Cada vez más estudiantes de informática están interesados ​​en la IA, y no hay suficientes profesores

Los departamentos de ciencias de la computación en las universidades de EE. UU. no tienen suficientes profesores para enseñar a un número cada vez mayor de estudiantes interesados ​​en IA, sugirió un informe del Centro de Seguridad y Tecnología Emergente (CSET) de este mes.

El interés en el aprendizaje automático y la inteligencia artificial ha aumentado y disminuido desde que se fundó formalmente el campo en la década de 1950. Las redes neuronales han regresado en los últimos años, explotando en popularidad con el aprendizaje profundo. La demanda de cursos de aprendizaje automático en las universidades se ha disparado, se nos dice, y no hay suficientes profesores para apoyar el interés de los estudiantes.

Datos recopilados por el encuesta taulbee, y citado en el reporte, mostró que entre 2011 y 2020, el número de estudiantes matriculados en programas de informática en Estados Unidos se triplicó de 60,661 a 182,262. Pero el número de profesores en los departamentos de informática aumentó menos de 1.5 veces, de 4,363 a 6,230. La proporción total de estudiantes por docente en los departamentos encuestados se duplicó de 14 a 1 a 29 a 1. 

Ahora, para que quede claro, estas estadísticas representan a todos los estudiantes matriculados en 140 departamentos de ciencias de la computación de EE. la enseñanza del aprendizaje automático. El resumen ejecutivo concluyó:

Si bien hay un aumento innegable en los que toman ciencias de la computación, debe creer en la palabra del informe de que esto con toda probabilidad equivale a un aumento en el interés en ML. “Muchos cursos de IA se imparten en departamentos de ciencias de la computación, y los especialistas en IA representan una parte cada vez mayor de la facultad de informática en general”, señaló el informe en un apéndice.

Algunas universidades han tenido que limitar el número de estudiantes para clases particulares debido a la falta de personal docente. Limitar la educación tendrá un efecto perjudicial para Estados Unidos, explicaron los autores del informe Remco Zwetsloot, miembro del Programa de Seguridad Internacional del Centro de Seguridad y Estudios Internacionales, y Jack Corrigan, analista de investigación del CSET de Georgetown.

“Las brechas en la capacidad de enseñanza limitan la cantidad de talento que fluye hacia la fuerza laboral de IA de EE. UU., lo que a su vez tiene un impacto negativo en la seguridad económica y nacional”, escribieron. “La investigación ha demostrado que la innovación es en parte una función del número absoluto de investigadores en un campo en particular y el acto de generar nuevas ideas se está volviendo más laborioso. Por lo tanto, menos talento significa menos innovación”.

Los expertos en IA han advertido previamente que las universidades están sufriendo una fuga de talento. En lugar de ingresar a la academia, se están moviendo hacia puestos de investigación en la industria debido a salarios más altos y acceso a mejores recursos, lo que lleva a menos tutores en las universidades.

Pero Zwetsloot y Corrigan creen que los datos muestran que esto no es todo. No es que las universidades estén luchando por contratar profesores para apoyar a más estudiantes, es que no están contratando a un ritmo lo suficientemente rápido. Algunos académicos cortejados por la industria a menudo continúan en sus departamentos y solo pasan del 10 al 20 por ciento de su tiempo trabajando para una empresa. 

“Encontramos poca evidencia que sugiera que la salida de profesores de IA de la academia a la industria ha aumentado en los últimos años y, aunque una mayor parte de los nuevos graduados de doctorado están aceptando trabajos en la industria, los datos de la encuesta no indican que estén desinteresados ​​en el mundo académico. carreras Sin embargo, encontramos evidencia que sugiere que las universidades no han aumentado la cantidad de puestos de profesores de ciencias de la computación en línea con la creciente demanda de educación relacionada con la IA”, dice el informe.

Sin embargo, Percy Liang, profesor asociado de ciencias de la computación en la Universidad de Stanford, nos dijo: “Es cierto que la cantidad de puestos docentes disponibles no ha crecido tan rápido como la cantidad de puestos en la industria, pero creo que la fuga de cerebros es real: los investigadores eligen la industria sobre la academia o dejan la academia para ir a la industria debido a una mayor compensación, más datos y computación”.

Mientras tanto, Zachary Lipton, profesor asistente de aprendizaje automático e investigación de operaciones en la Universidad Carnegie Mellon, dijo El registro no ve una gran fuga de cerebros de investigadores que vayan a la industria. Después de trabajar durante un par de años para una empresa, muchos regresan a menudo a la academia.

“Sí, hay más paga en la industria, pero en cierto modo es aburrida”, nos dijo. “Su enfoque es más miope. Hay problemas interesantes más importantes en la investigación teórica fundamental que todavía se estudian mejor en la academia”.

Lipton dijo que el aumento del interés en el aprendizaje automático se debe a los cursos introductorios que cubren los conceptos básicos, y estas clases son útiles para una amplia gama de carreras fuera de la academia. No hay tanta demanda de estudios avanzados de posgrado. Para hacer frente al aumento de la demanda, las universidades deberían impulsar la docencia en lugar de los investigadores que buscan la titularidad. 

“Las universidades deberían hacer más atractivo el camino de la enseñanza”, nos dijo. “Estos miembros de la facultad no tienen que preocuparse por subvenciones o por administrar un laboratorio, pero es muy difícil aceptar un recorte salarial solo para concentrarse en la enseñanza. Los académicos titulares pueden impartir algunos cursos introductorios, pero su enfoque principal es la investigación. Necesitamos encontrar más personas que sientan pasión por la enseñanza, que puedan conectarse con una amplia base de estudiantes”.

El informe sugirió que el gobierno de EE. UU. debería intervenir y aumentar los fondos para las universidades para que puedan contratar más profesores. Debería haber más opciones fuera de la academia para que las personas mejoren sus habilidades y tomen estos cursos de introducción a la IA en colegios comunitarios o en línea. El sector privado también puede ayudar donando a universidades, continuando financiando subvenciones y apoyando nuevos puestos académicos. ®