Доцент, доктор Хьюїнь Тхі Тхань Бінь: «Оптимізація часто полягає у слідуванні природі»

Яка особлива можливість об’єднала вас з Ханойським університетом науки і технологій ще зі студентських років? Ви боїтеся змінювати середовище?

Я належу до 37-го покоління студентів, які спеціалізуються на інформаційних технологіях (ІТ) у цьому навчальному закладі, але насправді я вивчаю ІТ ще зі школи. Потім я навчався в університеті, магістратурі, докторантурі... і все це в цьому навчальному закладі.

Власне, були часи, коли я мав намір навчатися за кордоном, у Японії. Коли я навчався в коледжі, я вивчав японську мову протягом 5 років за спонсорства японського уряду для 20 відмінників K36 та K37. Потім у сусідній країні почалася економічна рецесія, тому навчання було призупинено. Потім, коли я закінчив магістратуру, професор Хо Ту Бао познайомив мене з дуже престижним професором у Японії, щоб я поїхав туди проводити дослідження, але через суб'єктивні причини з мого боку (одружився) я все ж залишився в Технологічному університеті. Також через об'єктивні та суб'єктивні причини я досі навчаюся в цьому університеті на докторантурі та викладаю там.

Якщо я скажу, що це була доля, боюся, це трохи перебільшення, але, якщо сказати простіше, це сталося зі мною природно та м’яко.

Доцент, доктор Хюїнь Тхі Тхань Бінь, відвідав та представив доповідь на провідній конференції з еволюційних обчислень у липні 2023 року в Лісабоні, Португалія.

На деяких нещодавніх конференціях я бачила, як ви часто презентували результати досліджень разом з багатьма іншими жінками- науковцями . Чи є це ознакою нового покоління «фемінізму» в науці в Політехнічному інституті?

Минулого разу, коли я була на конференції Фонду інновацій Vingroup (VINIF), ми разом виступали з доповідями доктор Нгуєн Фі Ле та доктор Ле Мінь Туї, а також була ще одна студентка, доктор Нгуєн Кам Лі, яка була в Японії та ще не повернулася. Це був збіг обставин або «симпатія» між нами, і це не представляло жодного «феміністичного» покоління. У школі на інженерному факультеті мало груп з такою кількістю жінок, як моя група, мабуть, лише менше, ніж дослідницьких груп на факультетах економіки чи іноземних мов. Ще один особливий момент полягає в тому, що щороку моя група публікується на провідних світових конференціях, а потім ми з моєю групою відвідуємо конференцію, щоб розширити можливості обміну досвідом з сильними дослідницькими групами.

Відомо, що ви керуєте великою лабораторією в школі, а також викладаєте. Чи потрібно застосовувати якийсь процес оптимізації, щоб добре це робити?

Наразі я очолюю дослідницьку групу з оптимізації, що складається приблизно з 40 осіб. Я вважаю, що робоче навантаження велике; зазвичай я працюю з раннього ранку до 18-19 години, включаючи суботу. Для мене робота — це як щоденна їжа та напої, і страви завжди змінюються, бо щотижня з'являються нові відкриття від однієї чи іншої групи. Це мене надихає.

Щоб оптимізувати свою роботу, мені часто доводиться ставити цілі, планувати, розумно розподіляти час і ніколи не забувати про дедлайни.

Мрійливі моменти з кольорами та пензлями

Вражаюча працездатність, що стоїть за стрункою фігурою?

Я думаю, що світлове тіло допомагає мені мати більше енергії для роздумів, досліджень та творчості. Звичайно, ви повинні почуватися комфортно у своєму стані.

Я також навчився грати на фортепіано, бо хотів робити щось гармонійне в житті, мати щось більш насичене смаком. Музика — це насправді математика, подібна до мови чи розвитку речей у природі.

Щоб об'єднати членів лабораторії, який стиль управління ви оберете: твердий чи гнучкий?

Подарунок від студента з лабораторії їй на 8 березня

Об’єднання учасників Лабораторії надзвичайно важливе. Без обміну, оновлень та спільного використання інформації між дослідницькими напрямками це буде важко зробити. Щоранку на початку тижня я приношу візок з їжею та напоями для учасників Лабораторії, розраховуючи, скільки їм зручно використовувати протягом тижня. Я намагаюся підтримувати учасників групи, щоб вони могли зосередитися на дослідженні, не відволікатися та могли працювати з ранку до вечора.

