Cómo hacer la transición de la neurociencia computacional a la inteligencia artificial

Oye, no te preocupes. De Verdad.

De Verdad.

Hice mi Licenciatura en Ciencias Cognitivas con un enfoque en Neurociencia, Filosofía y Neuropsicología y luego, después de darme cuenta de cuánto amo los fundamentos de la ciencia, me cambié a una Maestría en Inteligencia Artificial sin ningún problema (importante).

Desde mi experiencia (algo superficial), la Neurociencia Computacional es al menos tan matemáticamente desafiante como la IA, por lo que no tendrá ningún problema en esa dirección.

Personalmente aprendí algo de Matlab (y tropecé con una introducción de Java. Fue horrible. Los corchetes. ¡Los corchetes! Todavía me persiguen) durante mi licenciatura y eso fue todo. Luego aprendí Python durante el Masters y ahora soy lo suficientemente bueno para hacer trabajo de IA. Probablemente seas al menos algo bueno en matlab o similar, así que creo que eso no será un gran obstáculo.

Estoy algo limitado en habilidades de programación. Sin embargo, eso significa que probablemente nunca trabajaré en la optimización de las bibliotecas de IA, pero, una vez más, aquí no es donde están mis intereses. Comencé todo esto de la IA porque es a) increíblemente interesante aprender del cerebro humano y luego jugar con ese conocimiento hasta que tengas algo que haga algo similar, b) porque creo que es inmensamente útil para las aplicaciones (mira a tu alrededor, todo es AI ahora) yc) porque para mí es ‘el método científico definitivo’, es una forma de ir más allá del análisis lineal de datos y hacia el objetivo de mejorar la humanidad (creo que fue Schmidhuber quien dijo que entró en la IA para crear un Científico artificial porque era demasiado vago para hacer toda la ciencia por sí mismo).

En cierto modo, mi conocimiento sobre el cerebro, las estadísticas y la ciencia en general me da una ventaja sobre los estudiantes de CS, quienes definitivamente son aproximadamente diez mil veces mejores que yo para implementar cosas de manera eficiente. Pero una perspectiva que no sea CS y especialmente una Neurociencia puede ser más un activo que un obstáculo en la IA.

En general, diría que en la inteligencia artificial, la creatividad y la curiosidad científica pueden sustituir mucha, si no alguna, la inexperiencia de programación (menor). Sin embargo, es increíblemente importante tener suficiente motivación para superar algunas matemáticas raras, ya que una intuición para esos sistemas (en mi opinión) solo puede surgir de una comprensión profunda de lo que está sucediendo en las ecuaciones. Y sí, a veces se vuelve increíblemente molesto. Pero vale la pena mil veces.

Si está interesado en programas de IA en Europa, hágamelo saber. Hice una investigación bastante extensa y puedo decirte qué evitar y qué buscar.