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Google apuesta su futuro en una pieza de software
Alphabet, número 5 en nuestra lista de las 50 empresas más inteligentes, cree que puede arrebatarle el mercado de la computación en la nube a Amazon ayudando a las empresas a utilizar el aprendizaje automático con una herramienta llamada TensorFlow. 27 de junio de 2017
leonardo greco
A principios de 2015, la inteligencia artificial Los investigadores de Google crearon una oscura pieza de software llamada TensorFlow. Dos años más tarde, la herramienta, que se utiliza en la creación de software de aprendizaje automático, sustenta muchas ambiciones futuras de Google y su empresa matriz, Alphabet (ver '50 empresas más inteligentes de 2017').
TensorFlow hace que sea mucho más fácil para los ingenieros de la empresa traducir nuevos enfoques de inteligencia artificial en código práctico, mejorando servicios como la búsqueda y la precisión del reconocimiento de voz. Pero solo unos meses después de que TensorFlow fuera lanzado al ejército de codificadores de Google, la compañía también comenzó a ofrecerlo al mundo de forma gratuita.
Esta historia fue parte de nuestra edición de julio de 2017
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Esa decisión podría verse como altruista o posiblemente simplemente tonta, pero casi dos años después, los beneficios para Google de su gran obsequio de IA son cada vez más evidentes. Hoy, TensorFlow se está convirtiendo en el líder indiscutible entre los programadores que crean cosas nuevas con el aprendizaje automático. Tenemos un uso significativo hoy en día, y se está acelerando, dice Jeff Dean, quien dirigió el diseño de TensorFlow y dirige el grupo de investigación de inteligencia artificial central de Google. Una vez que haya creado algo con TensorFlow, puede ejecutarlo en cualquier lugar — pero es especialmente fácil transferirlo a la plataforma en la nube de Google. La popularidad del software está ayudando a Google a luchar por una mayor participación en el mercado de infraestructura en la nube de aproximadamente $ 40 mil millones (y en crecimiento), donde la compañía se encuentra en un distante tercer lugar detrás de Amazon y Microsoft.
La jefa del negocio en la nube de Google, Diane Greene, dijo en abril que espera ocupar el primer puesto dentro de cinco años, y una parte central de la estrategia de Google para ponerse al día es apelar al repentino entusiasmo por la inteligencia artificial en las industrias del cuidado de la salud. a los autos Se espera que las empresas que invierten en la tecnología gasten mucho con los proveedores de la nube para evitar los costos y la complejidad de construir y ejecutar AI ellos mismos, tal como pagan hoy por el alojamiento en la nube de correo electrónico y sitios web. Clientes como la aseguradora AXA — que usó TensorFlow para crear un sistema que predice accidentes de tránsito costosos — también obtenga los beneficios de la misma infraestructura que utiliza Google para impulsar sus propios productos. Google dice que eso significa un mejor rendimiento a precios competitivos. S. Somasegar, director gerente del fondo de riesgo Madrona que anteriormente fue jefe de la división de desarrolladores de Microsoft, dice que la prominencia de TensorFlow plantea un verdadero desafío para los rivales en la nube de Google. es una estrategia fantastica — Google está muy atrasado en la nube, pero han elegido un área donde pueden crear una cabeza de playa, dice.
Dentro de Google, TensorFlow impulsa productos como la aplicación móvil Google Translate, que puede traducir un menú extranjero frente a sus ojos cuando apunta su teléfono hacia él. La empresa ha creado procesadores especializados para hacer que TensorFlow sea más rápido y reducir la energía que consume dentro de los centros de datos de Google. Estos procesadores impulsaron la victoria histórica del software llamado AlphaGo sobre un campeón del antiguo juego de mesa Go el año pasado y se les atribuye haber hecho posible una actualización reciente que acercó el servicio de traducción de Google al nivel humano para algunos idiomas.
TensorFlow está lejos de ser la única herramienta disponible para crear software de aprendizaje automático, y los expertos pueden discutir durante horas sobre sus méritos individuales. Pero el peso de la marca de Google y sus ventajas técnicas hacen que su paquete se destaque, dice Reza Zadeh, profesor adjunto en Stanford. Originalmente construyó su startup Matroid , que ayuda a las empresas a crear software de reconocimiento de imágenes, en torno a una herramienta de la competencia llamada Caffe, pero la abandonó después de probar TensorFlow. Vi que era muy claramente superior en todos los aspectos técnicos, y decidimos arrancarlo todo, dice.
La herramienta de Google también se está arraigando firmemente en la mente de la próxima generación de investigadores y empresarios de inteligencia artificial. En la Universidad de Toronto, un centro de IA que ha educado a muchos de los principales investigadores de la actualidad, el profesor Michael Guerzhoy enseña TensorFlow en el curso introductorio de aprendizaje automático de la universidad, que cuenta con un exceso de solicitudes. Hace diez años, me llevó meses hacer algo que a mis alumnos les toma unos días con TensorFlow, dice Guerzhoy.
Desde que Google lanzó TensorFlow, sus competidores en la computación en la nube, Microsoft y Amazon, lanzaron o comenzaron a admitir sus propias herramientas de software gratuito para ayudar a los programadores a crear sistemas de aprendizaje automático. Hasta ahora, dice Guerzhoy, ninguno tiene una base de usuarios tan amplia y dedicada como TensorFlow entre investigadores, estudiantes y programadores en activo.