AIの研究者にはどのような教育が必要ですか？

私の目標がコラボレーションして高度なAIを作成することだとします。たとえば、人間に似たAIであり、プロジェクトがAI研究の最前線にある場合、どのようなスキルが必要ですか？

私は、大学のプログラムに参加して、その分野で能力を発揮するためにどのようなプログラムを完了する必要があるかなど、具体的なことについて話しています。私が考えたことの一部を以下に示します。これは、私の意味を例示するためです。

• コンピューターサイエンス：AIはコンピューター上に構築されていることは明らかです。コンピューターがどのように機能するかを知るのに支障はありませんが、低レベルのものやマシン固有のものは必須ではないようです。もちろん間違っているかもしれません。
• 心理学：AIが人間に似ている場合、人間の認知に関する知識はおそらく役に立つでしょうが、私は細胞レベルでの神経学や、エディプスコンプレックスのような人間に典型的な複雑な心理的癖が関連しているとは思いませんが、やはり間違っているかもしれません。

私自身、フルタイムのAI研究者として、機械学習の博士号は確かに1つの有用な選択肢になると思います。

ただし、非常に必要な進歩を遂げるために、AIは、現在ファッショナブルな方法はあらゆる種類の「銀の弾丸」であるという考えの罠に陥らないようにする必要があります。DLのサブサブ領域に（たとえば）まっすぐ進むPhDが、学生のその後の視点に過度のバイアスを課すことになる危険性があります。

AI研究は本質的に学際的な活動です。したがって、他の可能な背景には以下が含まれます。

• 数学または物理学（第1学位またはPhDレベルまで）。これらのいずれかの強力な背景は、誰にも害を及ぼすことはありません。これらの分野で有能な人は、比較的簡単に自分の能力を新しい領域に変えることができる傾向があります。

• ソフトウェア工学。AIに必要なものの1つは、ナレッジエンジニアリングの統合アーキテクチャです。これが理由です。まだ5歳のレベルでOCRを実行できていない理由の1つは、「ナッツを割るためのハンマーを建てる」必要があることをまだ受け入れていないためだと思います。ソフトウェアアーキテクトは、大規模な複雑さの管理に慣れているため、支援を提供できる場合があります。

• 認知科学、心理学、認知言語学。ここでの理由は明白です。

何よりも、私は個人的に、優れたAI研究者は創造的で探究心があり、受け取られた知恵に疑問を呈する準備ができている必要があると考えています。

AIの研究は最近広まっているようです（2016）。まず、「明白な」いくつかの部門（順序なし）：

• コンピュータサイエンス（計算理論、アルゴリズムなど）：AI研究者は、知能はさまざまな形式（ニューラルネットワーク、論理システムなど）の下での一種の計算であると想定しています。
• ソフトウェアエンジニアリング：AIの優れたモデルを見つけたとしたら、どのようにしてそれを作成しますか？これはエンジニアが理解したいと思うものです。また、数学モデルを設計された部分にマッピングするのは難しい場合があります。
• 統計と確率（数学だけではなく、コンピューターサイエンスにも近い）：これは、特にAIの最もアクティブなブランチである機械学習の基盤としてのデータサイエンスに関するもので、学習部分を「正しく」カバーします。。
• 物理学：これは現在、ハードウェアに特に関連しています（以下を参照）。
• 神経科学：人工脳を作成するためのインスピレーションとして、脳がどのように機能するかを理解することは、コネクショニストの家です。最近、Google DeepmindのHassabisと彼のチームは、強化学習、記憶、注意などに関連するいくつかの進歩を遂げました。

最近、電気工学は、関連する物理学の分野と共に、多くの光を得ています。いくつかの公的および私的な研究所は、「頭脳の破片」に焦点を合わせています。いくつか挙げると、IBM（すでにしばらくの間取り組んでいる）、Nvidia、およびFacebookです。2010年頃、ディープラーニングのような手法には馬力が必要であることが明らかになり、より強力で、より小さく、よりエネルギー効率の高いチップの作成にますます焦点が当てられています。さらに、Quantum Computingにはすべての作業があります。

しかし、事柄は、AIの研究にかかわっている多くの分野があるようです。新しいモデルやハードウェアを作成するためのインスピレーションとツールの両方として、化学と生物学に言及する必要があります（たとえば、シリコンを使用しないため、チップが小さくなる可能性があります）。

2016年に関しては、上記のフィールドが最もアクティブであり、かなり長い間非常にアクティブであり続けることが約束されています。あなたの興味、スキル、または単なる直感に応じて、あなた自身のものを選んでください！

最後に、AIの起源を振り返ってみると、数年で驚くかもしれません。AGIを構築できれば、とにかくこれらすべての分野を活用できると思います。スリルはストーリーの一部になることだと思います。