Global AI Index: USA, Cina e UK in testa. Italia solo 27°

Gli Stati Uniti sono leader indiscussi nello sviluppo dell’IA, mostra l’indice. La superpotenza occidentale ha ottenuto quasi il doppio rispetto alla Cina al secondo posto, grazie alla qualità della sua ricerca, talento e finanziamenti privati. L’America era in vantaggio sulla maggior parte delle metriche chiave e con un margine significativo. Tuttavia, gli attuali esperti di crescita prevedono che la Cina supererà gli Stati Uniti in soli 5-10 anni.”–Alexandra Mousavizadeh.

Ho intervistato Alexandra Mousavizadeh, Partner di Tortoise Media, Director di Tortoise Intelligence. Abbiamo parlato di “The Global AI Index”.

Q1. Il 3 dicembre 2019 a Londra, ha pubblicato “The Global AI Index” classificando 54 paesi. Qual è stata la motivazione principale per la produzione di un tale indice?

Alexandra Mousavizadeh: l’intelligenza artificiale è un motore di cambiamento, nel bene e nel male. Sempre di più, le nostre vite quotidiane sono influenzate dalle tecnologie che utilizzano l’apprendimento automatico e le aziende le utilizzano per supportare sempre più i loro processi.

La nostra motivazione per produrre l’Indice qui a Tortoise era di monitorare e aiutare a spiegare questo cambiamento su scala globale. La richiesta iniziale è arrivata da tre governi che cercavano un indice completo e dettagliato che li avrebbe aiutati a impostare e monitorare la loro strategia nazionale di IA. Come azienda di notizie focalizzata sulla comprensione di quali forze stanno guidando il cambiamento geopolitico, ambientale e sociale sapevamo che dovevamo concentrarci sull’intelligenza artificiale. In Tortoise Intelligence, il nostro team di dati e analisi, lo strumento per farlo è l’indice composito.

Q2. Come ha scelto i 54 paesi?

Alexandra Mousavizadeh: I 54 paesi sono stati scelti per rappresentare in qualche modo quelli che avevano portato l’intelligenza artificiale in cima all’agenda nazionale; pubblicare una strategia nazionale, nominare un ministro dell’intelligenza artificiale, istituire collaborazioni e istituti del settore pubblico e privato.

Alla fine l’elenco di 54 era una selezione che rappresentava i paesi in cui i dati stavano cominciando a essere raccolti sui fattori rilevanti e quelli che stavano risaltando sulla scena mondiale in termini di sviluppo.

Q3. Dei 150 indicatori che ha scelto, quali sono i più rilevanti per la classifica?

Alexandra Mousavizadeh: Il nostro approccio generale era quello di rappresentare il fatto che:

L’intelligenza artificiale è ancora il prodotto dell’intelligenza umana; e quindi il talento è una priorità. Professionisti e sviluppatori di talento che possono innovare e implementare nuove tecnologie. Un indicatore importante e molto rilevante per la classifica è il numero di data scientist attivi in ​​un determinato paese. Per questo indicatore abbiamo estratto i dati da GitHub, StackOverflow, Kaggle e LinkedIn.

Anche la ricerca sull’intelligenza artificiale è un fattore trainante; creare ricercatori di competenze e generare nuove conoscenze e tecniche è un’altra priorità. Un indicatore di spicco, e che influisce in modo significativo sulle classifiche, è il numero di ricercatori nelle riviste più votate in un determinato paese.

Infine, il denaro rimane il principale catalizzatore dell’attività sull’intelligenza artificiale. Il talento e la ricerca sono importanti per le imprese e le altre istituzioni. Pertanto, il finanziamento commerciale è un altro indicatore principale, con un importo di investimento totale in società di intelligenza artificiale.

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Q4. Quali criteri ha usato per ponderare l’importanza di ciascun indicatore?

