¿Deberíamos considerar más sobre robótica e inteligencia artificial?
Si totalmente. Como no trabajo en robótica, mi respuesta estará sesgada hacia la IA. Pero creo que la situación que se describirá se aplica a ambos.
El futuro de la IA en Vietnam está bien. No está mal pero no demasiado bien. Los industriales y las universidades están comenzando a ponerse al día con la tendencia mundial de IA, aunque unos años tarde. Como evidencia, puede encontrar muchos seminarios de ciencia de datos y aprendizaje automático (especialmente aprendizaje profundo) celebrados recientemente. Cosas como AI o DS hackathon comenzaron a aparecer cada vez más.
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En el lado negativo, creo que todavía nos falta una base sólida en la investigación (especialmente investigación pura, teórica y rigurosa). Claro, podemos leer documentos, volver a aplicar métodos sólidos en nuestro propio conjunto de datos y lograr resultados altísimos. Pero, a la larga, no es genial porque significa que siempre estaremos a unos pasos de los gigantes tecnológicos en los Estados Unidos. Investigaciones empíricas y prácticas derivadas de la investigación teórica, pero a la mayoría de las personas realmente no les importa y piensan que son una pérdida de tiempo y dinero (esto no solo ocurre en la industria sino también en las universidades).
Actualmente, muchas personas (especialmente las recién graduadas) están demasiado concentradas en el tamaño “tecnológico” de la IA. Es decir, están más preocupados por “qué biblioteca / técnica de aprendizaje automático es la mejor” que por cómo mejorar su comprensión y sentido matemático interno probabilístico. Se acercan a AI / ML como lo hicieron con el desarrollo web. No es tan malo si sabes cómo usar la “tecnología”, pero no te llevará lejos a menos que sepas por qué la “tecnología” es buena.
