В 2016 году мир был ошеломлен, когда легендарный игрок в го Ли Седоль потерпел поражение от системы искусственного интеллекта AlphaGo.
Для молодого Тран Тиен Конга, который тогда был аспирантом в Корее, это событие заставило его задуматься на много дней, поскольку он осознал, что граница между человеческим интеллектом и машинами стирается.
«Что мне нужно, чтобы идти в ногу со временем, когда произойдет взрывной рост искусственного интеллекта?» — задал себе вопрос Конг.
Переломным моментом для вьетнамских аспирантов стал случай, когда корейский игрок в го был побежден искусственным интеллектом ( Видео : Минь Нят - Тхыонг Хуен).
Имея опыт работы в области многоагентных систем и робототехники, он переключился на машинное обучение, компьютерное зрение и большие языковые модели.
В 2021 году Тран Тиен Конг успешно защитил докторскую диссертацию по информатике и вернулся во Вьетнам. В настоящее время он возглавляет кафедру машинного обучения факультета искусственного интеллекта Академии почтовых и телекоммуникационных технологий.
На занятиях он часто вспоминает этот исторический матч как яркий пример темпов изменений в сфере искусственного интеллекта.
Продвинутые модели, участвующие в 11-м Национальном патриотическом симбиозе
В настоящее время доктор Тран Тиен Конг занимает должность заведующего кафедрой машинного обучения факультета искусственного интеллекта Академии почтовых и телекоммуникационных технологий.
В период 2020–2025 гг. он был автором или соавтором многих высокорейтинговых научных статей в престижных международных журналах, в частности 15 статей, опубликованных в журналах SCIE, имеющих рейтинг Q1, а также многих публикаций и тем, получивших высокую оценку на внутреннем и международном уровнях, что свидетельствует об участии вьетнамской разведки в высококачественных исследованиях в области искусственного интеллекта, сетевой науки, машинного обучения и т. д.
Темы его исследований носят не только академический характер, но и имеют высокое практическое применение, способствуя социально-экономическому развитию и повышению качества жизни.
Доктор Тран Тиен Конг является одним из передовых представителей Министерства науки и технологий, принимающих участие в 11-м Национальном конгрессе патриотического состязания.
Победа ИИ бросает вызов всему миру
Игрок в го Ли Седоль в матче против AlphaGo в 2016 году (Фото: Getty).
Какое событие изменило направление ваших исследований в Корее?
— В первый год учёбы всё изменилось, когда игрок в го Ли Седоль проиграл AlphaGo, системе искусственного интеллекта, разработанной Google. Стоит отметить, что в то время игрок в го Ли Седоль был гордостью Кореи, а го считается одним из самых сложных интеллектуальных видов спорта в мире.
В то время не только Корея, но и весь мир считали это шокирующим событием в области науки и техники. 10 лет назад было решено, что искусственный интеллект будет развиваться и оказывать глубокое влияние на многие области как науки, так и жизни в будущем.
По словам доктора Конга, за последнее десятилетие искусственный интеллект развивался стремительно и выдающимися темпами.
Многие корейские исследовательские лаборатории переключили внимание на исследования и разработки в области искусственного интеллекта. Я же больше занимаюсь ИИ, машинным обучением, исследованиями графов и обучением искусственного интеллекта поиску данных в больших сетях.
Не останавливаясь на победах в го, искусственный интеллект теперь способен решать множество сложных задач и превосходить людей во множестве различных игр и соревнований. Это показывает, насколько быстро и выдающе развивался ИИ за последнее десятилетие.
В то же время, как Вьетнам использует технологии?
— Вьетнам не находится в стороне от научно-технического прогресса. Когда я вернулся в страну в 2021 году и начал преподавать, многие специалисты и исследовательские подразделения уже получили трансфер технологий и имели глубокие публикации в области искусственного интеллекта, как в теории, так и в практическом применении.
В настоящее время, помимо научной и преподавательской деятельности, доктор Тран Тиен Конг также участвует в управлении учебным процессом, разработке учебных программ и профессиональной ориентации студентов (Фото: Минь Нят).
В настоящее время информационные технологии в целом — это отрасль, которая постоянно нуждается в высококвалифицированных кадрах. Многие студенты начинают работать ещё со школьных лет. Это говорит о том, что эта отрасль открывает множество возможностей, но и создаёт трудности, поскольку технологии постоянно меняются и совершенствуются.
60 раз проб, ошибок и повторений
Исследования доктора Тран Тиен Конга сосредоточены на решении проблемы поиска скрытой информации в сетях данных (Фото: Минь Нхат).
Какая ваша самая значимая исследовательская работа в области искусственного интеллекта на сегодняшний день?
- Однажды я опубликовал исследование в журнале IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence , который считается ведущим журналом в этой области. Его темой было обнаружение скрытых данных в задачах сетевого анализа путем поиска информации в графах, а затем выполнение запросов и вывод скрытой информации.
