在斯坦福大学 以人为本的人工智能研究所发表了其AI指数2019报告。2019年的报告跟踪的数据集数量是上一年报告的三倍，并且包含与AI的多个方面相关的近300页数据和图表，包括研究，技术性能，教育和社会考虑因素。
该报告是由AI21Labs联合创始人Yoav Shoham 主持的研究所AI指数指导委员会，由研究人员和行业专家组成的团队领导的努力的结果。这是该报告的第三年，其中包括以前指标和新指标的更新。除该报告外，委员会还发布了两个基于Web的工具：用于比较各国数据的全球AI活力工具，以及用于搜索预打印研究论文以跟踪技术指标的arXiv Monitor。
由于报告中包含大量数据，委员会已发布了两个网络工具，用于探索若干指标并与之互动。全球AI活力工具可让用户在三个维度上对超过两个国家进行比较：研发，经济和包容性。该工具直接从报告中使用的来源导入实时数据，它允许用户以交互方式钻取单个国家的指标或调整数据的权重以生成自定义的综合指数得分。arXiv Monitor从流行的预印本资料库中索引与AI相关的论文，并允许用户按arXiv类别，作者和特定的AI研究主题(例如ImageNet或MNIST)进行搜索。
Reddit上的用户特别关注报告中有关机器学习性能改进的一项发现：
在一年半的时间里，在云基础架构上训练大型图像分类系统所需的时间从2017年10月的大约三个小时减少到2019年7月的大约88秒...在2012年之前，人工智能的结果得到了密切跟踪摩尔定律，计算量每两年翻一番。2012年之后，计算量每3.4个月翻一番。
该报告文件可在HAI网站上找到。Google云端硬盘上提供了用于创建报告的原始数据 以及报告中图形的高分辨率图像文件。该报告已根据“知识共享署名-否衍生品4.0国际”许可证获得许可。
