E’ stato presentato lo scorso dicembre il report annuale 2019 dell’Artificial Intelligence Index, studio tra i più completi sullo stato della AI nel mondo elaborato dallo Human-Centered Artificial Intelligence Institute della Stanford University.

Lo studio si avvale del contributo di un gruppo interdisciplinare tra i maggiori esperti mondiali nel campo della AI, nel settore accademico e industriale, inclusi esponenti di Harvard e Google Open AI, in collaborazione con 35 sponsor e fornitori di dati. Ecco quindi di seguito un estratto con i cinque principali trend sullo stato della AI contenuti nel report.

1. Le persone vogliono conoscere la AI. L’intelligenza artificiale risulta infatti essere la specializzazione più popolare tra i laureati in ingegneria informatica in Nord America, con più del 21% delle tesi di laurea, un rate doppio rispetto alla seconda categoria in ordine di popolarità, la sicurezza.
2. Pubblicazioni in crescita esponenziale. Dal 2008 al 2018 sono aumentate del 300% le pubblicazioni peer-reviewd (in revisione paritaria all’interno della comunità scientifica) a tema AI. La Cina si pone in testa per numero di pubblicazioni.
3.  USA in testa per spesa e brevetti. In tema di AI, gli autori statunitensi vengono citati il 40% in più della media globale. In termini di ritorno economico, gli USA guidano la classifica mondiale con 12 miliardi di dollari in investimenti privati in AI, quasi doppiando la Cina, al secondo posto con ‘soli’ 6,8 miliardi. Gli USA vantano inoltre tre volte il numero di brevetti di intelligenza artificiale rispetto al secondo Paese in graduatoria, il Giappone.
4.  Investimenti ad ampio raggio. Le auto a guida autonoma si accaparrano quasi il 10% degli investimenti globali in AI, con 7,7 miliardi di $. La ricerca medica e il riconoscimento facciale si trovano al secondo posto, entrambe con 4,7 miliardi ciascuna. L’ambito a più rapida crescita è però quello della Robot process automation (RPA), con attualmente 1 miliardo di $, seguita dalla supply chain management.
5. Algoritmi sempre più smart. Istruire e creare algoritmi diviene sempre più veloce e meno costoso. A ottobre 2017, servivano tre ore per il training di un algoritmo di machine vision sul dataset ImageNet. A luglio 2019 lo stesso compito richiedeva 88 secondi. A scendere drasticamente è stato anche il costo dell’operazione, passato da poche migliaia di dollari a meno di 100 $.