Il mondo della ricerca sull’intelligenza artificiale è in costante mutamento, con scoperte che emergono a un ritmo vertiginoso. Ma dove stanno avvenendo questi progressi? Sebbene le università siano state tradizionalmente il focolaio delle scoperte scientifiche, è in corso un cambiamento significativo. Le grandi aziende tecnologiche svolgono sempre più un ruolo fondamentale nella ricerca sull’intelligenza artificiale, sfumando il confine tra mondo accademico e industria.
Nel 2019, Il 65% dei laureati nordamericani con dottorato in intelligenza artificiale ha optato per ruoli industrialiun aumento significativo rispetto al 44,4% del 2010. Questa tendenza evidenzia la crescente influenza dei laboratori industriali nel plasmare il futuro dell’intelligenza artificiale.
Per comprendere questo panorama in evoluzione, ho parlato con Shakarim Soltanaevricercatore presso Sony Interactive Entertainment ed ex ingegnere ricercatore presso Huawei. Le sue intuizioni fanno luce sulle motivazioni, i vantaggi e le sfide della conduzione della ricerca sull’intelligenza artificiale all’interno di una grande azienda e su come questa interazione con il mondo accademico stimoli l’innovazione.
Perché le aziende abbracciano l’editoria accademica
Giganti della tecnologia come Google, Meta, Microsoft e NVIDIA pubblicare ricerche in conferenze accademiche per vari motivi.
“Innanzitutto, pubblicare ricerche durante le conferenze può essere un potente strumento di marketing per le aziende”, ha affermato Soltanayev. “Queste pubblicazioni fungono da forma di marketing indiretto, dimostrando l’abilità tecnica dell’azienda e l’impegno nel far avanzare il settore. Ciò rafforza l’immagine del loro marchio all’interno della comunità di ricerca e agli occhi di clienti, partner e investitori. Queste pubblicazioni aiutano le aziende a distinguersi dalla concorrenza e a rafforzare la loro presenza complessiva sul mercato”.
Il ruolo che l’editoria gioca nell’acquisizione di talenti è vitale.
“Conferenze di alto livello come NeurIPS e CVPR sono un luogo privilegiato per creare reti con ricercatori e ingegneri leader e reclutare studenti promettenti”, ha affermato Soltanayev. “Mostrando il proprio lavoro, laboratori di ricerca come Google Deepmind e Meta AI possono attrarre le menti più brillanti del settore, poiché i migliori talenti spesso vogliono lavorare su problemi innovativi con accesso a risorse e collaboratori di alta qualità”.
Una strada a doppio senso: lo scambio di valore
Il rapporto tra mondo accademico e industria non è unilaterale; è uno scambio dinamico di conoscenze e risorse che avvantaggia entrambe le parti.
“Un ottimo esempio di ricerca accademica che influenza direttamente l’industria è lo sviluppo dell’architettura della rete neurale convoluzionale (CNN)”, ha affermato Soltanayev. “È stato introdotto da Yann LeCun e dai suoi colleghi in ambito accademico e ha avuto un impatto notevole sui prodotti tecnologici, in particolare nella visione artificiale. Quando AlexNet, un modello basato sulla CNN, vinse il concorso ImageNet nel 2012, scatenò un’adozione diffusa nel settore. Al giorno d’oggi, le CNN hanno una vasta gamma di applicazioni, tra cui il riconoscimento delle immagini per l’identificazione facciale e il rilevamento di oggetti, l’imaging medico per la diagnosi delle malattie e veicoli autonomi per il riconoscimento degli oggetti in tempo reale”.
D’altro canto, l’industria ha contribuito in modo significativo alla ricerca accademica in diversi modi.
“Uno dei contributi più notevoli è lo sviluppo di set di dati su larga scala e potenti strutture informatiche”, ha affermato Soltanayev. “Ad esempio, le aziende hanno rilasciato enormi set di dati, come quelli per il riconoscimento delle immagini, i modelli linguistici e le simulazioni di auto a guida autonoma, che sono diventati fondamentali per la ricerca accademica. Questi set di dati forniscono la scala necessaria per la formazione di modelli avanzati di apprendimento automatico, che sarebbe difficile da raccogliere in modo indipendente per la maggior parte dei laboratori accademici. L’industria guida anche l’innovazione nell’hardware e nel software, con lo sviluppo di GPU da parte di NVIDIA e framework di deep learning come TensorFlow di Google e PyTorch di Meta, ora strumenti standard nella ricerca accademica e industriale”.
Priorità diverse, culture diverse
Con l’avanzare dell’intelligenza artificiale, il mondo accademico e l’industria stanno adottando percorsi diversi per stabilire le priorità e affrontare questi sviluppi.
“La principale differenza tra la ricerca accademica e quella industriale è il focus”, ha affermato Soltanayev. “Nel mondo accademico, la priorità è spesso posta su questioni fondamentali a lungo termine che ampliano i confini della conoscenza. I ricercatori hanno la libertà di esplorare le idee senza la pressione dell’applicazione immediata. Nell’industria, la ricerca si concentra maggiormente sulla risoluzione dei problemi del mondo reale e sulla creazione di prodotti, quindi i tempi sono solitamente più brevi e c’è una maggiore pressione per fornire risultati pratici”.
