Professor Associado, Dr. Huynh Thi Thanh Binh: "A otimização geralmente consiste em seguir a natureza"

Que oportunidade especial o manteve vinculado à Universidade de Ciência e Tecnologia de Hanói desde seus tempos de estudante? Você tem medo de mudar de ambiente?

Sou membro da 37ª geração de alunos do curso de Tecnologia da Informação (TI) da instituição, mas, na verdade, estudo TI desde o ensino médio. Depois, fiz faculdade, mestrado, doutorado... tudo nesta instituição.

Na verdade, houve momentos em que eu pretendia estudar no Japão. Quando eu estava na faculdade, estudei japonês por 5 anos, patrocinado pelo governo japonês para 20 excelentes alunos do K36 e K37. Então, a recessão econômica do país vizinho me levou à suspensão. Então, quando terminei meu mestrado, o professor Ho Tu Bao me apresentou a um professor muito prestigiado no Japão para que eu fosse lá fazer pesquisa, mas, por razões subjetivas da minha parte (me casar), continuei na Universidade de Tecnologia. É também por razões objetivas e subjetivas que ainda faço meu doutorado na instituição e leciono lá até hoje.

Se eu disser que foi o destino, receio que seja um pouco de exagero, mas, para simplificar, essa coisa veio até mim de forma natural e gentil.

O Professor Associado, Dr. Huynh Thi Thanh Binh, participou e apresentou um relatório na principal conferência sobre computação evolutiva, em julho de 2023, em Lisboa, Portugal.

Em algumas conferências recentes, vi você frequentemente apresentar resultados de pesquisas com muitas outras cientistas . Isso é um sinal de uma nova geração de "feminismo" na ciência no Politécnico?

Da última vez que participei da conferência do Vingroup Innovation Fund (VINIF), a Dra. Nguyen Phi Le, o Dr. Le Minh Thuy e eu fizemos uma apresentação juntos, e havia outra aluna, a Dra. Nguyen Cam Ly, que estava no Japão e ainda não havia retornado. Foi uma coincidência, ou uma "simpatia" entre nós, e não representava nenhuma geração "feminista". No bloco de engenharia da faculdade, existem poucos grupos com tantas mulheres quanto o meu, provavelmente apenas menos do que os grupos de pesquisa nos blocos de economia ou línguas estrangeiras. Outro ponto especial é que, todos os anos, meu grupo publica em conferências importantes do mundo, e então meu grupo e eu participamos da conferência para ampliar a oportunidade de intercâmbio com grupos de pesquisa fortes.

Sabe-se que você gerencia um grande laboratório na escola e também leciona. Para fazer isso bem, há algum processo de otimização que precise ser aplicado?

Atualmente, sou líder de um grupo de pesquisa em otimização com cerca de 40 pessoas. Considero a carga de trabalho grande; costumo trabalhar do início da manhã até as 18h ou 19h, inclusive aos sábados. Para mim, o trabalho é como comida e bebida todos os dias, e há sempre uma mudança de pratos, pois a cada semana há novas descobertas de um grupo ou de outro. Isso me deixa animado.

Para otimizar meu trabalho, muitas vezes preciso definir metas, planejar, alocar tempo de forma razoável e nunca esquecer prazos.

Momentos de sonho com cores e pincéis

Uma capacidade de trabalho impressionante por trás de uma figura esguia?

Acho que um corpo leve me ajuda a ter mais energia para pensar, pesquisar e criar. É claro que você precisa se sentir confortável com seu estado.

Também aprendi piano porque queria fazer algo harmonioso na vida, algo mais saboroso. Música é, na verdade, matemática, semelhante à linguagem ou ao desenvolvimento das coisas na natureza.

Para unir os membros do laboratório, qual estilo de gestão você escolhe: firme ou flexível?

Um presente de um aluno do Laboratório para ela em 8 de março

Conectar os membros do Laboratório é extremamente importante. Sem trocas, atualizações e compartilhamento entre as direções de pesquisa, será difícil fazer isso. Todas as manhãs, no início da semana, levo um carrinho de comida e bebida para os membros do Laboratório, calculando a quantidade que é confortável para usar ao longo da semana. Tento apoiar os membros do grupo para que possam se concentrar na pesquisa, não se distrair e trabalhar de manhã à noite.

