Crescimento da receita do Alphabet Inc … (NASDAQ: GOOG GOOGAlphabet Inc1, 030. 12-0. 23% Criado com o Highstock 4. 2. 6 ) destinado a ser reforçado pela crescente afinidade da empresa por atividades de inteligência artificial (AI). A empresa começou a realizar cursos semanais em 2005 para os funcionários interessados ​​em aprendizagem mecânica (ML), mas o foco se dissipou até 2012, quando o chefe da divisão de busca, John Giannandrea, reiniciou a iniciativa. Líderes da empresa, como o Jeff Fighter Jeff Dean, já desafiaram os 25 000 engenheiros do Google a abraçar e implementar a aprendizagem de máquinas (ML), uma ciência da computação que se entrelaça com quase todos os segmentos de negócio da empresa, desde busca até carros sem motorista.

Deep Learning

A ciência por trás do ML envolve a criação de algoritmos que permitem que os computadores compreendam comandos em um idioma natural, a partir do qual uma máquina pode resolver um problema ou executar uma tarefa de forma mais rápida e eficiente do que os humanos. Dean e o ex-alunos do Google, Andrew Ng, que agora dirigem os projetos da AI na Baidu Inc. (NASDAQ: BIDU BIDUBaidu242. 56 + 0. 42% Criado com o Highstock 4. 2. 6 ), uniu forças em 2011 para avançar o desenvolvimento do ML. Uma experiência inicial produz 10 milhões de imagens do YouTube para uma rede informática sofisticada que "aprendeu" a reconhecer e distinguir um gato sem nunca estar programado para fazê-lo. O sistema de microprocessadores interconectados, ou rede neural, é frouxamente baseado na rede de neurônios dentro do cérebro humano.

DeepMind

Aparentemente, os cenários fictícios do dia do juízo final em que as máquinas e os robôs invadem o mundo não são tão disparados. Em 2014, a Google pagou US $ 400 milhões para adquirir a DeepMind, uma empresa de inteligência artificial que existia principalmente nas sombras até a compra. O CEO da DeepMind Demis Hassabis prevê o desenvolvimento de um enorme cérebro artificial que pode armazenar quantidades em massa de dados e posteriormente se ensinar a agir de forma independente. A visão ameaçadora é inquietante para a Tesla Motors Inc. (NASDAQ: TSLA TSLATesla Inc300. 81-1. 73% Criado com o CEO da Highstock 4. 2. 6 ) Elon Musk, que gastou US $ 10 milhões para examine os perigos sociais da AI. Hassabis, da mesma forma, continua cauteloso. As condições de venda para o Google incluíram o estabelecimento de um conselho de diretores objetivo para medir o progresso da AI e um acordo para manter a tecnologia proprietária fora da agência militar ou secreta.

Projeto Ninja

Dean estima que cerca de um em cada 10 engenheiros do Google tem alguma exposição ao ML. Por todas as medidas, a empresa é líder da indústria no campo, mas o CEO Sundar Pichai espera que a ML se espalhe por todas as plataformas, incluindo anúncios, Google Play e YouTube.Todos os anos, o Google convida um pequeno número de funcionários a participar do programa ninja de aprendizagem de máquinas. O regime de seis meses envolve participantes envolvendo um mentor ao desenvolver e posteriormente lançar projetos de ML. Dean espera que a iniciativa de pequena escala ajudará a cumprir o objetivo do Google de ter cada um de seus engenheiros possuir algum grau de habilidades ML.

Respostas inteligentes

Um uso menos ameaçador do ML se estende às respostas automatizadas relevantes às mensagens de e-mail recebidas pelos usuários do Gmail. O aplicativo de Resposta Inteligente do Google utiliza a tecnologia ML para permitir que um titular da conta, com um clique, escolha entre três breves respostas criadas em resposta à análise do conteúdo da mensagem de e-mail da caixa de entrada. O aplicativo também pode interpretar tom e audiência e as respostas da moda de acordo. Os e-mails de retorno para amigos e familiares geralmente incluem mensagens positivas com pontos de exclamação, enquanto os correspondentes menos conhecidos recebem respostas mais sutis.

Project Magenta

Os puristas de música provavelmente se burlarão da noção de composições maquinadas derivadas de um computador artificialmente inteligente. O Google, no entanto, aplicou o ML ao seu aplicativo Magenta, cuja primeira música simples foi lançada em 2016. Construída em torno de quatro notas musicais, a melodia rudimentar resultou da síntese de entrada de músicas numerosas no sistema neural. Talvez a incursão do Google nas artes deixa os músicos com uma nova apreciação pelo que significa ser seres sensíveis. Enquanto as máquinas podem aprender e compor, a qualidade da saída provavelmente nunca combinará com melodias imbuidas de paixão, emoção e virtuosismo de um artista.