60 kez "deneme yanılma" ve Vietnam'ın adını dünyanın önde gelen yapay zeka dergisine taşıma yolculuğu

2016 yılında efsanevi Go oyuncusu Lee Se-dol'un yapay zeka sistemi AlphaGo'ya yenilmesiyle dünya şaşkına dönmüştü.

O zamanlar Kore'de lisansüstü öğrencisi olan genç Tran Tien Cong için bu olay günlerce düşündürdü çünkü insan zekası ile makineler arasındaki sınırın kaybolduğunu fark etmişti.

"Yapay zekanın patlama yapacağı bir çağa ayak uydurmak için neye ihtiyacım var?" diye sordu Cong kendi kendine.

Vietnam'daki doktora öğrencilerinin dönüm noktası, bir Koreli Go oyuncusunun yapay zeka tarafından yenilmesi olayı oldu ( Video : Minh Nhat - Thuong Huyen).

Çoklu ajan sistemleri ve robotik alanındaki geçmişinden sonra makine öğrenimi, bilgisayarlı görüş ve büyük dil modelleri alanlarına yöneldi.

Tran Tien Cong, 2021 yılında Bilgisayar Bilimleri alanındaki doktora tezini başarıyla savunarak Vietnam'a döndü. Halen Posta ve Telekomünikasyon Teknolojileri Akademisi, Yapay Zeka Fakültesi, Makine Öğrenimi Bölüm Başkanı olarak görev yapmaktadır.

Derslerde, yapay zekadaki değişim hızının en önemli örneği olarak bu tarihi maçı sık sık anıyor.

11. Ulusal Vatanseverlik Öykünme Kongresi'ne katılan ileri düzey modeller

Dr. Tran Tien Cong şu anda Posta ve Telekomünikasyon Teknolojileri Akademisi Yapay Zeka Fakültesi Makine Öğrenimi Bölüm Başkanı olarak görev yapmaktadır.

2020-2025 döneminde, özellikle SCIE dergilerinde Q1 sıralamasında yer alan 15 makale olmak üzere, saygın uluslararası dergilerde üst sıralarda yer alan birçok bilimsel makalenin yazarı veya ortak yazarıydı; ayrıca, yurt içinde ve yurt dışında büyük beğeni toplayan birçok yayın ve konu, yapay zeka, ağ bilimi, makine öğrenmesi vb. alanlarda yüksek kaliteli araştırmalara Vietnam istihbaratının katılımını göstermektedir.

Araştırma konuları sadece akademik olmayıp aynı zamanda pratikte de yüksek uygulama alanına sahip olup, sosyo-ekonomik kalkınmaya ve yaşam kalitesinin iyileştirilmesine katkı sağlamaktadır.

Dr. Tran Tien Cong, 11. Ulusal Vatanseverlik Öykünme Kongresi'ne katılan Bilim ve Teknoloji Bakanlığı'nın ileri modellerinden biridir.

Yapay zekanın zaferi tüm dünyaya meydan okuyor

60 lần thử - sai và hành trình đưa tên Việt lên tạp chí AI hàng đầu thế giới - 1 — Go oyuncusu Lee Se-dol, 2016'da AlphaGo'ya karşı oynanan maçta (Fotoğraf: Getty).

Kore'de araştırmalarınızın yönünü değiştiren olay hangisidir?

- Okulun ilk yılında, Go oyuncusu Lee Se-dol'ün Google tarafından geliştirilen yapay zeka sistemi AlphaGo'ya yenilmesiyle her şey değişti. O dönemde Go oyuncusu Lee Se-dol'ün Kore'nin gururu olduğu, Go'nun ise dünyanın en karmaşık entelektüel sporlarından biri olarak kabul edildiği bilinmelidir.

O dönemde sadece Kore değil, tüm dünya bunu bilim ve teknoloji alanında şok edici bir olay olarak değerlendirmişti. 10 yıl önce yapay zekanın gelecekte hem bilimin hem de yaşamın birçok alanında gelişerek derin etkiler yaratmaya kararlı olduğu ortaya çıkmıştı.

Birçok Kore araştırma laboratuvarı odak noktasını yapay zeka araştırma ve geliştirmeye kaydırdı. Ben daha çok yapay zeka, makine öğrenimi, grafik araştırmaları ve yapay zekanın büyük ağlarda veri araması için eğitilmesine odaklanıyorum.

Go'da kazanmakla yetinmeyen yapay zeka, artık birçok zorlu problemi çözebiliyor, birçok farklı oyun ve yarışmada insanları yenebiliyor. Bu da yapay zekanın son on yılda ne kadar hızlı ve olağanüstü bir şekilde geliştiğini gösteriyor.

Peki Vietnam teknolojiyi nasıl benimsedi?

- Vietnam, bilim ve teknoloji akışının dışında değil. 2021'de ülkeye dönüp ders vermeye başladığımda, birçok kişi ve araştırma birimi teknoloji transferi almış ve yapay zeka alanında hem teori hem de pratik uygulama açısından derinlemesine yayınlar yapmıştı.

Günümüzde bilişim teknolojileri, genel olarak her zaman yüksek kaliteli insan kaynağına ihtiyaç duyan bir sektördür. Birçok öğrenci, okul yıllarından itibaren iş sahibidir. Bu, bu sektörün birçok fırsata sahip olduğunu, ancak aynı zamanda zorluklarla da karşı karşıya olduğunu göstermektedir çünkü teknoloji her geçen gün değişmekte ve gelişmektedir.

