¿Qué oportunidad especial te ha mantenido vinculado a la Universidad de Ciencia y Tecnología de Hanoi desde tus días de estudiante hasta ahora? ¿Eres una persona que tiene miedo al cambio?
Soy miembro de la 37.ª generación de estudiantes de la carrera de Tecnologías de la Información (TI) de la escuela, pero en realidad he estado estudiando TI desde la secundaria. Luego estudié la universidad, el máster, el doctorado... todo en esta escuela.
En realidad, hubo momentos en que tuve la intención de estudiar en el extranjero, en Japón. En la universidad, estudié japonés durante 5 años patrocinado por el gobierno japonés para 20 excelentes estudiantes de K36, K37. Luego cayó directamente en la recesión económica de su país y esto se detuvo. Luego, al terminar mi maestría, el profesor Ho Tu Bao me presentó a un profesor muy prestigioso en Japón para ir allá a realizar una investigación, pero por razones subjetivas de mi parte (casarme), aún así me quedé en la Universidad Tecnológica. Es también por razones objetivas y subjetivas que todavía hago mi doctorado en la escuela y enseño allí hasta ahora.
Si digo que es el destino, me temo que exagero un poco, pero, sencillamente, esto me llegó de forma natural y fácil.
La profesora asociada, Dra. Huynh Thi Thanh Binh, asistió y presentó un informe en la conferencia líder sobre computación evolutiva, en julio de 2023 en Lisboa, Portugal.
En algunas conferencias recientes, la vi a menudo presentando resultados de investigaciones junto a muchas otras científicas. ¿Es esto una señal de una nueva generación de “feminismo” en la ciencia en la Politécnica?
La última vez que asistí a la conferencia del Fondo de Innovación Vingroup (VINIF), el Dr. Nguyen Phi Le, el Dr. Le Minh Thuy y yo presentamos un informe juntos, y había otra amiga, la Dra. Nguyen Cam Ly, que estaba en Japón y aún no había regresado. Fue una coincidencia, o una “correspondencia” entre nosotras, y no representativa de ninguna generación “feminista”. En el bloque de ingeniería de la escuela, hay pocos grupos con tantos miembros femeninos como mi grupo, probablemente sólo menos que los grupos de investigación en los bloques de economía o de idiomas extranjeros de la escuela. Otro punto especial es que cada año mi grupo publica en conferencias importantes alrededor del mundo, y luego mi grupo y yo asistimos a conferencias para ampliar las oportunidades de intercambio con grupos de investigación sólidos.
Se sabe que ella dirige un gran laboratorio en la escuela y también da clases. Para realizar bien la concurrencia, ¿hay algún proceso de optimización que deba aplicarse?
Actualmente soy el jefe de un equipo de investigación de optimización de unas 40 personas. La carga de trabajo es grande en mi opinión; Normalmente voy a trabajar desde temprano en la mañana hasta las 6-7 de la tarde, incluido el sábado. Para mí el trabajo es como la comida y la bebida diaria, y siempre hay un cambio de platos porque cada semana hay un nuevo descubrimiento de este o aquel grupo. Eso me hace sentir emocionado.
Para optimizar mi trabajo, a menudo tengo que establecer objetivos, planificar, asignar el tiempo razonablemente y nunca olvidarme de los plazos.
Momentos de ensueño con colores y pinceles
¿Una ética de trabajo impresionante, detrás de una figura esbelta?
Creo que un cuerpo de luz me ayuda a tener más energía para pensar, investigar y crear. Por supuesto que también tienes que sentirte cómodo con tu estado.
También aprendo piano, porque también quiero hacer algo armonioso para la vida, tener algo más de sabor en la vida. La música es en realidad matemáticas, como el lenguaje o la evolución de las cosas en la naturaleza.
Para unir a los miembros del laboratorio, ¿qué estilo de gestión eliges: firme o flexible?
Un regalo de un estudiante del laboratorio para ella el 8 de marzo.
Es muy importante crear vínculos entre los miembros del laboratorio. Sin intercambio, actualización y puesta en común entre direcciones de investigación, sería difícil hacerlo. Todos los lunes por la mañana, traigo un carrito lleno de comida y bebidas para el laboratorio, calculando lo suficiente para usar cómodamente durante la semana. Intento brindar apoyo para que los miembros del equipo puedan concentrarse únicamente en la investigación, no distraerse y puedan trabajar desde la mañana hasta la noche.
