Únase a nosotros en un viaje fascinante al mundo de la IA y los avances científicos con Anima Anandkumar. En este interesante podcast, Anandkumar, un respetado profesor Bren en Caltech y director senior de investigación de IA en NVIDIA, comparte ideas sobre los conceptos básicos del pensamiento de IA, su impacto interdisciplinario y los métodos tensoriales revolucionarios. Desde abordar los desafíos climáticos hasta el papel de AI En ciencia, simplifica el complejo panorama de la influencia de la IA. Exploremos cómo la experiencia de Anandkumar da forma al futuro de la IA en la exploración científica.

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Ideas clave de nuestra conversión con Anima Anandkumar

• El pensamiento algorítmico sigue siendo crucial para guiar la IA a pesar de los avances en los modelos de lenguaje.
• La experiencia interdisciplinaria de Anima Anandkumar ha influido significativamente en su enfoque de la investigación de la IA.
• Los métodos tensoriales, desarrollados durante el doctorado de Anandkumar, son computacionalmente eficientes para el aprendizaje no supervisado y tienen una amplia gama de aplicaciones.
• La intersección de la IA y los métodos numéricos está evolucionando rápidamente, con un potencial significativo en diversos ámbitos científicos.
• My Dojo y puntos de referencia similares preparan el escenario para que la IA aprenda y tome decisiones en entornos abiertos.
• El conocimiento fundamental de la IA y el aprendizaje automático es esencial para que los aspirantes a investigadores contribuyan de manera significativa.
• Algunos de los problemas científicos más exigentes, como la modelización climática y la química cuántica, están limitados por las capacidades computacionales actuales.
• La colaboración interdisciplinaria es vital para abordar desafíos científicos complejos con la IA.

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Ahora, veamos las preguntas de Anima Anand Kumar y sus respuestas.

¿Cómo influye el pensamiento algorítmico en el futuro de la IA?

El pensamiento algorítmico consiste en enmarcar los pasos de un procedimiento y determinar cuál es más eficiente que otros. Sigue siendo relevante incluso cuando los modelos de lenguaje mejoran en la codificación porque todavía los guiaremos. Nos estamos moviendo hacia abstracciones de nivel superior a medida que pasamos de la codificación en ensamblador a lenguajes de nivel superior. El desafío ahora es mostrar las herramientas de IA de manera efectiva, dado que pueden ser propensas a errores, y realizar investigaciones para hacerlas más sólidas.

¿Puede compartir conocimientos de su infancia que impulsaron su interés en la ciencia de datos?

Tuve la suerte de crecer en una familia que fomentaba el aprendizaje y la exploración. Mi madre, una de las primeras ingenieras de nuestra comunidad, y mi abuelo, profesor de matemáticas, me inculcaron el amor por las matemáticas y las ciencias sin segregación de género. La pequeña fábrica de mis padres me presentó las aplicaciones prácticas de la programación, donde vi el impacto físico del código en la fabricación de piezas de automóviles. Este aprendizaje práctico y la exposición al pensamiento interdisciplinario fueron invaluables.

¿Qué le llevó a especializarse en sensores y tensores de red durante su doctorado?

Mi viaje de doctorado comenzó con el procesamiento de señales y las redes de sensores inalámbricos, ahora conocidas como IA de vanguardia o Internet de las cosas. Me fascinaban las ventajas y desventajas de transmitir datos con limitaciones de energía. Esto me llevó a modelos gráficos probabilísticos y, finalmente, a métodos tensoriales, que están teóricamente garantizados y son computacionalmente eficientes para el aprendizaje no supervisado, como el descubrimiento de temas en grandes conjuntos de datos de texto.

¿Cómo ha equilibrado sus roles en la academia y la industria?

