Какая особенная судьба привязала вас к Ханойскому университету науки и технологий ещё со студенческих времён? Вы из тех, кто боится перемен?
Я принадлежу к 37-му поколению студентов, специализирующихся на информационных технологиях (ИТ) в этом учебном заведении, но на самом деле я изучаю ИТ ещё со школы. Затем я учился в университете, магистратуре, докторантуре... всё это в этом учебном заведении.
На самом деле, были времена, когда я собирался учиться за границей, в Японии. Во время учёбы в колледже я пять лет изучал японский язык, финансируемый японским правительством для 20 отличников 36-го и 37-го классов. Затем это совпало с экономическим спадом в соседней стране, поэтому обучение пришлось приостановить. Когда я закончил магистратуру, профессор Хо Ту Бао познакомил меня с очень авторитетным профессором в Японии, чтобы я мог проводить там исследования, но по субъективным причинам с моей стороны (жениться) я всё же остался в Технологическом университете. Именно по этим объективным и субъективным причинам я до сих пор работаю над докторской диссертацией в этом университете и преподаю там.
Если я скажу, что это судьба, боюсь, это будет некоторым преувеличением, но, если говорить проще, это пришло ко мне естественно и легко.
Доцент, доктор Хюинь Тхи Тхань Бинь приняла участие и выступила с докладом на ведущей конференции по эволюционным вычислениям в июле 2023 года в Лиссабоне, Португалия.
На некоторых недавних конференциях я видела, как вы часто представляли результаты исследований вместе со многими другими женщинами- учёными . Является ли это признаком нового поколения «феминизма» в науке в Политехническом институте?
В последний раз, когда я была на конференции Фонда инноваций Vingroup (VINIF), мы с доктором Нгуен Фи Ле и доктором Ле Минь Туи выступали вместе, а также присутствовала ещё одна студентка, доктор Нгуен Кам Ли, которая была в Японии и ещё не вернулась. Это было совпадением или «симпатией» между нами, и она не представляла ни одно «феминистское» поколение. В инженерном блоке университета мало групп с таким же количеством женщин, как в моей, пожалуй, меньше, чем в исследовательских группах в блоках экономики или иностранных языков. Ещё одна особенность заключается в том, что каждый год моя группа публикует статьи на ведущих мировых конференциях, а затем мы вместе посещаем эти конференции, чтобы расширить возможности для обмена опытом с сильными исследовательскими группами.
Насколько я понимаю, вы руководите крупной школьной лабораторией и одновременно преподаёте. Нужно ли применять какие-либо методы оптимизации, чтобы добиться успеха?
В настоящее время я руковожу исследовательской группой по оптимизации, состоящей примерно из 40 человек. Нагрузка, как мне кажется, большая; обычно я работаю с раннего утра до 18-19 часов, включая субботу. Для меня работа — это как ежедневная еда и питьё: блюда всегда меняются, потому что каждую неделю то одна, то другая группа делает новое открытие. Это меня воодушевляет.
Чтобы оптимизировать свою работу, мне часто приходится ставить цели, планировать, разумно распределять время и никогда не забывать о сроках.
Мечтательные моменты с красками и кистями
Впечатляющая трудовая этика, скрывающаяся за стройной фигурой?
Думаю, лёгкое тело даёт мне больше энергии для размышлений, исследований и творчества. Конечно, нужно чувствовать себя комфортно в этом состоянии.
Я также учусь играть на фортепиано, потому что хочу заниматься чем-то гармоничным для жизни, чем-то более ярким. Музыка, по сути, — это математика, подобная языку или развитию вещей в природе.
Чтобы объединить участников лаборатории, какой стиль управления вы выберете: жесткий или гибкий?
Подарок от студента лаборатории ей на 8 марта.
Очень важно наладить связи между участниками Лаборатории. Без общения, обновлений и обмена информацией между направлениями исследований это будет сложно. Каждое утро в начале недели я привожу тележку с едой и напитками для участников Лаборатории, рассчитывая, сколько им комфортно потреблять в течение недели. Я стараюсь поддерживать участников группы, чтобы они могли сосредоточиться на своих исследованиях, не отвлекаясь, и работать с утра до вечера.
