Какая особая судьба привязала вас к Ханойскому университету науки и технологий еще со студенческих лет? Вы из тех, кто боится перемен в обстановке?
Я являюсь представителем 37-го поколения студентов, специализирующихся на информационных технологиях (ИТ) в этой школе, но на самом деле я изучаю ИТ со средней школы. Затем я учился в университете, магистратуре, докторантуре... все в этой школе.
На самом деле, были времена, когда я намеревался учиться за границей в Японии. Когда я учился в колледже, я изучал японский язык в течение 5 лет, спонсируемый японским правительством для 20 отличников K36 и K37. Затем это попало прямо на экономический спад в соседней стране, поэтому это было приостановлено. Затем, когда я закончил магистратуру, профессор Хо Ту Бао познакомил меня с очень престижным профессором в Японии, чтобы я проводил там исследования, но из-за субъективных причин с моей стороны (жениться) я все равно остался в Технологическом университете. Также из-за этих объективных и субъективных причин я все еще учусь в аспирантуре в школе и преподаю там до сих пор.
Если я скажу, что это судьба, то, 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- учеными . Является ли это признаком нового поколения «феминизма» в науке в Политехническом?
В последний раз, когда я присутствовал на конференции Vingroup Innovation Fund (VINIF), доктор Нгуен Фи Ле, доктор Ле Минь Туй и я выступали вместе, и была еще одна студентка, доктор Нгуен Кам Ли, которая была в Японии и еще не вернулась. Это было совпадением или «симпатией» между нами, и она не представляла никакое «феминистское» поколение. В инженерном блоке в школе мало групп с таким же количеством женщин-участниц, как в моей группе, возможно, только меньше, чем в исследовательских группах в экономических или иностранных языках в школе. Еще одним особым моментом является то, что каждый год моя группа публикуется на ведущих конференциях по всему миру, а затем моя группа и я посещаем конференцию, чтобы расширить возможность обмена с сильными исследовательскими группами.
Я понимаю, что вы управляете большой лабораторией в школе, а также преподаете. Есть ли какой-либо процесс оптимизации, который нужно применить, чтобы сделать это хорошо?
В настоящее время я являюсь руководителем группы исследований оптимизации, состоящей примерно из 40 человек. Я считаю, что объем работы большой; обычно я работаю с раннего утра до 6-7 вечера, включая субботу. Для меня работа — это как ежедневная еда и питье, и всегда есть смена блюд, потому что каждую неделю появляется новое открытие от той или иной группы. Это заставляет меня чувствовать себя взволнованным.
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?
Я думаю, что легкое тело помогает мне иметь больше энергии для размышлений, исследований и творчества. Конечно, вам должно быть комфортно в вашем состоянии.
Я также учусь играть на фортепиано, потому что я хочу сделать что-то гармоничное для жизни, чтобы иметь что-то более ароматное. Музыка на самом деле является математикой, похожей на язык или развитие вещей в природе.
Какой стиль управления вы выберете, чтобы объединить участников лаборатории: жесткий или гибкий?
Подарок от студента Лаборатории ей на 8 Марта
Очень важно объединять участников в Лаборатории. Без общения, обновлений и обмена между направлениями исследований это будет сложно сделать. Каждое утро в начале недели я привожу тележку с едой и напитками для участников Лаборатории, рассчитывая, сколько им будет комфортно употреблять в течение недели. Я стараюсь поддерживать участников группы, чтобы они могли сосредоточиться на своих исследованиях, не отвлекаясь, и могли работать с утра до вечера.
Я также должен всегда присутствовать в Лаборатории, как и вы, работая вместе, встречаясь вместе, обсуждая с вами и другими исследовательскими группами. Если я не смогу этого сделать, не будет никакой координации между направлениями исследований, или они могут пересекаться, не поддерживать друг друга, не обновлять прогресс друг друга...
Мой стиль управления меняется в зависимости от роли. В школе я очень мягок с коллегами; в исследовательской группе я считаю себя довольно строгим, очень пунктуальным и пунктуальным, с четкими поощрениями и наказаниями. Причина, вероятно, в желании оптимизировать каждый отдельный тип работы, и я нахожу это очень естественным.
Приведите конкретный пример того, как математика может привести к оптимальным решениям?
По сути, математика прекрасна. Многие проблемы в жизни требуют математики. Например, «как добраться от Ханойского университета науки и технологий до озера Хоан Кием как можно быстрее и с наименьшим количеством красных светофоров» — это проблема, которая требует алгоритма для нахождения оптимального ответа. Многие проблемы вокруг нас, такие как проблемы маршрутизации для доставки и логистики, также являются проблемами комбинаторной оптимизации... Жизни нужна оптимизированная работа, 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 в производстве и логистике с параметрами, которые непрерывно меняются с течением времени. Эти задачи требуют множества дополнительных методов, требуют нахождения приемлемых решений и использования приближенных методов. Объектом математики являются абсолютные числа, но выполнение математических задач с приближенными величинами на самом деле приближает к сути природы и близко к оптимизации.
