Doçent Dr. Huynh Thi Thanh Binh: "Optimizasyon genellikle doğayı takip etmekle ilgilidir"

Öğrencilik yıllarınızdan beri Hanoi Bilim ve Teknoloji Üniversitesi'ne bağlı kalmanızı sağlayan özel fırsat nedir? Değişen ortamlardan korkan biri misiniz?

Okulun Bilişim Teknolojileri (BT) bölümünde okuyan 37. nesil öğrencilerinden biriyim, ancak aslında liseden beri BT okuyorum. Sonra üniversite, yüksek lisans, doktora... hepsini bu okulda yaptım.

Aslında, Japonya'da yurtdışında eğitim almayı düşündüğüm zamanlar oldu. Üniversitedeyken, Japon hükümetinin K36 ve K37 sınıflarından 20 mükemmel öğrenciye sponsor olduğu 5 yıl boyunca Japonca eğitimi aldım. Sonra, komşu ülkenin ekonomik durgunluğuna denk gelince, eğitim askıya alındı. Yüksek lisansımı bitirdiğimde, Profesör Ho Tu Bao beni Japonya'da çok saygın bir profesörle tanıştırdı ve orada araştırma yapmamı söyledi. Ancak benim kişisel sebeplerimle (evlenmem) Teknoloji Üniversitesi'nde kaldım. Hâlâ okulda doktora yapmamın ve ders vermemin de hem nesnel hem de öznel sebepleri var.

Kader desem biraz abartmış olurum ama kısacası bu olay bana doğal ve yavaş bir şekilde geldi.

Doçent Dr. Huynh Thi Thanh Binh, Temmuz 2023'te Portekiz'in Lizbon kentinde düzenlenen evrimsel hesaplama üzerine önde gelen konferansa katıldı ve bir rapor sundu.

Son konferanslarda, araştırma sonuçlarını sık sık birçok kadın bilim insanıyla birlikte sunduğunuzu gördüm. Bu, Politeknik'te bilim alanında yeni bir "feminizm" neslinin işareti mi?

Vingroup İnovasyon Fonu (VINIF) konferansına en son katıldığımda, Dr. Nguyen Phi Le, Dr. Le Minh Thuy ve ben birlikte sunum yapmıştık ve Japonya'da olan ve henüz dönmemiş bir başka kız öğrenci, Dr. Nguyen Cam Ly de oradaydı. Bu bir tesadüftü veya aramızda bir "sempati"ydi ve hiçbir "feminist" nesli temsil etmiyordu. Okulun mühendislik bölümünde, benim grubum kadar çok kadın üyeye sahip çok az grup var; muhtemelen okulun ekonomi veya yabancı dil bölümlerindeki araştırma gruplarından sadece daha az. Bir diğer özel nokta da, grubumun her yıl dünyanın önde gelen konferanslarında yayın yapması ve ardından grubumla birlikte güçlü araştırma gruplarıyla fikir alışverişinde bulunma fırsatını genişletmek için konferansa katılmamız.

Okulda büyük bir laboratuvarı yönettiğiniz ve aynı zamanda ders verdiğiniz biliniyor. Bunu iyi yapabilmek için uygulanması gereken herhangi bir optimizasyon süreci var mı?

Şu anda yaklaşık 40 kişilik bir optimizasyon araştırma grubunun lideriyim. İş yükünün çok yoğun olduğunu düşünüyorum; genellikle cumartesileri de dahil olmak üzere sabahın erken saatlerinden akşam 6-7'ye kadar çalışıyorum. Benim için iş, günlük yemek ve içecek gibi ve her hafta bir gruptan yeni keşifler olduğu için sürekli değişen yemekler oluyor. Bu beni heyecanlandırıyor.

Çalışmamı en iyi hale getirmek için sıklıkla hedefler koymam, planlamam, zamanı makul bir şekilde ayırmam ve teslim tarihlerini asla unutmamam gerekiyor.

Renkler ve fırçalarla rüya gibi anlar

İnce bir fiziğin ardında etkileyici bir çalışma kapasitesi mi var?

Hafif bir bedenin bana düşünmek, araştırmak ve yaratmak için daha fazla enerji verdiğini düşünüyorum. Elbette, içinde bulunduğunuz durumdan memnun olmalısınız.

Ayrıca piyano çalmayı da öğrendim çünkü hayatta ahenkli bir şeyler yapmak, daha lezzetli bir şeyler yaşamak istiyordum. Müzik aslında matematiktir, tıpkı dil veya doğadaki şeylerin gelişimi gibi.

Laboratuvar üyelerini birleştirmek için hangi yönetim tarzını seçersiniz: Sert mi, esnek mi?

8 Mart'ta Laboratuvar'daki bir öğrencinin ona hediyesi

Laboratuvardaki üyeleri birbirine bağlamak son derece önemlidir. Araştırma alanları arasında bilgi alışverişi, güncellemeler ve paylaşım olmadan bunu yapmak zor olacaktır. Her haftanın başında, Laboratuvar üyeleri için bir araba dolusu yiyecek ve içecek getiriyorum ve hafta boyunca ne kadarının rahatça kullanılabileceğini hesaplıyorum. Grup üyelerinin araştırmaya odaklanabilmeleri, dikkatlerinin dağılmaması ve sabahtan akşama kadar çalışabilmeleri için destek olmaya çalışıyorum.

