Desarrolle una base muy amplia de comprensión en una amplia gama de temas. Esto debería ser muy amplio ya que el tema es enorme. Física a la biología del cerebro a la música al teatro a la tecnología de espionaje. Es más grande que la mayoría de los entornos académicos.
Aprende a programar algunos, ya que se trata de computadoras. Luego haga un amplio estudio de los diversos enfoques de AGI. Averigüe si es factible y cuáles son sus limitaciones. Ahora está en condiciones de asesorar o escribir al respecto. O tal vez incluso hacer un AGI.
También podría adoptar un enfoque académico y obtener un título universitario. Pero su pregunta no sugiere que quiera eso, y tal vez una elección inteligente. Los académicos están muy sobrevalorados, tal vez el 1% de lo que sucede en el mundo real. Los enfoques académicos tienen un enfoque limitado y a menudo fallan por esa razón. A menudo ignoran lo obvio. Los ingenieros que trabajan constantemente bromean sobre la simplicidad e ingenuidad de los académicos.
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Si haces un doctorado con un profesor específico, puedes aprender bien su enfoque, pero estarás encerrado en eso. Si no funciona, puede que no haya muchas oportunidades. Y debes ser muy bueno para trabajar con un profesor superior.
Editado para información adicional:
Mónica probablemente tenga razón en que un AGI debe ser sin modelo. Sin embargo, tan pronto como entienda un tema, debería construir un modelo. Los humanos lo hacen: modelos de negocio. Un modelo se ejecuta más rápido y es más predecible y más fácil de explicar a los clientes. Por ejemplo, si un AGI forma un negocio de paisajismo, necesitaría hacer el trabajo al mismo tiempo, no 30 minutos aquí y una hora allí como lo haría AGI sin modelo. El cliente no entendería su proceso sin modelo.
Además, el AGI que cree probablemente esté restringido a su campo de especialización, incluso si su modelo es gratuito y de uso general. Puede insistir en eso y poner restricciones. Por supuesto que hay sorpresas. En medicina, las drogas pueden tener usos fuera de sus objetivos de diseño. Sin embargo, su AGI podría salirse de control sin restricciones.
Y un enfoque solo en los métodos y el libro de IA no es suficiente. Cualquier cosa que entienda es una buena aplicación para un motor AGI. Entonces, cuanto más sepas, mejor. Usarlo en un campo externo para probarlo tiene algún mérito. Pero bajo uso real, entienda el campo. El AGI probablemente lo convertirá en un experto. Como debe construir un modelo para su eficiencia interna y capacidad de predicción externa, debe comprender el modelo.