También tengo que estar siempre presente en el Laboratorio como vosotros, trabajando juntos, reuniéndome, intercambiando con vosotros y con otros grupos de investigación. Si esto no se hace, no habrá coordinación entre las direcciones de investigación, o pueden superponerse, no apoyarse entre sí y no actualizarse mutuamente sus avances...
Mi estilo de gestión varía según el puesto. En la escuela, yo era muy amable con mis compañeros; En el grupo de investigación me considero bastante duro, muy puntual y en el tiempo previsto, con premios y castigos claros. La razón probablemente viene del deseo de optimizar en cada tipo de trabajo diferente, y esto me parece muy natural.
¿Cuál es un ejemplo concreto de cómo las matemáticas pueden conducir a soluciones óptimas?
Las matemáticas son hermosas en su esencia. Muchos problemas en la vida requieren matemáticas. Por ejemplo, "cómo llegar desde la Universidad de Ciencia y Tecnología de Hanoi al lago Hoan Kiem lo más rápido y con menos luces rojas" es un problema que requiere un algoritmo para encontrar la respuesta óptima. Muchos problemas que nos rodean, como los problemas de rutas para entregas y logística, también son problemas de optimización combinatoria... La vida necesita trabajos optimizados, y para optimizarlos se necesitan matemáticas. Las matemáticas aplicadas también son hoy en día un campo muy desarrollado y juegan un papel importante en la vida.
No siempre podemos encontrar la solución óptima, por ejemplo para problemas de producción y logística donde los parámetros cambian continuamente a lo largo del tiempo. Estos problemas requieren múltiples métodos complementarios, encontrar soluciones aceptables y utilizar métodos aproximados. El objeto de las matemáticas son los números absolutos, pero hacer matemáticas con cantidades aproximadas en realidad se aproxima a la esencia de la naturaleza y está cerca de lo óptimo.
De las matemáticas, la optimización hasta la inteligencia artificial (IA), ¿un camino largo o corto?
La IA comenzó en las décadas de 1940 y 1950. En ese momento, Alan Turing introdujo el concepto de "máquina de Turing" para simular la teoría de las computadoras inteligentes. En la década de 1950, John McCarthy acuñó el término "inteligencia artificial" y desarrolló el lenguaje. Durante las décadas de 1970 y 1980, se desarrollaron conceptos como sistemas expertos y lógica difusa para resolver problemas de toma de decisiones. En la década de 1990 se produjo el desarrollo de redes neuronales y redes neuronales profundas. En la década de 2010, la tecnología de IA se integró en muchos campos, incluidos los automóviles autónomos, los chatbots, el reconocimiento y el procesamiento del lenguaje. Recientemente, la IA se ha vuelto tan popular que ha entrado en todos los aspectos de la vida y es un tema de preocupación para los países. En el futuro, la IA será un mercado extremadamente fértil para un desarrollo más profundo y progresivo, penetrando en más actividades de la vida.
Con estudiantes de posgrado y estudiantes que asisten y presentan informes en el Congreso Mundial IEEE 2018 sobre Inteligencia Computacional en Río de Janeiro, Brasil, en junio de 2018
Mucha gente cree que la investigación y las aplicaciones actuales de la IA nunca alcanzarán la etapa de crear una verdadera "inteligencia". ¿Qué opinas de este punto de vista y qué crees que marca la diferencia entre la inteligencia humana y la de las máquinas?
En la época de Alan Turing, la gente creía que si se pudiera crear una máquina que pudiera procesar bien los cálculos con un sistema de datos extremadamente grande, entonces, en algún momento, su complejidad sería igual a la red neuronal del cerebro humano; es decir, la IA podría alcanzar la inteligencia humana. Después de unos 80 años de desarrollo en esa dirección con megaempresas como Google, creo que la IA todavía está lejos de lograr ese objetivo. Mecánicamente, podemos decir que los humanos sintetizamos información, percibimos, aprendemos, expresamos emociones… de formas que pueden ser calculadas y programadas; Según esa lógica, la IA puede acercarse y superar a los humanos gracias a las mejoras en la velocidad y los datos. Sin embargo, hay un cierto mecanismo "ilógico" en el cerebro humano que creo que la IA está lejos de alcanzar, o nunca podrá alcanzar, ese estado.