Мне, как и вам, приходится постоянно присутствовать в лаборатории, работать вместе, встречаться, обсуждать вопросы с вами и другими исследовательскими группами. Если я не смогу этого делать, то не будет координации между направлениями исследований, или они могут пересекаться, не поддерживать друг друга, не информировать друг друга о ходе работы…
Мой стиль управления варьируется в зависимости от должности. В школе я очень мягок с коллегами; в исследовательской группе я считаю себя довольно строгим, пунктуальным и пунктуальным, с чёткими поощрениями и наказаниями. Причина, вероятно, кроется в желании оптимизировать каждый вид работы, и я нахожу это вполне естественным.
Приведите конкретный пример того, как математика может привести к оптимальным решениям?
По сути, математика прекрасна. Многие жизненные задачи требуют математики. Например, задача «как добраться от Ханойского университета науки и технологий до озера Хоан Кием как можно быстрее и с минимальным количеством прохождений на красный свет» требует алгоритма для нахождения оптимального ответа. Многие окружающие нас задачи, такие как задачи маршрутизации для доставки и логистики, также являются задачами комбинаторной оптимизации... Жизнь требует оптимизированной работы, а для оптимизации работы нужна математика. Прикладная математика в настоящее время является очень развитой областью и играет важную роль в жизни.
Мы не всегда находим оптимальное решение, например, для задач производства и логистики с параметрами, непрерывно меняющимися во времени. Эти задачи требуют множества дополнительных методов, поиска приемлемых решений и использования приближённых методов. Предметом математики являются абсолютные числа, но математические вычисления с приближёнными величинами фактически приближают нас к сути природы и близки к оптимизации.
От математики и оптимизации к искусственному интеллекту (ИИ) — это долгий или короткий путь?
Развитие искусственного интеллекта (ИИ) началось в 1940-х и 1950-х годах. Тогда Алан Тьюринг представил концепцию «машины Тьюринга» для моделирования теории интеллектуальных компьютеров. В 1950-х годах Джон Маккарти ввёл термин «искусственный интеллект» и разработал соответствующий язык. В 1970-х и 1980-х годах для решения задач принятия решений были разработаны такие концепции, как экспертные системы и нечёткая логика. В 1990-х годах появились нейронные сети и глубокие нейронные сети. В 2010-х годах технологии ИИ были интегрированы во многие области, включая беспилотные автомобили, чат-ботов, распознавание и обработку языка. В последнее время ИИ стал настолько популярен, что проник во все аспекты жизни и представляет интерес для многих стран. В будущем ИИ станет чрезвычайно плодородным рынком для более глубокого и дальнейшего развития, проникая во всё большее количество сфер жизни.
С участием аспирантов и студентов, принявших участие и выступивших с докладами на Всемирном конгрессе IEEE по вычислительному интеллекту 2018 года в Рио-де-Жанейро, Бразилия, в июне 2018 года.
Многие считают, что текущие исследования и применение искусственного интеллекта никогда не приведут к созданию настоящего «интеллекта». Что вы думаете об этой точке зрения и в чём, по вашему мнению, разница между человеческим и машинным интеллектом?
Во времена Алана Тьюринга люди верили, что если создать машину, способную эффективно обрабатывать вычисления с использованием чрезвычайно большой системы данных, то в какой-то момент её сложность сравняется с нейронной сетью человеческого мозга, то есть ИИ сможет достичь человеческого интеллекта. После примерно 80 лет развития в этом направлении такими гигантами, как Google, до сих пор, я думаю, ИИ всё ещё далёк от достижения этой цели. С точки зрения механики, можно сказать, что люди синтезируют информацию, воспринимают, учатся, выражают эмоции... способами, которые можно рассчитать и запрограммировать; согласно этой логике, ИИ может приблизиться к человеку и превзойти его благодаря росту скорости и объёму данных. Однако в человеческом мозге есть определённый «нелогичный» механизм, до которого, на мой взгляд, ИИ далёк или никогда не сможет достичь.
