Reinventando a pesquisa de IA: abordagens em um cenário dominado por empresas
Em Breve
O artigo de Togelius e Yannakakis fornece informações valiosas sobre os desafios enfrentados pelos acadêmicos de IA em ambientes acadêmicos.
O artigo destaca a escassez de recursos de computação, o domínio corporativo e a necessidade de experimentos em menor escala.
Os pesquisadores devem se concentrar em alavancar modelos pré-treinados, análise aprofundada de modelos existentes, explorar o aprendizado por reforço (RL), investigar modelos minimamente carregados, explorar áreas inexploradas ou negligenciadas e testar métodos inesperados.
Eles também sugerem navegar pelos limites éticos, colaborar com as partes interessadas do setor e promover colaborações interuniversitárias.
Essas estratégias oferecem um roteiro para que os acadêmicos de IA naveguem por esses desafios e continuem fazendo contribuições significativas para o campo.
É vital avaliar o impacto da IA em várias partes interessadas, incluindo pesquisadores acadêmicos de IA, pois o campo está passando por uma rápida transformação. Um artigo recente de Togelius J. e Yannakakis GN intitulado “Escolha sua arma: estratégias de sobrevivência para acadêmicos de IA deprimidos” fornece uma visão profunda sobre esta área.
O conteúdo do artigo explora as dificuldades enfrentadas por aqueles que se engajam em Pesquisa de IA em ambientes acadêmicos, apesar da sugestão narrativa lúdica do título. As principais ideias e conclusões do estudo serão brevemente resumidas nesta revisão.
Parte 1: Os dilemas enfrentados pelos acadêmicos da IA
1. Escassez de recursos de computação:
O artigo destaca a crescente disparidade nos recursos de computação disponíveis para acadêmicos de IA e seus colegas em departamentos corporativos de IA. Uma década atrás, as configurações computacionais locais eram suficientes para o avanço da pesquisa de IA na academia. No entanto, o cenário contemporâneo tem presenciado uma mudança de paradigma. Avanços significativos na IA hoje geralmente dependem de amplo poder computacional e uma série de experimentos elaborados. Infelizmente, muitos pesquisadores acadêmicos se encontram sem acesso adequado a tais recursos.
2. O Desafio do Domínio Corporativo:
O conceito de competição no mundo da pesquisa científica se intensificou. Idealmente, experimentos científicos representariam empreendimentos colaborativos, com o devido reconhecimento a todos os colaboradores. No entanto, a crescente influência do reino corporativo eclipsou um pouco esse espírito cooperativo. Quando as corporações canalizam investimentos substanciais para a pesquisa de IA, elas tendem a dominar o desenvolvimento de ideias promissoras, muitas vezes deixando de lado os colaboradores acadêmicos originais. O artigo traça um paralelo entre essa situação e o fenômeno em que um mega-varejista como o Walmart se estabelece próximo a uma loja familiar local, ofuscando seu negócio.
Os desafios mencionados, conforme destacados por Togelius e Yannakakis, representam um cenário preocupante para os acadêmicos de IA. As condições levaram a um certo grau de desilusão, impactando o moral e a produtividade dos pesquisadores que dedicaram suas carreiras ao avanço do campo.
O estudo não apenas identifica problemas; também fornece estratégias de sobrevivência para os acadêmicos que sentem o peso desses desafios. Uma análise subsequente abaixo aprofundará as possíveis soluções propostas pelos autores, com o objetivo de oferecer aos acadêmicos de IA caminhos tangíveis para navegar neste terreno em evolução.
Parte 2: Estratégias para enfrentar desafios
1. Optando por Avenidas Alternativas de Publicação:
Os pesquisadores são aconselhados a considerar a publicação em periódicos de menor visibilidade, concentrando-se em refinar aspectos técnicos e explorar questões de nicho dentro de tópicos mais amplos.
2. Priorizando recursos de computação:
Uma ênfase é colocada na alocação de uma parcela significativa de bolsas de pesquisa para recursos computacionais. No entanto, observa-se que até mesmo doações substanciais podem não ser suficientes para conduzir experimentos avançados em pé de igualdade com empreendimentos corporativos.
3. Focando em experimentos de menor escala:
Os pesquisadores podem centrar seus esforços em problemas mais concisos, utilizando-os para validar avanços teóricos. Vários trabalhos, como os de Shafiullah et al. (2022) e Pearce et ai. (2023), empregou essa abordagem com sucesso. Embora esses métodos possam inicialmente receber atenção limitada, sua relevância pode crescer uma vez testada em conjuntos de dados maiores.
4. Aproveitando modelos pré-treinados:
Em vez de começar do zero, usando pré-treinados modelos podem agilizar o processo de pesquisa, embora às vezes possa limitar a profundidade das descobertas.
5. Análise aprofundada dos modelos existentes:
Pesquisadores são encorajados a mergulhar nas complexidades dos modelos atuais, em vez de focar exclusivamente na criação de novos.
6. Explorando Aprendizagem por Reforço (RL):
A RL é proposta como uma ferramenta valiosa, especialmente porque não depende muito de conjuntos de dados extensos. No entanto, é essencial equilibrar ambição com viabilidade.
7. Investigando modelos minimamente carregados:
O artigo destaca a crescente importância de tirar conclusões usando modelos minimamente carregados e um conjunto de dados limitado, referenciando os métodos bayesianos como exemplo.
8. Explorando áreas inexploradas ou negligenciadas:
Os pesquisadores poderiam se aprofundar em assuntos atualmente negligenciados pela indústria ou reviver metodologias anteriormente abandonadas. Essa abordagem pode oferecer uma janela de oportunidade antes de atrair atenção significativa.
9. Experimentando métodos inesperados:
Os pesquisadores são levados a desafiar o status quo testando métodos que parecem contra-intuitivos.
10. Navegando nos limites éticos:
Embora as corporações possam ser restringidas por diretrizes éticas e considerações de reputação, os acadêmicos têm um pouco mais de liberdade. Os autores sugerem explorar tópicos que podem ser considerados controversos, mas destacam a importância de respeitar Regulações legais.
11. Colaborando com a Indústria:
O estabelecimento de parcerias com as partes interessadas do setor pode fornecer financiamento e potencialmente levar ao início de start-ups. No entanto, é essencial que a pesquisa esteja alinhada com as aplicações práticas.
12. Promoção de Colaborações Interuniversitárias:
Construir pontes entre universidades pode promover um ambiente colaborativo, embora os benefícios imediatos possam parecer indescritíveis.
As estratégias traçadas por Togelius e Yannakakis (2023) representam um roteiro para acadêmicos de IA que navegam nos desafios atuais. Embora o futuro da academia de IA permaneça incerto, essas diretrizes oferecem caminhos para continuar fazendo contribuições significativas para o campo. Os artigos subseqüentes desta série aprofundarão as implicações dessas recomendações e seu potencial impacto a longo prazo.
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Sobre o autor
Damir é o líder de equipe, gerente de produto e editor da Metaverse Post, abordando tópicos como AI/ML, AGI, LLMs, Metaverse e Web3-Campos relacionados. Seus artigos atraem um grande público de mais de um milhão de usuários todos os meses. Ele parece ser um especialista com 10 anos de experiência em SEO e marketing digital. Damir foi mencionado em Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto e outras publicações. Ele viaja entre os Emirados Árabes Unidos, Turquia, Rússia e CEI como um nômade digital. Damir formou-se em física, o que ele acredita ter lhe dado as habilidades de pensamento crítico necessárias para ter sucesso no cenário em constante mudança da internet.
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