211service.com
Google stawia swoją przyszłość na oprogramowanie
Alphabet, numer 5 na naszej liście 50 najmądrzejszych firm, uważa, że może wyrwać Amazonowi rynek przetwarzania w chmurze, pomagając firmom korzystać z uczenia maszynowego za pomocą narzędzia o nazwie TensorFlow. 27 czerwca 2017 r.
leonard grecki
Na początku 2015 r. sztuczna inteligencja badacze z Google stworzyli mało znane oprogramowanie o nazwie TensorFlow. Dwa lata później narzędzie, które jest wykorzystywane do tworzenia oprogramowania do uczenia maszynowego, stanowi podstawę wielu przyszłych ambicji Google i jego spółki macierzystej, Alphabet (patrz „50 Smartest Companies 2017”).
TensorFlow znacznie ułatwia inżynierom firmy przełożenie nowych podejść do sztucznej inteligencji na praktyczny kod, ulepszając usługi takie jak wyszukiwanie i dokładność rozpoznawania mowy. Ale zaledwie kilka miesięcy po udostępnieniu TensorFlow armii programistów Google, firma zaczęła oferować go światu za darmo.
Ta historia była częścią naszego wydania z lipca 2017 r.
- Zobacz resztę numeru
- Subskrybuj
Ta decyzja może być postrzegana jako altruistyczna lub być może po prostu głupia, ale prawie dwa lata później korzyści dla Google z jego wspaniałej sztucznej inteligencji są coraz bardziej widoczne. Dziś TensorFlow staje się wyraźnym liderem wśród programistów budujących nowe rzeczy za pomocą uczenia maszynowego. Mamy dziś znaczne wykorzystanie i przyspiesza, mówi Jeff Dean, który kierował projektem TensorFlow i kieruje główną grupą badawczą Google zajmującą się sztuczną inteligencją. Po zbudowaniu czegoś za pomocą TensorFlow możesz uruchomić go w dowolnym miejscu — ale szczególnie łatwo jest przenieść go na platformę Google w chmurze. Popularność oprogramowania pomaga Google walczyć o większy udział w około 40 miliardach dolarów (i rosnącym) rynku infrastruktury chmurowej, gdzie firma znajduje się na odległej trzeciej pozycji za Amazonem i Microsoftem.
Diane Greene, szefowa firmy Google zajmującej się chmurą, powiedziała w kwietniu, że spodziewa się zająć pierwsze miejsce w ciągu pięciu lat, a głównym elementem strategii Google w zakresie nadrabiania zaległości jest odwołanie się do nagłego entuzjazmu związanego ze sztuczną inteligencją w branżach takich jak opieka zdrowotna do samochodów. Oczekuje się, że firmy inwestujące w tę technologię będą dużo inwestować w dostawców chmury, aby uniknąć kosztów i złożoności samodzielnego budowania i obsługi sztucznej inteligencji, tak jak dziś płacą za hosting poczty e-mail i stron internetowych w chmurze. Klienci tacy jak ubezpieczyciel AXA — który wykorzystał TensorFlow do stworzenia systemu prognozującego kosztowne wypadki drogowe — również czerpać korzyści z tej samej infrastruktury, której Google używa do zasilania własnych produktów. Google twierdzi, że oznacza to lepszą wydajność w konkurencyjnych cenach. S. Somasegar, dyrektor zarządzający w funduszu venture capital Madrona, który wcześniej był szefem działu programistów Microsoft, mówi, że pozycja TensorFlow stanowi prawdziwe wyzwanie dla rywali Google w chmurze. To fantastyczna strategia — Google jest tak daleko w tyle w chmurze, ale wybrali obszar, w którym mogą stworzyć przyczółek, mówi.
Wewnątrz Google TensorFlow obsługuje produkty, takie jak aplikacja mobilna Google Translate, która może tłumaczyć obce menu na Twoich oczach, gdy skierujesz na nie telefon. Firma stworzyła wyspecjalizowane procesory, aby przyspieszyć TensorFlow i zmniejszyć zużycie energii w centrach danych Google. Procesory te napędzały historyczne zwycięstwo oprogramowania o nazwie AlphaGo nad mistrzem starożytnej gry planszowej Go w zeszłym roku i przypisuje się im niedawną aktualizację, która w niektórych językach zbliżyła usługę tłumaczeniową Google do poziomu ludzkiego.
TensorFlow nie jest jedynym narzędziem do tworzenia oprogramowania do uczenia maszynowego, a eksperci mogą godzinami spierać się o ich indywidualne zalety. Ale waga marki Google i jej zalety techniczne sprawiają, że jej opakowanie się wyróżnia, mówi Reza Zadeh, adiunkt na Uniwersytecie Stanforda. Pierwotnie zbudował swój startup Matroid , który pomaga firmom tworzyć oprogramowanie do rozpoznawania obrazów, oparte na konkurencyjnym narzędziu o nazwie Caffe, ale porzucił je po wypróbowaniu TensorFlow. Zobaczyłem, że jest bardzo wyraźnie lepszy we wszystkich aspektach technicznych i postanowiliśmy wszystko wyrwać, mówi.
Narzędzie Google jest również mocno zakorzenione w umysłach następnej generacji badaczy i przedsiębiorców zajmujących się sztuczną inteligencją. Na University of Toronto, centrum sztucznej inteligencji, które kształciło wielu dzisiejszych czołowych badaczy, wykładowca Michael Guerzhoy prowadzi TensorFlow na uniwersyteckim kursie wprowadzającym do uczenia maszynowego, którego liczba jest przepełniona. Dziesięć lat temu zajęło mi miesiące, aby zrobić coś, co dla moich uczniów z TensorFlow zajmuje kilka dni, mówi Guerzhoy.
Odkąd Google wypuścił TensorFlow, jego konkurenci w chmurze obliczeniowej, Microsoft i Amazon, wydali lub zaczęli wspierać swoje własne bezpłatne narzędzia programowe, aby pomóc programistom budować systemy uczenia maszynowego. Jak mówi Guerzhoy, żaden z nich nie ma tak szerokiej i dedykowanej bazy użytkowników jak TensorFlow wśród badaczy, studentów i pracujących programistów.