¿Llegará un momento en que los humanos usemos los datos como arma, en lugar de armas o como economía? ¿Cuáles serán las consecuencias de esta guerra de datos? ¿Es necesaria una estrategia de optimización/equilibrio entre el mundo humano y el mundo de las máquinas?
Puedo perder mi billetera, pero no puedo perder mi computadora y los datos que contiene. Dicho esto, los datos son extremadamente importantes. Guerra por armas/economía, podemos evacuar/negociar…; Pero con los datos no podemos hacer nada. La gente también utiliza el big data para favorecer la competición o la guerra. La IA sin datos no tiene sentido.
Las consecuencias de la guerra de datos serán nefastas. Se han establecido normas éticas para la extracción y utilización de datos.
Quizás sea prematuro hablar de una estrategia de equilibrio entre humanos y máquinas, pero una estrategia para proteger los datos como un activo nacional es esencial. La gente también empieza a ser cautelosa a la hora de proporcionar datos personales a terceros. Con gigantes como Google, Facebook o TikTok..., si no controlamos y aseguramos los datos de forma efectiva, dejaremos un recurso valioso flotando para que estas empresas lo manipulen y utilicen. El gobierno tiene políticas de gestión de datos bastante buenas para lugares que almacenan muchos datos personales, como escuelas, bancos...; Pero gestionar los datos que la gente proporciona "inconscientemente" a los gigantes no es sencillo.
Profesora adjunta, Dra. Huynh Thi Thanh Binh y estudiantes de la Politécnica que se gradúan en agosto de 2023
Además de los datos, también es importante optimizar la transferencia de información. ¿Es relevante para el proyecto de investigación en el que estás trabajando?
Sí, ese es el proyecto del que mi equipo y yo estamos muy orgullosos, cuando fuimos financiados por la Fundación VINIF para investigar sobre el aprendizaje por transferencia para resolver problemas de optimización combinatoria. Para conseguir financiación para el proyecto, mi equipo pasó 9 meses preparando, redactando y revisando la propuesta para que fuera la mejor y más cercana a los resultados que se pudieran lograr en la realidad. El proyecto implica la investigación sobre la transferencia óptima de conocimientos en evolución, la transferencia de información en coevolución y la transferencia de información en redes neuronales.
La transferencia aquí no es de máquina a máquina o de persona a persona, sino que es el estudio de la transferencia de información/intercambio de información para resolver problemas de optimización en la vida de manera efectiva. Por ejemplo, algunos problemas importantes: problema del brazo robótico, problema de ruta en el transporte, planificación en el ámbito militar...
Profesora asociada, Dra. Huynh Thi Thanh Binh, Universidad de Stanford, EE.UU.
Las estadísticas recientes muestran que el personal de la industria de IA recibe salarios que se encuentran entre los 3 mejores en Vietnam. En su opinión, ¿es la IA un campo de estudio de moda?
En un informe de una conferencia reciente, también resumí el salario de los ingenieros de IA en Vietnam y lo encontré muy bueno. Hay muchas oportunidades en trabajos relacionados con IA y creo que en el futuro cercano, la IA seguirá siendo un campo muy atractivo, fácil de encontrar trabajos y con altos ingresos.
Desde la perspectiva de alguien que ha estado asociado con la Universidad de Ciencia y Tecnología durante muchas generaciones, ¿cómo compara la generación actual de la Generación Z con los ex alumnos anteriores?
No sé dónde, pero con los estudiantes de la Generación Z en la Politécnica, veo que ustedes están mejorando cada vez más. Muy bien. Eres muy inteligente, no sólo eres bueno en tu especialidad sino también en idiomas extranjeros y habilidades blandas. En particular, desde que se pasó a un mecanismo autónomo, la Politécnica ha atraído cada vez más a estudiantes talentosos.
En la Escuela de Tecnologías de la Información y las Comunicaciones donde trabajo, los estudiantes anteriormente tenían poco acceso a los laboratorios de investigación. Sin embargo, en los últimos años, la mayoría de los estudiantes han estado en el Laboratorio desde sus primeros años, trabajando con mucho entusiasmo y creatividad. Incluso hay estudiantes que acaban de ingresar a la escuela y han informado de manera proactiva sobre nuestros Laboratorios para participar.
¡Gracias por la charla!
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