L’AI Index 2025, curato da Stanford HAI dell’Università di Stanford, conta i modelli di AI di rilievo pubblicati tra il 2014 e il 2024, suddividendoli per istituzione. Tra le università, Stanford e la Carnegie Mellon University (CMU) ne hanno prodotti 25 ciascuna, l’Università Tsinghua e l’Università della California, Berkeley 22 ciascuna, mentre il MIT ne conta 15.
In questo articolo esamineremo cinque università all’avanguardia nella ricerca sull’AI, prendendo questi dati come punto di partenza.
Il numero di modelli non basta per scegliere un’università
«Qual è la migliore università per studiare l’AI?». È una domanda che prima o poi si pongono sia gli studenti alle prese con la scelta del percorso di studi, sia i professionisti in cerca di personale o di partner per collaborazioni di ricerca. Ma i dati facilmente reperibili possono nascondere delle insidie.
Il numero di modelli di AI di rilievo utilizzato in questo caso conta quanti modelli di spicco sono emersi dal mondo della ricerca. Non indica né il numero di studenti che si specializzano in AI, né la qualità dell’offerta didattica. Più che una classifica, è meglio considerarlo un punto di partenza per farsi un’idea del dinamismo della ricerca in ciascun ateneo.
Stanford e CMU appaiate al primo posto
Tra le università, Stanford e CMU sono al primo posto, con 25 modelli ciascuna. In altre parole, nell’arco degli 11 anni dal 2014 al 2024, entrambe hanno prodotto 25 modelli di AI di rilievo.
Stanford, oltre i confini disciplinari
Parlando di Stanford, non si può non citare Stanford HAI, fondato nel 2019. Con l’obiettivo dichiarato di ripensare l’AI da una prospettiva incentrata sull’essere umano, è un’organizzazione interdisciplinare che promuove la ricerca coinvolgendo diversi dipartimenti.
L’AI non è più un campo che si esaurisce nell’informatica. I suoi punti di contatto con la medicina, il diritto, l’economia e l’etica sono in aumento, e un approccio che fin dall’inizio non dia per scontati i confini tra i dipartimenti è in linea con i tempi.
CMU, a pari merito
Anche CMU conta 25 modelli, alla pari con Stanford. Il risultato indica inoltre che la ricerca sull’AI non è concentrata in una sola università.
Più che dimostrare che non è possibile stabilire quale delle due sia migliore, il pareggio suggerisce che due università con orientamenti diversi procedono fianco a fianco, una lettura più vicina alla realtà.
Seguono Tsinghua e Berkeley, con 22 modelli
Seguono l’Università Tsinghua, in Cina, e l’Università della California, Berkeley, negli Stati Uniti, entrambe con 22 modelli. La differenza rispetto a Stanford e CMU è di appena tre unità.
È interessante notare che ai primi posti compaiono università statunitensi e cinesi. I dati a livello universitario mostrano come il principale terreno di competizione nella ricerca sull’AI non sia circoscritto a un solo Paese. Chi cerca un’università all’estero o partner per collaborazioni di ricerca farebbe bene ad ampliare il proprio orizzonte oltre i confini nazionali e regionali.
Per il MIT conta anche l’ampiezza della ricerca
Il MIT conta 15 modelli di AI di rilievo, un dato contenuto rispetto ai primi quattro atenei. Ma, guardando alla varietà della ricerca, emerge un quadro diverso.
La pagina ufficiale del CSAIL, il laboratorio di informatica e intelligenza artificiale del MIT, elenca 68 progetti, 27 gruppi di ricerca e 111 persone nell’area dell’AI e del machine learning. Tra i filoni di ricerca spicca anche l’applicazione del machine learning a settori come la robotica, la medicina e l’elaborazione del linguaggio.
Si può emergere con un singolo modello di grandi dimensioni oppure ampliare i campi di applicazione grazie a numerosi gruppi di ricerca. Il solo numero di modelli non basta a misurare la portata di quest’ultima attività.
Come scegliere, guardando oltre i numeri
Confrontando i cinque atenei, il divario massimo nel numero di modelli è di 10. Forse sarebbe un po’ avventato scegliere il proprio percorso sulla base di questa differenza.
La domanda da porsi è in quale settore si desidera utilizzare l’AI. Se si dà importanza ai rapporti con la società, può essere indicata un’università dotata di strutture interdisciplinari; se si cerca un’ampia varietà di applicazioni, un istituto con molti gruppi di ricerca. Partendo dai numeri e spostando lo sguardo sull’organizzazione della ricerca, cambia il modo di vedere le università.
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