¿Cuándo comenzaste con la inteligencia artificial y el aprendizaje automático?

Comencé con el curso de Andrew Ng cuando estaba en la escuela secundaria. Luego hice un proyecto para Google Science Fair en 2012. Después de un pequeño descanso en términos de IA, comencé a leer documentos de aprendizaje profundo durante mi primera pasantía en Google en mi segundo año de pregrado. Me interesaban principalmente las redes neuronales recurrentes (RNN), inspiradas en el trabajo del profesor Schmidhuber.

Mi gerente en Google sugirió echar un vistazo a TensorFlow, que estaba cerca de ser abierto para ese momento. Resultó ser una muy buena idea: de regreso a la escuela, obtuve un puesto de asistente de investigación donde podía aplicar RNN a problemas de lenguaje. TensorFlow todavía era muy nuevo, y después de usarlo para varios proyectos, me invitaron a ser coautor de un libro sobre él.

Intentando abordar el problema central de la IA, estudié el aprendizaje por refuerzo (RL) durante mi tesis de pregrado. La mayoría de los estudiantes escriben sobre su proyecto de último año, pero pensé que sería una buena motivación para analizar el tema. Si bien mi segunda pasantía en Google fue en LSTM, propuse un nuevo modelo de RL a algunas personas increíbles de Google Brain y trabajamos juntos en ello.

Nadie lo llamó así, pero lo rastrearía hasta un ejercicio de escritura que dio mi maestro de inglés de octavo grado (probablemente alrededor de 1959). Ella dijo que teníamos que describir cómo atar los zapatos a alguien que no tenía idea de cómo hacerlo. No * programamos * la respuesta en un lenguaje formal, pero nos hizo pensar exactamente cómo describir las cosas. No escribí mi primer “programa” hasta el primer año de posgrado. Fue un programa muy simple que desafortunadamente resultó en un ciclo infinito. Básicamente, acabo de decir: “1. Comience con x = 2; 2. suma 3 (x = x + 3); si x = 10, finaliza; si no, regrese al paso 2. ”Por supuesto, a medida que esto avanza a través del ciclo con x = 2, x = 5, x = 8, x = 11 y así sucesivamente. En mi opinión, “si x = 10” significa, una vez que llegue a diez * o más * pare, pero la computadora no lo sabía. Solo hace lo que es literal. Cuando los humanos se comunican con los humanos, usamos “reglas de conversación” y tratamos de encontrar una “lectura comprensiva”, es decir, tratamos de encontrar una manera de interpretar lo que alguien dice de una manera que tenga sentido. Pero esta postura no es buena para programar una computadora (o depurarla). En cambio, debe buscar formas en que el programa puede fallar.

En la Universidad.

Pero si quieres comenzar a aprenderlo, primero debes aprender algo sobre la estructura de datos y el diseño de algoritmos, estos serían útiles y, desde mi punto de vista, esenciales antes de comenzar la IA. Entonces puedes comenzar a leer Russel (un libro famoso en IA).

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