¿Es el aprendizaje automático el único campo de IA de interés para la academia y la industria?

No.

Hay muchos más aspectos de la inteligencia artificial que son importantes, que incluyen:

– Procesamiento del lenguaje natural (las técnicas de aprendizaje automático se utilizan cada vez más para esto, pero sigue siendo un campo de estudio). Claramente importante para cualquier cosa relacionada con el texto.

– Buscar: Buscar aquí significa algoritmos y optimizaciones para encontrar soluciones a los problemas. Esto incluye cosas como amplitud de la primera búsqueda, A * y otros algoritmos. Utilizado en todo, desde la industria de los juegos hasta el enrutamiento para placas de circuito.

– Representación del conocimiento: ¿cómo representa lo que sabe sobre el mundo de una manera que hace posible la deducción? Esto se utiliza en motores de razonamiento, por ejemplo, el campo médico.

– IA general y transferencia de conocimiento: si puede resolver un problema, ¿puede ampliar su capacidad para resolver otros problemas relacionados? Este todavía no tiene usos industriales, pero hay mucho interés en torno a él.

– Planificación: tiene un problema que desea resolver y tiene algunas capacidades. ¿Cómo se ensamblan esas capacidades en un plan? Utilizado en robótica ampliamente. Es el nivel superior de cosas como los vehículos autónomos.

Si está hablando del aprendizaje automático en el contexto utilizado por científicos de datos y competidores de kaggle, entonces no.

Como otros han mencionado, la investigación en IA cubre un gran campo.

La investigación popular actual se encuentra en aplicaciones con aprendizaje profundo. Esto incluye visión por computadora con redes neuronales convolucionales, PNL y traducción automática con variantes recurrentes de redes neuronales como LSTM y GRU.

Aprendizaje de refuerzo profundo visto por el juego Atari y alphago de Google Deepmind (extensión de años de investigación académica)

Conversación / Q&A con redes de memoria.

Esto es solo la punta del iceberg, los recientes avances en el aprendizaje profundo han abierto muchas direcciones de investigación para ser investigadas.