Alexandra Mousavizadeh: Nel corso delle nostre consultazioni con i consigli consultivi e con i numerosi ThinkIns tenuti a Tortoise durante lo sviluppo dell’Indice, abbiamo messo insieme un modello per spiegare il significato di ciascun sotto-pilastro in termini di costruzione di capacità per l’intelligenza artificiale . Come descritto, i fattori principali sono stati il ​​talento, la ricerca e gli investimenti; soprattutto esprimendo che il capitale finanziario e intellettuale attualmente vincono su tutti gli altri fattori.

I nostri esperti sono stati consultati su tutta la gamma di indicatori e abbiamo raggiunto un consenso sull’importanza. Abbiamo riconosciuto che questo rimane un insieme di ponderazioni costruito soggettivamente, motivo per cui abbiamo condotto dei test per dimostrare che l’impatto dei coefficienti correttori è relativamente insignificante rispetto all’impatto dei valori reali stessi.

Q5. Perché ha presentato un indice in classifica sulla capacità (capacity)?

Alexandra Mousavizadeh: Attualmente la disponibilità di informazioni sta crescendo rapidamente e la domanda su come gestire e interpretare queste informazioni sta diventando sempre più incombente. Gli indicatori compositi soddisfano la necessità di consolidare, attraverso l’aggregazione, una grande quantità di dati in una serie di numeri semplificati che comprendono e riflettono la complessità sottostante delle informazioni. Tutti gli indici costruiti da indicatori compositi devono essere interpretati con cautela e attentamente esaminati prima di trarre conclusioni importanti. In linea con il “Manuale dell’OCSE sulla costruzione di indicatori compositi”; “Capacità” è il concetto multidimensionale e il modello sottostante attorno al quale vengono compilati i singoli indicatori di The Global AI Index.

La capacità – la quantità di qualcosa che un sistema può contenere o produrre – è il concetto organizzativo di The Global AI Index. È un mezzo appropriato per considerare la relazione tra i diversi fattori rilevanti che esistono all’interno di una data nazione. Una maggiore capacità, in questo caso, può essere intesa come una maggiore capacità di generare e sostenere soluzioni di intelligenza artificiale, ora e in futuro. L’Organizzazione per l’Intelligenza Artificiale per lo Sviluppo parla di “capacità” proprio per questo motivo; parla sia dell’attuale organizzazione dei fattori produttivi che contribuiscono allo sviluppo tecnologico, sia del potenziale futuro per la generazione di nuove innovazioni nel loro uso e nella progettazione delle tecnologie stesse.

Q6. È ragionevole confrontare nazioni di dimensioni molto diverse se si considera la capacità?

Alexandra Mousavizadeh: Abbiamo costruito il nostro set di dati per dimostrare sia la capacità lorda sia la capacità proporzionale – o intensità – con classifiche di intensità molto diverse dalle classifiche principali per capacità lorda. Riteniamo che la risposta a questa domanda dipenda da ciò che si ritiene sia lo scopo di un indice comparativo; riteniamo che sia uno strumento eccellente per condensare molta complessità in una conclusione più semplice che può essere compresa e affrontata sia da esperti che da non esperti.

Creando un numero di cluster all’interno dei 54 paesi, abbiamo cercato di presentare le classifiche in modo più “like for like”. Ad esempio, il Regno Unito può essere considerato in relazione al set completo e ai suoi concorrenti più vicini che chiamiamo i “campioni tradizionali” dell’istruzione superiore, della ricerca e della governance. Queste nazioni; tra cui Canada, Francia e Germania si trovano ad affrontare alcune delle stesse sfide in termini di sviluppo e adozione. Nelle edizioni future potremmo scegliere di approfondire la questione dell’intensità rispetto alla capacità grezza.

Q7. Quali fonti di dati sono state utilizzate per The Global AI Index? Che dire di valori mancanti o errati?

Alexandra Mousavizadeh: la stragrande maggioranza delle fonti utilizzate per il Global AI Index sono disponibili al pubblico e open source; solo una di queste è proprietaria. Questa era l’API Crunchbase, che è stata utilizzata per i dati nel sotto-pilastro “Commercial Ventures”. Un elenco completo delle fonti utilizzate nel Global AI Index è disponibile nella tabella degli indicatori. Alcune fonti principali sono Crunchbase, GLUE, IEEE, GitHub API, LinkedIn e SCOPUS.