Benim de sizin gibi Laboratuvar'da bulunmam, birlikte çalışmam, toplantılar yapmam, sizinle ve diğer araştırma gruplarıyla tartışmam gerekiyor. Bunu yapamazsam, araştırma yönleri arasında koordinasyon olmaz veya çakışabilir, birbirlerini desteklemeyebilir, birbirlerinin ilerlemelerini güncelleyemezler...

Yönetim tarzım role göre değişiyor. Okulda meslektaşlarıma karşı çok nazik davranıyorum; araştırma grubunda ise kendimi oldukça katı, planlar ve ilerleme konusunda çok katı, net ödüller ve cezalar veren biri olarak görüyorum. Bunun sebebi muhtemelen her farklı iş türünde en iyiyi yakalama isteğim ve bunu çok doğal buluyorum.

Matematiğin en iyi çözümlere nasıl yol açabileceğinin somut bir örneği nedir?

Matematik özünde çok güzeldir. Hayattaki birçok problem matematik gerektirir. Örneğin, "Hanoi Bilim ve Teknoloji Üniversitesi'nden Hoan Kiem Gölü'ne mümkün olan en kısa sürede ve en az kırmızı ışıkla nasıl gidilir?" sorusu, en uygun cevabı bulmak için bir algoritma gerektiren bir problemdir. Teslimat ve lojistik için rota problemleri gibi çevremizdeki birçok problem de birer kombinatoryal optimizasyon problemidir... Hayatta optimize edilmiş bir çalışma gerekir ve optimize etmek için de matematiğe ihtiyaç vardır. Uygulamalı matematik artık büyüyen bir alan ve hayatta önemli bir rol oynuyor.

Örneğin, parametreleri zaman içinde sürekli değişen üretim ve lojistik problemlerinde her zaman en uygun çözümü bulamayız. Bu problemler birçok tamamlayıcı yöntem gerektirir, kabul edilebilir çözümler bulmayı ve yaklaşık yöntemler kullanmayı gerektirir. Matematiğin amacı mutlak sayılardır, ancak yaklaşık niceliklerle matematik yapmak aslında doğanın özüne yaklaşır ve optimizasyona yakındır.

Matematikten optimizasyona, yapay zekaya (YZ) uzanan yol uzun mu kısa mı?

Yapay zekâ, 1940'lar ve 1950'lerde ortaya çıktı. O dönemde Alan Turing, akıllı bilgisayarlar teorisini simüle etmek için "Turing makinesi" kavramını ortaya attı. 1950'lerde John McCarthy "yapay zekâ" terimini ortaya attı ve bir dil geliştirdi. 1970'ler ve 1980'lerde, karar alma problemlerini çözmek için uzman sistemler ve bulanık mantık gibi kavramlar geliştirildi. 1990'larda sinir ağları ve derin sinir ağları geliştirildi. 2010'larda yapay zekâ teknolojisi, otonom araçlar, sohbet robotları, tanıma ve dil işleme gibi birçok alana entegre edildi. Son zamanlarda yapay zekâ o kadar popüler hale geldi ki, hayatın her alanına girdi ve ülkeler için ilgi çekici bir konu haline geldi. Gelecekte, yapay zekâ, yaşamın daha fazla faaliyetine nüfuz ederek daha ileri ve daha derin bir gelişim için son derece verimli bir pazar olacak.

Haziran 2018'de Brezilya'nın Rio de Janeiro kentinde düzenlenen 2018 IEEE Hesaplamalı Zeka Dünya Kongresi'ne katılan ve rapor veren lisansüstü öğrenciler ve öğrencilerle birlikte

Birçok kişi, mevcut yapay zeka araştırmaları ve uygulamalarının asla gerçek bir "zeka" yaratmaya yol açmayacağına inanıyor. Siz bu görüş hakkında ne düşünüyorsunuz ve insan ile makine zekası arasındaki farkı neyin oluşturduğunu düşünüyorsunuz?

Alan Turing zamanında, insanlar, son derece büyük bir veri sistemiyle hesaplamaları iyi işleyebilen bir makine yaratılabilirse, bir noktada karmaşıklığının insan beynindeki sinir ağıyla eşit olacağına, yani yapay zekânın insan zekâsına ulaşabileceğine inanıyorlardı. Google gibi süper şirketlerle bu yönde yaklaşık 80 yıllık bir gelişmeden sonra, yapay zekânın bu hedefe ulaşmaktan hâlâ çok uzak olduğunu düşünüyorum. Mekanik olarak, insanların bilgiyi sentezlediği, algıladığı, öğrendiği, duygularını ifade ettiği söylenebilir... hesaplanabilir ve programlanabilir yollarla; bu mantığa göre, yapay zekâ hız ve verideki gelişmeler sayesinde insanlara yaklaşabilir ve onları geçebilir. Ancak, insan beyninde, yapay zekânın bu aşamadan çok uzak olduğunu veya asla ulaşamayacağını düşündüğüm belirli bir "mantıksız" mekanizma var.