Le variazioni tra i due ambienti influenzano in modo significativo le dinamiche culturali.
“Il mondo accademico incoraggia l’esplorazione profonda, il pensiero indipendente e la pubblicazione dei risultati per far avanzare la conoscenza”, ha affermato Soltanayev. “La ricerca di settore, d’altro canto, è più collaborativa, con team che lavorano insieme per trasformare rapidamente le idee in prodotti o soluzioni. Mentre la ricerca accademica spesso fornisce le basi teoriche, la ricerca industriale spinge l’innovazione applicando queste idee in situazioni del mondo reale”.
Il fascino dei laboratori industriali
Allora, perché sempre più ricercatori intraprendono una carriera nei laboratori industriali piuttosto che nelle istituzioni accademiche tradizionali, e quali sono i vantaggi e gli svantaggi di ciascun percorso?
“Molti ricercatori scelgono di lavorare presso grandi aziende grazie agli interessanti pacchetti retributivi”, ha affermato Soltanayev. “Gli stipendi nei laboratori industriali sono in genere molto più alti di quelli del mondo accademico e spesso prevedono vantaggi aggiuntivi come assicurazione sanitaria, piani pensionistici e bonus. In particolare, le opzioni su azioni o le azioni possono rappresentare una grande attrazione, soprattutto nelle società tecnologiche in cui le azioni hanno il potenziale per aumentare significativamente di valore. Questi incentivi finanziari possono offrire una sicurezza a lungo termine che è più difficile da ottenere nel mondo accademico, dove i ricercatori possono trovarsi ad affrontare cicli di finanziamento basati su sovvenzioni e salari più bassi, soprattutto nelle prime fasi della loro carriera. La stabilità e i vantaggi offerti dalle grandi aziende, combinati con l’opportunità di lavorare su progetti ad alto impatto e ben finanziati, rendono i laboratori industriali una scelta allettante per molti”.
La ricerca industriale è spesso focalizzata sul raggiungimento di obiettivi aziendali specifici e sullo sviluppo di nuovi prodotti, il che può limitare la libertà dei ricercatori di esplorare argomenti esclusivamente per motivi di conoscenza.
“Al contrario, il mondo accademico offre la possibilità di perseguire progetti a lungo termine, guidati dalla curiosità, che possono essere profondamente gratificanti per chi è appassionato di ricerca fondamentale”, ha affermato Soltanayev. “Il mondo accademico incoraggia anche lo sviluppo di programmi di ricerca indipendenti e la capacità di guidare e insegnare alla prossima generazione di scienziati, cosa che molti ricercatori trovano soddisfacente. Detto questo, la cultura del “pubblica o perisci” nel mondo accademico può creare pressione per produrre frequentemente articoli, il che a volte può limitare la libertà di correre grandi rischi o esplorare nuove idee. Anche garantire finanziamenti e posizioni di ruolo può essere altamente competitivo, aumentando lo stress di una carriera accademica.
Il settore offre incentivi finanziari superiori, sicurezza del lavoro e accesso alle risorse per affrontare importanti sfide del mondo reale. D’altro canto, il mondo accademico offre una maggiore autonomia intellettuale e opportunità di ricerca autodiretta. Entrambi i percorsi hanno i loro vantaggi e la decisione dipende dalle motivazioni personali del ricercatore, se si dà priorità all’impatto immediato e alla compensazione o a un’esplorazione più profonda delle idee fondamentali.
Il futuro della collaborazione
Soltanayev prevede un futuro ancora più intrecciato per il mondo accademico e l’industria.
“Vedo che il rapporto tra il mondo accademico e l’industria nel campo dell’intelligenza artificiale sta diventando ancora più collaborativo”, ha affermato Soltanayev. “In futuro, mi aspetto di vedere più partenariati tra università e aziende, dove la ricerca accademica fornisce le basi su cui l’industria può costruire, mentre le aziende forniscono i dati, la potenza di calcolo e i finanziamenti necessari per condurre esperimenti e applicazioni su larga scala. Le aziende continueranno a svolgere un ruolo importante nel plasmare il futuro dell’intelligenza artificiale, in particolare nella ricerca applicata e nello sviluppo. Con le loro grandi quantità di dati e l’accesso a potenti risorse informatiche, sono in una posizione unica per accelerare i progressi nell’apprendimento automatico, nell’elaborazione del linguaggio naturale e nella visione artificiale”.
Le organizzazioni manterranno la loro influenza sulla ricerca sull’intelligenza artificiale contribuendo a progetti open source, condividendo dati e creando nuovi strumenti e framework. Questo ambiente cooperativo svolgerà un ruolo fondamentale nell’accelerare i progressi nel campo dell’intelligenza artificiale e nel garantirne il progresso responsabile. Con i confini tra mondo accademico e industria che diventano sempre più indistinti, possiamo anticipare progressi ancora più notevoli nell’intelligenza artificiale, guidati dal rapporto di collaborazione tra queste due entità influenti.
