Tengo catorce años y quiero ayudar a desarrollar la inteligencia artificial (inteligencia artificial). ¿Qué puedo hacer para lograr esta hazaña?

Es muy agradable encontrar a alguien que calienta mi corazón como tú.

Pero un buen objetivo aún debe venir con sudores y sangres. (Ok, tal vez no haya sangre, pero aún así, no hay dolor ni ganancia).


Ya que tienes 14 años, es bueno ver el mundo y tener una visión amplia de él, desde una perspectiva diferente a la de las comunidades de AI actuales. La falta de diversidad en la IA es un problema verdadero y serio. Checkout: El jefe del equipo Brain de Google está más preocupado por la falta de diversidad en inteligencia artificial que por un apocalipsis de AI

Eso no significa que debas cerrar los ojos cuando veas páginas web de AI y forzarte a leer algo que odies. La cosa es que, de eso lo haré, estoy seguro de que encontrará algo más que también ama que no sea la IA. AI es el acelerador de todas las ciencias, por ejemplo. Si eres un investigador genético / del cáncer, la inteligencia artificial te ayudará, muchísimo.

Así que sí, sigue leyendo los blogs y las páginas web de AI para tener una idea de cómo y dónde van las comunidades generales de AI. Pero también sigue incursionando en otras cosas que también amas, aparte de AI y CS.

Eso es por la parte de la pasión.


Para la parte técnica, debes estar dispuesto a aprender todas las matemáticas que puedas encontrar. Sí, todo eso. Trate de no saltar a temas difíciles sin conocimientos básicos. De hecho, diré que debes enfocarte en los fundamentos. Cuando digo enfoque, me refiero a entenderlos como si pudieras dar una conferencia y los matemáticos se quedarán asombrados.

Nuestros sistemas educativos (en todo el mundo) son, literalmente, basura. (Les daré 9/10 si es después de la Segunda Guerra Mundial, pero 70 años y todavía estamos aquí? -10/10)

Ya que la educación en matemáticas que estás recibiendo es probablemente basura, te recomiendo que trates de probar todas las ecuaciones y fórmulas que estás aprendiendo. Recuerdo que obtuve más de 90/100 en los exámenes de cálculo, álgebra lineal y ecuaciones diferenciales, pero no pude aplicarlos. Si me da algún problema de matemáticas, puedo resolverlo, pero si me da problemas del mundo real, estoy atascado. Por eso, no basta con ser bueno en matemáticas, es inútil si no puede usarlas cuando las necesita. Es una pérdida de tiempo cuando ni siquiera sabes que los necesitas.

Así que utilicé 1 año de mi vida (4 horas cada noche) para demostrar todo, sí, todo lo que aprendí en matemáticas. Los estudiantes de matemáticas del departamento de ciencias se inclinaron ante mí una vez para poder aplicar las matemáticas a problemas del mundo real cuando están luchando por entenderlos.

Aquí está la historia de Feynman:

“¿Un mapa del gato, señor?” preguntó ella, horrorizada. “¡Te refieres a una carta zoológica!” A partir de ese momento surgieron rumores sobre un estudiante graduado de biología que estaba buscando un “mapa del gato”.

Cuando llegó el momento de dar mi charla sobre el tema, empecé dibujando un contorno del gato y comencé a nombrar los distintos músculos.

Los otros estudiantes en la clase me interrumpen: “¡Sabemos todo eso!”

“Oh”, le digo, “¿sí? Entonces no me sorprende que pueda ponerme al día contigo tan rápido después de que hayas tenido cuatro años de biología”. Habían perdido todo su tiempo memorizando cosas como esas, cuando podían verse en quince minutos.

Después de la guerra, todos los veranos iría en automóvil a algún lugar de los Estados Unidos. Un año, después de estar en Caltech, pensé: “Este verano, en lugar de ir a un lugar diferente, iré a un campo diferente”.

Fue justo después de que Watson y Crick descubrieran la espiral del ADN. Había algunos biólogos muy buenos en Caltech porque Delbrück tenía su laboratorio allí, y Watson vino a Caltech para dar algunas conferencias sobre los sistemas de codificación del ADN. Fui a sus conferencias y seminarios en el departamento de biología y me llené de entusiasmo. Fue un momento muy emocionante en biología, y Caltech fue un lugar maravilloso para estar.

No pensé que estaba haciendo una investigación real en biología, así que, para mi visita de verano al campo de la biología, pensé que simplemente pasearía por el laboratorio de biología y “lavaría los platos” mientras observaba lo que estaban haciendo. Fui al laboratorio de biología para decirles mi deseo, y Bob Edgar, un joven posdoctorado que estaba a cargo del lugar, dijo que no me dejaría hacer eso. Dijo: “Tendrá que investigar un poco, como un estudiante graduado, y le daremos un problema en el que trabajar”. Eso me vino bien.