Я також маю бути присутнім у Лабораторії, як і ви, працювати разом, зустрічатися, обговорювати з вами та іншими дослідницькими групами. Якщо я не можу цього зробити, не буде координації між напрямками досліджень, або вони можуть перетинатися, не підтримувати одне одного, не оновлювати інформацію про прогрес одне одного...

Мій стиль управління залежить від посади. У школі я дуже лагідний зі своїми колегами; у дослідницькій групі я вважаю себе досить суворим, дуже суворим щодо планів та прогресу, з чіткими винагородами та покараннями. Причина, ймовірно, полягає в бажанні оптимізувати кожен вид роботи, і я вважаю це цілком природним.

Який конкретний приклад того, як математика може призвести до оптимальних рішень?

По суті, математика дуже красива. Багато життєвих проблем потребують математики. Наприклад, «як дістатися з Ханойського університету науки і технологій до озера Хоан Кієм якомога швидше та з найменшою кількістю червоних сигналів світлофора» – це проблема, яка вимагає алгоритму для знаходження оптимальної відповіді. Багато проблем навколо нас, такі як проблеми маршрутизації доставки та логістики, також є комбінаторними задачами оптимізації... Життя потребує оптимізованої роботи, і для оптимізації роботи потрібна математика. Прикладна математика зараз є галуззю, що розвивається, і відіграє важливу роль у житті.

Ми не завжди знаходимо оптимальне рішення, наприклад, для задач у виробництві та логістиці з параметрами, які безперервно змінюються з часом. Ці задачі вимагають багатьох додаткових методів, потребують пошуку прийнятних рішень та використання наближених методів. Об'єктом математики є абсолютні числа, але математичні обчислення з наближеними величинами насправді наближаються до сутності природи та близькі до оптимізації.

Від математики, оптимізації до штучного інтелекту (ШІ) – це довгий чи короткий шлях?

Штучний інтелект (ШІ) виник у 1940-х та 1950-х роках. У той час Алан Тюрінг запровадив концепцію «машини Тюрінга» для моделювання теорії інтелектуальних комп'ютерів. У 1950-х роках Джон Маккарті запровадив термін «штучний інтелект» та розробив мову програмування. У 1970-х та 1980-х роках для вирішення задач прийняття рішень були розроблені такі концепції, як експертні системи та нечітка логіка. У 1990-х роках з'явилися нейронні мережі та глибокі нейронні мережі. У 2010-х роках технологія ШІ була інтегрована в багато галузей, включаючи безпілотні автомобілі, чат-боти, розпізнавання та обробку мови. Останнім часом ШІ став настільки популярним, що увійшов у кожен аспект життя та є темою, що цікавить країни. У майбутньому ШІ буде надзвичайно родючим ринком для подальшого та глибшого розвитку, проникаючи в більше видів діяльності.

З аспірантами та студентами, які відвідали та виступили з доповідями на Всесвітньому конгресі IEEE з обчислювального інтелекту 2018 року в Ріо-де-Жанейро, Бразилія, у червні 2018 року

Багато людей вважають, що сучасні дослідження та застосування штучного інтелекту ніколи не призведуть до створення справжнього «інтелекту». Що ви думаєте про цю точку зору, і в чому, на вашу думку, полягає різниця між людським та машинним інтелектом?

За часів Алана Тюрінга люди вірили, що якщо можна створити машину, яка могла б добре обробляти обчислення з надзвичайно великою системою даних, то в певний момент її складність дорівнюватиме нейронній мережі в людському мозку – тобто ШІ міг би досягти людського інтелекту. Після приблизно 80 років розвитку в цьому напрямку з такими суперкомпаніями, як Google, досі, я думаю, що ШІ все ще далекий від досягнення цієї мети. Механічно можна сказати, що люди синтезують інформацію, сприймають, навчаються, виражають емоції... способами, які можна розрахувати та запрограмувати; згідно з цією логікою, ШІ може наблизитися до людей і перевершити їх завдяки покращенню швидкості та даних. Однак, у людському мозку існує певний «нелогічний» механізм, який, на мою думку, далекий від цього стану або ніколи не зможе його досягти.