Наступит ли время, когда люди начнут использовать данные как оружие, а не как оружие или экономику? Каковы будут последствия этой войны данных? Нужна ли стратегия оптимизации/балансировки между миром людей и миром машин?
Я могу потерять кошелёк, но не компьютер и данные в нём. Другими словами, данные чрезвычайно важны. В войне с оружием/экономикой мы можем эвакуироваться/вести переговоры… но с данными мы ничего не можем сделать. Люди даже используют большие данные для конкуренции/войны. ИИ без данных бессмыслен.
Последствия войны данных будут ужасающими. Установлены этические стандарты анализа и использования данных.
Возможно, пока рано говорить о стратегии баланса между человеком и машиной, но стратегия защиты данных как национального достояния крайне необходима. Сейчас люди также начинают проявлять осторожность, предоставляя персональные данные третьим лицам. Если мы не будем эффективно контролировать и защищать данные, то оставим ценный ресурс в неприкосновенности, который эти компании смогут манипулировать и использовать. У правительства есть довольно эффективные политики управления данными для мест хранения большого количества персональных данных, таких как школы, банки и т.д.; но управлять данными, которые люди «бессознательно» предоставляют этим гигантам, непросто.
Доцент, доктор Хюинь Тхи Тхань Бинь и студенты Политехнического института, заканчивающие обучение в августе 2023 года
Помимо данных, важна также оптимизация передачи информации. Имеет ли это отношение к исследовательскому проекту, над которым вы работаете?
Да, это проект, которым мы с моей командой очень гордимся. Фонд VINIF профинансировал исследования в области переноса обучения для решения задач комбинаторной оптимизации. Чтобы получить финансирование, моя команда потратила 9 месяцев на подготовку, написание и доработку предложения, чтобы сделать его максимально приближенным к практически достижимым результатам. Проект включает в себя исследования оптимальной передачи знаний в процессе эволюции, передачи информации в процессе коэволюции и передачи информации в нейронных сетях.
Передача здесь не идёт от машины к машине или от человека к человеку, а представляет собой изучение передачи/обмена информацией для эффективного решения задач оптимизации в повседневной жизни. Например, некоторые важные задачи: задача роботизированной руки, задача маршрутизации в транспортной отрасли, планирование в военной сфере...
Доцент, доктор Хуинь Тхи Тхань Бинь в Стэнфордском университете, США
По последним данным, зарплаты специалистов в сфере ИИ входят в тройку самых высоких во Вьетнаме. Как вы считаете, ИИ — это модная область исследований?
В недавнем докладе на конференции я также подытожил зарплату инженеров ИИ во Вьетнаме и обнаружил, что она действительно очень хорошая. Существует множество возможностей для работы в сфере ИИ, и я думаю, что в ближайшем будущем ИИ останется очень привлекательной сферой, где легко найти работу и которая приносит высокий доход.
С точки зрения человека, который на протяжении многих поколений был связан с Университетом науки и технологий, как бы вы сравнили нынешнее поколение поколения Z с предыдущими выпускниками?
Не знаю, где именно, но я вижу, что ты, как и студенты поколения Z в Политехническом, становишься всё лучше и лучше. Очень хорошо. Ты очень умён, не только хорошо разбираешься в своей специальности, но и владеешь иностранными языками и гибкими навыками. Особенно после перехода на автономный формат обучения Политехнический привлекает всё больше талантливых студентов.
В Школе информационных технологий и коммуникаций, где я работаю, раньше у студентов был ограниченный доступ к исследовательским лабораториям. Однако в последние годы большинство студентов занимаются в лабораториях с первых курсов, с энтузиазмом и творческим подходом. Некоторые студенты даже сами узнали о наших лабораториях и присоединились к ним.
Спасибо за беседу!
Комментарий (0)