От математики и оптимизации к искусственному интеллекту (ИИ) — длинный или короткий путь?
ИИ появился в 1940-х и 1950-х годах. В то время Алан Тьюринг ввел понятие «машина Тьюринга» для моделирования теории интеллектуальных компьютеров. В 1950-х годах Джон Маккарти ввел термин «искусственный интеллект» и разработал язык. В 1970-х и 1980-х годах были разработаны такие концепции, как экспертные системы и нечеткая логика для решения задач принятия решений. В 1990-х годах появились нейронные сети и глубокие нейронные сети. В 2010-х годах технология ИИ была интегрирована во многие области, включая беспилотные автомобили, чат-ботов, распознавание и обработку языка. В последнее время ИИ стал настолько популярным, что вошел во все аспекты жизни и является темой, представляющей интерес для стран. В будущем ИИ станет чрезвычайно плодородным рынком для более глубокого и дальнейшего развития, проникая во все большее количество видов деятельности 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 приложения ИИ никогда не приведут к созданию настоящего «интеллекта». Что вы думаете об этой точке зрения, и в чем, по вашему мнению, разница между человеческим и машинным интеллектом?
Во времена Алана Тьюринга люди верили, что если создать машину, которая сможет хорошо обрабатывать вычисления с чрезвычайно большой системой данных, то в какой-то момент ее сложность сравняется с нейронной сетью в человеческом мозге — то есть ИИ сможет достичь человеческого интеллекта. После примерно 80 лет развития в этом направлении с такими суперкомпаниями, как Google, до сих пор, я думаю, ИИ все еще далек от возможности достичь этой цели. Механически можно сказать, что люди синтезируют информацию, воспринимают, учатся, выражают эмоции... способами, которые можно вычислить и запрограммировать; согласно этой логике, ИИ может приблизиться к людям и превзойти их благодаря улучшениям в скорости и данных. Однако в человеческом мозге есть определенный «нелогичный» механизм, от которого, как я думаю, ИИ далек или никогда не сможет достичь этого состояния.
Наступит ли время, когда люди будут использовать данные как оружие, а не пушки или экономику? Каковы будут последствия этой войны данных? Нужна ли стратегия оптимизации/балансировки между миром людей и миром машин?
Я могу потерять свой кошелек, но я не могу потерять свой компьютер и данные в нем. То есть, 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 обслуживания конкуренции/войны. ИИ без данных бессмыслен.
Последствия войны данных будут ужасными. Установлены этические стандарты добычи и использования данных.
Возможно, еще рано говорить о стратегии баланса между человеком и машиной, но стратегия защиты данных как национального актива крайне необходима. Теперь люди также начинают проявлять осторожность при предоставлении персональных данных другой стороне. С такими гигантами, как Google, Facebook или TikTok..., если мы не будем эффективно контролировать и защищать данные, мы оставим ценный ресурс в свободном доступе для этих компаний, чтобы они могли им манипулировать и использовать его. У правительства есть довольно хорошие политики управления данными для мест, где хранится много персональных данных, таких как школы, банки...; но управление данными, которые люди «бессознательно» предоставляют этим гигантам, не является простым.
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 я и моя команда очень гордимся, когда мы получили финансирование от VINIF Foundation на исследования по передаче обучения для решения задач комбинаторной оптимизации. Чтобы получить финансирование для проекта, моя команда потратила 9 месяцев на подготовку, написание и пересмотр предложения, чтобы сделать его лучшим и наиболее близким к результатам, которые могут быть достигнуты на практике. Проект включает исследования по оптимальной передаче знаний в эволюции, передаче информации в коэволюции и передаче информации в нейронных сетях.
Передача здесь не от машины к машине или от человека к человеку, а изучение передачи информации/обмена информацией для эффективного решения задач оптимизации в жизни. Например, некоторые важные проблемы: проблема руки робота, проблема маршрутизации в транспорте, планирование в военной сфере...
Доцент, доктор Хуинь Тхи Тхань Бинь в Стэнфордском университете, США
Последние статистические данные показывают, что работники отрасли ИИ получают зарплату в топ-3 во Вьетнаме. По вашему мнению, ИИ — это модная область изучения?
В недавнем отчете конференции я также подвел итоги зарплаты инженеров ИИ во Вьетнаме и обнаружил, что она действительно очень хорошая. Существует много возможностей для работы, связанной с ИИ, и я думаю, что в ближайшем будущем ИИ по-прежнему будет очень привлекательной областью, с легким поиском работы и высоким доходом.
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, но со студентами поколения Z в Политехническом, я вижу, что вы становитесь все лучше и лучше. Очень хорошо. Вы очень умны, не только хороши в своей специальности, но и в иностранных языках и гибких навыках. Тем более, что с тех пор, как Политехнический перешел на автономный механизм, он привлекает все больше и 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 находятся в лабораториях с первых лет, работая с энтузиазмом и творчески. Некоторые студенты даже проявили инициативу, чтобы узнать о наших лабораториях и присоединиться.
Спасибо за беседу!
Комментарий (0)