I valori mancanti rappresentano circa il 4,5% del set di dati raccolti per The Global AI Index. C’era una quantità limitata di dati disponibili con cui “addestrare” un modello di imputazione – sebbene questo fosse fortemente considerato come un’opzione – e come tale ci sono una varietà di tecniche di imputazione impiegate.

Imputation by zero – utilizzato quando i dati non sono predefiniti ma sono il valore logico o necessario; ad esempio, se il numero di Kaggle Grandmaster è vuoto, è molto probabile che un Paese non ne abbia mai avuto uno.

Imputazione per valore medio – utilizzata quando la variabile in questione è indipendente dalla dimensione della popolazione o dal PIL di un paese; posizionando il valore medio o mediano al posto di un valore mancante.

Imputazione per ultima osservazione portata avanti – utilizzata quando fonti di dati alternative mostrano solo valori degli anni precedenti; in alcuni casi i valori precedenti sono presi come indicatori dello stato corrente di un paese.

Imputazione per modello – utilizzata in osservazione di evidenti relazioni tra i dati demografici di un paese – popolazione, PIL, tassi di occupazione, ecc. In alcuni casi è stato necessario costruire un modello lineare generalizzato per prevedere quale valore dovrebbe essere usato.

Q8. Quali sono i risultati chiave?

Alexandra Mousavizadeh: Riteniamo che i risultati chiave dell’indice fino ad oggi siano:

Gli Stati Uniti sono leader indiscussi nello sviluppo dell’IA, mostra l’indice. La superpotenza occidentale ha ottenuto quasi il doppio rispetto alla Cina al secondo posto, grazie alla qualità della sua ricerca, talento e finanziamenti privati. L’America era in vantaggio sulla maggior parte delle metriche chiave e con un margine significativo. Tuttavia, gli attuali esperti di crescita prevedono che la Cina supererà gli Stati Uniti in soli 5-10 anni.

La Cina è il paese di IA in più rapida crescita, rileva il nostro Indice, sorpassando il Regno Unito su metriche che vanno dai contributi alla scrittura di codici ai documenti di ricerca negli ultimi due anni. L’anno scorso, l’85% di tutti i brevetti di riconoscimento facciale sono stati depositati in Cina, mentre il paese comunista ha stretto la presa sulla controversa tecnologia. Pechino è già stata condannata per l’utilizzo del riconoscimento facciale per tracciare e profilare i musulmani etnici nella sua regione occidentale.

La Gran Bretagna è al terzo posto grazie a un vivace pool di talenti di intelligenza artificiale e un’eccellente reputazione accademica. Questo paese ha generato società di intelligenza artificiale di grande successo come DeepMind, una startup fondata nel 2010 che è stata acquistata da Google quattro anni dopo per $500 milioni. La Gran Bretagna è stata frenata, tuttavia, da uno dei processi di richiesta di brevetto più lenti in uno dei 51 paesi. Altri paesi sono alle calcagna.

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Q9. Quali altri risultati ha trovato rilevanti o sorprendenti?

Alexandra Mousavizadeh: Nonostante abbia un ruolo da protagonista nella corsa allo spazio e nella corsa agli armamenti nucleari, la Russia è un piccolo attore della rivoluzione dell’IA, i nostri dati suggeriscono. Il paese arriva solo al 30 ° posto su 54 nazioni, spinto dal suo fallimento nell’attrarre i migliori talenti e dalla mancanza di ricerca. Ansioso di recuperare il ritardo, il presidente Vladimir Putin ha annunciato l’anno scorso un nuovo centro per l’intelligenza artificiale ospitato presso l’Istituto di fisica e tecnologie di Mosca.

I paesi più piccoli – come Israele, Irlanda, Nuova Zelanda e Finlandia – hanno sviluppato vivaci economie di intelligenza artificiale grazie ai requisiti di visto flessibili e all’intervento del governo positivo. La tecnologia israeliana Mobileye Vision, che fornisce tecnologia per veicoli autonomi, è stata acquistata da Intel nel 2017 per $15,3 miliardi.

