США и Китай возглавили индекс ИИ

Логотип компании
19.06.2019Автор
США и Китай возглавили индекс ИИ
Исследователи оценили стратегию и среду развития ИИ в тринадцати странах.

Исследователи оценили стратегию и среду развития ИИ в тринадцати странах. Для формирования рейтинга, помимо более двухсот индивидуальных факторов, учитывались предварительные условия, исследования и разработки, а также степень коммерциализации искусственного интеллекта.

США присвоили контрольное значение «1», от которого отталкивались в сравнении других стран.

«Кембрийский индекс показывает неожиданные сильные стороны в других странах, таких как Южная Корея, и в лучшем случае отображает ключевые европейские, попавшие в середину поля», – прокомментировал доктор Грот, один из авторов отчета.

В отчете исследования отмечается, что позиция США обусловлена хорошо налаженной структурой сотрудничества между правительством, частным сектором и университетами, где государственное финансирование сосредоточено на фундаментальных исследованиях, а частный сектор концентрируется на прикладных.

Также Грот указал, что существенные различия между США и Китаем как в вопросах ИИ, так и в подходе к их решению, в итоге вызывают все больше разногласий по поводу того, как регулировать данную сферу, управлять разработкой и развертыванием по всему миру. На этой почве могут возникнуть новые конфликты.

Кембриан был уполномочен Фондом Конрада Аденауэра, аналитическим центром, связанным с политической партией в Германии.

Сам кембрийский индекс ИИ выглядит следующим образом:

  • Соединенные Штаты – 1,00

  • Китай – 0,62

  • Япония – 0,30

  • Великобритания – 0,27

  • Южная Корея – 0,25

  • Германия – 0,25

  • Канада – 0,23

  • Индия – 0,23

  • Израиль – 0,23

  • Франция – 0,22

  • Финляндия – 0,19

  • Сингапур – 0,18

  • Объединенные Арабские Эмираты – 0,11

Читайте также
Являясь частью искусственного интеллекта, машинное обучение (Machine Learning, ML) открывает все больше возможностей бизнесу. Его внедряют для трансформации процессов, развития транспорта, логистики, АПК и других отраслей, а экономический эффект применения ИИ составляет более триллиона рублей. Рассмотрим, какие прикладные задачи компаний решает ML, приведем примеры внедрения, поговорим про подход Retrieval-Augmented Generation (RAG) и дадим чек-лист качественной интеграции и использования ИИ в реальном секторе.

Похожие статьи