Чи настане час, коли люди використовуватимуть дані як зброю, а не як зброю чи економіку? Якими будуть наслідки цієї війни даних? Чи потрібна стратегія оптимізації/балансування між світом людей та світом машин?

Я можу втратити свій гаманець, але я не можу втратити свій комп'ютер і дані на ньому. Тобто, дані надзвичайно важливі. У війні зі зброєю/економікою ми можемо евакуюватися/вести переговори…; але з даними ми нічого не можемо зробити. Люди навіть використовують великі дані для потреб конкуренції/війни. Штучний інтелект без даних не має сенсу.

Наслідки війни даних будуть жахливими. Доведеться встановити етичні стандарти для збору та використання даних.

Можливо, ще зарано говорити про стратегію балансу між людиною та машиною, але стратегія захисту даних як національного надбання є вкрай необхідною. Зараз люди також починають бути обережними, надаючи персональні дані третій стороні. З такими гігантами, як Google, Facebook чи TikTok..., якщо ми не контролюватимемо та не захищатимемо дані ефективно, ми залишимо цінний ресурс у вільному доступі для маніпулювання та використання цими компаніями. Уряд має досить добру політику управління даними для місць, де зберігається багато персональних даних, таких як школи, банки...; але керувати даними, які люди «підсвідомо» надають вищезгаданим гігантам, непросто.

Доцент, доктор Хьюнь Тхі Тхань Бінь та студенти політехнічного інституту, випускники яких відбудуться у серпні 2023 року

Окрім даних, важлива також оптимізація передачі інформації, і чи актуальна вона для дослідницького проєкту, над яким ви працюєте?

Так, це той проект, яким ми з моєю командою дуже пишаємося, коли ми отримали фінансування від Фонду VINIF на дослідження трансферного навчання для вирішення задач комбінаторної оптимізації. Щоб отримати фінансування для проекту, моя команда витратила 9 місяців на підготовку, написання та перегляд пропозиції, щоб зробити її найкращою та найближчою до результатів, яких можна досягти на практиці. Проект включає дослідження оптимальної передачі знань в еволюції, передачі інформації в коеволюції та передачі інформації в нейронних мережах.

Передача тут не стосується від машини до машини чи від людини до людини, а є вивченням передачі/обміну інформацією для ефективного вирішення задач оптимізації в житті. Наприклад, деякі важливі проблеми: проблема роботизованої руки, проблема маршрутизації в транспорті, планування у військовій справі…

Доцент, д-р Huynh Thi Thanh Binh Стенфордського університету, США

Остання статистика показує, що працівники галузі штучного інтелекту отримують зарплати, які входять до трійки лідерів у В'єтнамі. На вашу думку, чи є штучний інтелект модною галуззю навчання?

У нещодавній доповіді на конференції я також підсумував зарплату інженерів зі штучного інтелекту у В'єтнамі та виявив, що вона дуже хороша. Існує багато можливостей для роботи, пов'язаної зі штучним інтелектом, і я думаю, що найближчим часом штучний інтелект все ще буде дуже привабливою галуззю, де легко знайти роботу та забезпечуватиме високий дохід.

З точки зору людини, яка пов'язана з Технологічним університетом протягом багатьох поколінь, як ви порівнюєте нинішніх студентів покоління Z з колишніми випускниками?

Не знаю звідки, але зі студентами покоління Z у Бач Кхоа я бачу, що ви стаєте дедалі кращими. Дуже добре. Ви дуже розумні, не лише добре володієте своєю спеціальністю, а й іноземними мовами та розвинені у сфері соціальними навичками. Особливо, після переходу на автономний механізм навчання, Бач Кхоа приваблює дедалі більше талановитих студентів.

У Школі інформаційних технологій та комунікацій, де я працюю, студенти раніше мали обмежений доступ до дослідницьких лабораторій. Однак в останні роки більшість студентів відвідують лабораторії з перших років навчання, працюючи з ентузіазмом та творчо. Деякі студенти навіть проявили ініціативу, щоб дізнатися про наші лабораторії та взяти в них участь.

Дякую за розмову!

Thanhnien.vn