60 kez deneme, yanılma ve tekrar

Yapay zeka alanında bugüne kadar yaptığınız en anlamlı araştırma çalışması neydi?

- Bir zamanlar, ağ analizi görevlerinde gizli verileri bulma, grafiklerdeki bilgileri bulma, buradan sorgulayıp gizli bilgileri çıkarma yoluyla konuyu ele alan, alanında lider dergi olarak kabul edilen IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence dergisinde yayınlanan bir araştırma yapmıştım.

Diyelim ki bir chatbot'a "Göl kıyısı nerede?" diye sorduk. Hanoi'deysek "göl kıyısı" Hoan Kiem Gölü olarak anlaşılır, ancak Da Lat'taysak "göl kıyısı" Xuan Huong Gölü olarak anlaşılır. Bilgi ararken, girdideki veri ve bağlam eksikliği bilgisayarın hata yapmasına neden olur.

Araştırmam, en doğru sonuçları elde etmek için birçok farklı kaynaktan bilginin nasıl aranıp birleştirileceği sorununu çözmeye odaklanıyor. Yine "göl kıyısı" örneğinde olduğu gibi, kullanıcı göl kıyısına olan mesafeyi hesaplamak isterse, yapay zeka gizli bilgileri çıkararak kullanıcının önceki sohbetlerden Hanoi'de mi yoksa Da Lat'ta mı olduğunu tahmin edebilir ve sohbet robotu doğru cevabı verecektir.

- Araştırmanız nasıl geçti?

Bu araştırmayı 3 yıl boyunca yaptım ve araştırma, inceleme, düzenleme ve yayınlama süreci uzun sürdüğü için 2019'a kadar yayınlanamadı. Yapay zeka ve bilgisayar bilimi alanındaki araştırmaların çoğu böyledir. Araştırma süreci her zaman "deneme-yanılma-tekrarlama" şeklindedir.

Bu "döngüyü" 60 kez tekrarladığımı hatırlıyorum. Her seferinde farklı bir örneklemle, her seferinde farklı bir test yöntemiyle. Sadece akıl yürütmekle kalmadım, aynı zamanda doğru hesaplayıp hesaplamadığımı görmek için testler de yapmak zorunda kaldım.

Bu konu için uygun bir algoritma geliştirmem ve ardından yapay zekayı gizli verileri bulması için eğitmem gerekiyor. Sonuç tatmin edici değilse, uygun algoritmayı bulmak için algoritmayı geliştireceğim. Bu araştırmanın güzelliği, kesin sonuçlar vermemesi, ancak onlarca deneme yanılma sonrasında en uygun algoritmayı bulabilmesidir.

Genel araştırma masa başında yapılacak bir şey değildir.

Yapay zeka alanında araştırmacılar temel teorilerden ziyade pratik uygulamalara odaklanmalı mıdır?

- Genel, teorik araştırmaların belirli vaka çalışmaları kadar uygulanabilir olmadığı yönünde yaygın bir yanılgı vardır. Aslında, önde gelen dergilerde yayınlanan makaleler genellikle birçok alanda uygulanabilen genel çalışmalardır.

Yukarıda gizli bilgilerin nasıl sorgulanacağı örneğini ele alırsak, chatbot'lar sadece uygulanabilir değil, aynı zamanda sosyal ağlardaki gizli grupları takip etmek için de kullanılabilir, bu da birçok farklı alanda uygulanabilir.

Yapay zekâ, günümüzde yalnızca genel bilim ve teknoloji alanıyla sınırlı kalmayıp birçok alanda kullanılmaktadır. Bu nedenle, yapay zekânın temellerini, teorilerini, verilerini... pratik araştırmalar ve etkili uygulamalarla birleştirmek, araştırmanın rolünü ve uygulanabilirliğini güçlendirecektir.

Bir araştırma önerisi sunarken çok basit görünen sorular, örneğin: Model ve veriler nasıl incelenir? Bu araştırmayı daha önce yapan oldu mu? Önceki verilerden nasıl ders çıkarabilir ve bunları nasıl karşılaştırabiliriz?... araştırmanın derinleşmesinde rol oynar.

Sizce bilgisayar bilimi ve bilişim teknolojileri araştırmalarının hangi alanlarına daha fazla yatırım yapılmalı?

- Son yıllarda tesis ve altyapı iyileştirilmiş ve geliştirilmiş, birimler ve bireylerin yapay zeka alanında araştırma yapması için elverişli koşullar yaratılmıştır. Ekipman ve modern araştırma laboratuvarlarına daha fazla yatırım yapılırsa, araştırmacılar daha fazla ürün, uygulama ve rapor üretebilecektir.

Ayrıca veritabanımız temizleniyor ve araştırmacıların kaliteli modeller eğitebilecekleri bir kaynak olması için bir veri ambarı oluşturuluyor.

Bilgi teknolojileri gibi hızla güncellenen bir sektörde, henüz tamamlanmış bir araştırma güncelliğini yitirebilir veya gerçeklerle örtüşmeyebilir. Birçok uygulamalı araştırma hemen gerçekliğe uygulanabilir, ancak teknolojideki hızlı değişimlerle karşılaşacak ve bu da sürdürülebilirliği ortadan kaldırıp yayılmayı zorlaştıracaktır. Yapay zeka konusunda uzmanlaşmak için derinlemesine araştırmalar yapmalı ve temel teknolojiyi Vietnam'a getirmeliyiz.

Çok teşekkür ederim!