Могу ли я получить докторскую степень в области искусственного интеллекта с чистой математической подготовкой?

Я просто хочу дополнить другие ответы (у меня есть докторская степень в области ИИ). Если вы занимаетесь математикой, я не согласен с другими, что вам нужно кодировать как таковой. Помимо машинного обучения, указанного выше, есть некоторые другие стороны, на которые вы можете обратить внимание, которые не требуют - много - программирования (если таковые имеются).

Логика. Символический ИИ широко ориентирован на временную логику, в том числе специально формализованную для теории игр и немонотонной логики. Логику в ИИ можно использовать во многих направлениях: философскую (т. е. думать о том, как зафиксировать определенные типы рассуждений, основанных на здравом смысле, нормативные рассуждения и т. д.) или более ориентированную на решение (т. е. нам нужна логика для представления конкретного проблему X, а затем мы докажем некоторые общие результаты об этой логике). В случае, если вы работаете над логикой для решения конкретных задач, вам может понадобиться некоторое понимание информатики (в частности, доказательство сложности такого рода исследований требуется для публикации на многих ведущих площадках). С точки зрения более философских аспектов, вам действительно не нужно столько компа. науч. фон, немонотонные логики, например,

Теория игр. Подобно проблемно-ориентированному логическому исследованию, которое я обсуждал ранее, многие работы по ИИ охватывают некоторые новые теоретико-игровые концепции и стремятся что-то доказать. В этой области есть смежные темы, такие как переговоры (и в некоторой степени аргументация, хотя это больше связано с немонотонной логикой). В некоторых работах по теории игр, которые ослабляют предположения о неоднородности участников, участвующих в игре (например), моделирование используется для подтверждения свойств, которые невозможно доказать (часто доказываются свойства с предположениями об однородности участников, а моделирование дополняет их). эти результаты с экспериментами на более сложных случаях).

Короче говоря, я не вижу проблем с вашим переходом на ИИ, у нас есть много математиков (и философов, и компьютерщиков) в этой области. С точки зрения логики или теории игр, вы можете тщательно выбирать тему, если не хотите тратить время на изучение «теоретических» комп. Наука и/или программирование.

У вас есть некоторые элементы специализации по искусственному интеллекту. Ваш опыт в логике уместен. И ваш опыт в области математического анализа и римановой геометрии, по крайней мере, интересен.

Что беспокоит в том, что я видел о вашем прошлом, так это отсутствие курсов информатики. Может быть, это не проблема, если у вас есть эквивалент несовершеннолетнего в области компьютерных наук, который не был указан в вашем вопросе. Конечно, это был бы важный «инструмент». И если у вас его нет, вы можете подумать о том, чтобы вернуться в школу для пяти-шести дополнительных курсов или сертификационной программы в CS.

Самая интересная часть вашего вопроса заключалась в следующем: «Я нахожу область искусственного интеллекта действительно увлекательной». Почему это? И как это связано с остальной частью вашего прошлого? Или вы начинаете с нуля, что было бы сложно, хотя и не невозможно. В любом случае, эти вопросы должны быть рассмотрены в вашем заявлении о цели.

Вот мой опыт работы на незнакомой территории: в старшей школе я четыре года изучал французский и ни одного года испанского (если не считать того, что я сам учил испанский один год). В колледже я с помощью блефа попал на второй курс испанского языка и успешно его закончил. Вот пример, когда мой интерес и природные способности компенсировали отсутствие у меня формального образования. Возможно, у вас и искусственного интеллекта будет то же самое.

Краткий ответ: определенно да, если вы выберете правильную тему.

Более длинный ответ: если вы можете наверстать упущенное в базовом программировании на основе Matlab или numpy/scipy, с вашим опытом у вас должны быть очень хорошие шансы в теоретически ориентированных группах машинного обучения. Риманова геометрия предоставит вам очень хорошие возможности, например, для изучения информационной геометрии, которая является ветвью теории информации/теории вероятностей, имеющей большое значение для теории обучения, в которой активно используется дифференциальная геометрия.

Я знаю студента с чисто математическим образованием, который продолжил работу над докторской диссертацией по ИИ с большим успехом и сильными публикациями. Однако он был хорошим программистом, формально не изучая CS.

Ответ на ваш вопрос – да, если вы найдете подходящую программу докторантуры или, еще лучше, научного руководителя, который ищет такого студента.

Принимая во внимание, что Austrian Science финансирует уникальную программу докторантуры, которая фокусируется на использовании логики во всех областях CS, возможно, вы сможете найти там себе пару.

Докторантура Логические методы в компьютерных науках - LogiCS, в настоящее время набирает: http://logic-cs.at/phd/