Oltre 35 miliardi di dollari sono stati stanziati pubblicamente dai governi da spendere nello sviluppo dell’IA nel prossimo decennio, con 22 miliardi di dollari promessi dalla sola Cina. Molti altri miliardi potrebbero essere stati assegnati di nascosto attraverso dipartimenti di difesa che non sono stati resi pubblici.

I paesi usano l’IA in modi molto diversi. Russia e Israele sono tra i paesi che concentrano lo sviluppo dell’IA su applicazioni militari. Il Giappone, al contrario, utilizza prevalentemente la tecnologia per far fronte all’invecchiamento della popolazione.

Q10. Cosa impariamo in generale da questo indice?

Alexandra Mousavizadeh: Abbiamo imparato di più sulla vasta scala di attività sull’intelligenza artificiale e diminuito un po’ del rumore su come e perché sta cambiando il mondo. Siamo stati in grado di scoprire molte informazioni sulla collaborazione tra presunti rivali, l’apprendimento informale delle capacità di programmazione e di apprendimento automatico e molto sulla disponibilità e la competizione per i talenti.

Q11. Quali sono state le principali sfide nella creazione di tale indice?

Alexandra Mousavizadeh: creare una rete di persone sufficientemente informate per esaminare e commentare il processo. Gestire un vasto numero di data point che devono essere normalizzati e resi comparabili. Verificare la provenienza e la solidità dei data point.

Q12. Dove sono le considerazioni etiche in questo indice?

Alexandra Mousavizadeh: L’etica è stata al centro delle nostre conversazioni sull’intelligenza artificiale. Abbiamo deciso che il Global AI Index avrebbe misurato esclusivamente capacità e attività. Un indice su AI Ethics è previsto per quest’anno.

In primo luogo, il modello più etico per lo sviluppo e l’adozione dell’intelligenza artificiale non è ancora emerso, e forse non lo farà mai. Questa mancanza di consenso significa che è più difficile selezionare una variabile che mostri considerazioni etiche migliori o peggiori.

Tuttavia, abbiamo piani significativi per tutto il 2020 per basarci sul nostro lavoro sull’etica e l’intelligenza artificiale. Speriamo che questo lavoro equivalga a un altro prodotto entro l’anno, che rifletta le complessità della governance in relazione all’artificiale e dove nel mondo si sta facendo di più per salvaguardare buoni risultati per tutti.

Q13 I processi in rapida evoluzione di innovazione e implementazione nell’intelligenza artificiale richiedono un costante riesame. Come intende tenere il passo con cambiamenti così costanti? e come pensa di migliorare l’indice in futuro?

Alexandra Mousavizadeh: Abbiamo pianificato un aggiornamento semestrale dell’Indice, attingendo nuovi valori per una serie di nostri indicatori per mantenere dinamiche le classifiche.

La nostra serie di ThinkIns ed eventi Tortoise continuerà anche durante tutto l’anno. Questi rappresentano fantastiche opportunità per sviluppare la nostra metodologia e spostare la conversazione in nuove aree. Al momento speriamo di migliorare l’indice con:

Aggiunta di ulteriori dati su importazione ed esportazione di hardware di elaborazione, progettazione di chip e ampliamento della portata dei nostri dati sui brevetti.

Inclusione di statistiche di acquisizione dei dati, nel tentativo di mostrare quali nazioni stanno costruendo i set di dati più grandi e utili. Ciò si adatterà anche alla nostra indagine sulla privacy e la governance dei dati. Il nostro ThinkIn più recente sulle “regole sui dati” si è concentrato sui vari modelli di utilizzo dei dati e sui rischi associati a ciascuno di essi.

Q14. Sta pensando di rilasciare i dati open source?

Alexandra Mousavizadeh: abbiamo già condiviso il set di dati sottostante con una serie di partner e parti interessate. In definitiva, speriamo che l’Indice sia uno strumento per sviluppare una migliore comprensione e cercheremo di condividere i dati come parte della conversazione in corso.