Eu também preciso estar presente no Laboratório, assim como vocês, trabalhando juntos, reunindo-me, discutindo com vocês e outros grupos de pesquisa. Se eu não puder fazer isso, não haverá coordenação entre as direções de pesquisa, ou elas podem se sobrepor, não se apoiar, não atualizar o progresso umas das outras...

Meu estilo de gestão varia de acordo com a função. Na escola, sou muito gentil com meus colegas; no grupo de pesquisa, considero-me bastante rigoroso, muito rigoroso com planos e progresso, com recompensas e punições claras. A razão provavelmente vem do desejo de otimizar cada tipo de trabalho, e acho isso muito natural.

Qual é um exemplo concreto de como a matemática pode levar a soluções ótimas?

Em essência, a matemática é muito bonita. Muitos problemas na vida exigem matemática. Por exemplo, "como ir da Universidade de Ciência e Tecnologia de Hanói ao Lago Hoan Kiem o mais rápido possível e com o menor número de semáforos vermelhos" é um problema que requer um algoritmo para encontrar a resposta ideal. Muitos problemas ao nosso redor, como problemas de roteirização para entregas e logística, também são problemas de otimização combinatória... A vida precisa de trabalho otimizado, e para otimizar o trabalho, a matemática é necessária. A matemática aplicada é agora uma área em crescimento e desempenha um papel importante na vida.

Nem sempre encontramos a solução ótima, por exemplo, em problemas de produção e logística com parâmetros que mudam continuamente ao longo do tempo. Esses problemas exigem muitos métodos complementares, precisam encontrar soluções aceitáveis ​​e usar métodos aproximados. O objeto da matemática são os números absolutos, mas fazer matemática com quantidades aproximadas é, na verdade, aproximar-se da essência da natureza e da otimização.

Da matemática e otimização à inteligência artificial (IA), o caminho é longo ou curto?

A IA teve início nas décadas de 1940 e 1950. Naquela época, Alan Turing introduziu o conceito de "máquina de Turing" para simular a teoria de computadores inteligentes. Na década de 1950, John McCarthy introduziu o termo "inteligência artificial" e desenvolveu a linguagem. Nas décadas de 1970 e 1980, conceitos como sistemas especialistas e lógica fuzzy foram desenvolvidos para resolver problemas de tomada de decisão. A década de 1990 viu o desenvolvimento de redes neurais e redes neurais profundas. Na década de 2010, a tecnologia de IA foi integrada a muitos campos, incluindo carros autônomos, chatbots, reconhecimento e processamento de linguagem. Recentemente, a IA se tornou tão popular que entrou em todos os aspectos da vida e é um tópico de interesse para os países. No futuro, a IA será um mercado extremamente fértil para um desenvolvimento mais profundo e penetrante, penetrando em mais atividades da vida.

Com alunos de pós-graduação e estudantes participando e relatando no Congresso Mundial de Inteligência Computacional do IEEE de 2018, no Rio de Janeiro, Brasil, em junho de 2018

Muitas pessoas acreditam que as pesquisas e aplicações atuais de IA jamais levarão à criação de uma verdadeira "inteligência". O que você acha dessa visão e o que, na sua opinião, diferencia a inteligência humana da inteligência das máquinas?

Na época de Alan Turing, acreditava-se que, se fosse possível criar uma máquina capaz de processar cálculos com eficiência com um sistema de dados extremamente grande, em algum momento sua complexidade seria igual à da rede neural do cérebro humano – ou seja, a IA poderia alcançar a inteligência humana. Após cerca de 80 anos de desenvolvimento nessa direção com superempresas como o Google, até agora, acredito que a IA ainda está longe de atingir esse objetivo. Mecanicamente, pode-se dizer que os humanos sintetizam informações, percebem, aprendem, expressam emoções... de maneiras que podem ser calculadas e programadas; de acordo com essa lógica, a IA pode se aproximar e superar os humanos graças a melhorias em velocidade e dados. No entanto, existe um certo mecanismo "ilógico" no cérebro humano que, na minha opinião, faz com que a IA esteja longe desse estado, ou nunca o alcance.