Предположим, мы спрашиваем чат-бота: «Где находится берег озера?». Если мы находимся в Ханое, «берег озера» воспринимается как озеро Хоан Кием, но если мы находимся в Далате, «берег озера» — как озеро Суан Хыонг. При поиске информации недостаток данных и контекста во входных данных приводит к ошибкам компьютера.
Моё исследование сосредоточено на решении проблемы поиска и объединения информации из множества различных источников для получения максимально точных результатов. Всё ещё в примере с запросом «берег озера»: если пользователь хочет рассчитать расстояние до берега озера, искусственный интеллект может обнаружить скрытую информацию и предположить, находится ли пользователь в Ханое или Далате, исходя из предыдущих чатов, а чат-бот даст правильный ответ.
- Как проходило ваше исследование?
Я занимался этим исследованием три года, и оно было опубликовано только в 2019 году, поскольку на изучение, рецензирование, редактирование и публикацию ушло много времени. Большинство исследований в области искусственного интеллекта и компьютерных наук проходят именно так. Процесс исследования всегда проходит по принципу «проб – ошибок – повторений».
Продукт ИИ, исследуемый Департаментом искусственного интеллекта.
Помню, как повторял этот «цикл» 60 раз. Каждый раз с новым образцом, каждый раз с новым методом тестирования. Я не просто рассуждал, мне приходилось проводить тесты, чтобы убедиться, что я правильно всё рассчитал.
В рамках этой темы мне предстоит разработать подходящий алгоритм, а затем обучить ИИ находить скрытые данные. Если результат окажется неудовлетворительным, я улучшу его, чтобы найти подходящий алгоритм. Прелесть этого исследования в том, что оно не даёт абсолютно точных результатов, а позволяет найти наиболее подходящий алгоритм только после десятков проб и ошибок.
Общие исследования не предназначены для кабинетного изучения.
Должны ли исследователи в области искусственного интеллекта больше концентрироваться на практических приложениях, чем на фундаментальных теориях?
- Существует распространённое заблуждение, что общие теоретические исследования менее применимы, чем конкретные практические исследования. На самом деле, статьи, опубликованные в ведущих журналах, часто представляют собой общие исследования, применимые во многих областях.
«Общие теоретические исследования не менее ценны, чем прикладные, поскольку они закладывают основу для их применения во многих различных областях», — сказал доктор Тран Тиен Конг.
Если взять пример исследования того, как запрашивать скрытую информацию, приведенный выше, то можно не только применять чат-ботов, но и отслеживать скрытые группы в социальных сетях, что можно применять во многих различных областях.
В настоящее время искусственный интеллект применяется во многих областях, не ограничиваясь общей наукой и технологиями. Поэтому сочетание основ, теорий ИИ, данных... с практическими исследованиями и эффективными приложениями усилит роль и практичность исследований.
Вопросы, которые кажутся очень простыми при предложении исследования, например: «Как изучить модель и данные?», «Кто-нибудь уже проводил подобное исследование?», «Как мы можем извлечь уроки из предыдущих данных и сравнить их?»... играют важную роль в углублении исследования.
Существует распространенное неверное представление о том, что общие теоретические исследования не столь применимы, как конкретные тематические исследования.
Доктор Тран Тиен Конг, заведующий кафедрой машинного обучения факультета искусственного интеллекта Академии почтовых и телекоммуникационных технологий.
По вашему мнению, каким аспектам исследований в области компьютерных наук и информационных технологий необходимо уделять больше внимания?
- В последние годы объекты и инфраструктура были улучшены и модернизированы, что создало благоприятные условия для исследований в области искусственного интеллекта как для отдельных организаций, так и для отдельных лиц. Увеличение инвестиций в оборудование и современные исследовательские лаборатории позволит исследователям выпускать больше продуктов, приложений и отчётов.
Кроме того, наша база данных очищается, создавая хранилище данных, чтобы у исследователей был источник для обучения качественных моделей.
В такой быстро развивающейся отрасли, как информационные технологии, недавно завершённые исследования могут устареть или не соответствовать действительности. Многие прикладные исследования могут быть немедленно внедрены в практику, но столкнутся с быстрыми изменениями в технологиях, что приведёт к нестабильности и трудностям в их распространении. Чтобы освоить искусственный интеллект, нам необходимо провести глубокие исследования и внедрить ключевые технологии во Вьетнам.
Большое спасибо!
Чтобы освоить искусственный интеллект, нам необходимо провести глубокие исследования и внедрить основные технологии во Вьетнам.
Фото: Минь Нхат
Видео: Тхыонг Хуен, Минь Нхат
Источник: https://dantri.com.vn/khoa-hoc/60-lan-thu-sai-va-hanh-trinh-dua-ten-viet-len-tap-chi-ai-hang-dau-the-gioi-20251104162220016.htm
![Переход Донгнай OCOP: [Статья 3] Связь туризма с потреблением продукции OCOP](https://vphoto.vietnam.vn/thumb/402x226/vietnam/resource/IMAGE/2025/11/10/1762739199309_1324-2740-7_n-162543_981.jpeg)
Комментарий (0)