İnsanların silah veya ekonomi yerine veriyi bir silah olarak kullanacağı bir zaman gelecek mi? Bu veri savaşının sonuçları ne olacak? İnsan dünyası ile makine dünyası arasında bir optimizasyon/dengeleme stratejisine ihtiyaç var mı?

Cüzdanımı kaybedebilirim, ama bilgisayarımı ve içindeki verileri kaybedemem. Yani, veri son derece önemli. Silahlı/ekonomili bir savaşta tahliye/pazarlık yapabiliriz...; ama verilerle hiçbir şey yapamayız. İnsanlar rekabet/savaşa hizmet etmek için bile büyük veri kullanıyor. Veri olmadan yapay zekanın hiçbir anlamı yok.

Veri savaşının sonuçları vahim olacak. Veri madenciliği ve kullanımı için etik standartların oluşturulması gerekecek.

İnsan-makine denge stratejisinden bahsetmek için biraz erken olabilir, ancak verileri ulusal bir varlık olarak koruma stratejisi son derece gerekli. Artık insanlar kişisel verilerini başkalarıyla paylaşırken de temkinli olmaya başlıyor. Google, Facebook veya TikTok gibi devlerle... verileri etkili bir şekilde kontrol etmez ve güvence altına almazsak, bu şirketlerin manipüle edip kullanabileceği değerli bir kaynağın açıkta kalmasına neden oluruz. Hükümetin okullar, bankalar gibi çok sayıda kişisel verinin depolandığı yerler için oldukça iyi veri yönetimi politikaları var; ancak insanların "bilinçsizce" yukarıda adı geçen devlere sağladığı verileri yönetmek kolay değil.

Doçent Dr. Huynh Thi Thanh Binh ve Ağustos 2023'te mezun olan Politeknik öğrencileri

Verinin yanı sıra bilgi aktarımının optimizasyonu da önemli olup, üzerinde çalıştığınız bir araştırma projesi için bu konu uygun mudur?

Evet, ekibim ve benim gurur duyduğumuz proje tam da bu. Kombinatoryal optimizasyon problemlerini çözmek için transfer öğrenmesi üzerine araştırma yapmak üzere VINIF Vakfı tarafından fonlandık. Projeye fon sağlayabilmek için ekibim, projeyi hazırlamak, yazmak ve pratikte elde edilebilecek en iyi ve en yakın sonuçlara ulaşmak için 9 ay harcadı. Proje, evrimde optimum bilgi aktarımı, eş evrimde bilgi aktarımı ve sinir ağlarında bilgi aktarımı üzerine araştırmaları içeriyor.

Buradaki aktarım, makineden makineye veya kişiden kişiye değil, yaşamdaki optimizasyon problemlerini etkili bir şekilde çözmek için bilgi aktarımı/bilgi paylaşımının incelenmesidir. Örneğin, bazı önemli problemler: robot kol problemi, ulaşımda rota problemi, askeri planlama…

Doçent Dr. Huynh Thi Thanh Binh, Stanford Üniversitesi, ABD

Son istatistikler, yapay zeka sektöründeki çalışanların Vietnam'da ilk üçte yer aldığını gösteriyor. Sizce yapay zeka trend bir çalışma alanı mı?

Yakın zamanda düzenlediğim bir konferans raporunda, Vietnam'daki yapay zeka mühendislerinin maaşlarını da özetledim ve oldukça iyi olduğunu gördüm. Yapay zeka ile ilgili birçok iş fırsatı var ve yakın gelecekte yapay zekanın hala çok cazip bir alan olacağını, iş bulmanın kolay olacağını ve yüksek gelir getireceğini düşünüyorum.

Teknoloji Üniversitesi ile nesillerdir ilişkisi olan birinin bakış açısından, günümüz Z kuşağı öğrencilerini önceki mezunlarla nasıl karşılaştırıyorsunuz?

Nereden bilmiyorum ama Bách khoa'daki Z kuşağı öğrencileriyle birlikte gittikçe daha iyiye gittiğinizi görüyorum. Çok iyisiniz. Çok zekisiniz, sadece anadalınızda değil, yabancı dillerde ve sosyal becerilerde de iyisiniz. Özellikle özerk bir sisteme geçişinizden bu yana Bách khoa giderek daha yetenekli öğrencileri kendine çekiyor.

Çalıştığım Bilişim Teknolojileri ve İletişim Fakültesi'nde, öğrencilerin geçmişte araştırma laboratuvarlarına erişimi çok kısıtlıydı. Ancak son yıllarda, öğrencilerin çoğu ilk yıllarından itibaren laboratuvarlarda yer alıyor ve coşkuyla ve yaratıcı bir şekilde çalışıyor. Hatta bazı öğrenciler laboratuvarlarımızı öğrenmek ve katılmak için inisiyatif bile aldı.

Sohbet için teşekkürler!

Thanhnien.vn