Industrializzazione, investimenti, sviluppi tecnologici e molto altro ancora nel report annuale dell’HAI – Human-Centered Artificial Intelligence dello Stanford Institute
Come ogni anno, l’HAI di Stanford pubblica un report con cui si cerca di fare il punto sullo sviluppo delle esperienze legate all’Intelligenza Artificiale nel mondo. Un gruppo multisciplinare di studiosi indipendenti ed esperti dell’industria e dell’accademia che fotografa lo stato dell’arte di anno in anno.
S.I. Soluzioni Informatiche è da sempre attenta all’innovazione e agli sviluppi tecnologici che sono capaci di dare spinta al mercato e all’industria in generale.
Oltre al dettaglio su singole aree e settori specifici che sono affrontati in separati capitoli – dedicati a AI e formazione, AI e Ricerca e sviluppo, AI ed economia e così via – gli highlight del report evidenziano alcuni elementi di fondamentale importanza.
Il primo elemento da rilevare è l’aumento esponenziale degli investimenti privati nel settore dell’Intelligenza Artificiale che, nel 2021, hanno raggiunto quasi i 100 bilioni di dollari – più del doppio del totale degli investimenti privati nel 2020.
Mentre nascono meno aziende dedicate all’AI, rispetto agli anni precedenti, i round di finanziamento registrano un aumento considerevole degli investimenti: si è passati infatti da quattro round di finanziamento del valore di circa 500 milioni di dollari del 2020 ai quindici round di finanziamento del 2021.
Un ulteriore elemento di grande interesse è la proficua collaborazione di studiosi cinesi e statunitensi che fa registrare una crescita esponenziale delle pubblicazioni nel settore dell’AI, che sono quintuplicate nell’ultimo decennio. Un dato che sembra ovviamente in contrasto a ciò che accade nel mondo dal punto vista geopolitico, dove Cina e USA non sembrano disposti ad una altrettanto proficua collaborazione.
Dal punto di vista dell’avanzamento tecnologico, infine, dal 2018 ad oggi il costo dell’addestramento dei modelli è diminuito del 63% mentre i tempi di addestramento sono migliorati del 90% circa e, ancora, i modelli di analisi del linguaggio registrano performance sempre più elevate anche se, come controparte, si assiste ad un aumento dei bias dovuti alla grande mole di dati utilizzata per l’addestramento.
Leggi l’intero report scaricandolo qui
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