Mi carrera ha sido oportunista, buscando la mejor manera de generar impacto. Inicialmente, la academia fue el camino para continuar la investigación sobre aprendizaje automático. A medida que la industria se abrió, encontré conexiones con empresas como NVIDIA, donde podía aplicar mi investigación a problemas del mundo real. La academia todavía desempeña un papel crucial al considerar el impacto más amplio de los métodos de IA, las consideraciones éticas y la capacitación de la próxima generación de investigadores.

¿Cuáles son las complejidades involucradas en el pronóstico del tiempo con IA?

Predicción del tiempo Tradicionalmente implica simular la dinámica de fluidos y combinar observaciones para predecir el clima. Sin embargo, este proceso es computacionalmente costoso y limita nuestra capacidad de predecir con precisión eventos climáticos extremos. Nuestro deep learningLos métodos basados ​​​​en son mucho más rápidos y económicos, lo que permite más miembros del conjunto y mejores estadísticas para pronósticos probabilísticos. También desarrollamos operadores neuronales que trabajan a diferentes resoluciones e incorporan conocimientos de dominios, como la geometría esférica de la Tierra.

¿Cómo ve la evolución de la intersección de los métodos numéricos y la IA?

La IA para la ciencia se está volviendo cada vez más popular, con aplicaciones que van desde la captura y el almacenamiento de carbono hasta el diseño de dispositivos médicos. Los operadores neuronales que hemos desarrollado nos permiten resolver ecuaciones diferenciales parciales de manera eficiente, reduciendo la necesidad de experimentación física. Es probable que esta intersección siga creciendo, y la IA desempeñará un papel importante en las ciencias biológicas y otros dominios de la ingeniería.

¿Puedes ampliar tu trabajo con My Dojo Benchmark en Minecraft?

My Dojo utiliza Minecraft como entorno para probar algoritmos de IA para un aprendizaje abierto. Desafía los métodos de IA para desarrollar nuevas habilidades y resolver diversas tareas de forma creativa y continua. Lo hemos conectado a GPT-4 para proporcionar aprendizaje interactivo y en contexto, creando una biblioteca de habilidades para que la IA pueda consultarla cuando encuentre nuevas tareas. Este enfoque encarna la filosofía del aprendizaje permanente y tiene el potencial de impulsar avances significativos en los algoritmos de toma de decisiones.

¿Qué consejo daría a los aspirantes a investigadores o estudiantes de IA?

Hago hincapié en la importancia de comprender los fundamentos. El pensamiento algorítmico es crucial para guiar las herramientas de IA y realizar investigaciones para hacerlas más sólidas. Comprender cómo funcionan los modelos es esencial para la investigación, incluso cuando incorporamos modelos de lenguaje y otras herramientas de inteligencia artificial en nuestros flujos de trabajo.

¿Cuál considera que es el problema científico más difícil de resolver con las tecnologías actuales?

Algunos problemas están vinculados computacionalmente, como los modelos climáticos y la química cuántica, que requieren más potencia informática de la que tenemos actualmente. Luego, existen problemas en los que carecemos de modelos completos, como la comprensión de los procesos dentro de las células. Finalmente, algunos desafíos combinan la simulación con la experimentación física, como la fusión nuclear. Cada uno de estos requiere colaboración interdisciplinaria y aplicaciones innovadoras de IA para avanzar.

Recapitulación 

En el panorama dinámico de la IA y la ciencia, Anima Anandkumar emerge como una fuerza guía. Su trabajo pionero, desde el desarrollo de algoritmos de IA hasta ampliar los límites del aprendizaje abierto en Minecraft, refleja un compromiso para promover el impacto de la IA. Se alienta a los aspirantes a investigadores a adoptar conocimientos fundamentales, y el debate subraya el imperativo de la colaboración interdisciplinaria para abordar formidables desafíos científicos. El viaje de Anandkumar, marcado por elogios y una dedicación al aprendizaje permanente, la posiciona como una pionera que da forma al futuro de la IA en la exploración científica. Aquí ¡Hay más detalles en este podcast!

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• Fuente: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2023/11/exploring-uses-ai-for-science-with-anima-anandkumar/