Небольшой совет начинающим исследователям: учите историю ИИ. Ученый считает, что история развития ИИ помогает молодым исследователям понять, как формировалась технология: какие идеи работали, а какие нет. Базовые знания дают прочную основу, которая помогает лучше понять современные тренды, избежать ошибок прошлого и сформировать представление о долгосрочных изменениях в приоритетах и методах, что делает выбор работы более осознанным.

Помимо «советов» молодым специалистам, автор также делится опытом работы: за свои годы он успел побывать и в академической среде, и в индустрии. За свою карьеру он успел поработь в США, Китае, Шотландии и Великобритании, сталкиваясь с различиями в подходах к науке и сотрудничества. Несмотря на богатый международный опыт, больше всего ученый ценил людей и взаимодействие с ними, поскольку именно коллеги и совместные истории многократно увеличивало его знания, как исследователя. Общение и сотрудничество, по его словам, были самой ценной частью карьеры, а соприкосновение с разными культурами расширяло кругозор и усиливало исследовательское мышление.

В своем очерке автор ясно дает понять, что сейчас ИИ подталкивает молодых ученых к выбору направления в условиях высокой конкуренции и быстро меняющихся трендов. С одной стороны, появилось много новых возможностей, с другой – выбор ниши усложнился. Становится всё труднее балансировать между академическими целями (например, публикациями и фундаментальными исследованиями) и практическими задачами индустрии, где ценятся прикладные результаты и скорость внедрения. В результате молодые ученые часто оказываются перед дилеммой: академическая среда или индустрия. Такой выбор требует не только профессиональных, но и личных предпочтений, и понимания того, чем именно хочет заниматься молодой исследователь.

«Моя рекомендация заключалась в том, чтобы не избегать CS как специальности, а в том, чтобы пройти максимальное количество курсов по основам (например, курсы по математике, физике), а не посещать курсы по модной технологии du jour (прим. по трендовой технологии)», – сказал он Business Insider.

«Некоторые навыки, которые всегда будут ценными, такие как знание математики, немного статистики и теории вероятностей, знание таких вещей, как линейная алгебра, которое всегда будет ценно», – недавно сказал Хинтон Business Insider. «Это не знание, которое исчезнет».