Eso depende del * estilo * de IA que creas que ganará a lo grande en el futuro.
Estoy trabajando en el borde sangrante, y no es el borde sangrante habitual. Así que te daré un consejo desde mi perspectiva. No es convencional
- Aprende psicología cognitiva de adentro hacia afuera. Satura tu cabeza con ella. (El libro de Psicología Cognitiva de Eysenck y Keane es el estándar de oro aquí). No te dejes desanimar por las personas con inteligencia artificial que se burlan, y sobre todo no desarrollan la actitud de que la psicología mental es basura o irrelevante.
- Comprender sistemas complejos. Obtenga SOLAMENTE un libro de antecedentes, no se sumerja en un libro técnico de sistemas complejos. Mitchell Waldrop escribió el clásico, hace mucho tiempo. Lee esto al revés y hacia adelante hasta que se haya filtrado en tu alma. Tenga en cuenta en ese momento que todo el campo de la IA está potencialmente en grandes problemas.
- Obtenga un libro de IA de la década de 1980 y léalo como información de fondo. ¡No leas a Russell y Norvig primero! Hagas lo que hagas, eso sería un error. Recomiendo Charniak y McDermott, Inteligencia Artificial. Trate de recordar que este es el tipo de cosas que solía hacerse.
- Luego, comprenda que a fines de la década de 1980 ocurrieron dos revoluciones. Las primeras revoluciones fueron en redes neuronales. Lea tanto como pueda de los dos volúmenes de McClelland y Rumelhart llamados Procesamiento distribuido paralelo. Los capítulos de introducción y el capítulo final son buenos, y algunos (pero no todos) intermedios.
- Finalmente, comprende la segunda revolución. A fines de la década de 1980 hubo una guerra civil dentro de la comunidad de IA. Escuchas muy poco sobre esto en estos días porque a las personas que ganaron esa guerra no les gusta hablar de eso. Se llamó la batalla entre los Neats y los Scruffs. Al final de la guerra civil, un grupo de matemáticos fanáticos expulsó a todas las personas orientadas a la psicología de la IA, y a todas las personas que pensaban que la IA podría tratarse de experimentos empíricos o sistemas complejos (este último estaba en su infancia). Los vencedores en esa guerra civil odiaban la psicología con venganza, y se aseguraron de que cada investigador de IA desde ese punto tuviera que ser un matemático fanático, como ellos, o serían expulsados del campo. Los libros de texto fueron reescritos para reflejar los prejuicios de los vencedores, y así es como nació el libro de texto de Russell y Norvig.
Esa secuencia es cómo llegamos a donde estamos hoy … con una advertencia. El campo de las redes neuronales se oscureció por un tiempo, luego resurgió como Aprendizaje profundo. Y cuando llegó Deep Learning, de repente se hizo evidente que los extremistas que se hicieron cargo de la IA a fines de la década de 1980, los representados por el libro de texto de Russell y Norvig, crearon un período de más de 20 años (1987 a 2007) cuando el progreso fue basura ( esencialmente, el único progreso fue que las computadoras se hicieron más rápidas y enmascararon el hecho de que no surgían nuevas ideas de los laboratorios de IA).
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Resumen. Estamos en un punto peculiar en la historia de la IA. Si quieres vivir en el pasado, lee Russell y Norvig. Si desea subirse al carro de Deep Learning, siéntase libre de aprender todas las redes neuronales que pueda e ir con eso. Pero tenga en cuenta que si tengo algo que decir al respecto, el carro DL será reemplazado en los próximos años por algo radicalmente nuevo, y requerirá una comprensión extremadamente profunda de la psicología cognitiva Y las redes neuronales. Puedes ignorar ese consejo si quieres. Pero no vengas a llorar si descubres que ignoraste el consejo y perdiste tu tiempo.
Buena suerte.
