¿Cómo se puede hacer la transición a la investigación de IA fuerte?

En primer lugar, debe saber que la IA está cambiando. Lo que cuenta como IA hoy en día deja atrás casi todo lo que la mayoría de los investigadores, profesionales y entusiastas de la IA consideraron IA en 2007. Ya se están renovando los planes de estudio educativos tradicionales y debe prestar atención si desea concentrarse en el tipo de AI que usarás en el resto de tu carrera. Desea evitar perder demasiado tiempo en la bolsa estándar de trucos de programación que solía contar como una educación de inteligencia artificial.

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Lo más importante en este momento sería establecer contactos con las personas adecuadas. Recomiendo obtener una maestría en IA, ya que eso generalmente requiere muy poco tiempo, tal vez solo uno o dos años. La maestría lo ayudará a familiarizarse con los temas y la literatura. Sus asesores e instructores en el programa de maestría serían útiles para conectarlo con nuevas empresas o empresas que realizan investigaciones de IA. La creación de redes es clave en este momento. Únase a AAAI, AISB y FIPA, y a cualquier otra organización de IA que pueda encontrar. Asista a todas las conferencias de IA. Repetir. TODOS: los de Europa, Estados Unidos y Asia. Puede obtener un buen proyecto haciendo las conexiones correctas. Con su experiencia en Finanzas y Física, también debería ser bastante fácil encontrar APLICACIONES rentables y útiles de la tecnología de IA. Si opta por la ruta de inicio, sus esfuerzos de redes lo ayudarán a encontrar o unirse a un equipo para ayudarlo a manifestar su visión. La mejor de las suertes.

Desafortunadamente (¿o afortunadamente?), Nadie está trabajando seriamente en la investigación de IA fuerte, principalmente porque ni siquiera sabríamos por dónde comenzar.