Tomé un curso de fagos, que nos dijo cómo investigar con bacteriófagos (un fago es un virus que contiene ADN y ataca a las bacterias). De inmediato descubrí que me había ahorrado muchos problemas porque sabía algo de física y matemáticas. Sabía cómo funcionaban los átomos en los líquidos, por lo que no había nada misterioso acerca de cómo funcionaba la centrifugadora. Sabía estadísticas suficientes para comprender los errores estadísticos al contar pequeños puntos en un plato. Entonces, mientras todos los chicos de biología intentaban entender estas cosas “nuevas”, podía pasar mi tiempo aprendiendo la parte de biología.


Para la parte de CS, olvídate de las cosas de half- @ ss en internet. Necesita educación pura y formal sobre los algoritmos y las estructuras de datos. No solo aprendas partes por partes, puedes ser un buen programador autodidacta, pero vas a perder un montón de tiempo precioso (vuelve a leer la historia de Feynman). En su lugar, debes trabajar desde lo más básico y descubrir la verdadera esencia en el arte de la programación. (No se refiere al libro del genio loco)

Entonces, aprende tu Python / C / C ++. Olvídate de Java o cualquier otro idioma. Cuando aprendemos algo, olvidamos algo. Por lo tanto, no importa lo que digan los demás, nunca desordenes tu cerebro con algo que no es importante en tu vida. Puede recoger Java en el libro de entrevistas de Google, Lisp, Prolog & Haskell en su educación formal más tarde de todos modos. Antes de eso, solo concéntrate en Python / C / C ++, no permitas que otros te digan nada más.

Puede darme las gracias 10 años más tarde después de aprender Java y finalmente se dio cuenta de que es simplemente un ejercicio mental saludable pero en gran medida una pérdida de tiempo.


PS Comienza a prepararte para la Olimpiada Internacional de Matemáticas y la Olimpiada Internacional en Informática.

Primero lee mucho, y estudia mucho.

¡Saber programar no será suficiente! Ni siquiera cerca, como sabes.

Debes estudiar epistemología. Y mejor saber algo de toda la filosofía, por supuesto. Y esté atento: algunos estudios sobre hormigas, por ejemplo, pueden ser muy instructivos sobre la inteligencia artificial: lo saben, ¿verdad? Cómo un formicario puede resolver un problema complejo con cada hormiga que toma decisiones muy pequeñas …

Y, por supuesto, leer ciencia ficción … ¡No solo Asimov! 🙂 ¿Por qué SF? Porque hay muchas ideas allí. De sus implicaciones. Y sueños

Yo diría que el camino a seguir es estudiar programación y, preferiblemente, comenzar a trabajar con alguien que está desarrollando IA. ¡Mantén tu rumbo – no (no sé, solo una probabilidad estadística) empezarás a trabajar con los que están trabajando en la realidad! 🙂 Por lo tanto, debes guiar tu carrera con este objetivo: tratar de trabajar donde puedas desarrollar IA. La industria de los juegos será un gran lugar para estar, ¡incluso los juegos de arcade están utilizando AI para los movimientos y opciones de los “monstruos”!

Por supuesto, desarrollar la inteligencia artificial en un entorno controlado, con opciones e información limitadas, como en un juego, es mucho más simple que tratar de emular la inteligencia en el “mundo real”. Para eso creo que necesitas estudiar también redes neuronales … y volver a la biología.

Al final recuerda: necesitas trabajar. Difícil. No solo estudiar. Ambos.

Entonces, incluso si no eres El Único para desarrollar IA, serás uno de ellos. Después de todo, la mayoría de los avances no son el resultado del genio de una persona, sino el resultado del arduo trabajo de mucha gente …

Una cosa que puedes hacer es estudiar detenidamente a las personas y prestar atención a lo que dicen y hacen, incluso cuando lo que hacen varía de lo que dicen que harían en una situación. Una vez “conversé” con éxito con un software inicial de IA escrito por un chico inteligente y divertido que estaba sentado en el otro extremo de una ventana de chat del tablero de anuncios; Lo que hizo fue intervenir y hacerse cargo del software escribiendo manualmente respuestas a mis preguntas o comentarios, y mezcló esas palabras y frases de respuestas que eran ilógicas o gramáticamente inexactas. Eso me dejó convencido de que NO estaba hablando con el software hasta la próxima vez en que la respuesta fue sospechosamente vaga, porque me estaban aclimatando al estilo de juego de palabras de alguien que mezclaba deliberadamente fragmentos de lenguaje robótico con el suyo, lo que hacía que el programa fuera parejo. mas creible El estudio de diagramas de flujo es una buena manera de comenzar a comprender los complejos procedimientos de toma de decisiones que subyacen a la inteligencia artificial.