¿Hay algún punto en el que lograr objetivos de investigación más ambiciosos se vuelva desalentador en lugar de inspirador?

No, en absoluto, si aborda el problema de forma metódica y utiliza todos los resultados, positivos o negativos, para comprender mejor la naturaleza de la pregunta de investigación que está haciendo o el objetivo de investigación que persigue.

El espacio de investigación de la IA está increíblemente lleno ahora, así que mientras el investigador individual puede sentir que hay demasiada presión para publicar ideas realmente novedosas e innovadoras, siento que la investigación de la IA es uno de los pocos campos académicos donde la gente está innovando. Las ideas incrementales no se aceptan en las conferencias de hoy en día, por lo que los investigadores se están obligando a asumir riesgos más grandes y audaces y a pensar agresivamente fuera de la caja.

Resulta que descubrir cuáles son los “objetivos de investigación ambiciosos” es bastante complicado, y muchas personas incluso pueden estar en desacuerdo sobre cuáles son o deberían ser las “grandes ideas”. Pero al menos la gente está tratando de hacerlo en AI, en lugar de hacerlo de forma segura y publicar un montón de trabajos incrementales.