Como a Google quer ser a mestra das máquinas e da inteligência artificial

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É inquestionável que a Google cresce exponencialmente nos últimos anos, sempre apresentando novos projetos, tecnologias e novidades que impressionam o mundo todo. Em 2007, tivemos o lançamento do Android – o sistema operacional de código aberto para dispositivos móveis, popularizando rapidamente entre as fabricantes.

Depois de oito anos, 80% desse mercado pertence à Google, e parece que o mesmo movimento que fez o sucesso do Android se concretizar ocorrerá outra vez – porém dessa vez focado no campo da inteligência artificial.

Como já noticiamos anteriormente aqui no TecMundo, o TensorFlow foi lançado pela Google. Trata-se de um software de programação de inteligência artificial totalmente gratuito e de código aberto. Em outras palavras, isso quer dizer que qualquer um com um computador, internet e ótimos conhecimentos de algoritmos pode acessar a mais poderosa plataforma de aprendizagem de máquinas.

Mais de 50 produtos da Google já adotaram o TensorFlow para usar o deep learning – termo utilizado para as máquinas capazes de aprender com redes neurais profundas, desde o reconhecimento inteligente de rostos até o ato de redefinir o próprio núcleo do motor de busca. A Google pode ser vista como empresa de aprendizagem de máquinas, principalmente hoje que o TensorFlow é compartilhado com o mundo.

TensorFlow, o Android da inteligência artificial

O TensorFlow nada mais é do que um compilado de arquivos que permite que programadores e pesquisadores desenvolvam sistemas capazes de interpretar dados, permitindo que o computador tome decisões futuras com base nessas informações. Esse é o quesito básico da aprendizagem de máquinas: computadores que compreendem dados e que os utilizam para propósitos específicos – o primeiro passo para tornar as máquinas mais inteligentes.

Através de gráficos de fluxo de dados, múltiplos valores são passados de computação matemática para computação matemática (dados chamados tensores). Os tensores fluem através dos gráficos de fluxo para formar as informações, e, por isso, temos esse nome em inglês – TensorFlow (fluxo de tensores, em tradução livre). Talvez o aspecto mais impressionante do sistema seja o fato de ele ser extremamente adaptável de acordo com o usuário.

Organizações de todos os tamanhos, sejam gigantes da tecnologia ou pequenas empresas, podem utilizar o TensorFlow e moldá-lo para as suas próprias necessidades. Isso confere à Google a autoridade de atuar no campo de inteligência artificial no momento, o que só dá ainda mais poder a maior companhia de internet do planeta.

Um período de adaptação

Jeff Dean (um dos engenheiros da Google responsáveis pelo TensorFlow, juntamente com Rajat Monga), é cauteloso quanto a estimativa de adoção do sistema pela comunidade. É fato que os funcionários da Google aprovaram o TenserFlow e o acharam eficiente em seus próprios trabalhos, porém o teste real é saber se a comunidade de pesquisadores e de programadores achará o mesmo.

O conceito do TenserFlow é fornecer um recurso capaz de permitir implementações reais em sistemas, e não somente esboços de inteligência artificial. Dean diz que o objetivo é basicamente acelerar as pesquisas de aprendizado de máquinas, obtendo resultados concretos e que possam ser compartilhados com todos. Embora a comunidade seja boa com ideias, o mesmo não ocorre com o polimento de códigos – algo que o TenserFlow pretende mudar.

O pacote do TensorFlow é bastante completo, já que vem com tutoriais prontos que explicam como modificar e utilizar a plataforma. Ele pode ser compilado em desktops ou notebooks, além de também ser implementado em dispositivos móveis – no momento só no Android (mas deve chegar ao iOS em breve). A possibilidade de executar algoritmos de deep learning é um fator significativo que separa o TensorFlow de outros sistemas de código aberto.

O laboratório de inteligência artificial da Google

O TensorFlow foi desenvolvido intensamente nos últimos três anos pela Google, e, apesar de nos referirmos a ele como plataforma de inteligência artificial, os engenheiros preferem chamá-lo de aprendizado de máquinas – machine learning, no original inglês. De acordo com eles, o termo inteligência artificial já carrega muitas conotações e, na verdade, eles querem criar um tipo genuíno de inteligência presente somente nas máquinas.

Sundar Pichai – CEO da Google – diz que o TensorFlow é o modo transformador que eles estão utilizando para repensar tudo que seja relacionado à Google. “Estamos aplicando cuidadosamente em todos os nossos produtos, seja no buscador Google, nos anúncios, no YouTube, na Google Play. Só estamos nos primeiros dias, porém você vai nos ver, de modo sistemático, aplicando o aprendizado de máquinas em todas essas áreas...”, garante o CEO.

Aperfeiçoando as tecnologias existentes

Existem mais de mil pesquisadores na Google que trabalham em diferentes aplicações de inteligência artificial (constantemente estudando a teoria e a prática de suas ideias). Os times são divididos em áreas de interesse, com equipes trabalhando em campos de reconhecimento de voz, de tradução e de compreensão de linguagem. De acordo com John Giannandrea (VP de engenharia), essas fronteiras da ciência da computação receberão investimentos para sempre.

Por exemplo, temos o botão do microfone no buscador Google para realizar as pesquisas ao ditar as palavras em vez de digitá-las. Para que a máquina entenda o discurso, primeiro é preciso saber como as frases soam nesse idioma – isso quer dizer que centenas de áudios passam pelo upload para originar um banco de dados vasto. Esses arquivos são processados por um algoritmo que faz gráficos de sons que se relacionam com as palavras, identificando-as.

Ao falar algo no buscador, o som é pesquisado nesse gigantesco banco de dados para encontrar o termo relacionado. Com o intuito de treinar a máquina e aperfeiçoá-la com o tempo, os áudios são salvos pela Google, que já possui milhões de vozes reais que ditam pesquisas todos os dias e aumentam o tamanho desse sistema – alimentado pela própria comunidade.

Embora esse ato possa levantar algumas preocupações em relação à privacidade digital (você sempre pode optar por digitar em vez de falar), é fato que a técnica fez com que as pesquisas fossem mais precisas – se há dois anos média de erro girava em torno de 25%, hoje temos somente 8% de equívocos na hora da interpretação.

Outro exemplo é a aplicação do aprendizado de máquinas no nosso próprio email. A Google já disse que irá utilizar o TensorFlow no app Inbox – de acordo com Alex Gawley, diretor de produto do Gmail. Segundo ele, com o uso da ferramenta Smart Replay, o aplicativo poderá gerar respostas automáticas com base no email recebido. É importante frisar que pessoas não lerão os seus emails, já que o software aprende com as próprias respostas que você escolher.

O objetivo é que tanto os smartphones como os computadores se transformem em assistentes pessoais – máquinas com inteligência suficiente para prever informações, respostas e dados com base no que você fornecer. Um cérebro fora do corpo dos seres humanos, com um conhecimento vasto e conjunto que pode nos auxiliar de inúmeras formas. Quais as suas opiniões sobre o TensorFlow e a expansão da inteligência artificial? Comente no Fórum do TecMundo.

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