Chegará o momento em que os humanos usarão dados como arma, em vez de armas de fogo ou economia? Quais serão as consequências dessa guerra de dados? Há necessidade de uma estratégia de otimização/balanceamento entre o mundo humano e o mundo das máquinas?

Posso perder minha carteira, mas não posso perder meu computador e os dados nele contidos. Ou seja, dados são extremamente importantes. Em uma guerra com armas/economia, podemos evacuar/negociar...; mas com dados, não podemos fazer nada. As pessoas usam até big data para servir à competição/guerra. IA sem dados não tem sentido.

As consequências da guerra de dados serão terríveis. Padrões éticos para mineração e uso de dados terão que ser estabelecidos.

Pode ser um pouco cedo para falar sobre a estratégia de equilíbrio entre humanos e máquinas, mas a estratégia de proteger os dados como um bem nacional é extremamente necessária. Agora, as pessoas também estão começando a ser cautelosas ao fornecer dados pessoais a terceiros. Com gigantes como Google, Facebook ou TikTok..., se não controlarmos e protegermos os dados de forma eficaz, deixaremos um recurso valioso à disposição dessas empresas para manipulação e uso. O governo tem políticas de gerenciamento de dados bastante eficazes para locais que armazenam muitos dados pessoais, como escolas, bancos...; mas gerenciar os dados que as pessoas "inconscientemente" fornecem a esses gigantes não é simples.

Professor Associado, Dr. Huynh Thi Thanh Binh e alunos do Politécnico que se formarão em agosto de 2023

Além dos dados, otimizar a transferência de informações também é importante. Isso é relevante para um projeto de pesquisa no qual você está trabalhando?

Sim, esse é o projeto do qual minha equipe e eu nos orgulhamos muito, pois fomos financiados pela Fundação VINIF para pesquisas sobre aprendizagem por transferência para resolver problemas de otimização combinatória. Para conseguir financiamento para o projeto, minha equipe passou 9 meses preparando, escrevendo e revisando a proposta para torná-la a melhor e mais próxima dos resultados que podem ser alcançados na prática. O projeto envolve pesquisas sobre transferência ótima de conhecimento em evolução, transferência de informação em coevolução e transferência de informação em redes neurais.

A transferência aqui não é de máquina para máquina ou de pessoa para pessoa, mas sim o estudo da transferência/compartilhamento de informações para resolver problemas de otimização na vida de forma eficaz. Por exemplo, alguns problemas importantes: o problema do braço robótico, o problema de roteamento em transportes, o planejamento militar...

Professor Associado, Dr. Huynh Thi Thanh Binh na Universidade de Stanford, EUA

Estatísticas recentes mostram que os profissionais da indústria de IA recebem salários entre os 3 mais altos no Vietnã. Na sua opinião, a IA é uma área de estudo em alta?

Em um relatório de conferência recente, também resumi o salário de engenheiros de IA no Vietnã e descobri que é muito bom. Há muitas oportunidades de emprego relacionadas à IA e acredito que, em um futuro próximo, a IA continuará sendo uma área muito atraente, com empregos fáceis de encontrar e altos salários.

Da perspectiva de alguém que está associado à Universidade de Tecnologia há muitas gerações, como você compara os atuais alunos da geração Z com ex-alunos?

Não sei onde, mas com os alunos da Geração Z na Bách khoa, vejo que vocês estão melhorando cada vez mais. Muito bem. Vocês são muito inteligentes, não só bons na sua área de estudo, mas também em línguas estrangeiras e habilidades interpessoais. Principalmente desde que mudaram para um mecanismo autônomo, a Bách khoa tem atraído cada vez mais alunos talentosos.

Na Escola de Tecnologia da Informação e Comunicação onde trabalho, os alunos tinham pouco acesso aos laboratórios de pesquisa no passado. No entanto, nos últimos anos, a maioria dos alunos está nos laboratórios desde o primeiro ano, trabalhando com entusiasmo e criatividade. Alguns alunos até tomaram a iniciativa de aprender sobre nossos laboratórios e participar.

Obrigado pelo bate-papo!

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