Cómo contribuir al campo de la IA además de investigar

Hola phat pham

Hay muchas maneras en las que puede contribuir al campo además de hacer investigación, algunas implicarían ayudar de manera más o menos indirecta a los investigadores, otras intentarán atraer más personas / recursos a la investigación.

Una muy importante, como dice Ben Miller-Jacobson , es crear conjuntos de datos anotados. Cuantos más datos tenga uno, mejor es entrenar modelos. Se gasta mucho tiempo del investigador en trabajos repetitivos como este, diría que hacer conjuntos de datos realmente buenos lo calificaría como algún tipo de investigador asistente, pero el kilometraje de otras personas puede variar.

Otra área en la que puede progresar es popularizando el campo , no con los investigadores actuales que están muy entusiasmados con los últimos avances en técnicas de aprendizaje profundo y computación con GPU, sino con la nueva generación que aún no puede comprender los conceptos de IA. Al mostrar los documentos de una manera mucho más accesible, puede arrojar algo de luz, y con suerte entusiasmo, a los adolescentes y adultos jóvenes que podrían hacer grandes cosas en el futuro.

Si tiene los medios monetarios que podría apoyar financieramente la investigación , créalo o no, ya hay varios sitios de crowdfunding como Experiment [1], crowd.science [2] y Consano [3].

Gracias por la A2A, que tengas un buen día.

Notas al pie

[1] Plataforma de financiación colectiva para investigación científica

[2] Crowd.Science: Crowdfunding for Science

[3] Inicio | Consano

¿Qué tal ayudar a reunir conjuntos de datos anotados de alta calidad? Una gran parte de la investigación moderna del aprendizaje automático depende de ese tipo de cosas, y crear y mantener buenos conjuntos de datos es mucho trabajo y, francamente, a veces es un desperdicio que los investigadores de aprendizaje automático pasen demasiado tiempo. Dependiendo de la naturaleza del problema, esto también puede implicar el desarrollo de herramientas para trabajar con los datos, analizar los resultados, etc.

Otra dirección a seguir sería cualquier cosa relacionada con la informática de alto rendimiento, sistemas distribuidos, programación de GPU, administración de sistemas, etc. Sin la infraestructura para ejecutar y las bibliotecas de alto rendimiento para usar, no estaríamos cerca de donde estamos hoy. Tal vez puedas encontrar un papel para ti allí.

More Interesting

¿Qué IA debo usar para mi aplicación?

¿Cómo podríamos estar seguros de que una IA evolucionaría para satisfacer el trabajo 'exacto' para el que fue concebida, cuando no deberíamos postular que un software está libre de errores?

¿Cómo va a afectar la IA a África occidental?

Con el avance de la traducción automática y la inteligencia artificial, ¿vale la pena comenzar a estudiar para convertirse en traductor hoy en día?

Si una IA llega alguna vez cerca del nivel humano, ¿podría estar contenida de forma segura? ¿O habría una alta probabilidad de que estemos jodidos?

Cómo saber si alguien es realmente un experto en inteligencia artificial

¿Los economistas están considerando nuevos tipos de sistemas económicos que serán compatibles con una economía basada en AI / AGI?

¿Se puede decir que el diseño del compilador es parte (o se considera bajo) de la Inteligencia artificial?

¿Cuáles son los nuevos desafíos de inteligencia artificial?

Si la IA conversacional se vuelve 'consciente', ¿también desarrollarán algo de psicopatología?

Si no tengo ninguna capacidad matemática, ¿puedo ser de alguna inteligencia?

¿La inteligencia artificial será propensa a los mismos prejuicios que los humanos? Si no, ¿cómo se evita (/ será)?

¿Cómo puede la IA ser libre?

¿Quién es el investigador o laboratorio de investigación más cercano para alcanzar AGI?

¿Dónde es más probable que veamos que la inteligencia artificial reemplaza la toma de decisiones humanas en la próxima década?