algoritmo mais adequado após dezenas de tentativas e erros.

Pesquisa geral não é para ser feita em uma mesa.

No campo da inteligência artificial, os pesquisadores devem se concentrar mais em aplicações práticas do que em teorias fundamentais?

Existe um equívoco comum de que a pesquisa teórica geral não é tão aplicável quanto estudos de caso específicos. Na verdade, artigos publicados em periódicos de alto nível são frequentemente estudos gerais que podem ser aplicados em diversas áreas.

Tomando como exemplo a pesquisa sobre como consultar informações ocultas mencionada acima, podemos aplicar chatbots não apenas para essa finalidade, mas também para rastrear grupos ocultos em redes sociais, o que tem aplicações em diversas áreas.

Atualmente, a inteligência artificial é aplicada em diversas áreas, não se restringindo apenas ao campo da ciência e tecnologia em geral. Portanto, combinar os fundamentos e teorias da IA, bem como os dados, com pesquisas práticas e aplicações efetivas fortalecerá o papel e a aplicabilidade da pesquisa.

Questões que parecem muito simples ao elaborar uma proposta de pesquisa, como: Como analisar o modelo e os dados? Alguém já realizou essa pesquisa antes? Como podemos aprender com dados anteriores e compará-los?... desempenham um papel importante no aprofundamento da pesquisa.

Na sua opinião, em que aspectos da pesquisa em ciência da computação e tecnologia da informação é necessário concentrar mais investimentos?

Nos últimos anos, as instalações e a infraestrutura foram aprimoradas e modernizadas, criando condições favoráveis para que unidades e indivíduos realizem pesquisas na área de inteligência artificial. Com mais investimentos em equipamentos e laboratórios de pesquisa modernos, os pesquisadores poderão produzir mais produtos, aplicações e relatórios.

Além disso, nosso banco de dados está sendo limpo, criando um repositório de dados para que os pesquisadores tenham uma fonte para treinar modelos de qualidade.

Em um setor que se atualiza rapidamente como o de tecnologia da informação, pesquisas recém-concluídas podem estar desatualizadas ou não acompanhar a realidade. Muitas pesquisas aplicadas podem ser implementadas imediatamente, mas encontrarão rápidas mudanças tecnológicas, o que leva à insustentabilidade e à dificuldade de disseminação. Para dominar a inteligência artificial, precisamos de pesquisas aprofundadas e de trazer a tecnologia essencial para o Vietnã.

Muito obrigado!