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Google I/O 2016: IA e machine learning

Sistemi di intelligenza artificiale, machine learning e piattaforme cloud per costruire i servizi e le applicazioni del futuro: ecco la visione di Google.

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Che il gruppo di Mountain View stia puntando con sempre maggiore decisione sull’intelligenza artificiale e sul machine learning è risaputo. Le iniziative che lo dimostrano sono molteplici e arrivano a toccare gli ambiti più svariati: dalla scrittura creativa al calcolo distribuito,  dalle traduzioni online alla catalogazione delle fotoGoogle è tornata sul tema in conclusione del keynote che ha aperto l’evento I/O 2016.

A parlarne Sundar Pichai. Il CEO ha sottolineato l’importanza di queste tecnologie per la community di sviluppatori, ricordando ai risultati raggiunti ad esempio con il progetto TensorFlow, ad oggi il più biforcato su GitHub. Le novità che attendono in questo ambito chi realizza app e servizi passano soprattutto attraverso Google Cloud Platform, grazie alla possibilità di impiegare le API per la computer vision (ad esempio quelle in grado di riconoscere i soggetti o gli oggetti presenti nelle immagini), per lo speech language (interpretazione dei comandi vocali e conversazioni in linguaggio naturale) e per tradurre testi, frasi pronunciate a voce o insegne.

Da bigG arriva anche l’annuncio di un nuovo hardware destinato ai data center e chiamato Tensor Processing Unit, un’unità per l’elaborazione dei dati nel machine learning caratterizzata da un’elevata efficienza energetica. L’infrastruttura è stata alla base del successo del sistema AlphaGo (sviluppato da DeepMind), che nei mesi scorsi ha battuto in cinque match di Go il campione coreano Lee Se-dol.

Il machine learning si applicherà a molti ambiti. Alcuni esempi forniti da Pichai: la robotica, un campo in cui bigG è arriva già da tempo (come dimostra l’acquisizione di Boston Dynamics) e l’health care, così come l’educazione o lo studio dei cambiamenti climatici. I robot impareranno (letteralmente) come comportarsi per portare a termine i compiti assegnati, apprendendo dai propri errori, grazie all’IA e al deep learning, mentre per quanto riguarda la cura della salute si potrà agire in situazioni critiche per l’individuazione tempestiva delle patologie.

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